r语言逻辑回归移动通信客户流失规律分析 附数据代码

r语言逻辑回归移动通信客户流失规律分析 附数据代码
r语言逻辑回归移动通信客户流失规律分析 附数据代码

移动通信客户流失规律分析

1. 研究目的

通过对某移动通信公司客户的流失数据分析,了解客户流失规律,建立流失

预警系统,为客户关系管理服务。

2. 数据介绍

某年度随机抽取的1000 个移动通信客户。因变量是他们来年的流失行为(0=未流失,1=流失)。为了能够预测客户的未来行为,我们采集了下面这些来自当

年的指标:客户等级(区分VIP 客户等级):1,2,3,4;主叫次数(%):7 日内日均主叫次数/90 日内日均主叫次数;被叫次数(%):7 日内日均被叫次数/90 日内日均通话时长;费用(%):7 日内日均通话费用/90 日内日均通话费用。该数据存放在csv 文件mobile.csv 中。

移动通信行业的现有企业中,一般情况下客户月流失率在3%左右,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。

在2011年底,中国的人口已达1347350000,同时手机量达到1006923000,也就是说中国的手机普及率差不多达到了75%,现有的用户数几乎已经接近人口总数。在一个如此成熟和饱和的市场中,开拓新用户的难度可想而知。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,而且从传统意义上来讲,移动通信行业保留旧客户利润率为开发一位新客户之16 倍,尤其对于剩余客户市场日渐稀疏的移动通信市场来说,减少客户流失就意味着用更少的成本减少利润的流失,这点已经为运营商所广为接受。

由此可见客户保持的重要性,也就是说保留旧客户比开发、吸收新客户更重要。在成熟期的产品市场中,要开拓新客户很不容易。客户的忠诚度应该是一个企业能够生存发展的最大资产之一,拥有忠诚度的客户,会因客户有学习的效果,而使企业可以花费较少的成本来服务客户,降低了公司在服务成本上的支出,而且忠诚的客户也会宣传正面的口碑效应以作为他人的参考,进而替企业创造新的交易。

因此本文试图通过逻辑回归模型来对某移动通信公司客户的流失数据分析,了解客户流失规律,建立流失预警系统,为客户关系管理服务。

3.读取数据,并且查看数据概况

客户等级主叫次数被叫次数通话时长费用流失

1 2 1.0828587 1.0746971 1.2353858 1.2375469 0

2 2 0.877437

3 0.7275579 0.6498502 0.669675

4 0

3 1 1.1964286 1.0067030 1.432644

4 1.2237179 0

4 3 0.969991

5 1.0668103 0.6437570 0.5540078 0

5 1 1.2225914 1.3395785 1.0542170 1.9616997 0

6 1 0.9274005 1.2930612 0.9873184 1.0391449 0

4.绘制变量之间的散点图

attach(data)

从上面的图中,我们可以看到各个变量之间的相关关系,其中主叫次数和被叫次数呈正相关关系,通话时长和费用也成正相关关系。

SPSS—二元Logistic回归结果分析

SPSS—二元Logistic回归结果分析 2011-12-02 16:48 身心疲惫,睡意连连,头不断往下掉,拿出耳机,听下歌曲,缓解我这严重的睡意吧!今天来分析二元Logistic回归的结果 分析结果如下: 1:在“案例处理汇总”中可以看出:选定的案例489个,未选定的案例361个,这个结果是根据设定的validate = 1得到的,在“因变量编码”中可以看出“违约”的两种结果“是”或者“否” 分别用值“1“和“0”代替,在“分类变量编码”中教育水平分为5类,如果选中“为完成高中,高中,大专,大学等,其中的任何一个,那么就取值为 1,未选中的为0,如果四个都未被选中,那么就是”研究生“ 频率分别代表了处在某个教育水平的个数,总和应该为489个

1:在“分类表”中可以看出:预测有360个是“否”(未违约)有129个是“是”(违约) 2:在“方程中的变量”表中可以看出:最初是对“常数项”记性赋值,B为 -1.026,标准误差为:0.103 那么wald =( B/S.E)2=(-1.026/0.103)2 = 99.2248, 跟表中的“100.029几乎接近,是因为我对数据进行的向下舍入的关系,所以数据会稍微偏小, B和Exp(B) 是对数关系,将B进行对数抓换后,可以得到:Exp(B) = e^-1.026 = 0.358, 其中自由度为1, sig为0.000,非常显著

