最新国内某电信运营商客户流失预警分析

国内某电信运营商客户流失预警分析

某移动公司客户月流失率在 3 ％－ 5 ％之间，如果静态计算，则所有客户会在 2 － 3 年内全部流失。在降低客户流失率方面，哪怕仅仅降低 1 ％就意味着你至少可以有百万元的收入增长！客户是一个公司最宝贵的财富，因此保持客户并增长客户就是头等重要的事情，同是又是很困难的一项任务。客户流失分析系统正是针对这一业务问题而专门设计的软件系统。

我们为某移动公司提供了流失模型（ Churn Model ），能很好地预测其客户在下两个月的流失可能性，使市场人员和客服人员能预先地、有针对性地开展客户挽留工作，取得了非常好的效果。

主要益处

通过发现客户流失问题的真正原因，建立一对一的客户关系管理系统；

了解客户群的需求；

对客户的评价在数小时内完成，而不是几天；

系统实施在数周内完成，而不是几个月；

最大化每个客户的收入。

基本流程

第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析

电信客户流失影响因素与预测分析一、引言目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。对电信运营商来说，客户即生命，如何保持现有客户是企业客户管理的重中之重。因此，电信运营商拥有的客户越多，作为主要成本的前期投资就会越大，企业的利润也就越大。客户资源对于电信运营商来说其意义不言而喻，电信运营商之间的竞争实际上就是对客户资源的竞争。可以说，未来的电信行业，得客户者得天下。当今电信市场竞争激烈,运营商每月客户流失率在1%～3%,挽留将要流失客户,降低客户流失率是近年来热门的研究领域。而数据挖掘技术是解决这一问题的有效途径,本文使用IBM Spss Clementine（IBN SPSS Modeler）进行数据挖掘与分析，深入了解电信客户流失的关键，以对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户。二、问题分析根据已有的结果——流失客户（在数据中直接有判别数据有没有流失的字段churn），寻找他们流失的原因，即流失客户的特征。通过数据处理，统合数据，根据以前拥有的客户流失数据建立基本属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性的数据模型，找出其潜在的关系，分析出客户流失的因素，计算出客户流失的可能性，预测客户是否流失的可能性。对于客户的基本数据、客户行为数据及消费数据，进行数据挖掘，研究已流失客户数据，从中找出先前未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则，发掘潜在流失客户，让企业适时把握住市场及客户动态，掌握客户流失的规律。三、算法简介 3.1分类分析分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构建模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是数据挖掘的主要方法，分类模型能很好地拟合训练样本集中属性集与类别之间的关系，也可以预测一个新样本属于哪一类。分类技术已经在很多领域得到成功应用，如医疗诊断，客户流失预测，信用度分析，客户分群和诈骗侦测。常见的分类方法有贝叶斯分类（Bayesian），神经网络（neural networks），遗传算法（genetic algorithms）和决策树分类器（decision trees）。在这些

车险客户流失分析方法

车险客户流失分析预测通过建立一个关于保险客户流失的预测模型，可以分析出主要有哪些因素导致他们想要退保并可以有针对性的挽留那些有退保倾向的客户，进而节约开支。客户流失预测考虑的主要因素如下：（1）客户购买频率：客户购买保单的频率越高，说明流失率低；反之流失率高；（2）客户付费历史：交纳保费方式，有没有过欠费历史，欠费多久才补缴保费等对客户流失都具有影响；（3）客户自然属性：教育程度，职业，家庭人口，收入等等；（4）客户工作的变化：包括工作性质的变化，工资的变化，职位的变化等等；（5）客户理赔处理情况：理赔的迅速、准确就会降低客户流失率，反之会提高客户流失率；（6）竞争对手促销策略：如果竞争对手采取新的促销策略，那么就会提高客户流失率。

利用数据挖掘中的分类方法建立客户流失分类预测模型对潜在流失客户进行分析预测。分类方法是一种有监督的学习方法，它通过在客户样本数据集上建立预测模型，得到区分客户是否具有流失倾向的预测模型，预测客户未来的流失倾向。该类研究主要应用了以下分类方法：支持向量机、人工神经网络、Logistic回归、贝叶斯网络、决策树等。决策树模型决策树模型保险客户流失预测考虑主要因素可以选择决策树的方法进行客户流失的预测，选择这种方法的原因是因为这种方法得出的模型可以很容易的被人们理解。尽管其他的一些数据挖掘技术，比如神经网络也可以产生很好的预测模型，但是这些模型很难理解。当用这些模型作预测分析的时候，很难对客户流失原因有深入的了解，更得不到任何对付客户流失的任何线索。如果附加其他算法，过程会比较复杂。在客户流失趋势的预测上，利用信息论中的信息增益赖寻找数据库中具有最大信息量的字段，作为决策树的一个节点，再根据字段的不同取值建立树的分支；再每个分支子集中重复建立树的下算法是相同的，不过在运用的场景上不同而已。通过决策树预测，可以发现特征客户群的流失比例，从而对具有相似特征的客户预测其流失趋势。为了挽留那些客户，保险公司可以有针对性的采取措施，保护自己的客户，有效的防止客户流失。基本原理是这样的，数据挖掘工具会先根据保险公司客户的基本资料进行划分，产生若干细分群，每个细分群都会有一些特征，比如客户持有的保单类型、客户教育背景等等。根据历史记录，某个细分群中，会有三个客户数。一个是该群中的客户总数T，一个是现在还活动的客户数A，最后一个是已经离去的客户数L。那么该群的客户流失率就可以用I＝L/A来计算获得。这样通过客户特征将他们分属于不同的决策树树叶中，就可以估算出他们的流失率，即流失趋势，同时，可以找出关于客户流失的主要特征。 C4.5算法的决策树构造和剪枝方法此方法分为了两个部分：第一部分是决策树的建造过程，第二部分是决策树的剪枝过程。

