客户流失情况分析表

主管业务员▁▁▁▁▁2011年月日

客户流失前行为分析

个人资产客户流失分析为什么要进行个人存款客户流失分析：（1）客户是银行最重要的资源，客户的流失也是银行最头疼的问题，许多客户在流失之前并不会向银行发出信号（比如进行投诉和建议）。（2）通过对流失客户的分析，可以完整的看到客户流失之前的行为特征，从而推断具有流失可能的现有客户。（3）最后，可以通过每个环节进行问题分析，得出客户流失原因，进行改进。综上而言：对个人客户存款流失进行分析，是为了找出大部分客户流失之前的共同行为，发现问题，并形成客户流失预警机制。基本思路：首先应该看看我行这几年资产规模和其增量变化，得出增量的增减变化情况，对大概情况有一个具体了解。（当出现异常情况时，比如量减人增，增量减人增，或者量增，人减等要进行具体分析，发现问题。）对资产有流失的客户先进行分类（分析对象集中在有价值的客户身上,主要考虑一段时间的日均存款量）；再对有价值客户是何种性质（主动流失和被动流失）的流失进行统计。调取分析对象在不同性质流失之前在我行的业务活动（也是一段时间内的进行的业务活动），流程，进行归类处理。主要的问题：分析流失客户的时间跨度应该是多少？分析的客户应是日均存款多少以上的？分析框架：（1）对资产流失客户的层级分类，找出有价值的分析对象。（主要的考虑因素放在存款日均余额高的客户身上）（以上划分还可以根据实际情况再进行细分）（2）按照一定的框架分析进行具体流失种类的划分。（如下图所示）流失动因：主动（主动销户，改变资产配置策略而带来的资产规模的下降）还是被动（客户因为某些不合法的行为被银行强制停止服务或关闭账户）；

流失程度：完全（关闭所有的银行交易账户）还是部分（资产规模迅速下降）；流失去向：主要看客户流失资产的途径；（看看客户资金流出是哪个途径，以及每个途径的比例。）初步思路图（有待进一步实现可视化）：可能的去向有：（1）支付宝，微信等消费（客户行为特征）（2）直接转入其他银行（转出渠道）（3）取现（4）其他流向（在我行资金的流动，对我行有益。）按照上面的流程：（1）划分出客户流失的原因（主动流失和被动流失），分别划出比例之后，舍弃被动流失客户。（2）再将主动流失客户划分为高价值和低价值客户，分别统计出比例，舍弃低价值客户。（3）将高价值流失客户划分为完全流失和部分流失，分别统计出比例。对于完全流失客户，我们要找出它的去向，看看资金到底是从哪个途径出去了。需要将客户流失之前的行为进行一个流程细分，看看哪个环节之后客户在我行的资产明显下降，直至完全流失。对于部分流失客户，存在的挽回机会：统计每个流失程度的客户比例。（可以看出我行客户流失的严重性）

客户端客户流失情况分析报告

客户端客户流失情况分析报告针对客户端近期出现幅度较大的客户流失现象，我方在各应用平台（包括360手机助手、豌豆荚、百度手机助手、应用宝、APP Store等）从手机系统、评价类别、问题类别等多个维度进行了信息采集及整理、分析，得出以下结论：一、整体情况（Android和IOS）从整体情况来看，Android和IOS系统均为差评量大于好评量，且导致差评的问题均体现在用户体验方面，如无法进入、无法升级、卡屏、闪退、登录失败等。二、Android系统情况 1、360手机助手（手机端+PC端）从360手机助手渠道的下载情况及用户评价情况来看，360手机助手手机端+PC端的总下载量为79万，共计344条用户评论。我们在双渠道各挑选了

前50名用户（即100名）评论作为数据样本进行分析，共有25条好评，75条差评，差评占比达75%。导致差评的原因主要为无法进入、登录失败、卡屏、无法升级等方面。 2、豌豆荚（手机端+PC端）从豌豆荚渠道的下载情况及用户评价情况来看，豌豆荚手机端+PC端的总下载量为84万，共计42条用户评论。从整体评论情况来看，差评数量仍明显大于好评数量，好评数量为6条，差评数量为36条，差评占比达86%。导致用户差评的原因均体现在客户端无法进入方面。

3、百度手机助手从百度手机助手渠道的下载情况及用户评价情况来看，百度手机助手的总下载量为234万，共计34条用户评论。从整体评论情况来看，差评数量仍明显大于好评数量，好评数量为5条，差评数量为29条，差评占比达85%。导致用户差评的原因也均体现在客户端无法进入方面。 4、应用宝从应用宝渠道的下载情况及用户评价情况来看，应用宝的总下载量为106万，共计246条用户评论。从筛选的前50条用户评论情况来看，差评数量仍明显大于好评数量，好评数量为15条，差评数量为35条，差评占比达70%。

