Dengan jumlah user yang semakin meningkat, banyak user yang diacquired hanya untuk memenuhi jumlah user target dari perusahaan Fashion Campus. Tim Marketing diberikan tugas untuk membuat promo yang menarik untuk menarik perhatian user. Namun, hal ini berdampak dengan banyaknya user yang tidak organic, dimana mereka banyak yang tidak kembali lagi ke platform untuk melakukan transaksi. Churn rate dari user pun meningkat. DS Team diberikan tugas untuk menganalisa kejadian ini dengan membuat churn prediction model.
Data yang akan diberikan kepada Data Science Team adalah data demografik, transaksi, dan juga data clickstream. Dari ketiga data ini, kalian diminta untuk membuat berbagai feature untuk membuat model kalian akurat. Perhatikan juga semua kombinasi dan semua kemungkinan yang user bisa lakukan.
Stakeholder kalian adalah Tim Marketing dan beberapa Tim Bisnis yang ingin mengetahui probabilitas user terhadap churn pada satu (1) bulan yang akan datang. Mereka juga ingin mengetahui seberapa akurat model kalian karena ini akan berdampak dengan keputusan strategi yang akan dibuat oleh tim marketing dan juga tim bisnis.