预防客户流失案例

预防客户流失案例 >篇一：预防客户流失分析案例>>（1200字）在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。“客户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是，企业在不惜代价银矿客户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦找来的客户却在悄然无声地流失。我们经常会在一些营销管理的书籍上看到类似以下的一组数据：发展一位新客户的成本是挽留一个老客户的3-10倍；客户忠诚度下降5%，则企业利润下降25%；向新客户推销产品的成功率是15%，向现有客户推销产品的成功率是50%；如果将每年的客户关系保持率增加5%，则利润增长将达25%-85%； 60%的新客户来自现有客户的推荐；。。。。。。菲利普。科特勒有过这样的描述：太多的公司像搅乳器一样伤害了老顾客，也就是说，他们只能靠失去他们的老顾客来获取新顾客。这就如同给渗漏的壶经常加水一样。

新客户有限的增长率与高额的开发成本，促使企业越来越重视现有客户的流失问题。对企业来说，客户的流失是不可避免的，但是，适时地对潜在的流失客户展开相应的挽留措施，还是可以把客户的流失降低到一个合理状态的。然而，诚如“20%的客户创造了80%的利润”一样，这20%的核心客户如果流失，则会造成极大的影响。对于潜在的流失客户，我们没有能力也没有必要都展开相应的营销措施，我们构建客户流失分析模型的目的不是杜绝流失，而是通过这些分析，来找到潜在的流失客户中是否包括核心客户，从而采取有效的措施，以将损失降到最低。目前，在电信/金融等领域，通过BI手段去构建客户流失分析模型时，通常都是通过多元回归分析模型等各种复杂的数学模型。而对于中小企业来说，判断是否客户流失的情况变得相对比较简单。奥威智动在Power-BI中加入了简单而又有效，非常适合中小企业的客户流失分析模型。首先，我们来判断什么情况下客户存在流失的风险： 1、客户的销售收入连续数月呈下降趋势；在这种情况下，不管该客户的销售是大还是小，只要持续下降，就很可能存在流失的风险，就进入潜在流失客户名单，此时，只要找出下降原因，并采取相应有力的措施，则极有可能挽回损失。 2、客户连续数月的销售收入都没有超过某个金额；在这种情况下，如果连续数月都没有订单，即金额为0，则说明该客户极有可能已经流失；如果设定一个大于0的某个经验值，则可以找出那些虽然可能没有下降，但是只是象征性的给一些订单的客户，这种客户极有可能已经另外找到供应商，只是处于过渡阶段而已。如果反应及时，仍有机会将损失降低。在Power-BI中，可以由使用者灵活定义统计条件，并可从订单/出库单/发票等不同的业务单据中取数进行分析。最终可以得到一个客户清单，并随时可看到某个客户的历史交易情况（趋势与明细）。有了这些信息，就可以指引企业有目的地去找原因，根据不同的原因来采取不同的措施。 >篇二：防止客户流失案例>>（2244字）

Logit模型预测客户流失 - 软件测试,数据分析

Logit模型预测客户流失 - 软件测试，数据分析Logit模型预测客户流失一、logit模型二、logit模型应用三、案例说明 1. 案例背景 2. SAS实现 3. Spss Clementine实现 (1)装载数据 (2)数据清理 (3)模型建立 (4)模型评价 (5)预测 4.CLEMENTINE与SAS结果比较一、logit模型在一般线性模型中，因变量为一个连续变量，如建立一个GDP与进出口的线性模型，GDP为一个连续变量。但在实际工作中，因变量常常为分类变量，比如性别，要么是男性、要么是女性，又如本文要解决的，对电信客户是否流失的预测。这时可以用事件的发生概率P为因变量，以影响因素作为自变量，进行线性回归分析，那么此时因变量P的取值就必须是0-1之间，一般的线性回归分析就不能满足了，logit回归可以解决这个问题。

Logit回归属于概率非线性回归，假设在自变量作用下，某事件发生的概率为P，则该事件不发生的概率为1-P，P/(1-P)为发生于不发生概率之比，记为“优势”(odds)，若对odds取自然对数，得 Logit(p)=ln(odds)=ln() 称为P的logit变换，则logit回归模型为 Logit(p)=ln()= 可以看出，当P在(0，1)之间变化时，对应的logit(p)在之间变化，这样自变量可在任意范围内取值。自变量对因变量的作用大小常用“优势比”(odds ratio，简称OR)来描述。所谓优势比是指两个优势之比。对于某些发生率很低的事件来说，优势比可以作为相对危险度(relative risk,RR)的近似估计，即 OR= 二、logit模型应用 Logit模型全称logistic模型，主要针对定性变量(分类、有序变量)进行建模。广泛应用在医学、通信、金融业，如客户分类、客户流失预测、寻找发病因素等。三、案例说明 1. 案例背景

移动通讯客户流失预警及挽留模型的构建与应用(doc 13页)