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。

如何跟进意向客户当中遇到的问题讲课讲稿

（一）我认为逼单是整个业务过程中最重要的一个环节。如果逼单失败你的整个业务就会失败，其实整个业务过程就是一个“逼”的过程，逼要掌握技巧，不要太操之过急，也不要慢条斯理，应该张弛有度，步步为营，也要晓之以理，动之以情。我们来探讨以下如何逼单？ 1、去思考一个问题，客户为什么一直没有跟你签单？什么原因？很多同事提出客户总是在拖，我认为不是客户在拖，而是你在拖，你不去改变。总是在等着客户改变，可能吗？做业务从来不强调客观理由。客户不签单肯定有你没做到位的地方，想一想？这是一个心态问题！ 2、认清客户，了解客户目前的情况，有什么原因在阻碍你？你一定要坚信，每个客户早晚一定会跟你合作，这只是一个时间问题。我们要做的工作就是把时间提前，再提前。原因：意识不强烈，没有计划，销量不好，只是代理，建设新厂房或是搬迁，正在改制，品种单一，客户有限，太忙，价格太贵，对你或是CE不了解、不信任、没有电脑，没人管理等等各种理由，我不怕，我要遇佛拜佛，遇鬼杀鬼。 3、只要思想不滑坡，方法总比困难多。不要慌，不要乱，头脑清醒，思路清晰。视死如归，正义凛然。有问题我们要去分析、解决，有问题是正常的，好哇！我就是喜欢挑战，很有意思吗，生活充满了乐趣，就像一场游戏。 4、抓住客户心理，想客户所想，急客户所急，你要知道他究竟在想些什么，他担心什么？他还有什么顾虑。 5、一切尽在掌握中，你就是导演。你的思想一定要积极，譬如太忙？为什么？就是因为有些事情可以用网络去作，可你却偏偏跑腿，发个伊妹儿不就行了吗！你怎么去引导客户将劣势变为优势，将不利因素变为有利因素。 6、为客户解决问题，帮助客户做一些事情，为客户认真负责，为客户办实事、办好事，让客户感受CE的服务，温暖。 7、征服客户，发扬蚂蝗吸血的叮与吸的精神，这种精神不仅体现在工作时间里，还有业余时间里，一定要有耐心，锲而不舍，百折不挠，用你的执著感动客户，让上帝流泪，“哭泣”，说：唉，小伙子我真了你了。你这中精神值得我们的业务人员去学习。过来跟我干吧！我高薪聘请。 8、能解决的就解决，不能的就避重就轻，将问题淡化，避开。这就要求你头脑一定要灵活。 9、假设成交法，是我们做单常用的方法之一。先让他来参加一下我们的会员服务，先帮助他拍拍照片，等。签单是顺利成章的事情。或者在签单以前先填写一下表格，当谈的差不多的时候，要说：我们办一下手续吧，不要说太刺的词语。 10、逼单就是“半推半就”，就是强迫成交法，以气吞山河之势，一鼓作气将客户搞定。让客户感觉的有一种不可抗拒的力量。 11、神秘朦胧法，就是“犹抱琵琶半遮面”，不要把建设网站的好处和中国企业网的服务与产品全部告诉客户，而是神秘莫测，让客户产生浓厚的兴趣，一定要审时度势、机敏灵慧。即要落落大方、振振有词，又要恰到好处嘎然而止。美味不可多用啊。为以后工作打下良好的基础。 12、画一个大饼，让客户想想网络给他带来的各种好处，让他“想入非非”，让他梦想成真。 13、给客户一些好处，我是说促销费，也可是最后的杀手锏，一定要抓住客户心里，怎么说，给谁？谁是重要人物，怎么给？让客户吃得舒服、放心。 14、学会放弃，当然只是暂时的，以退为进，不要在一些“老顽固”身上浪费太多时间，慢慢来，只要让他别把你忘了。 15、针对中层领导托拉，不起积极作用，不向老总力荐。à问题：逼单