1:从“不在方程中的变量”可以看出,最初模型,只有“常数项”被纳入了模型,其它变量都不在最初模型内 表中分别给出了,得分,df , Sig三个值, 而其中得分(Score)计算公式如下: (公式中(Xi- Xˉ) 少了一个平方) 下面来举例说明这个计算过程:(“年龄”自变量的得分为例) 从“分类表”中可以看出:有129人违约,违约记为“1”则违约总和为129,选定案例总和为489 那么: yˉ = 129/489 = 0.2638036809816 xˉ = 16951 / 489 = 34.664621676892 所以:∑(Xi-xˉ)2 = 30074.9979 yˉ(1-yˉ)=0.2638036809816 *(1-0.2638036809816 )

Excel回归分析结果的详细阐释

Excel回归分析结果的详细阐释 利用Excel的数据分析进行回归,可以得到一系列的统计参量。下面以连续10年积雪深度和灌溉面积序列(图1)为例给予详细的说明。 图1 连续10年的最大积雪深度与灌溉面积(1971-1980) 回归结果摘要(Summary Output)如下(图2): 图2 利用数据分析工具得到的回归结果 第一部分:回归统计表 这一部分给出了相关系数、测定系数、校正测定系数、标准误差和样本数目如下(表1): 表1 回归统计表

逐行说明如下: Multiple 对应的数据是相关系数(correlation coefficient),即R=0.989416。 R Square 对应的数值为测定系数(determination coefficient),或称拟合优度(goodness of fit),它是相关系数的平方,即有R 2=0.9894162=0.978944。 Adjusted 对应的是校正测定系数(adjusted determination coefficient),计算公式为 1 ) 1)(1(12-----=m n R n R a 式中n 为样本数,m 为变量数,R 2为测定系数。对于本例,n =10,m =1,R 2=0.978944,代入上式得 976312.01 110) 978944.01)(110(1=----- =a R 标准误差(standard error )对应的即所谓标准误差,计算公式为 SSe 1 1 --= m n s 这里SSe 为剩余平方和,可以从下面的方差分析表中读出,即有SSe=16.10676,代入上式可得 418924.110676.16*1 1101 =--= s 最后一行的观测值对应的是样本数目,即有n =10。 第二部分,方差分析表 方差分析部分包括自由度、误差平方和、均方差、F 值、P 值等(表2)。 表2 方差分析表(ANOVA ) 逐列、分行说明如下: 第一列df 对应的是自由度(degree of freedom ),第一行是回归自由度dfr ,等于变量数目,即dfr=m ;第二行为残差自由度dfe ,等于样本数目减去变量数目再减1,即有dfe=n -m -1;第三行为总自由度dft ,等于样本数目减1,即有dft=n -1。对于本例,m =1,n =10,因此,dfr=1,dfe=n -m -1=8,dft=n -1=9。 第二列SS 对应的是误差平方和,或称变差。第一行为回归平方和或称回归变差SSr ,即有 8542.748)?(SSr 1 2=-=∑=n i i i y y 它表征的是因变量的预测值对其平均值的总偏差。 第二行为剩余平方和(也称残差平方和)或称剩余变差SSe ,即有 10676.16)?(SSe 1 2=-=∑=n i i i y y

移动通信行业客户流失原因及对策

移动通信行业客户流失原因及对策

移动通信行业客户流失原因及对策———以某地联通校园公司为例

随着电信企业之间的竞争加剧,电信运营商不断推出新的服务模式和业务,希望争取到更多的市场份额。但同时也在很大程度上加大了客户的不稳定性,使客户离网现象频繁发生。研究表明,一个公司如果将其顾客流失率降低5%,利润就能增加25%~85%,可见大量的客户流失让运营商蒙受巨大损失。因此,如何防止客户流失、做好客户挽留工作,已成为运营商关注的焦点之一。 1客户流失定义 客户流失是指由于各种原因而导致的客户中止合作的现象。中国联通的客户流失有两方面的含义:一是指客户从联通运营商转网到其他电信运营商,这是客户流失分析的重点,也是本文研究的重点;二是指客户ARPU(指每用户平均消费量)降低,从高价值客户成为低价值客户。 2某联通校园公司客户流失现状 某联通校园公司成立于2005年,位于三线城市一个大学分部,校内约有大学生8 000人。目前该校园移动通信运营商有中国移动、中国联通和中国电信。根据各移动运营商成立时间、竞争力的不同,在校区的客户数量和市场占有率也有很大差别。目前该校园移动通信市场竞争激烈,联通客户流失严重,其2010年数据见表1 表 1 某联通公司校园用户资本数据 注:数据来源于联通内部资料 从表1中看出,2010年月均新增用户99户,月均离网用户97户,月均离网/