移动通讯行业客户流失预警及挽留模型构建与应用 2009-12-4

[摘要]文章以移动通信业为例，讨论企业如何分析客户的基本数据、交易数据和行为模式，建立客户流失预测模型，并在此基础上进行初步的流失原因分析和流失趋势预测，给出有效控制客户流失的建议。 [关键词]数据挖掘，客户流失预警，客户挽留CRM 在渐趋成熟的竞争性市场环境下，理解客户行为并做出有效反应是企业生存和发展的根本保障。客户流失是高度竞争产业中的一个普遍现象，也是束缚企业发展的瓶颈问题。迄今为止，大部分企业解决客户流失问题的主要手段还停留在经验识别的水平上；而学术界对客户流失问题的研究则主要集中在流失种类、原因和后果的定性识别上，这些研究结果和商业问题的耦合相对松散，难以在管理实践中加以应用。数据挖掘技术的出现，有效地解决了上述问题。但现有的少数利用数据挖掘工具对客户流失数据建模的尝试，大多过分注重对算法与技术的研究，而忽视了对商业问题解决的重视。而且，这些研究并未将对客户流失研究的成果深入到客户保留领域，使得作为客户流失研究最终目的的客户保留和客户价值提升工作缺乏系统的可操作的管理体系。 1 理解客户流失与客户保留

客户流失问题是客户关系管理CRM中客户忠诚度研究的重要内容之一。早在1984年，有研究就发现获取一个新客户的成本比维持一个现有客户的成本高五倍。因此，企业应充分重视两类客户：一类是“竞争性的客户”，即那些虽然现在将本企业视为“首选”，但却认为其它某些供应商与本企业是非常类似的客户；其次是“可转变的客户”，即那些认为本企业与这些客户的首选供应商是非常类似的客户。对这两类客户应采取不同的营销手段以有效防止潜在流失，达到良好的销售效果。对客户忠诚度的研究主要集中于客户与厂商建立并保持关系意愿上。同时，一些学者认为，应对那些尽管仍然保持忠诚，却比其他人有更高的离开关系意愿和更少的保持关系意愿的客户给予特别关注。客户流失和客户保留是一组对企业经营效益有着显著影响的概念。国外研究发现客户流失对公司的利润有着惊人的影响，远远超过公司规模、市场份额、单位成本和其它许多通常被认为与竞争优势有关的因素。因此“客户保留”应运而生，成为学术界和企业界均极为关注的问题。通过实施客户保留，客户流失率小小的降低就能导致利润可观的改善。有关方面对美国9个行业进行调查的数据表明，客户流失率降低5%，行业平均利润增加幅度在25%～85%之间。在各行业，客户保留已成为公司成功至关重要的目标。 2 客户为什么会流失

利用数据挖掘实现客户流失分析

利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析随着世界经济的全球化、市场的国际化和我国加入 WTO 步伐的加速，国际化的市场环境要求国内的公众电信运营企业在经营管理上向国外先进的电信运营企业看齐，以迎接电信运营业的国际化竞争。同时随着国家改革的深化，国内电信业的市场环境已渐趋合理且竞争将日益加剧。国内、国际电信业的如此态势，对公众电信运营企业的服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意识，已提出了严峻的挑战。企业的经营模式和服务体系正以客户的价值取向和消费心理为导向，真正体现“创造需求”、“引导消费”的现代客户服务意识与理念。在电信企业面向市场，面向国内外众多的竞争者，努力创造更高价值的同时，客户流失的不断增加，客户平均生命周期的不断缩短严重影响了电信企业的发展。那么，在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前，如何最大程度的降低客户的流失率呢？常用的方法之一就是利用数据挖掘技术。数据挖掘技术是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。它的分析方法是利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则，在很多的行业已经具有成功的应用。在电信行业的应用领域主要有客户关系管理，客户欺诈分析，客户流失分析，客户消费模式分析，市场推广分析等。那么，在客户流失分析系统中，如何应用数据挖掘技术呢？主要方式是根据以前拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失的最终状态的关系，并给出明确的数学公式。只要知道客户属性、服务属性和客户消费数据，我们就可以计算出客户流失的可能性。市场/销售部门可以根据得到的数学模型随时监控客户流失的可能性。如果客户流失的可能性过高，高于事先划定的一个限度，就可以通过多种促销手段提高客户的忠诚度，防止客户流失的发生，从而可以大大降低客户的流失率。基于严格数学计算的数据挖掘技术能够彻底改变以往电信企业在成功获得客户以后无法监控客户的流失，无法实现客户关怀的状况，把基于科学决策的客户关系管理全面引入到电信企业的市场/销售工作中来。通常一个完整的数据挖掘过程由业务问题定义，数据选择，数据清洗和预处理，模型选择与预建立，模型建立与调整，模型的评估与检验，模型解释与应用等多个步骤组成。这里我们以个人客户流失为例说明各个步骤的功能。 1．业务问题的定义业务问题的定义要求非常明确。任何不明确的定义都会严重影响模型的准确和应用时的效果。例如：在客户流失分析系统中，需要明确客户流失的定义。在客户流失分析中，主要有两个核心的变量： 1.财务原因/非财务原因； 2.主动流失/被动流失。客户的流失利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析类别根据这两个核心变量可以分为四种。其中自愿的、非财务原因的流失客户往往是高价值的、稳定的客户。他们会正常的支付自己的服务费用，并对市场活动有所响应。所以这种客户才是我们真正想保持的客户。而真正在分析客户流失的状况时，我们还必须区分公司客户与个人客户，不同服务的贡献率，或者是不同客户消费水平流失标准的不同。举例来说，对于用一种新服务替代原有服务的客户，是否作为流失客户？又或者，平均月消费额为 2000

汽车4S店流失客户调查分析及招揽方法

流失客户的调查分析及招揽一、定期整理客户分类，对流失客户资源进行统计分析： 1、按客户的流失时间/性质进行分类分析 2、针对流失客户进行地区、车型及车龄统计（以我司2012年7月分析为例）