联通客户流失分析

联通客户流失分析 1 前言中国联通经过前几年的高速发展，现在正步入缓慢增长期：联通客户数在动态增长，即在大量客户入网的同时，又有大批客户离网流失；每月注册客户数与在网活动客户数相差悬殊,涌现大批零次话务客户；业务与收入总量增长相对趋缓，出现"增量不增收"。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,减少客户流失几率,提高客户消费水平,充分占有市场,是联通在激烈市场竞争中制胜的关键。 2 联通客户流失的定义与特征因素 2.1联通客户流失的定义联通的客户流失有两方面的含义：一是指客户从本联通运营商转网到其他电信运营商,这是流失分析的重点。二是指客户ARPU (指每用户月平均消费量)降低，从高价值客户成为低价值客户。（本网内手机品牌发生改变不计算在内,如从130/131客户在转为133客户）。客户流失分析，就是利用数据挖掘等分析方法,对已流失客户过去一段时间的通话、客户服务投诉或交费等信息进行分析，提炼出流失或有流失趋势客户的行为特征，再将这些特征应用于现有的客户服务，采取相应的营销手段做到客户保持和客户发展。进行客户流失分析的目的就是挽留客户,增大业务收入。因此进行客户流失分析预测和客户挽留应与客户服务成本结合起来。客户服务成

本包括为客户服务的所有成本,如客户使用网络的成本,客户交费、投诉的营业成本等。客户的消费带来的收益可能大于或小于为其服务的成本,因此需要对流失的客户进一步细分： ⑴有完整联系资料与没有联系资料的客户：客户入网应提供正确可联系的资料,如果客户提供的资料虚假或不完整,则其欠费离网的概率增大,因此对中国联通来说,应着重分析后付费客户,预付费客户的流失分析应次之。 ⑵短期签约客户和长期签约客户：那些使用期限大于一年的中长期客户才是有价值的客户。如果客户在3个月内离开，可能是在促销优惠补贴等因素影响下入网,优惠期满即设法离开，我们很难分析他的消费行为，因而难采取措施防止他的流失,这部分的客户应从样本数据中剔除。 ⑶区分主动流失与被动流失客户：客户流失分析与挽留应集中在主动流失的客户，对于被迫离开的客户（如因高额欠费而被联通公司停机）不应进行挽留。 ⑷区分集团客户和个人客户：一些大的企业集团通常为其员工购买通信工具并报销相应的费用,员工离开则不能享受该服务,但整个集团的消费没有变化。这类个人客户的流失不是因为联通企业方面的原因,对其挽留收效甚微。 ⑸区分本地客户和外来客户：一些人员因为工作发生变化,通常在不同的城市和地区流动,到达新地点后再购买新的本地网号码,因而对该类客户挽留难度很大。

电子表格如何进行客户流失分析

1.问题描述领导想利用电子表格FineBI了解近2年来各个城市客户的流失和收益购买情况，加强对客户流失率高的地区的客户跟进，重点服务高收益客户，多购买客户。客户的流失情况是指潜在客户转换为合作客户的比例，客户的收益是指合作客户合同签约金额。如下图，在电子表格FineBI中，省份选择上海市，城市选择上海市就会显示上海的所有客户的收益情况和流失情况，省份选择江苏省，城市选择苏州市，下面就会显示苏州市所有客户的收益情况和流失情况： 2.解决思路从问题描述中可以看出，使用电子表格FineBI分析该问题需要分析3个值指标：客户状态的比例、客户合同额、客户购买数量，4个维度：客户所在省份、城市、客户状态以及客户名称，这7个指标字段来源于合同信息(contract)和客户信息（customer）两张表中。

客户所在的省份和城市即为控件过滤数值，实现联动效果。客户状态维度对应客户状态比率值指标，则这两个指标需放在电子表格FineBI的一个图表组件中进行展示，可用饼图分析数据，直观的看出每个状态客户数的比例；客户合同金额和客户购买数量值指标均对应于客户名称维度，则可用组合图来分析这两个值指标；类似于销售额分析，该示例也需要电子表格FineBI的三种角色协同合作实现，系统管理员（创建业务包）、管理组—助理（新建即时分析）和管理组—负责人（查看分析）：第一步、电子表格FineBI的系统管理员创建业务包并分配业务包使用权限，同时，对业务包进行过滤，只将近2年，也就是2011年到2013年的数据分配出去；第二步、领导助理新建即时分析，并分享给领导；第三步、领导查看分析，得出结论。

