간소화된 앱

ㄷ

고객 이탈은 오늘날 많은 기업, 특히 경쟁이 치열한 SaaS(Software as a Service) 시장에서 시급한 문제입니다. 더 많은 서비스 제공업체가 시장에 진출함에 따라 고객은 다양한 옵션을 손쉽게 이용할 수 있습니다. 이는 기업이 고객을 유지하는 데 상당한 어려움을 안겨줍니다. 본질적으로 이탈이란 고객이 서비스 이용을 중단하거나 제품 구매를 중단할 때 고객이 이탈하는 것을 의미합니다. 고객 이탈은 업종에 따라 다를 수 있지만 다음과 같은 공통 요인이 있습니다.

• 제품 사용 부족: 고객은 서비스가 더 이상 자신의 요구 사항을 충족하지 않거나 서비스에서 충분한 가치를 찾지 못하기 때문에 서비스 사용을 중단할 수 있습니다.
• 계약 기간: 고객은 계약이 만료되면 이탈할 수 있으며, 특히 갱신할 동기가 충분하지 않다고 느끼는 경우에는 더욱 그렇습니다.
• 저렴한 대안: 경쟁 서비스가 더 낮은 가격이나 더 나은 기능을 제공하는 경우 고객은 비용을 절약하거나 경험을 개선하기 위해 전환할 수 있습니다.

건전한 수익 흐름을 유지하려면 이탈을 최소화하는 것이 필수적입니다. 기업이 장기적인 성장을 유지하려고 함에 따라 이탈을 예측하고 예방하는 것이 우선순위가 되었습니다. 이탈을 방지하는 가장 좋은 접근 방식은 고객을 깊이 이해하고 고객의 우려 사항이나 요구 사항을 적극적으로 해결하는 것입니다. 이를 달성하는 한 가지 강력한 방법은 과거 데이터를 분석하여 잠재적 이탈의 지표가 될 수 있는 행동 패턴을 찾아내는 것입니다.

그렇다면 어떻게 이러한 패턴을 효과적으로 감지할 수 있을까요?

머신러닝(ML)을 활용하여 이탈 예측

이탈을 예측하고 방지하는 가장 유망한 솔루션 중 하나는 머신러닝(ML)입니다. ML 알고리즘을 고객 데이터에 적용함으로써 기업은 목표가 지정된 데이터 중심 보존 전략을 개발할 수 있습니다. 예를 들어 마케팅 팀은 이탈 예측 모델을 사용하여 위험에 처한 고객을 식별하고 고객의 재참여를 유도하기 위한 맞춤형 프로모션 제안이나 인센티브를 보낼 수 있습니다.

이러한 예측을 실행 가능하게 만들려면 ML 모델을 사용자 친화적인 대화형 애플리케이션으로 변환하는 것이 중요합니다. 이러한 방식으로 모델을 실시간으로 배포할 수 있으므로 이해관계자가 고객 위험을 신속하게 평가하고 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 이 가이드에서는 ML 모델을 Jupyter Notebook 개발에서 Streamlit 및 Docker를 사용하여 완전히 배포되고 컨테이너화된 애플리케이션으로 가져오는 방법을 보여줍니다.

대화형 애플리케이션 구축에서 Streamlit의 역할

Streamlit은 최소한의 노력으로 대화형 웹 애플리케이션을 만들도록 설계된 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. Python 스크립트와 ML 모델을 완전한 기능을 갖춘 웹 앱으로 신속하게 전환할 수 있기 때문에 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어 사이에서 특히 인기가 있습니다.

왜 Streamlit인가요?

• Minimal Code: Streamlit은 복잡한 HTML, CSS, JavaScript를 다룰 필요 없이 UI를 구축할 수 있는 직관적인 API를 제공합니다.
• 빠른 개발: 간단한 구문을 사용하면 Flask나 FastAPI와 같은 다른 프레임워크를 사용할 때보다 훨씬 짧은 시간에 데이터 기반 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있습니다.
• 내장 구성 요소: Streamlit은 차트, 표, 슬라이더, 입력 양식 등 다양한 UI 구성 요소를 즉시 제공하므로 풍부한 대화형 경험을 쉽게 만들 수 있습니다.
• 모델 통합: Streamlit은 훈련된 ML 모델과 원활하게 작동합니다. 모델을 앱에 직접 로드하고 이를 사용하여 실시간 예측을 할 수 있습니다.

반면 Flask 또는 FastAPI와 같은 기존 프레임워크에는 프런트엔드 개발(HTML/CSS/JavaScript)에 대한 광범위한 지식이 필요하므로 빠른 데이터 중심 앱 개발에는 적합하지 않습니다.

환경 설정

Streamlit 애플리케이션을 구축하기 전에 프로젝트 환경을 설정하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 필요한 모든 종속성이 설치되고 작업이 다른 프로젝트와 격리된 상태로 유지됩니다.

Pipenv를 사용하여 가상 환경을 만들어 보겠습니다. Pipenv는 Python 종속성을 관리하고 개발 환경의 일관성을 보장합니다.