结论：市区及外地车的流失客户占到73.4%，流失客户的招揽工作应该主要集中在市区流失客户中开展，外地流失客户档案需要定期维护和清理。四个县城区中，抚宁地区的流失比重较高，可以考虑增加抚宁地区服务下乡活动的次数。结论：不在售车型中，福美来（1代和2代）和海福星的流失率比较大；在售车型中，普力马流失率较大；应该加强这三种车型流失客户的邀约。结论:流失率与购车时间基本上呈正比，即购车时间越长，流失率越高。车辆过了质保期后流失客户数呈明显上升趋势，尤其购车4年以内的客户累计的流失客户达到近60%，这部分客户招揽相对容易，故今后应该加强对这部分流失客户的招揽。二、进行流失客户招揽及跟进安排回访专员每天定量进行流失客户招揽，通过电话招揽对流失客户进行邀约。根据客户的回复进行流失原因分析，并进行工作总结。要求有相关工作表格记录邀约内容及跟进结果。左面是应用表格工具截图，具体表格

工具见附件一。客户的流失原因主要分为内部因素和外部因素：内因主要为：客户认为服务店配件及工时价格贵，维修技术差，维修等待时间长等；外因主要分为：距离远不方便来服务店，亲属或朋友本身就开维修厂，车辆转卖，客户认为里程较少不用来店等等；从表内数据可以看出：内因是客户不来我店主要原因；工作人员要根据客户的反馈，对其流失原因进行分析并制定相应的招揽话术。三、流失客户邀约方法及邀约话术注：应在流失调查的基础上，就主要流失原因和服务部一起制订并确认相应招揽政策；如流失主要原因变化，相应招揽政策及应对话术也应及时调整；如主要原因是内因的，应先执行内部改善，执行完成后，再进行相应的流失招揽。 1、根据客户流失性质制订的招揽方案根据流失客户的不来店时间，流失客户可分为3类：准流失客户、流失客户和彻底流失客户。

如何做好客户流失原因分析

如何做好客户流失原因分析课程描述：你的客户为什么逐渐不见了？为什么产品销量日渐下滑了？这时你就需要对客户流失原因进行分析，只有做好分析才能更加深入的了解到，流失客户的分布特征、流失的原因，进而做好客户挽留，减少客户的流失。本课程将从实务角度出发，透过情景案例的形式，深入浅出地为您阐述如何做好客户流失原因分析，并为您提供有效的方法与流程。解决方案：他山之石，可以攻玉！你的客户为什么逐渐不见了？为什么产品销量日渐下滑了？这时你就需要对客户流失原因进行分析，只有做好分析才能更加深入的了解到，流失客户的分布特征、流失的原因，进而做好客户挽留，减少客户的流失。下面我们从实战经验中总结一些方法流程，以便大家参考，少走弯路！做好客户流失原因分析，需要做好工作安排，然后进行数据收集，最后综合分析形成报告即可，但是，每一项工作都需要注意一些细节问题，否则事倍功半。

做好客户流失原因分析准备工作可以从以下方面着手： 1）制定时间进度计划。为保证分析工作按时完成，可以根据分析工作主要步骤，包括分析准备工作、数据收集、数据统计分类、具体分析、完成分析报告等制定时间进度计划。 2）明确分析维度。从这些分析维度展开需要哪些数据，具体数据字段定义。比如客户流失原因分析，可以考虑从客户流失具体原因，客户类型，客户所属区域、客户流失时间，客户合作时间等。 3）确定所需数据。具体来说包括： a、数据收集范围即数据源； b、数据字段信息； c、数据要求等。 4）明确数据收集方式和时间，比如本案例中需要收集客户流失原因、客户类型等信息，可以采用调查法进行，对于客户区域、开始合作和流失时间可以从系统进行统计收集。做好客户流失原因分析数据收集工作。首先，需要对数据收集工作做好安排，特别在需要其他人员配合提供数据时。如果能够得到领导支持推动，数据收集可以起到事半功

第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析教学教材

第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析

三、算法简介 3.1分类分析分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构建模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是数据挖掘的主要方法，分类模型能很好地拟合训练样本集中属性集与类别之间的关系，也可以预测一个新样本属于哪一类。分类技术已经在很多领域得到成功应用，如医疗诊断，客户流失预测，信用度分析，客户分群和诈骗侦测。常见的分类方法有贝叶斯分类（Bayesian），神经网络（neural networks），遗传算法（genetic algorithms）和决策树分类器（decision trees）。在这些分类方法中，决策树分类器在大规模的数据挖掘环境中已经获得了最为广泛的应用。 3.2决策树演算法决策树演算法是在进行数据挖掘时经常使用的分类和预测方法。一个决策树的架构，是由三个部分所组成：叶节点 (Leaf Node)、决策节点 (Decision nodes) 以及分支。决策树演算法的基本原理为：通过演算法中所规定的分类条件对于整体数据进行分类，产生一个决策节点，并持续依照演算法规则分类，直到数据无法再分类为止。 3.3决策树演算法的比较决策树演算法依据其演算原理以及可适用分析数据类型的不同延伸出多种决策树演算法。在 IBM SPSS Modeler 中，主要提供了四种常用的决策树演算法供使用者选择，分别为：C5.0、CHAID、QUEST 以及 C&R Tree 四种。使用者可依据数据类型以及分析需求的不同，选择适当的决策树演算法进行分析。虽