大客户跟进思路及方案

大客户跟进思路及方案【关键词】：大客户；信息；联系；意向一、背景公司的大客户，是指公司所辖地域内使用产品量大或单位性质特殊的客户，主要包括经济大客户、重要客户、集团客户与战略客户等。不同的客户对企业的利润贡献差异很大，20%的大客户贡献了企业80%的利润，因此，公司必须要高度重视高价值客户以及具有高价值潜力的客户。因此，与大客户建立良好的关系是保证业务收入稳步增长、提高市场占有率的重要手段。推进大客户合作战略，实行服务经理制，为客户提供差异化服务，在战略上充分重视大客户对公司发展的重要性，在产品服务、价格、服务等级等方面给予大客户优质满意的服务，满足大客户个性化、差异化需求，以实现公司与大客户二者的双赢。二、大客户跟进具体方案（一）选定对象选定对象，主要是指如何从众多的消费者当中，挑选出具有一定经济实力，对本公司产品（这里主要指汽车售后服务）使用需求量大，频率高的单位或者个人。绵阳作为四川省第二大城市，也是四川第二个人口过百万的特大城市，现有长虹、九洲、攀长钢、新华等大中型骨干企业50 余家，东材科技、长虹、双马、湖山、利尔化学、富临运业等上市公司7 家，拥有中国工程物理研究院、中国空气动力研究与发展中心、中国燃气涡轮研究院等国家级科研院所18 家，西南科技大学、绵阳师范学院等高等院校12 所，其消费市场巨大。 XX别克作为绵阳第二家别克4S店，在选定大客户过程中，必须重点关注科教文卫、党政军、公检法等国家单位和具有经济实力的大企业、大集团。

（二）初步接触在选定了潜在的大客户之后，在初次接触前，对已经选定的企业或者单位进行研究，简要分析这些企业或者单位客户的购买需求。同时充分了解本公司产品（主要指汽车售后服务）的优、劣势，想好如何解答对方的问题，从而使对方最大限度的认可我们的产品。通过已有联系方式（主要是电话联系）联系选定企业或者单位，了解该企业或者单位负责本公司产品的具体部门和负责人，并获取联系方式。与相关负责人电话联系，初步接触客户，宣传公司主要业务、优势及优惠政策，尽可能预约下次拜访时间。期望达成目标：获得相关负责人信息（姓名、联系方式），同时，了解客户是否拥有别克系列车辆以及其车辆的日常维修站点信息。（三）登门拜访拜访的目标一般是车队负责人或者相关的办公室管事、负责人。拜访时需要携带齐全项目相关的资料，如DM单、公司优势、集团客户优惠政策等等。对相关负责人、大客户简要介绍公司的优惠政策，如：相关单位客户在享受正常优惠条件的基础上，还可再享受正常优惠后1－2%的优惠，可以预约维修、包养，零等待维修服务，24小时拖车服务等等。同时，拜访时要注意礼仪礼貌（培训后方可），并耐心具体的回答客户的相关问题。期望达成目标：让客户了解我们公司的相关产品和优惠政策，得到相关负责人的具体联系方式，如：电话号码，电子邮箱。初步确定客户是否具有合作意向，如有意向，后期重点跟进。（四）联系保持在拜访完客户之后，客户对我们公司及主要产品有了大概的认知，但是客户并不会很快做出决定或者选择，通常，客户会有一段时间的观察期。在观察期内，客户会比较同类型产品的价格和服务品质，在此时，我们的客户人员，必须通过打电话、发短信或者电子邮件、再次拜访等方式与客户保持联系，既要继续加大宣传，又要从细微处关心客户。如关心客户生活、提醒客户天气变化等等，让客

15天意向客户跟进短信

运营智慧开发短信系统第一天：王总您好！非常高兴与您有一次短信交流的机会，我是思八达的学习顾问邓云峰,今天浏览了您公司的网页，知道您是一位非常优秀、爱学习的企业家，同时您还担任很多的社会职务，有很强的社会责任感，所以非常荣幸能认识您！我公司专业为中国民营企业家提供高端课程。如果您不介意的话，从今天开始我将每天为您发送一条企业管理类的经典短信，为您启动一套系统的学习计划。思八达—邓云峰如果是跟进比较久的客户短信如下：第一天：王总好！和您交流了这么久知道您是一位非常爱学习的企业家，云峰欣赏您那种孜孜不倦永续进取的品质，您那种不断超越自己挑战自己的精神更值得我去学习，为了支持您把您现在这份伟大的事业做的更强，更大，更持久，从今天开始我将持续的为您发送企业管理类经典的短信，为您启动一套系统的学习计划！思八达—邓云峰第二天：国家也是一个企业,老板就是国家这个企业的员工.为什么老板可以在国家这个企业努力拼命,而你的员工在你的企业却不努力呢? 思八达-邓云峰第三天：改革开放三十年,中国取得取巨大成就!是人变聪明了？还是人品变好了？还是人更努力了？根本原因就是机制变化.企业不发展、高层流动、股东不和、家族企业分裂最根本原因，就是企业机制出了问题！思八达-邓云峰智慧第四天：《运营智慧》课程是经营企业深层次的核心根本智慧.是一个企业有了好产品,好的服务的基础上如何通过四大版块把企业做到最好.一.机制.二.印象. 三.势.四.理念.思八达—思满第五天：机制一：分配机制。人为财死，鸟为食亡。大家在一起就是怎么干活，怎么分配的问题。1、家庭化企业分配2、合作化企业分配3、期权化分配4、分红化分配5、薪酬机制的建立。思八达-邓云峰企业必须让一部分员工先富起来！榜样的力量是无穷的。公司发展的速度取决于公司前几名员工的收入的高低。没有落差就没有力量和动力。思八达-邓云峰第六天：合作入股的条件：必须是能独挡一面的人。凡是能独挡一面的人尽全力使他成为股东。同时在公司每个层面都有股东。企业家必须把能独挡一面的人变成一伙人。那么具体细节如何操作呢？思八达-邓云峰第七天：企业要与基层建立利益共同体，与中层建立荣誉共同体，与高层建立精神共同体。思八达-邓云峰第六天：机制二：内部操作机制。如果每个部门对待其它部门都像市场部对待顾客那样的态度和行动，会怎么样呢？所以每个部门都要找到自己的内部客户是