月均新增比例高达97.98%。即每月每新增100个用户,就有97.98个用户离网,互抵后净增用户仅2.02户。可见该联通校园公司网上用户处于大进大出的不稳定状态,联通付出大量的人力、物力、财力成本用于新用户的市场开发,结果却是新增用户堵住了流失用户的缺口后所剩无几,增幅仅为0.71%。 3客户流失原因分析 3.1导致客户流失的外部原因 3.1.1竞争对手的促销活动 学生选择了“其他运营商促销活动”。目前该校区移动通信运营商主要有中国移动、中国联通和中国电信。近年来为争夺客户,各通信运营商都开展了大量的促销活动,其中最为突出的是中国移动。研究发现,有这样一个循环:联通降价—移动客户离网加入联通—移动反击开展促销活动—联通客户离网加入移动。联通每次主动降价引起移动的反击,最终导致联通客户的大量离网。3.1.2客户趋众心理 趋众心理是大众普遍存在的一种社会心理,尤其是对于校园这样相对封闭的消费圈,信息的普及和传播主要是靠同学间的口耳相传,从众性尤其明显。调查显示:有的学生因为“周围使用中国联通的人少”而离网,他们认为与周围的同学使用同一运营商的手机卡,能很大程度地减少自己的手机费用,同时还可以享受很多的优惠业务,如亲情号业务、飞信免费发短信业务等。因此若某人周围的同学圈子如同寝、同班都是移动的用户,那么其最终也会由于趋众心理更改为移动的用户而使联通产生客户流失。 3.2导致客户流失的内部原因 3.2.1网络质量 电信服务的核心产品就是完成通信,而通信网络质量及覆盖程度是最重要的因素。,有的用户是由于联通通话质量差而离网。中国联通的网络质量是造成该地联通公司学生客户流失的主要原因之一。 3.2.2服务质量 有的学生认为“该联通公司工作人员服务态度差”,其中有学生认为“联通10010客服热线服务响应速度慢、经常打不通”。此外,还有学生反映“投诉受理速度慢”。可见,营业厅人员服务质量差成为学生离网的一个重要原因。3.2.3品牌 在品牌方面,中国联通与竞争对手中国移动相比处于劣势。学生认为中国联通“品牌形象知名度低”。作为刚刚起步的中国联通“新势力”品牌,有“动感地带”成功的经验可以借鉴,但是不能盲目复制,否则就会被个性张扬、我行我素的年轻人抛弃。 4客户流失解决对策 面对有限的市场容量和不断上升的客户流失率,该联通校园公司减少客户流失的对策关键在于保持和维系现有用户,而不是一味争取新用户。结合校园市场和学生消费行为的特点,从以下几个方面探讨客户流失解决对策。 4.1深入学生开展促销活动 中国联通校园的宣传促销活动要有别于其他群体,应以学生为中心,围绕其学习、生活情况开展宣传工作,根据校园市场周期规律,确定促销思路。4.1.1与学生组织合作 大学生活丰富多彩,课余活动更是多种多样,如校园十佳歌手大赛、校园模特儿大赛等,这些活动在学生中有着巨大的影响力。该联通校园公司可以与相

中国移动客户关系管理

精心整理 中国移动客户关系管理 1.移动通信企业CRM分析 1.1移动的顾客识别 移动公司通过一系列技术手段深入了解自己的顾客,收集客户信息,根据客户的特征、购买记录等可得数据,找出谁是企业的潜在顾客,客户的需求是什么、哪类客户最有价值等,并把这些客 RFM 找出消费金额比较高的消费者,加以着重关爱。总之就是更好地使用有效的企业资源。 1.3移动的客户关系维系 首先,通过与客户的互动将自己的产品和服务介绍给客户,扩大客户群体。中国移动在电视杂志网络均有广告,来吸引更多的消费者。中国移动还在户外开展各种活动赞助来扩大它的影响力。其次,通过与客户互动来了解客户的需求。中国移动开设的有人工服务,语音服务,方便客户查询和办理业务,另外还有短信中心,有出新业务及时给客户通知,另外还有网上营业厅和营业厅实体店,客户如有疑问可以向工作人员了解情况。 第三,对移动公司服务、产品的意见的调查和满意度测评。

