移動通訊客戶流失預警及挽留模型的構建與應用(編輯修改稿)
2025-07-16 04:04 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 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)思想消極以及競爭對手的行動也是企業(yè)客戶流失的主要原因。 3 利用數(shù)據(jù)挖掘進行客戶流失分析的可行性 預測哪些客戶將要流失，并不是一件容易的事情。但可喜的是在某些行業(yè)，如移動通訊業(yè)、銀行業(yè)等，企業(yè)已經(jīng)積累了大量的有關客戶的有用信息，如運營商系統(tǒng)中的通話行為數(shù)據(jù)，客戶服務系統(tǒng)的客戶服務、查詢與投訴數(shù)據(jù)，賬務系統(tǒng)的繳費數(shù)據(jù)等。通過對大量的客戶數(shù)據(jù)進行分析處理，歸納出具有流失傾向客戶的行為特點和規(guī)律，建立起數(shù)據(jù)挖掘模型，并不斷地進行實證校驗，完全可以在一定程度上預測出客戶的流失傾向。 流失預警模型構建的第一步是采用數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等分析技術，通過對數(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，通過大量的對比分析，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，并對不同用戶群的流失傾向給予評分，形成對客戶流失可能性的預測。 圖1反映的就是數(shù)據(jù)挖掘模型的核心部分——分類與預測的一個簡單例子(以移動通訊行業(yè)為例)。算法的輸入是一部分樣本數(shù)據(jù)(即訓練數(shù)據(jù))，通過分類算法，按我們需要的目標屬性，對這些樣本數(shù)據(jù)進行多次分類，直到找到可以將目標屬性全部篩選出來的標準。最后在其它樣本數(shù)據(jù)上應用這些標準，預測可能同樣具有目標屬性的數(shù)據(jù)。 圖1分類與預測的一個例子 在客戶流失預警模型中，通常采用決策樹算法獲取分類標準。圖2簡單地說明了流失預警模型的工作原理。假定訓練數(shù)據(jù)中有100萬個客戶的信息，其中有5萬已經(jīng)流失。通過多個變量，逐層將這100萬個客戶分組，即把他們歸入圖中決策樹不同的葉子中。通過多次分類，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，同時滿足AB…、%，遠遠大于樣本的平均流失率5%。這樣，通過構建流失預警模型，就非常準確地發(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，對這群用戶的流失傾向進行評分，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
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