顾客流失的预测分析

5 您能预测哪些客户有可能流失吗？本章中，我们将阐述可预测哪些客户在不久的将来可能会从您公司流失的数据挖掘方法，电信业务常将这种方法称为客户流失预测。如今，电信业务市场日渐成熟，电信公司也意识到主动性客户关系管理的重要性，从而非常关注对现有客户服务，即如何维系重要客户，以及怎样使之为公司带来更丰厚的利润？通过数据挖掘，您可以根据客户历史数据获得数据挖掘模型，从而生成公司很可能流失的客户列表。最终，这将为您制订有效的市场营销战略提供有价值的业务洞察力，以防止公司客户的流失。本章所阐述的客户流失预测过程是以采用数据挖掘方法的预测建模为基础的，包括对每个客户的流失可能性的预测，以及对可能流失客户及不会流失客户的分类。 73

5.1 业务需求客户流失预测通常因其市场饱和度和动态市场变化等典型市场特征而成为电信公司首要考虑的问题。由于电信市场日趋饱和，所以获取新客户的成本比留住现有客户群要昂贵得多，并且竞争对手、技术，以及法律法规等动态市场变化更容易使客户流失到其他公司。 5.1.1 数据挖掘的作用何在？客户流失管理要求对客户行为具有良好的了解。首要问题是要弄清楚哪些客户将会从公司流失，以及哪些客户会给公司带来利润。为防止客户流失，公司需要采取的首要措施是在客户流失到其他公司前掌握客户行为，并努力找到客户流失的行为模式，这样公司就可以提前采取一些规避措施。您可以通过简单的查询方式、OLAP 分析，或仅根据经验来了解客户行为。但是，在把握与客户流失相关的客户行为的过程中，数据挖掘起着极其重要的作用，而这些客户行为隐藏在诸如呼叫事务等庞大的数据集中。应当建立合适的数据挖掘模型来识别客户流失行为模式，并为客户提供适当的产品和服务以防止流失。在以下章节中，我们将阐述如何应用数据挖掘方法来防止电信企业的客户流失现象，以及如何将其应用到您的 CRM 系统中。 5.1.2 起点？该通用方法的第一步是把您要提出的业务需求转换成一个或多个可通过数据挖掘解答的问题。客户流失预测是一种不断变化的过程，而非单一事件。客户流失预测与公司的客户保持过程密切相关。客户保持过程涉及三个方面：明确哪些客户可能会流失。确定可能流失的客户中您需要保留哪些客户。开发客户保持策略(开展客户保持活动)以防止好这些客户流失。作为客户保持过程的基础，客户流失预测对公司而言是一件非常有意义的工作。然而，客户流失预测所面临的挑战在于，如何预测未来的客户行为，以及如何根据这一预测针对客户采取相应的措施。 74