2.移动通信企业CRM当前存在的主要问题 (1)业务发展问题 业务的发展是企业增加利润,提高客户的满意度、忠诚度,拓展市场,提高竞争能力的必要手段。对业务如何有针对性地进行拓展,如何考虑价格因素的影响以及如何制定有效的市场营销策略等问题对于移动通信企业是非常重要的,也是目前迫切需要解决的。 (2)缺乏对客户流失问题的全方位分析 目前迫于市场竞争的压力,用户流失情况严重,公司对客户的流失没有采用很好的管理策略,只了解到客户流失了,并没有真正掌握客户流失的原因、流失的方向和流失客户的构成;并且对客 在 3. 3.1CRM系统建设的目标 客户关系管理信息系统的建设,旨在利用先进的信息技术与计算机应用技术成果,通过和电信其它业务系统及职能系统的有机结合,建立一个发展客户、维持用户、使潜在客户成为现实用户的信息处理与分析平台。它是在收集客户市场调查信息、客户资料信息、客户营销战略资源的基础上,再自动采集计费、客服、网管、财务等系统的相关数据,建立快速、全面、准确的新客户业务受理、新增需求受理及故障处理过程通道,建立完善的奖金管理、渠道管理系统以及完整的客户满意度评

Logistic回归分析报告结果解读分析

Logistic 回归分析报告结果解读分析 Logistic 回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如,若探讨胃癌的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群有不同的临床表现和生活方式等,因变量就为有或无胃癌,即“是” 或“否”,为二分类变量,自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量,也可以为分类变量。通过Logistic 回归分析,就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic 回归与多元线性回归有很多相同之处,但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量;Logistic 回归的因变量为二分类变量或多分类变量,但二分类变量更常用,也更加容易解释。 1. Logistic 回归的用法 一般而言,Logistic 回归有两大用途,首先是寻找危险因素,如上文的例子,找出与胃癌相关的危险因素;其次是用于预测,我们可以根据建立的Logistic 回归模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。 2. 用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度(risk ratio , RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似,常用来表示相对于某一人群,另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的

胃癌发生危险不同,通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值,例如1.7,

移动通信行业客户流失分析

思达商智(北京)软件技术有限公司 | 机密 移动通信行业客户流失分析 Inetsoft 对待客户流失的观点 在进行客户流失分析之前,有必要先阐述一下Inetsoft 对于客户流失这个现象的一些观点: 1. 流失在所难免,我们需要做的不是消除客户流失,而是确保流失率控制在较低水平。 2. 移动通信行业公司的运营支撑等系统已经积累了丰富的信息,使得我们可以通过内 部信息系统,定期分析客户流失情况。 3. 通过仔细分析客户流失原因,有利于我们采取相应策略来降低有价值客户的流失率, 真正的提高成本收益比。 4. 我们认为许多客户是可以挽回的,准确的分析可以提供正确的挽回措施。 5. 对于不值得挽回的客户,彻底放弃。这些客户包括低价值客户(挽回成本超过所能 获得的收益的客户)和声望太差的客户(恶意欠费的客户等)。 这些观点是Inetsoft 在进行客户流失分析时的指导思想,也代表了在这类CRM 分析中的基本世界观。 为什么要关注客户流失? 移动通信行业的现有企业中,一般情况下客户月流失率在3%左右,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。 在2011年底,中国的人口已达1347350000,同时手机量达到1006923000,也就是说中国的手机普及率差不多达到了75%,现有的用户数几乎已经接近人口总数。在一个如此成熟和饱和的市场中,开拓新用户的难度可想而知。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,而且从传统意义上来讲,移动通信行业保留旧客户利润率为开发一位新客户之16 倍,尤其对于剩余客户市场日渐稀疏的移动通信市场来说,减少客户流失就意味着用更少的成本减少利润的流失,这点已经为运营商所广为接受。 由此可见客户保持的重要性,也就是说保留旧客户比开发、吸收新客户更重要。在成熟期的产品市场中,要开拓新客户很不容易。客户的忠诚度应该是一个企业能够生存发展的最大资产之一,拥有忠诚度的客户,会因客户有学习的效果,而使企业可以花费较少的成本来服务客户,降低了公司在服务成本上的支出,而且忠诚的客户也会宣传正面的口碑效应以作为他人的参考,进而替企业创造新的交易。一旦企业无法留住客户,将因客户的