종속성 설치 단계:

1. Pipenv 설치:

pip install Pipenv

1. 새 가상 환경을 만들고 필수 라이브러리(예: Streamlit, pandas, scikit-learn)를 설치합니다.

pipenv 설치 streamlit pandas scikit-learn
`

1. 가상 환경 활성화:

pipenv 쉘

이 단계를 완료하면 스크립트 실행을 위한 환경이 준비됩니다!

머신러닝 모델 구축

이 프로젝트의 목표는 고객의 이탈 여부를 예측하는 분류 모델을 구축하는 것입니다. 이를 위해 이탈 예측과 같은 이진 분류 문제에 널리 사용되는 알고리즘인 로지스틱 회귀를 사용하겠습니다.

모델 구축 단계:

1. 데이터 준비:

   • 고객 데이터 세트를 로드하고 구조를 검사합니다.
   • 필요한 데이터 정리를 수행합니다(누락된 값 처리, 데이터 유형 수정).

2. 기능 이해:

   • 숫자 및 범주형 특성을 조사하여 분포와 이탈 관계를 이해합니다.

3. 탐색적 데이터 분석(EDA):

   • 데이터를 시각화하여 패턴, 추세, 상관 관계를 식별합니다.
   • 이상값과 누락된 값을 처리합니다.

4. 특성 엔지니어링:

   • 모델 성능을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 새로운 기능을 만듭니다(예: 고객 보유 기간, 연령 그룹).

5. 모델 교육:

   • Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 학습합니다.
   • 교차 검증을 사용하여 초매개변수를 미세 조정하고 과적합을 방지하세요.

6. 모델 평가:

   • 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, AUC-ROC 곡선과 같은 지표를 사용하여 모델 성능을 평가합니다.

훈련된 모델 저장

모델이 훈련되고 평가되면 배포 준비를 위해 직렬화해야 합니다. Pickle은 훈련된 기계 학습 모델을 포함하여 Python 객체를 직렬화(저장) 및 역직렬화(로드)할 수 있는 Python 라이브러리입니다.

파이썬
피클 수입

모델 및 사전 벡터라이저 저장
open('model_C=1.0.bin', 'wb')을 f_out으로 사용:
pickle.dump((dict_vectorizer, 모델), f_out)

이 단계를 사용하면 모델을 사용할 때마다 모델을 다시 학습시킬 필요가 없으므로 더 빠르게 예측할 수 있습니다.

Streamlit 앱 구축

이제 모델을 저장했으므로 이를 대화형 웹 애플리케이션으로 전환할 차례입니다.

1. Streamlit 앱 설정: stream_app.py 파일에서 다음을 수행해야 합니다.

   • 필요한 라이브러리(Streamlit, Pickle 등)를 가져옵니다.
   • 저장된 모델과 벡터라이저를 로드합니다.
   • 고객 데이터 수집을 위해 입력 위젯(예: 슬라이더, 텍스트 상자)을 사용하여 대화형 레이아웃을 만듭니다.
   • 사용자 입력에 따른 이탈 예측을 표시합니다.

2. 사용자 상호작용:

   • 사용자는 고객 세부정보(예: 사용 기간, 월별 요금 등)를 입력할 수 있습니다.
   • 백엔드 로직은 범주형 기능(예: 성별, 계약 유형)을 인코딩하고 모델을 사용하여 이탈 위험 점수를 계산합니다.

3. 결과 표시:

   • 이탈 가능성 점수와 고객이 이탈할 가능성이 있는지 여부를 나타내는 메시지를 표시합니다.
   • 점수가 특정 기준점(예: 0.5)을 초과하는 경우 개입 권장 사항(예: 타겟 마케팅 활동)을 트리거합니다.

4. 일괄 처리:

   • Streamlit은 일괄 채점도 지원합니다. 사용자는 고객 세부 정보가 포함된 CSV 파일을 업로드할 수 있으며, 앱은 데이터를 처리하고 파일에 있는 모든 고객의 이탈 점수를 표시합니다.

Docker를 사용하여 애플리케이션 배포

앱이 다양한 환경(예: 로컬 시스템, 클라우드 서비스)에서 원활하게 작동하도록 하기 위해 Docker를 사용하여 애플리케이션을 컨테이너화합니다.

1. Dockerfile 만들기:

   • 이 파일은 Python 환경과 애플리케이션 코드를 포함하는 Docker 컨테이너를 구축하는 방법을 정의합니다.

2. Docker 이미지 빌드:

docker build -t churn-prediction-app .

1. Docker 컨테이너 실행:

docker run -p 8501:8501 churn-prediction-app

이렇게 하면 포트 8501에 앱이 노출되어 사용자가 브라우저에서 앱과 상호작용할 수 있습니다.

결론
Streamlit과 같은 사용자 친화적인 인터페이스와 기계 학습을 결합하면 기업이 고객 이탈을 예측하고 완화하는 데 도움이 되는 강력한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. Docker로 앱을 컨테이너화하면 플랫폼에 관계없이 앱을 쉽게 배포하고 액세스할 수 있습니다.

이러한 접근 방식을 통해 기업은 적극적으로 행동하고 위험에 처한 고객을 대상으로 하며 궁극적으로 이탈률을 줄이고 고객 충성도를 높이고 수익원을 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 간소화된 앱의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!