客户流失预测数据挖掘方法对比分析

客户流失预测数据挖掘方法对比分析随着市场竞争的加剧，新技术的不断涌现，数据仓库、数据挖掘技术在客户关系管理的应用日益广泛和深入，其中客户行为分析、客户满意度评价、客户细分等是数据挖掘技术在客户关系管理的典型应用。近年来,客户挽留成为客户关系管理的重要内容，在诸多行业，保持高的客户挽留率对于公司利润的增长，超过公司规模、市场份额、单位成本等竞争因素的影响。学术界、企业界提出了以客户关系管理、关系营销为营销模式，以客户需求为核心价值，采用数据挖掘技术对客户流失行为进行分析建模，以期增强客户忠诚度、降低客户流失率。 1客户流失预测常用技术客户流失分析与建模是应用数据挖掘技术新的应用。简言之，预测模型是从数据库中发现模式，用于对未来的预测。客户流失预测模型简单的说就是从客户数据仓库中提取一定量的训练样本，经过预处理后形成训练集，通过数据挖掘方法形成预测模型，通过预测模型对新样本进行分类，预测出客户是否具有流失可能性。学术界开发、应用了基于数据挖掘方法与技术的客户流失预测模型，其中，最常用的有回归分析、决策树和神经网络。近两年，SVM，贝叶斯网络，粗糙集等也被用于客户流失预测建模，取得了不错的效果。 1.1回归分析回归分析是一种广泛应用的预测技术，回归分析的目的是找出数值型变量间的依赖关系，并通过函数关系表现1

出来。回归分析的预测效果仅仅依赖于预测的变量与其他变量的关系，即模型的精确度取决于自变量和因变量的分布符合模型的程度，自变量与因变量的分布适合所选取的模型，则预测效果好，反之，预测效果差。根据自变量和因变量的函数关系，分为线性回归和非线性回归。客户关系研究中广泛应用的模型有Linear, Logistic等回归方程。文献[1]应用Logistic回归对商业银行客户流失进行了分析预测，并以真实数据对模型进行了校验，结果表明模型具有良好的预测效果。文献[2]应用Logistic模型研究了客户生命周期价值及客户流失，研究发现，相比决策树和神经网络技术而言，Logistic模型更适合对客户流失的分析和预测，但同时作者也指出，预测性能受诸多参数因素的影响，比如神经网络参数的设置及训练集的选择，只能表明他们的训练样本更适合Logistic来建模。文献[3]指出，回归分析在客户流失预测中的主要缺点是对训练样本的要求，并且不能以符号化或易于理解的形式直观地表现隐含的模式。 1.2决策树决策树是一种流行的分类算法，具有学习快速块、分类准确率高、分类结果表现直观等特点。决策树的构造包括两个阶段：通过训练集生成决策树；对生成的决策树进行剪枝。应用决策树对新样本进行分类时，从树根节点开 1

客户跟踪操作流程

客户跟踪操作流程 Document number：PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998

客户跟踪操作流程一般流程：搜寻客户资料-电话拜访-拜访-跟单-签单-收款-维护客户关系一、客户资料－－电话招商或招商人员负责 (公司名称，负责人的名字和职务，电话，传真，手机号码，地址，邮箱等）尽量详尽二、跟进客户（一）服务性跟进。即对已开发（已合作）客户的跟进。－－招商部与客服部配合（目前客服部由市场部负责）做好已有客户的跟进，增加客户的忠诚度，通过这些客户的口碑宣传和介绍带来更多的新客户。 1、写好业务日志和建立客户档案。－－招商部写清楚所拜访过客户的具体情况和情况分析，并对所有客户进行评定。可在“经销商概述”栏目中新建及完善客户资料档案。客户档案必须写清楚客户的公司名称，负责人的名字和职务，电话，传真，手机号码，地址，网址。最好能了解家庭情况。总之，对客户了解的越清楚，跟进时就会越到位。 2、定期跟进，联络感情。老客户也是需要跟进的，但跟进不是谈订单，而是谈友情，在谈友情中谈生意。逢年过节，短信问候，最好能寄新年贺卡和明信片，客户生日时能有小礼物。通过这些方法，不但加强了与客户的感情联络，最重要的是让客户知道你是真心实意的关心他。客户在业务中出现的问题，我们要站在客户的角度思考，做出有利于双方的解决方案，客户与我们合作的越舒心，合作就会越长远。时不时与老客户通报自己的产品信息，如果有了新产品或有新的促销措施都要通报老客户，提高服务质量。（二）转变性跟进。即通过预约或者拜访，直到通过努力达成合作。－－招商部与市场部配合目前，我们的重点是转变性跟进，挖掘潜在客户，努力跟踪信息，直到签单，达成合作。注：在“经销商概述”栏目中新建及更新客户资料档案，方便跟进。跟踪方式