Logistic回归分析报告结果解读分析

L o g i s t i c回归分析报告结果解读分析 Company number:【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

Logistic回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如,若探讨胃癌的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群有不同的临床表现和生活方式等,因变量就为有或无胃癌,即“是”或“否”,为二分类变量,自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量,也可以为分类变量。通过Logistic回归分析,就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处,但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量;Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量,但二分类变量更常用,也更加容易解释。 回归的用法 一般而言,Logistic回归有两大用途,首先是寻找危险因素,如上文的例子,找出与胃癌相关的危险因素;其次是用于预测,我们可以根据建立的Logistic回归模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。 2.用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度(risk ratio,RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似,常用来表示相对于某一人群,另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的胃癌发生危险不同,通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值,例如,这样就表示,男性发生胃癌的风险是女性的倍。这里要注意估计的方向问题,以女性作为参照,男性患胃癌

使用Excel数据分析工具进行多元回归分析

使用Excel数据分析工具进行多元回归分析(2012-12-03 15:12:36) 转载 ▼ 标签: excel 数据分析工具 回归分析工具 多元回归分析 显著性检验 教育 分类:电脑心得 使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具,所以从加载开始说起(以Excel2010版为例,其余版本都可以在相应界面找到)。 点击“文件”,如下图: 在弹出的菜单中选择“选项”,如下图所示:

在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”,在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”,然后点击最下方的“转到”,如下图所示:

在弹出的“加载宏”菜单中选择“分析工具库”,然后点击“确定”,如下图所示:

加载完毕,在“数据”工具栏中就出现“数据分析”工具库,如下图所示: 给出原始数据,自变量的值在A2:I21单元格区间中,因变量的值在J2:J21中,如下图所示: 假设回归估算表达式为: 试使用Excel数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析:点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库,如下图所示:

在弹出的“数据分析”-“分析工具”多行文本框中选择“回归”,然后点击“确定”,如下图所示: 弹出“回归”对话框并作如下图的选择: 上述选择的具体方法是: 在“Y值输入区域”,点击右侧折叠按钮,选取函数Y数据所在单元格区域J2:J21,选完后再单击折叠按钮返回;这过程也可以直接在“Y值输入区域”文本框中输入J2:J21; 在“X值输入区域”,点击右侧折叠按钮,选取自变量数据所在单元格区域A2:I21,选完后再单击折叠按钮返回;这过程也可以直接在“X值输入区域”文本框中输入A2:I21; 置信度可选默认的95%。 在“输出区域”如选“新工作表”,就将统计分析结果输出到在新表内。为了比较对照,我选本表内的空白区域,左上角起始单元格为K10.点击确定后,输出结果如下:

移动通信市场怎样细分和管理

移动通信市场如何细分和管理(渠道网格化及市场微区域化研究) 标签:渠道网格化 移动通信市场如何细分和管理 ——以慧聪邓白氏研究为广州某运营商提供的渠道网格化及市场微区域化研究为例 自3G牌照发放后,电信行业内争夺用户和争夺新业务优先发展权的竞争氛围日渐浓厚。中国电信提出2009年发展5000万移动用户的目标,将来移动通信领域的竞争可能会进入短兵相接的“巷战”时代,而本已竞争激烈的信息化、集团业务、数据业务等领域必将面临更直接的用户争夺战。以中国移动为例,也已经开始集团客户市场重点工作,布局“四大”工程,抢占竞争时间窗口,包括(1)开展“集团客户保有拓展工程”,确保重点集团和成员的稳定,拓展三类防御武器——集团V网、移动400、商务宝;(2)开展“宽带接入与内容聚合工程”,全面进入互联网应用市场,聚焦三类进攻手段——宽带接入、企业建站、企业邮箱;(3)开展“中小企业信息化普及工程”,快速复制推广行业应用解决方案,推出五档业务包——“动力100A、B、C、D、E”;(4)开展“城乡信息化推进工程”,把握信息化应用的“战略制高点”,关注重点行业应用——城管通、银信通、校讯通、农信通等。所有这些举措都闻到日趋激烈的火药味,2009年,面对竞争对手更加赤裸的客户争夺战,各运营商需要在全力保住现有市场的同时深入挖掘区域内的存量市场,尽最大努力满足存量市场中目标用户个性化、差异化的需求。 一、建立和完善细分市场营销管理体系 具体到市场管理上,则有“三个需要”的工作具体要落实。即:需要建立基于细分市场的营销团队结构,从组织结构方面保证全面覆盖目标用户;需要建立起更快的用户需求反馈机制,不断地调整、优化分公司的产品线,全方位、立体式满足目标用户群体的差异化需求。需要培养和煅炼针对细分市场的专业营销人才,提供个性化服务。

