某運營商數(shù)據(jù)挖掘項目匯報_新增用戶維系-免費閱讀
【正文】 ? 邏輯回歸算法具有訓練集和測試集預測準確率的差異是最小的優(yōu)點 ? 能給出用戶屬于某類型概率，可精確控制用戶群大小 ? 對有缺失值的記錄不能給出預測概率 ? 模型自變量之間可能存在多重共線性干擾 ? 業(yè)務可解釋性較決策樹差 優(yōu)點 缺點 ? 邏輯回歸算法具有訓練集和測試集預測準確率的差異是最小可以精確控制篩選用戶群大小的 優(yōu)點，同時我們采用缺失值處理、相關性分析可以規(guī)避算法的缺點，優(yōu)先選用邏輯回歸算法。 ?當所有樣本都合并成一個簇或滿足指定的簇的數(shù)目時，整個過程結(jié)束。 ? 全用戶常規(guī)保有（不研究）。 用戶重入網(wǎng)主要原因分析 產(chǎn)品 價格 促銷 /宣傳 渠道 ? 產(chǎn)品線過長，產(chǎn)品重疊較多，目標用戶群存在較多交叉，不同品牌及資費存在內(nèi)部競爭 ?產(chǎn)品價格調(diào)整比較頻繁，而且在價格調(diào)整過程中沒有考慮產(chǎn)品體系間的平衡問題 ?預存費用低，用戶入網(wǎng)門檻不高，使其可以輕易棄卡 ?新入網(wǎng)促銷活動優(yōu)惠力度過大 ?品牌及資費資費套餐互轉(zhuǎn)門檻過高，停機保號、套餐互轉(zhuǎn)等宣傳不足 ?部分社會渠道迫于指標壓力或利益驅(qū)動，誘導用戶換卡 ?社會渠道虛假激活，通過養(yǎng)卡惡意套取酬金 ? 追求經(jīng)濟收益，受入網(wǎng)優(yōu)惠的吸引 ? 換取吉祥號碼 ? 欠費 ? 競爭對手以低資費、大力度的優(yōu)惠活動吸引用戶，但整體質(zhì)量未能讓用戶滿意，從而使用戶在短暫離（移動）網(wǎng)后重新入網(wǎng) 公司內(nèi)部 競爭對手 用戶 服務 ?補卡成本高，手續(xù)復雜，補卡不如買新卡 ?欠費提醒不及時，欠費后被停機，選擇重入網(wǎng) 從產(chǎn)品、促銷、渠道、傳播、服務等多方面入手加強重入網(wǎng)與反復重入網(wǎng)管理，降低重入網(wǎng)比率 重入網(wǎng)與反復重入網(wǎng)管理措施 ? 加強入網(wǎng)促銷活動管理，減少促銷活動對在網(wǎng)用戶的干擾； ? 提高入網(wǎng)首次預存費用，增加在網(wǎng)時長； ? 用戶忠誠度管理：網(wǎng)齡營銷。 ■ 渠道養(yǎng)卡識別與監(jiān)控 □ 重入網(wǎng)與反復重入網(wǎng)管理 □ 正常低網(wǎng)齡用戶維系 新增用戶維系 柳州渠道養(yǎng)卡行為特征及監(jiān)控思路建議 ? 產(chǎn)品： 渠道養(yǎng)卡一般選擇無月租或最低月租的產(chǎn)品，以降低養(yǎng)卡的成本，研究發(fā)現(xiàn)柳州 2種類型產(chǎn)品均被渠道選擇使用 ? ARPU： 渠道養(yǎng)卡號碼消費額一般較低，研究發(fā)現(xiàn)柳州養(yǎng)卡號碼月均消費一般低于 15元 ? 主叫時長： 渠道養(yǎng)卡號碼主叫時長非常低，研究發(fā)現(xiàn)柳州有 70%以上無通話行為，有通話行為用戶主叫時長主要集中在 3分鐘以內(nèi) ? 用戶狀態(tài)： 研究發(fā)現(xiàn)柳州渠道養(yǎng)卡新增號碼停機流失高峰出現(xiàn)在入網(wǎng)后的第 13個月 ? 消費情況： 同一個渠道發(fā)展的養(yǎng)卡號碼中，出現(xiàn)多個號碼消費行為一致的情況，如多個號碼入網(wǎng)當月和次月消費完全一致 ? 激活 IMEI： 養(yǎng)卡號碼在激活時，一般用同一個手機激活，因此養(yǎng)卡號碼中大量號碼的激活 IMEI一致 柳州渠道養(yǎng)卡行為特征 ? 制定疑似養(yǎng)卡渠道的判斷規(guī)則：從渠道發(fā)展用戶的產(chǎn)品、 ARPU、用戶狀態(tài)進行判斷，當用戶數(shù)占比符合一定標準后，即判斷為疑似養(yǎng)卡渠道； ? 