【银行案例分析】客户流失原因

【银行案例分析】客户流失原因一、事件简述客户委托其同事于2016年11月末赴某支行进行对公临时帐户开立咨询办理，原考虑到其叔叔在我行任职，而该支行又毗邻该客户办公地点最近（我行网点政务1楼，客户工作地位于同一幢大楼11楼），但客户在向该网点人员进行开户询问时，该网点员工婉拒并表示建议其不要在我行开户，该员工的答复及态度给其造成极不好的体验，随后客户驱车前往距离车程5分钟远的其他银行进行开户办理，客户称在其他行受到很好的接待服务并快速开立了帐户且至今与其保持良好业务往来。在我行上门询问客户当时接待的具体经办人员信息及特征时，客户表示不愿透露。因目前该网点员工大部分已经调换，我行分别找到当时在网点任职的运营主管、部分当班员工及负责人进行了解，均表示对此没有印象，而由于时间间隔将近一年，监控录像已经无法保存，我行已经无法取证当时具体实际情况。二、网点基本情况该网点目前员工6人，主任（48岁）、运营主管（47岁）、运营副主管兼大堂副理（52岁）、高柜柜员（53岁）、贵宾区高柜柜员（26岁）大堂经理58岁，平均年龄47.3岁，其中大部分为2017年新调入网点员工。目前该网点采用长白班制，开立两组高柜，未设立低柜，大堂配置超级柜台，另自助区域配置3台自助存取款设备及2台自助

服务终端，网点平均业务量180余笔（含两组高柜及超级柜台），考虑到地处政务大楼，采用周末双休模式。 2016年年末该网点负责人由于脑部长了一个肌瘤急需住院手术，2016年年末至2017年4月该网点一直存在网点负责人不在岗，由马静军代为履职，客观上网点内部管理存在有一定松懈局面。现对此次客户流失做如下原因分析：一、业务员主观上业务素质低。近年来，随着客户维权意识的不断提升，客户对银行业务差错率的容忍度越来越低，加强有效减少了柜面差错，但偶然现象的存在，仍然会引发客户投诉，影响银行声誉，甚至给银行造成重大损失。柜面员工没有养成良好的工作习惯，银行柜面业务看似简单，但要真正做好，务必要在“细”字上下功夫，注重工作细节、程序细节和服务细节，勤于思考，善于总结，切实增强责任意识，养成规范的业务操作习惯。此外，柜面员工没有认真进行学习和培训。银行应当定期对柜面人员，尤其是新入行员工进行培训，从礼仪形象到沟通技巧，从规章制度到临柜业务操作知识，使其全面了解各操作环节的要领和依据，熟练掌握各项业务流程和技能，促进柜台服务快、准、好，避免出现差错和堵塞。二、业务员没有做到以客户为中心。银行业是高风险行业，它的每一笔业务都要在规章制度的约束下进行，只有这样才能保障客户的合法正当权益，这也是近年来“铁款、铁账、铁规章”的运营管理制

一种确定客户流失的方法和系统

一种确定广电客户流失的方法和系统作者：胡玉婷袁昊程版本：v1.0 文档创建日期：2013年9月11日最后修改日期：2013年9月11日 1．本发明要解决的技术问题是什么？进入21世纪以来，随着电信与信息技术的飞速发展，在“三网融合”的大趋势下，广电运营商面临着重大挑战，同时也是一次重大机遇。与其它运营商相比，有线运营商在视频传播领域具有资源、技术等全方位的优势，但随着时间的推移和科技的发展，这种优势将会不断弱化，全面的竞争将不可避免。而且对于广电运营商而言，注册客户数动态增长，在大量客户入网的同时，又有大批客户离网流失，业务与收入总量增长相对趋缓，导致出现“增量不增收”现象。从传统意义上讲，发展一个新客户所支出的费用是保留一个老客户的五倍。因此，分析客户流失原因，吸引潜在客户入网，增加现有客户满意度，减少客户流失概率，提高客户消费水平，充分占有市场，是广电运营商在激烈市场竞争中制胜的关键。那么如何保留当前客户资源，采取措施挽留将要流失的客户，降低客户流失率，并为之提供有差别的服务，已成为广电行业目前亟需解决的问题。 2．详细介绍技术背景，并描述已有的与本发明最相近似的技术方案广电行业中，客户流失是指客户在连续一段时间内发生不同程度的停止贡献价值，甚至拖欠应收费用的行为。客户流失分析是指使用多角度的客户数据进行分析，提炼出已流失和预流失客户的行为特征，利用数据挖掘技术建立客户流失模型，并将流失模型应用在实际运营中，对客户在未来一段时期发生流失的概率进行预测，并输出流失可能性较大的客户清单，从而能提供给CRM 等相关系统做事前的维系挽留工作，降低客户的离网率，减少企业的损失。目前已经有诸多解决客户流失分析的数据挖掘技术方案，主要分为如下几类： 1.决策树算法，这样的系统架构相对简单，系统整体运行效率易于保障。 2.神经网络算法 3.逻辑回归算法