移动通信客户流失分析方法分析

移动通信客户流失分析方法 广东移动通信有限责任公司 【摘要】本文描述了移动客户流失分析的重要性,流失的定义和客户细分方法,提出了阻碍客户流失的各种特征因素,阐述了客户流失分析的建模流程及与营销活动的关系。 1 前言 我国的移动通信企业通过前几年的高速进展,现在正步入缓慢增长期:移动通信注册客户数动态增长,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,分析客户流失缘故,吸引潜在客户入网,增加现有客户中意度,减少客户流失几率,提高客户消费水平,充分占有市场,是移动通信企业在激烈市场竞争中制胜的关键。

2 移动客户流失的定义与特征因素 2.1移动客户流失的定义 移动通信领域的客户流失有三方面的含义:一是指客户从本移动运营商转网到其他电信运营商,这是流失分析的重点。二是指客户使用的手机品牌发生改变,从本移动运营商的高价值品牌转向低价值品牌,如中国移动的用户从全球通客户转为神州行客户。三是指客户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。 客户流失分析,确实是利用数据挖掘等分析方法,对已流失客户过去一段时刻的通话、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进展。 进行客户流失分析的目的确实是挽留客户,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,假如客户提供的资料虚假或不完整,则其欠费离网的概率增大,因此对中国移动来讲,应着重分析全球通客户,神州行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。假如客户在3个月内离开,可能是在促销优惠补贴等因素阻碍下入网,优惠期满即设法离开,我们专门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,关于被迫离开的客户(如因高额欠费而

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。

Logistic回归分析报告结果解读分析

Logistic回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如,若探讨胃癌的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群有不同的临床表现和生活方式等,因变量就为有或无胃癌,即“是”或“否”,为二分类变量,自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量,也可以为分类变量。通过Logistic 回归分析,就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处,但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量;Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量,但二分类变量更常用,也更加容易解释。 回归的用法 一般而言,Logistic回归有两大用途,首先是寻找危险因素,如上文的例子,找出与胃癌相关的危险因素;其次是用于预测,我们可以根据建立的Logistic 回归模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。 2.用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度(risk ratio,RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似,常用来表示相对于某一人群,另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的胃癌发生危险不同,通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值,例如,这样就表示,男性发生胃癌的风险是女性的倍。这里要注意估计的方向问题,以女性作为参照,男性患胃癌的OR是。如果以男性作为参照,算出的OR将会是(1/,表示女性发生胃癌的风险是男性的倍,或者说,是男性的%。撇开了参照组,相对危险度就没有意义了。

移动通信客户流失分析方法解

移动通信客户流失分析方法 广东移动通信有限责任公司 【摘要】本文描述了移动客户流失分析的重要性,流失的定义和客户细分方法,提出了影

响客户流失的各种特征因素,阐述了客户流失分析的建模流程及与营销活动的关系。 1 前言 我国的移动通信企业经过前几年的高速发展,现在正步入缓慢增长期:移动通信注册客户数动态增长,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,是移动通信企业在激烈市场竞争中制胜的关键。 2 移动客户流失的定义与特征因素 2.1移动客户流失的定义 移动通信领域的客户流失有三方面的含义:一是指客户从本移动运营商转网到其他电信运营商,这是流失分析的重点。二是指客户使用的手机品牌发生改变,从本移动运营商的高价值品牌转向低价值品牌,如中国移动的用户从全球通客户转为神州行客户。三是指客户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。 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,因此对中国移动来说,应着重分析全球通客户,神州行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(如因高额欠费而被移动公司停机)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移动企业方面的原因,对其挽留收效甚微。