顾客满意度的统计分析报告

顾客满意度的统计分析一、目的为把顾客满意度的监视与测量作为对质量管理体系的一种业绩测量，并为质量管理体系的持续改进提供信息和分析依据。二、调查目标调查的核心是确定产品和服务在多大程度上满足了顾客的欲望和需求。就其调研目标来说，应该达到以下四个目标： 1、确定导致顾客满意的关键绩效因素； 2、评估公司的满意度指标及主要竞争者的满意度指标； 3、判断轻重缓急，采取正确行动； 4、控制全过程。三、容分类就调查的容来说，又可分为顾客感受调查和市场地位调查两部分。顾客感受调查只针对公司自己的顾客，操作简便。主要测量顾客对产品或服务的满意程度，比较公司表现与顾客预期之间的差距，为基本措施的改善提供依据。市场地位调查涉及所有产品或服务的消费者，对公司形象的考察更有客观性。不仅问及顾客对公司的看法，还问及他们对同行业竞争对手的看法。比起顾客感受调查，市场地位调查不仅能确定整体经营状况的排名，还能考察顾客满意的每一个因素，确定公司和竞争对手间的优劣，以采取措施提高市场份额。在进行满意度指标确定和分析应用的过程中，始终应紧扣和体现满意度调查的目标和容要求。四、调查的作用 1、能具体体现“以顾客为中心”这个理念企业依存于其顾窖，因此应理解顾客当前和未来的需求，满足顾客要求并争取超越顾客期望。现在国际上普遍实施的质量管理体系能够帮助企业增进顾客满意，如顾客要求产品具有满足其需求和期望的特性，在任何情况下，产品的可接受性由顾客最终确定。但是，顾客的需求和期望是随时不断变化的，顾客当时满意不等于以后都满意，如顾客提出要求才去满足，企业就已经处于被动了，且必然会有被忽略的方面。要获得主动，企业必须通过定期和不定期的顾客满意度调查来了解不断变化的顾客需求和期望，并持续不断地改进产品和提供产品的过程，真正做到以顾客为中心。

银行客户流失分析

银行客户流失分析一、基于银行客户特征的客户分群模式建立科学完善的客户群体细分是对银行客户行为进行细致洞察的重要基础，传统客户细分方法，主要是利用客户的背景、产品持有、行为等相关原始变量作为直接的细分依据。对各种不同的原始变量直接进行聚类，可以获得客户群体细分的直接结果，但这种直接结果需要靠数据分析人员的个人经验强行进行解释，因此结果的解释性与解释者经验相关，并且由于是直接使用原始变量进行细分，导致细分结果可能不稳定。如果想根据特定条件调整和拆分分群，需要从原始变量的重组返工，几乎相当于重新建设，维护成本较大[1]。建立基于银行客户不同群体特征进行客户分群方法是进行客户流失分析和管理的重要基础。基于客户特征的客户分群与传统的直接使用原始变量进行客户细分不同，基于客户特征的分群方式通过原始变量的不同组合及判定，综合考察客户在价值、风险、背景、行为等方面的差异，建立可以在一定范围内操作和评估的群体细分模型，以此为基础建立能够描述消费某种业务产品或服务的客户所应具有的综合“特征”模型。通过对这些“特征”进行量化的判断，从统计学的角度上得到具有这些“特征”的客户消费某种业务产品或服务的概率，然后根据概率的高低来决定对哪些客户推荐哪些产品或者方案[2]。基于客户特征的客户细分能够为管理部门提供关键客户群体列表和相关评估指标，以便进一步采取针对性措施，合理分配市场和服务资源，并且能够通过提高细分群体的关键运作指标来提升客户总体的关键运作指标。基于客

户特征的客户细分方法的优势在于，它以客户“特征”来代替传统群体细分中的原始变量，更加符合业务理解，因为客户的“特征”本身就是包含了一个或多个相关的原始变量的综合描述，可以相对更准确地反映客户消费行为的一般特点。基于“特征”分群结果稳定性、可跟踪性较好，可以根据特定条件任意整合分群，不用重复数据准备过程，因此在业务上的可操作性更强[3]。基于银行客户特征的客户分群模式的一般流程如图1所示。二、客户价值分群模式下客户流失分析客户流失分析是一项涉及领域广泛的复杂工作。基于客户综合特征分群方法为客户的流失分析奠定了坚实的客户基础[6]。客户流失分析总体包括客户流失动因分析、客户流失程度分析、客户流失去向分析三个主体内容，在客户价值分群模式下，对基于价值分群模式细分的七个客群，运用客户流失分析方法，能够全面了解和掌握银行不同价值客户的流失行为特征。流失分析主要从以下三方面进行，以全面了解客户流失动因、程度和去向，以便管理人员采取针对性处理措施进行干预[7]。客户流失动因分析主要确定客户是主动流失还是被动流失[8]。主动流失是客户主动销户或者改变当前的服务模式而带来总资产持续下降，被动流失是客户因为拖欠或欺诈行为被银行方停止服务及强行关闭帐户等行为。针对客户主动流失，需要在客户出现流失征兆之前，针对客户流失原因，采取针对性性有效措施进行提前干预，减少客户实际流失。流失程度分析重点分析客户属于完全流失还是部分流失。完全流失是客户发生关闭所有与银行相关帐户和交易等不可回