SPSS Modeler 预测电信客户流失案例

Modeler 帮助电信运营商预测客户流失案例本文主要通过运用IBM SPSS Modeler 中C5.0 节点所具有的特殊算法对电信客户的属性特征进行分析，得出流失客户的基本特征，以帮助企业管理者对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户，达到亡羊补牢的效果引言目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。对电信运营商来说，客户即生命，如何保持现有客户是企业客户管理的重中之重。因此，电信运营商拥有的客户越多，作为主要成本的前期投资就会越大，企业的利润也就越大。客户资源对于电信运营商来说其意义不言而喻，电信运营商之间的竞争实际上就是对客户资源的竞争。可以说，未来的电信行业，得客户者得天下。数据挖掘在电信领域有着广泛的应用：计费分析、客户细分、电话欺诈、客户流失预警分析等等。客户流失预警分析是通过数据挖掘，发现和分析出客户的许多属性特性和行为特征，从而找到流失客户的特征，为企业挽留这类客户提供决策参考。本文主要通过运用IBM SPS Modeler 中C5.0 节点所具有的特殊算法对电信客户的属性特征进行分析，得出流失客户的基本特征，以帮助企业管理者对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户，达到亡羊补牢的效果。数据准备读入数据源读入电信客户数据，数据有多达42 个字段，其中包含一些客户个人信息，例如年龄、婚姻状况、地址、收入、教育程度、行业、退休、性别、居住地和客户类别，还包含一些客户使用电信服务信息，例如使用电信服务时间，是否开通无线服务，是否开通语音信箱服务，是否开通亲情号服务，以及上月基本话费，上月长话费，上月上网费，累计基本话费，累计长话费，累计上网费等等。将流失字段churn 角色设置为目标。将所有其他字段的角色设置为输入。图 1.数据源

SaCa RealRec客户挖掘案例分析：中国银行客户流失预警总结

中国银行客户流失预警总结技术战略发展部孟令胜1 1.Email:menglsh@https://www.360docs.net/doc/2219014896.html,

目录背景介绍 (3) 问题阐述 (3) 解决思路 (4) 与客户流失相关的关键因素分析 (4) 建立模型 (5) 原始数据 (6) SPSS模型 (6) Mahout模型 (7) 两种模型的对比 (8) 进一步研究 (8)

背景介绍高端个人客户数量少、价值高、利润丰厚，对商业银行发展个人金融业务及至公司金融业务都极为重要，一般来说，20%的优质个人客户贡献了80%以上的利润。在中国，更为明显的社会收入差距使得优质个人客户的作用更为重要。研究表明，在中国10%的优质个人客户贡献了至少90%的利润。由于各种因素的不确定性和市场的不断增长，以及一些竞争对手的存在，很多客户不断地从一个供应商转向另一个供应商，只是为了求得更低的费用以及得到更好的服务，这种客户流失在许多企业中是普遍存在的问题。因客户流失导致的损失是巨大的，因为获取一个新客户，要在销售、市场、广告和人员工资上花费很多，而且大多数新客户产生的利润不如那些流失的客户多。据统计，赢利一个新客户所花费的成本是保留住一个老客户的5到6倍。因此保住老客户，提前预测出潜在的流失客户，防止因客户流失而引发的经营危机，对于提高企业的竞争力具有战略意义。问题阐述对于中国银行上海分行现在中高端客户数大概在20万左右，去年是24万左右，相对于去年来说，中高端客户总量流失了16.7%（银行方面计算的是(24-20)/20=20%），在银行领域来说这个比例相对较高，因此分行现在急需一些有效措施对中高端客户流失进行预警。客户主要想通过分析中高端客户资金流失去向，比较存量中高端客户与流失中高端客户在金融资产、产品持有、金融行为等特征上的差异，建立中高端客户流失预判模型，筛选潜在流失客户，其实也就是一个分类问题。后续根据模型的可解释性制定差异化的产品、服务、营销策略，预估营销活动对降低中高端客户流失率的效果。

基于商务智能的客户流失预测模型与算法研究

基于商务智能的客户流失预测模型与算法研究客户流失管理是许多行业关注的一个重要问题，近年来，以传统统计学方法和人工智能方法为基础，客户流失预测研究取得了丰富的研究成果，但尚存许多值得研究的问题。商务智能的崛起为客户流失预测的研究提供了新的思路。本文在商务智能理论和客户关系理论框架下，对现有客户流失预测模型结构进行修订，提出了新的预测模型结构。然后，以新的预测模型结构为基础建立了客户流失策略管理模型、客户流失特征提取与属性选择方法、客户流失预测模型，对电信业的客户流失预测问题进行了实证考察，从一个新的角度加深了对客户流失的规律理解。最后，对控制客户流失的策略进行了研究。现总结如下一、提出一种新的客户流失预测模型结构，以一种崭新的思路研究客户流失问题。根据客户数据的特点和现用预测方式的不足，采用特征提取、属性选择、预测模型设计的预测新思路来研究客户流失问题。通过对新模型结构实现算法和实证的研究，证明了新模型结构比现用模型结构更加有效。二、应用基于企业竞争的Delta策略模型，提出一种用于电信业的客户流失管理策略模型(CMSM)。通过使用某电信企业客户流失数据集，对CMSM进行了验证。其结果表明，该模型描述了客户流失的原因且包含了与企业竞争策略相关的主要预测因子，从而使其实际应用更易控制。三、利用特征提取和指标属性选择方法，对电信业客户流失预测进行实证分析。主要结论是1、将核主成分分析(KPCA)引入到客户流失预测中，提出了相应的特征提取算法，将KPCA与Logistic回归结合，设计了预测模型。对某电信公司客户流失预测的实证结果表明，该方法获得的命中率、覆盖率、准确率、提升系数、命中率置信度区间、覆盖率置信度区间、整体准确率置信度区间和Kappa，高于原始属性集和主成分分析(PCA)特征提取法。这表明KPCA能提取客户数据的非线性特征，是研究客户流失预测问题的有效方法。2、将信息增益(IG)引入到客户流失预测中，提出了相应的属性选择算法，将IG与神经网络(NN)结合，设计信息增益神经网络(IGNN)预测模型。对某电信公司客户流失预测的实证结果表明，该方法获得的命中率、覆盖率、准确率、提升系数、命中率置信度区间、覆盖率置信度区间、整体准确率置信度