16种常用的数据分析方法汇总

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;

C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

移动通信客户流失规律研究

移动通信客户流失规律分析 1.研究目的 通过对某移动通信公司客户的流失数据进行分析,了解客户流失规律,建立流失预警系统,为客户关系管理服务。 2.背景介绍 随着中国电信业改革的深入开展,电信运营企业之间对于市场的竞争日益加剧,客户流失现象十分多见。但客户忠诚度对于电信企业来说却是影响电信企业盈利的重要因素,美国学者的研究表明,顾客忠诚度提高5%,行业的平均利润提高25%-85%。因此,研究电信企业客户流失规律能够为为电信公司避免客户流失提供一定的参考意义。 随着移动电话普及率的提高,移动通信业务特别是语音业务的逐渐饱和,移动运营商都加大了市场的竞争力度,从直接的产品降价、业务捆绑销售到服务意识的转变、服务内容的完善、服务方式的改进和服务质量的提高,进而到内部运营管理机制、人力资源的改革,企业经营模式和服务体系都以客户的价值取向和消费心理为导向,真正体现了“创造需求”、“引导消费”的现代客户服务意识与理念。然而,尽管整个移动通信技术、管理和服务水平不断提高,面对有限的存量市场,在大量新客户入网的同时,又有大批老客户流失,移动通信网上注册用户数与在网通话用户数相差悬殊,出现大量的零通话“休眠”客户。移动运营商增量不增收,一方面客户发展代理费用和宣传费用增长,另一方面客户平均在网时间逐渐缩短,ARPU 值下降,客户流失率不断上升,通信业务收人增长相对趋缓,移动通信客户价值和利润率的减少严重影响了移动通信企业的可持续发展。 根据美国安盛咨询公司的数据统计表明,美国移动通信客户的月流失率在2.2 %

左右,年流失率大约是27 % ,平均获取一个客户的成本在300~600 美元,而保持一个客户在网的成本仅为50~100 美元。 因此,移动运营商为了扩大企业规模,实现企业利润的同步增长,必须建立客户价值评价体系和客户流失分析模型,并在此基础上做好有价值客户的维系挽留工作。然而目前有的移动运营商仍然只注重发展,有的只是列出已流失客户的清单,还应进行简单的流失原因分析,而精明的运营商不仅是分析已流失客户的原因,进行客户价值的评价,对潜在的有流失倾向的高价值客户进行维系挽留,并将其与经营发展紧密联系起来,以客户维系促进发展。因此,研究客户流失额规律,了解什么样的客户具有流失的倾向,流失的客户都有什么特点,能否通过客户的相关数据分析得出,这就是本研究要解决的问题。 3.指标设计 为了准确的研究移动通信客户流失的规律,我们考虑一下常见的客户的特征指标,并对指标的含义和考虑的原因做了纤细讨论。 ) ● 客户等级(X 1 按照一定的分类标准(例如客户对企业的贡献率等各个指标进行多角度衡量与分级)对客户进行分级管理。客户的等级表明客户对于企业的重要性是不同的,企业应该区分不同等级的客户采取不同的措施,对那些对企业的重要性比较重要的客户进行重点管理。同时,同等级的客户具有同样的特征,因此,不同的客户等级的客户的流失规律是不同的,因此,我们需要将客户等级纳入研究中。其中,客户等级可以标记为1、2、3、4。 ● 主叫次数(X ) 2 电话呼叫系统分为主叫和被叫。主叫即是自主呼出。一般来说客户主叫的次数越多,说明客户使用的频率较高,流失的可能性也就越小。

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。

中国移动公司服务营销策略分析

摘要 本文从中国电信业的现状出发,首先分析了电信行业的市场竞争情况,接着本文基于中国移动在中国电信行业的重要影响,重点分析了中国移动的服务营销策略,提出了中国移动在服务营销方面的问题,并给出了相应的解决对策。 本文第一部分介绍了中国电信业及中国移动的概况。 第二部分主要介绍了中国移动的营销环境分析,包括宏观环境分析和微观环境分析。 第三部分介绍了中国移动服务营销策略分析,首先介绍了服务营销的概念,然后再分析了中国移动服务营销的现状,以及存在的问题。 第四部分主要介绍了中国移动实行的新政策来提升服务营销能力,包括产品策略、价格策略、渠道策略、促销策略。 第五部分是本文的结论部分。 关键词:中国移动;服务营销;环境分析;策略分析。

