電信行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘介紹(編輯修改稿)
2025-03-26 07:02 本頁面
【文章內容簡介】 號碼主叫通話次數(shù)、平均最頻繁聯(lián)系號碼每次通話時長、短信次數(shù)、 GPRS時長、品牌大類、客戶類型、付費方式、用戶在網(wǎng)時長、用戶狀態(tài)、免催標志、換品牌標志、資費品牌、新品牌、與聯(lián)通客服聯(lián)系次數(shù)、與電信客服聯(lián)系次數(shù)、 VPMN標志、年齡、職業(yè)、客服聯(lián)系次數(shù)、離網(wǎng)標志、停機標志、停機時長、可用資金額、未繳賬單數(shù)、預存次數(shù)、預存金額、有效期 項目實施過程簡述 ? 項目實施周期： 40個工作日 ? 移動技術人員負責從經(jīng)分系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫中收集符合分析范圍的數(shù)據(jù)（包含上述相關因素），并整合成以客戶號為唯一鍵值的寬表。 ? 歷史信息時間為 2023年 7月 —— 2023年 2月。 ? 訓練、測試數(shù)據(jù)為用 2023年 7月 —— 10月的客戶數(shù)據(jù)分析 2023年1112月內客戶流失的關系。 ? 驗證數(shù)據(jù)為用 2023年 9月 —— 12月的客戶數(shù)據(jù)驗證 2023年 12月內客戶流失的命中率。 ? 對收集的歷史信息進行轉換，衍生出 4月內資費波動， 4月內均值等指標。 ? 使用 Pearson和 Cramer’ s V指標評估預測因子和客戶流失之間關系的強弱，進行維度裁減，簡化模型并提高模型健壯度。 后付費部分分析結果準確性評估 ? 準確率： % ? 覆蓋率（預測準確的流失客戶數(shù)占實際客戶流失數(shù)的比率 —— 預測準確的流失客戶數(shù) /（預測錯誤的實際流失客戶數(shù) +預測準確地流失客戶數(shù)））： % 預付費部分分析結果準確性評估 ? 準確率： % ? 覆蓋率（預測準確的流失客戶數(shù)占實際客戶流失數(shù)的比率 —— 預測準確的流失客戶數(shù) /（預測錯誤的實際流失客戶數(shù) +預測準確地流失客戶數(shù)））： % 模型分析結果與實際目標客戶占比 ? 上圖為提升圖。根據(jù)提升圖的結果，市場分析人員可以很容易了解客戶維系的目標群體定位。根據(jù)統(tǒng)計，通常情況下電信公司對提升度大于 3的目標群體進行客戶維系，收益大于產(chǎn)出。 模型分析結果的收益情況 ? 上圖為累積圖。根據(jù)累積圖的結果，市場分析人員可以直觀的了解目標客戶群中包含了百分之多少的實際目標客戶。 咨詢項目收益評估 后付費客戶 預付費客戶 中高端客戶數(shù) 142,926 480,089 實際流失客戶總數(shù) 11,871 33,310 提升度大于 3的客戶群占比（預付費部分因為前 10%客戶已經(jīng)包括了將近 100%的流失客戶，所以認為需要客戶挽留的只占總客戶的 10%） 25% 20% 實際流失客戶占比 75% 90% 預測準確的流失客戶 (實際流失客戶總數(shù) *實際流失客戶占比 ) 8904 29,979 推廣業(yè)務的客戶（中高端客戶數(shù) *提升度大于 3的客戶群占比） 35,731 96018 對流失傾向客戶的挽留成功率（業(yè)界普遍為 10%25%） 15% 15% 2023年 2月流失
教學課件相關推薦
鄂ICP備17016276號-1