移动运营商的客户流失管理案例分析

移动运营商的客户流失管理案例分析 Document number：BGCG-0857-BTDO-0089-2022

移动运营商的客户流失管理案例分析发布时间：? 作者：?? 转载出处：C114录入：雷 ????1.?问题的提出：? ????近十年来我国电信业以3倍于GDP的速度增长，成为国民经济支柱产业中增长速度最快的行业之一。电信业的急速增长在很大程度上是由电信服务业中移动通讯市场的急速发展所推动的。但是,随着市场的拓展和竞争，移动通讯业也遇到了一些问题，如代理费用的升高和宣传费用的升高，这使发展新客户的难度增加、收益率下降。? ????价值客户不仅是电信企业的宝贵资源，也是其竞争对手不断争取的对象。电信企业的客户流失非常严重。据某运营商的统计，该运营商的移动客户在2004年1-10月平均每月离网400万户，月平均流失率达%。其他运营商的客户流失率也居高不下。? ????根据美国市场营销学会顾客满意手册的统计数据表明，吸引一个新顾客所耗费的成本大概相当于保持一个现有客户的5倍。 ????这使得移动运营商不得不关注客户流失管理，以采取有力措施防止客户流失。

????2.中国移动-客户流失管理的支撑系统和策略? ????中国移动通信主要经营移动话音、数据、IP电话和多媒体业务，其网络规模和客户规模列全球第一。截止到2006年11月底，客户总数已达亿户。 ????.支撑系统 ????中国移动已经形成了完整的业务支撑体系，由BOSS系统、经营分析系统（数据仓库）和支撑网网管系统三部分组成。经营分析系统已经成为市场经营过程（包括客户流失管理）的重要支撑环节。 ????2.1.1.经营分析系统建设概述 ????从2001年开始规划，2005年底建成世界最大的数据仓库（超过842TB容量），2006年7月容量已达1614TB；应用了OLAP、数据挖掘技术；提高了企业内部数据的标准化程度，有统一的逻辑模型、统一的指标解释；方便指标、报表、即席查询；与BOSS系统进行了互动。

【参考1】用户流失模型

前面谈到了客户细分，这里说下流失分析吧流失分析是客户细分大框架里面的一部分最重要的标签。切割用户有很多角度（例如性别、年龄等自然属性；成长状况等生命周期属性；贡献情况等价值属性；问题倾向等风险属性；消费特性等行为属性），我觉得最重要的特征是价值和风险，也就是说切割用户的头两刀应该是分开不同价值、风险倾向的用户流失分析是获得用户风险倾向的分析，分析的结果是按照业务定义的风险类型，给用户打上不同的风险分值和风险分群有了客户细分模型后，我们可以尝试在做更复杂模型是，进行模型的交叉，也就是说把细分等一些初等模型的结果成为重要模型的输入变量，这有利于提高精确度，最重要的是给模型的解释和实施代理很大的帮助（试想下，我们知道一个人有问题，但如果知道了这个人的细分标签，就意味着我们可以动手拯救他，而不是卧在桥头看水流）说说流失分析的过程吧 step1-流失的界定：流失的界定是整个流失分析的重要环节，需要结合业务目的和数据状况界定流失（一般来说业务方界定的流失和技术上界定的流失不一致）。如何才算好的流失界定呢个 1、有业务含义，围绕着用户的业务目的来界定流失，例如：目的是促成用户消费，则xx天前有消费，当前没有消费的界定为流失；目的是促成用户提升价值，曾xx天前比当前消费降低50%以上的用户界定为流失 2、有稳定性：可以引入流动性分析，看用户在什么样的流失界定下，自然回复率低，也就是说如果我们不管他，他一般就挂了 3、操作性：回忆下人生（其实我也很年轻，那就回忆别人的吧，呵呵），最大的流失莫过于失去生命，如果到用户死了后再抢救有效果么？？呵呵，所以我们界定的用户流失，一定是在发现流失后，有可以行动的方案 3、churn级别设定：详细分开，用户有几种阶段（好-有点问题-有问题-问题过大），我们需要在数据上给每个用户在churn中打一个级别，这对于模型学习有意义，最终使用好用户和有问题的用户对比建模，而不是用有点问题和问题过大的用户。这样有些复杂，但我对比尝试过，虽然对模型准确率没太大提升，但对模型的解释性有帮助，在稳定性上也会好一些吧 5、可以考虑定义多个流失，分别做模型：有多少种业务情况，就有多少种流失，最终可以考虑再做一个大模型，把所有的流失再封装一层 step2-变量列表：重复我个人的观点，变量列表的设计是以了解业务为基础的，每个变量都应该有业务猜测和原因。常把“变量是否有效要模型结果说了算”挂在嘴边的人，不知道技术如何，模型应用上肯定是傻子，尝试着说服他们更多的关注业务吧 1、尽量选择已有的变量，会使得变量准备的工作量小 2、按照业务内容把变量分类，综合考虑业务需要和计算量选择合适的变量；同时可以衍生一些从数据加工角度看冗余，但建模需要的变量（例如把入网时间->在网月份数） 3、确认变量获取的时间长度是否足够：对于消费总量的纯增量数据，只要系统最近没有大割接问题都不大；对于用户等级等快照变量，要想回溯快照可不是件容易的事情，要想好哦 4、已有的模型结果变量，可以作为准备变量交叉参与模型 step3-数据加工和检验：检验比加工更重要 1、数据加工不说了，有些用数据库，有人用c，有人用sas或climenting挖掘工具处理数据，都可以，没有哪个好，只有熟不熟 2、数据检验非常重要（会决定项目的成败），分成3类：单指标验证（每个指标的数据分布状况）、多指标交叉验证（指标间的大小、量级、加和等关系，需要穷举）、时间序列检验（在时间上的稳定性）--我曾经写了大约2000行代码的sas数据检验程序，可以配置的生成html 报告，感觉对效率提升很大

