移動(dòng)通訊客戶流失預(yù)警及挽留模型的構(gòu)建與應(yīng)用(編輯修改稿)
2025-07-16 04:04 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 系的重要客戶的流失。為了減少客戶流失率，要求企業(yè)必須擁有高素質(zhì)的、穩(wěn)定的員工群體。 此外，企業(yè)思想消極以及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的行動(dòng)也是企業(yè)客戶流失的主要原因。 3 利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行客戶流失分析的可行性 預(yù)測(cè)哪些客戶將要流失，并不是一件容易的事情。但可喜的是在某些行業(yè)，如移動(dòng)通訊業(yè)、銀行業(yè)等，企業(yè)已經(jīng)積累了大量的有關(guān)客戶的有用信息，如運(yùn)營(yíng)商系統(tǒng)中的通話行為數(shù)據(jù)，客戶服務(wù)系統(tǒng)的客戶服務(wù)、查詢與投訴數(shù)據(jù)，賬務(wù)系統(tǒng)的繳費(fèi)數(shù)據(jù)等。通過(guò)對(duì)大量的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，歸納出具有流失傾向客戶的行為特點(diǎn)和規(guī)律，建立起數(shù)據(jù)挖掘模型，并不斷地進(jìn)行實(shí)證校驗(yàn)，完全可以在一定程度上預(yù)測(cè)出客戶的流失傾向。 流失預(yù)警模型構(gòu)建的第一步是采用數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分析技術(shù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的探索和分析歸納出具有高度流失傾向的用戶普遍特征。然后從現(xiàn)有用戶中找出具有類似特征的用戶群，通過(guò)大量的對(duì)比分析，最終利用用戶的歷史行為數(shù)據(jù)將不同用戶歸入不同的群組，并對(duì)不同用戶群的流失傾向給予評(píng)分，形成對(duì)客戶流失可能性的預(yù)測(cè)。 圖1反映的就是數(shù)據(jù)挖掘模型的核心部分——分類與預(yù)測(cè)的一個(gè)簡(jiǎn)單例子(以移動(dòng)通訊行業(yè)為例)。算法的輸入是一部分樣本數(shù)據(jù)(即訓(xùn)練數(shù)據(jù))，通過(guò)分類算法，按我們需要的目標(biāo)屬性，對(duì)這些樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多次分類，直到找到可以將目標(biāo)屬性全部篩選出來(lái)的標(biāo)準(zhǔn)。最后在其它樣本數(shù)據(jù)上應(yīng)用這些標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)測(cè)可能同樣具有目標(biāo)屬性的數(shù)據(jù)。 圖1分類與預(yù)測(cè)的一個(gè)例子 在客戶流失預(yù)警模型中，通常采用決策樹算法獲取分類標(biāo)準(zhǔn)。圖2簡(jiǎn)單地說(shuō)明了流失預(yù)警模型的工作原理。假定訓(xùn)練數(shù)據(jù)中有100萬(wàn)個(gè)客戶的信息，其中有5萬(wàn)已經(jīng)流失。通過(guò)多個(gè)變量，逐層將這100萬(wàn)個(gè)客戶分組，即把他們歸入圖中決策樹不同的葉子中。通過(guò)多次分類，最終發(fā)現(xiàn)不同方格里的分組用戶的流失傾向也不同。如綠色方塊所示，同時(shí)滿足AB…、%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于樣本的平均流失率5%。這樣，通過(guò)構(gòu)建流失預(yù)警模型，就非常準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)了具有高流失傾向的用戶群。如果將其他用戶的行為數(shù)據(jù)作為模型的輸入，對(duì)這群用戶的流失傾向進(jìn)行評(píng)分，就可以發(fā)現(xiàn)具有較高流失可能的用戶群體。這意味著如果對(duì)
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