客户流失模型

利用ClementineC5.0模型预测CDMA客户流失摘要：该文针对目前电信行业中一个日益严峻的问题：客户离网进行研究，通过收集客户的基本数据、消费数据和缴费行为等数据，建立客户流失预测模型，进行客户流失分析及预测。通过对大量相关技术和统计方法的研究，最终确定了clementine的C5.0模型作为电信客户流失的预测模型。此模型对客户流失预测有较高的准确性，为电信经营分析系统作了有益的尝试与探索。关键词：数据挖掘；客户流失；统计分析；C5.0模型；CDMA客户 1 概述以中国电信云南某公司的项目支撑为基础，从统计数据来看，维持5%的老用户增长，给电信公司带来的利润将远远超过85%，而要想把一位非电信用户发展成客户，其成本将比保留一位老客户的成本高得多，统计数据表明成本是4倍左右，此时，客户对电信的忠实程序也将发生强烈的变化，由此给企业造成的损失将大大增加。从项目的实施情况来看，为了保证成功向客户推销运营商的产品，多数人都只愿意向老客户推销。因为由此付出的代价比用户要小得多，成功率也要高得多。通过这些数据我们可以看到防范老客户的流失相比发展新用户来说就显得尤为重要了，这也是普遍企业最为关注的问题之一。 2 研究现状及C5.0模型特点在我们国内，很多运营商为了应对市场的竞争，多数都己经建立了“电信经营分析系统”，这在一定程序上为深层次的数据分析提供了良好的数据处理分析平台。而目前国内在数据利用上确远远不及国外的层次深，国内的数据应用主要集中在固定报表处理、查询分析和个人的主观探索，在更高领域的应用如数据挖掘还不太成熟，更谈不上深层次的应用。而这些在国外，很多知名的电信运营商却已经能够很好地利用数据挖掘技术，以便通过建立客户流失的模型，提升利润空间及对一些流失概率比较高的客户进行有针对的保留工作，这样做的目的可能有效地控制入网用户的流失。 Clementine作为一个数据挖掘软件，给运营商创造了很好的数据处理应用平台，在此平台下，运营商可以有效地使用一些商业技术准确、快捷地建立预测的模型，而后把由此模型生成的数据使用在推销应用领域。参照行业执行标准CRISP-DM模型，我们可以有效地改进决策过程，这不仅可以数据到更优商业成果的数据挖掘。而且还可以这样可以分析出哪些属性是影响客户流失的重要因素。现在比较流行的流程包括决策树、神经网络、逻辑回归、聚类关联性分析等。本文选择的是C5.0模型节点来进行电信的客户流失预测。该模型的工作原理是根据在每个级别提供最大信息收获的字段分割样本，目标字段必须为分类字段,允许进行多次多于两个子组的分割。它通常会根据不同的字段再次分割由第一次分割定义的每个子样本，且此过程会重复下去直到无法继续分割子样本。 C5.0可以生成两种模型： 1）决策树是对由算法建立的分割的简单描述，每个终端（或“叶”）节点可描述训练数据的特定子集，而训练数据中的每个观测值都完全属于树中的某个终端节点。 2）规则集则是尝试对单个记录进行预测的一组规则，规则集源自决策树，并且在某种程度上表示在决策树中建立的经简化或提取的信息版本。对于所存在的问题，例如缺失数据和大量输入字段，C5.0模型十分稳健，通常不需要花费很长的训练时间用于估计。同时C5.0模型与其他模型类型相比更容易理解，解释起来更简明易懂。 3 建构并应用C5.0模型在clementine中使用C5.0模型进行电信客户流失预测的过程包括：找到数据源：本例

数据分析调查报告模版

数据分析调查报告模版下面是我对数据分析的一些格式及规范要求数据分析应当包括以下几个主要部件： 1.样本情况分析及调查工具说明 2.调查结果分析以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。（1）表格设计的要求表格应为三线表（自动套用格式中的“简明Ⅰ型”），表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格的正中上方。图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂，数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。（2）结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。（3）结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。（4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查报告样例：

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发布时间：20070427 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4.7%。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2.964亿户。 2.1.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。中国移动数据仓库系统的分级结构