制定疑似養(yǎng)卡號碼的判斷規(guī)則：從用戶消費情況、激活 IMEI等進行判斷，符合一定標準的號碼為疑似養(yǎng)卡號碼； ? 分析疑似養(yǎng)卡渠道的養(yǎng)卡號碼量，計算養(yǎng)卡號碼占其當月新發(fā)展的比，并按各渠道此比例排序 養(yǎng)卡行為監(jiān)控思路建議 ?通過研究發(fā)現(xiàn)柳州渠道養(yǎng)卡行為特征及監(jiān)控思路建議如下： ? 以上判斷標準，都以同一渠道發(fā)展的用戶作為判斷基礎數(shù)據(jù)； ? 判斷步驟是首先判斷疑似養(yǎng)卡渠道，在判斷其為疑似養(yǎng)卡渠道后，統(tǒng)計其疑似養(yǎng)卡號碼數(shù)量 ? 對養(yǎng)卡號碼的判斷模型是對渠道養(yǎng)卡違規(guī)行為進行分析的基礎，需要在執(zhí)行中進一步分析、調(diào)研完善優(yōu)化判斷規(guī)則，提升判斷準確率。 ?識別規(guī)則： 通過對新入網(wǎng)用戶使用手機的 IMEI號（或身份證號碼）與存量用戶的 IMEI號歷史庫（或身份證號碼歷史庫）進行分析識別出重入網(wǎng)和反復重入網(wǎng)用戶。運用數(shù)據(jù)挖掘方法，識別出不同流失預警級別的用戶，針對高危用戶和異動用戶分別采取針對性的營銷捆綁手段進行維系，同時結(jié)合網(wǎng)齡營銷，延長用戶生命周期。確定建模用戶集合 ? 建模衍生變量計算。Logistic回歸建立一組方程，把輸入屬性值與輸出字段每一類的概率聯(lián)系起來。 % * 提升度 =模型篩選用戶流失率 /用戶集中用戶流失率 在網(wǎng) 1月新增用戶流失預警模型 ?在網(wǎng) 1月新增用戶沒有月數(shù)據(jù)，只有日數(shù)據(jù)，由于系統(tǒng)只保留最近 3月的日數(shù)據(jù)， 9月的日數(shù)據(jù)不完整， 11月的新增用戶不能判定用戶流失，只能取 10月新增用戶的日數(shù)據(jù)為建模數(shù)據(jù)集 ? 用戶的樣本量小，考慮到?jīng)Q策樹算法如使用交叉驗證，能一定程度上彌補樣本量小的不足，采用決策樹算法作為預警建模算法 建模時間窗口 建模變量 基本情況 語音通話情況 數(shù)據(jù)業(yè)務使用情況 品牌 ARPU 余額 套餐名稱 … 日均數(shù)據(jù) 時間段日數(shù)據(jù) /變化趨勢數(shù)據(jù) 日均數(shù)據(jù) 時間段變化趨勢數(shù)據(jù) 本地通話次數(shù) 長途通話次數(shù) 漫游通話次數(shù) … 本地通話次數(shù)波動率 長途通話次數(shù)波動率 漫游通話次數(shù)波動率 … 短信條數(shù) 彩信條數(shù) GPRS流量 … 短信條數(shù)波動率 … 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 入網(wǎng)時間在 10月 1~25日的用戶從入網(wǎng)當天直到 10月底的日數(shù)據(jù) 建模結(jié)果 余額 品牌 手機報費用 套餐名稱 日均長途通話次數(shù) 月租費 日均本地被叫通話次數(shù) 充值次數(shù) 日均漫游通話次數(shù) 包打套餐標志 本地通話次數(shù)波動率 手機郵箱標志 新業(yè)務費 多次充值標志 彩鈴訂購標志 手機報訂購標志 本地主叫次數(shù)波動率 重入網(wǎng)標志 外網(wǎng)通話對端數(shù)波動率 通話大于 5分鐘標志 通話標志 短信發(fā)送條數(shù)波動率 ? 模型使用了交叉驗證， 模型的結(jié)果為決策樹，應用模型后的輸出為用戶流失的臵信度 ? 用戶余額、品牌、手機報費用、套餐名稱、日均長途通話次數(shù)、月租費、日均本地被叫通話次數(shù)
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