目录 前言 一、中国电信业 (1) (一)中国电信业的概况 (1) (二)中国移动的概况 (1) 二、中国移动的营销环境分析 (1) (一)宏观环境分析 (1) (二)微观环境分析 (2) 三、中国移动服务营销策略分析 (2) (一)服务营销的概念 (2) (二)中国移动服务营销的现状 (3) 1. 中国移动业绩出色 (3) 2.资本投资强劲与3G动向明显 (3) 3.向移动媒体加速前进 (3) 4.农村市场快速增长并仍具潜力 (3) (三)中国移动服务营销存在的问题 (4) 1.服务内容缺乏明显的细化差异化 (4) 2.缺乏对社会渠道的有效管理 (4) 3对服务一线的员工缺乏系统的服务意识培训 (4) 4.缺乏从后台到前台的服务过程管理 (4) 四、中国移动服务营销问题的解决对策 (5) (一)发展优质增值业务 (5) (二)重视对新客户的服务 (5) (三)发展服务区域营销的产品 (5) (四)进行组合营销 (6) 结论 (6) 参考文献 (7) 致谢 (8)

EViews数据分析基础和简单线性回归分析

E V i e w s数据分析基础和 简单线性回归分析 Last revision on 21 December 2020

《计量经济学》上机指导手册一 目录 § 实验介绍 (2) 上机实验名称 (2) 实验目的 (2) 实验要求 (2) 数据资料 (2) § EViews基本操作 (3) 建立工作文件和对象 (3) 数据基本处理 (4) 绘制图形 (5) § 简单线性回归分析 (6) 建立Eviews文件 (6) 进行相关性分析 (6) 模型建立和参数估计 (7) 模型预测 (8) §实验介绍 上机实验名称 EViews数据分析基础 实验目的 通过实例操作了解 (1)EViews窗口介绍

(2) 工作文件基础 (3) 工作对象基础 (4) 数据处理 (5) 绘制图形 实验要求 根据实验数据,完成实验报告。对于已经完成的工作,请自我测评。将完成要求的标题标成蓝色,未完成的标成红色。例如: 数据资料 (1) 1995年至2005年我国某地区的GDP 和固定资产投资额K ,见《14-15-1 EViews 上机数据 》中《GDP and K 》。 (2) 美国1959年第一季度到1996年第一季度的人均消费支出(CS )和人均可 支配收入(INC )有关数据见《14-15-1 EViews 上机数据 》中《CS and INC 》。 § EViews 基本操作 1995年至2005年我国某地区的GDP 和固定资产投资额K ,见《14-15-1 EViews 上机数据 》中《GDP and K 》。根据数据资料完成下列任务。 建立工作文件和对象 (1)创建一个新的工作文件 主菜单file/new/workfile ,选择数据类型 Dated-regular frequency 。 在Dated-regular frequency 下选择时间频率 为年,start:1995,end:2005。 可以在Name (optional )中的WF 格内命名 工作文件及在Page 格内命名页面。 (2)建立工作对象

o0p中移动通信客户流失分析方法

移动通信客户流失分析方法 广东移动通信有限责任公司 【摘要】本文描述了移动客户流失分析的重要性,流失的定义和客户细分方法,提出了影响客户流失的各种特征因素,阐述了客户流失分析的建模流程及与营销活动的关系。 1 前言 我国的移动通信企业经过前几年的高速发展,现在正步入缓慢增长期:移动通信注册客户数动态增长,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,是移动通信企业在激烈市场竞争中制胜的关键。 2 移动客户流失的定义与特征因素 2.1移动客户流失的定义 移动通信领域的客户流失有三方面的含义:一是指客户从本移动运营商转网到其他电信运营商,这是流失分析的重点。二是指客户使用的手机品牌发生改变,从本移动运营商的高价值品牌转向低价值品牌,如中国移动的用户从全球通客户转为神州行客户。三是指客户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。 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,因此对中国移动来说,应着重分析全球通客户,神州行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

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