如何做好顾客流失原因分析

如何做好顾客流失原因分析课程描述：任何一个服务行业，都会有“顾客流失”的现象；车行的流失率更大，现各大城市不同品牌4S店接二连三地建立起来，一线城市同一品牌多家店之间的竞争更是激烈，在整个服务过程中，由于员工的服务意识、服务能力、车辆的质量、维修费用、地理位置等各种因素，都有可能导致顾客的流失，只有做好顾客流失原因分析，才能因地制宜，有针对性地化解问题。本课程将从实务出发，通过情景案例的形式，深入浅出地一一为您阐述顾客流失的原因及其分析。解决方案：他山之石，可以攻玉！虽然不同4S店顾客流失的情况各个不同，但其中的原因则大同小异，万变不离其宗！下面我们从实战经验中总结一些方法流程，以便大家参考借鉴，少走弯路！一过了整车质保期，很多车主都开始把眼光转向别处，不到4S 店做维修保养，他们会选择便宜一些的维修厂或路边摊。除了费用高，还有许多原因会导致4S店顾客流失。如果能正确分析顾客流失原因，有的放矢，就能有效解决4S店顾客流失的难题。

在实际工作中，我们如果能做好观察，统计，比较和分析，就能充分认识导致顾客流失的各种原因。一般说来，主要有三方面的原因。一是员工服务意识不强。任何行业，服务是核心。无论在什么情况下，店员都应该保持良好的服务态度，让顾客满意。店员态度冷淡，语气生硬，不能急顾客之所急，甚至漠然置之，都会造成顾客流失。二是员工服务能力不强。比如处理问题不够细致认真，常常有疏漏，或者没有按照标准流程一步步解决问题；在维修方面，维修技术不专业是致命问题，维修后的跟踪服务也是必不可少的。三是维修费用高的问题。如果一开始没有做好顾客消费水平的分析，没有了解顾客消费需求，盲目向顾客推荐顾客并不需要的维修服务，常常会适得其反。如果没有按照流程，擅自做主报单，或者并不给顾客详细解释每项服务的具体情况，也会影响顾客的满意度，造成顾客的流失。还有就是没有站在顾客的角度为他考虑分析问题，失去顾客的信任，也会造成顾客的误解，致使顾客流失。

电信企业客户流失及忠诚度分析

东华大学研究生课程论文封面教师填写：本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的课程论文，是本人独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名：注：本表格作为课程论文的首页递交，请用水笔或钢笔填写。

目录 1 引言 (1) 2 数据理解 (1) 3 数据准备 (4) 4 预测模型的建立 (5) 5 模型评估及客户特征分析 (6) 6 客户忠诚度的分析 (8) 7 结论 (12)

电信企业客户流失及忠诚度分析王丹丹（东华大学，管理科学与工程，2150863）摘要：近年来国内电信业的分割、电信体制的激烈变革,竞争的急速加剧使得各电信企业在开拓市场、发展客户的同时，同样注重对老客户的挽留，预测客户流失因素,如何保持现有的客户吸引更多的潜在客户,是电信企业面临的重要问题本文主要在已知数据的基础上利用数据挖掘中的决策树、神经网络以及Logistic 回归算法具体在电信业客户流失分析中的应用。关键词：客户流失、决策树、神经网络、客户忠诚度 1 引言 2001年开始，中国电信行业就开始规划和实现经营分析系统，初衷就是建立数据仓库及基于数据仓库之上的数据分析和应用，其中主要包含两个主题——流失分析和交叉销售，而之前的相关杂志也发表了很多技术文章，但当时整个电信行业主要以中国移动为主，竞争压力并不大，业务人员更关注的是开拓市场和发展客户，对客户流失问题的关注很少。但2011年之后，电信行业不断竞争，所以各大公司反过头来又做客户流失，意识到挽留一个老客户要比吸引一个新客户对公司的价值会更大。因此，现在移动、联通等电信行业都会付出很大努力来尽量防止客户流失增加客户忠诚度。本文的工作正是基于此为背景通过分析客户的基本数据、交易数据和行为模式,通过spss modeler14.0利用决策树、神经网络、等数据挖掘技术,建立客户流失预测模型,并在此基础进行初步的流失原因分析和客户流失特征，给企业以有效的建议，并利用因子分析对客户的忠诚度进行分析。本文主要以下几个方面来展开：数据理解和准备、建立流失预测模型和模型的验证评估，最后是客户忠诚度分析。 2 数据理解由于数据信息量比较大，变读入电信客户数据telco.sav，数据有多达42 个字段，我们有必要对原始数据进行探索，找出影响客户流失的最重要的因素，数据探索不是一个一次性的工作,它是一个分布的,需要反复试探和观察的过程。可以通过观察每一个变量与目标变量之间的相互关系作为变量选择和变量衍生的依据之一,并同时评估数据的质量,如检查空值、异常值、缺失值、噪声数据等。随着下面数据准备过程的不断进行。在数据探索中使用SPSS Modeler中的数据