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
移动通讯行业客户流失预警及挽留模型构建与应用作者：吕巍李玉峰来源：《移动通信》2009年第18期【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。
互联网产品运营中的用户流失预警与挽留策略
互联网产品运营中的用户流失预警与挽留策略随着互联网的快速发展和普及，越来越多的企业开始关注产品运营中的用户流失问题。
用户流失对于企业而言是一个巨大的挑战，不仅对企业的收入有直接影响，更可能导致品牌声誉的下滑。
因此，预警和挽留用户流失成为了互联网产品运营中的重要环节。
本文将探讨互联网产品运营中的用户流失预警和挽留策略，并提供一些有效的解决方法。
一、用户流失预警用户流失预警是指通过一定的手段和工具提前感知用户流失的可能性。
这样可以及时采取措施，以减少用户的流失。
以下是几种常用的用户流失预警方式：1. 数据分析：通过对用户数据的监控和分析，可以发现用户的流失趋势和行为模式。
例如，通过统计用户的活跃度、使用时长、转化率等数据指标，可以快速发现用户流失的迹象。
2. 用户调研：定期进行用户调研，了解用户的需求和使用体验，及时发现用户的不满和痛点。
通过用户反馈和意见收集，可以预测出用户可能会流失的原因，从而做出针对性的改进和优化。
3. 用户留存分析：通过对用户留存率的观察和分析，可以了解用户的粘性和忠诚度。
如果发现某一批次的用户留存率明显下降，就可以提前预警可能出现的用户流失情况，并进行相应的调整和改进。
二、用户流失挽留策略当发现用户流失的迹象后，企业需要采取一些有效的措施来挽留用户，提高用户的粘性和忠诚度。
以下是几种常用的用户流失挽留策略：1. 个性化推荐：通过用户画像和行为分析，给用户提供个性化的推荐，增加用户的使用粘性。
例如，根据用户的兴趣和喜好向其推荐相关的内容和产品，提高用户的参与度和满意度。
2. 优惠活动：针对即将流失的用户，可以推出一些优惠活动和福利，以吸引用户的留存。
例如，提供折扣优惠、积分返还、升级服务等，让用户感受到特殊的关怀和价值。
3. 客户服务：建立完善的客户服务体系，及时响应用户的问题和需求。
提供多种沟通渠道，如在线客服、电话咨询等，增加用户与企业的互动和联系。
同时，通过良好的客户关系管理，建立用户对企业的信任和忠诚。
移动通信行业客户流失分析-无删减范文
移动通信行业客户流失分析移动通信行业客户流失分析引言在移动通信行业，客户流失（又称为用户离网）是指用户在一段时间内停用服务、更换供应商或放弃使用某项服务的行为。
客户流失对于运营商而言是一个重要的问题，因为客户流失不仅意味着收入的损失，还可能导致品牌形象的受损和市场份额的下降。
本文将对移动通信行业的客户流失进行分析，旨在探讨客户流失的原因以及如何采取措施进行预防和降低客户流失率。
客户流失原因分析1. 价格竞争移动通信行业竞争激烈，价格战是常见的手段。
一些用户可能会因为其他供应商提供更具竞争力的价格来流失。
价格竞争不仅导致运营商的利润下降，还可能造成客户的流失。
2. 服务质量移动通信行业的服务质量直接关系到用户使用体验。
如果某个运营商的服务质量较差，用户可能会因为无法获得良好的通信质量而选择更换供应商。
常见的服务质量问题包括网络不稳定、信号覆盖差等。
3. 客户满意度客户满意度是影响客户流失的重要因素。
如果用户在使用移动通信服务过程中，遇到过多的问题或者服务不到位，可能会导致客户满意度下降，从而增加流失的风险。
4. 竞争对手的促销活动竞争对手的促销活动也可能导致客户流失。
某个供应商推出的优惠活动或者套餐可能吸引到原本使用其他运营商服务的用户，从而导致流失。
预防和降低客户流失率的措施1. 提供竞争力的价格在移动通信行业，价格是用户选择供应商的重要因素之一。
运营商可以通过降低价格、提供更多的优惠活动来吸引用户，降低流失率。
2. 提升服务质量提供稳定、快速的网络服务是保持客户的忠诚度的关键。
运营商应该不断改进网络服务，确保信号覆盖范围广泛，保证通信质量稳定。
3. 提高客户满意度提高客户满意度可以减少客户流失。
运营商可以加强客户服务团队的培训，提高客服人员的专业素质，提供及时、准确的解决方案来满足用户的需求。
4. 优惠套餐和促销活动运营商可以推出有吸引力的套餐和促销活动来留住用户。
比如提供流量兑换、通话时长增加等优惠措施，吸引用户继续使用服务。
手机APP的用户流失与挽留策略
手机APP的用户流失与挽留策略移动互联网时代，手机APP已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，不少开发者和企业都面临一个共同的问题：用户流失。
用户的流失意味着用户对APP失去了兴趣，不再使用，这对于开发者和企业来说是一个巨大的损失。
因此，如何挽留用户成为了一个迫切需要解决的问题。
本文将探讨用户流失的原因，并提出一些有效的用户挽留策略。
一、用户流失的原因1.1 功能不完善或体验差一个手机APP如果功能不完善或者体验差，用户自然会选择卸载。
例如，经常崩溃、运行缓慢、界面设计混乱等问题，都会对用户产生负面体验，使其流失。
1.2 内容质量下降手机APP的内容是用户使用的重要动力之一。
如果内容质量不佳，缺乏吸引力和新鲜感，用户就会选择寻找其他更好的替代品。
因此，内容更新和质量的保证至关重要。
1.3 广告过多或过于侵入式广告是APP盈利的重要手段，但是如果广告过多且过于侵入式，打扰用户正常使用，用户就会感到厌烦。
用户体验的下降将直接导致流失。
1.4 缺乏个性化服务在当今个性化定制的时代，如果一款APP不能提供个性化的推荐、定制化的服务，用户容易流失到更加符合其兴趣和需求的APP。
二、用户挽留策略2.1 优化功能和用户体验首先，开发者应该持续优化APP的功能，修复一些常见的问题，确保APP的稳定性和流畅性。
另外，要注重用户体验，提供简洁清晰的界面设计和用户友好的操作方式，让用户感到舒适和愉快。
2.2 提供高质量的内容内容是吸引用户的重要因素之一。
开发者应该不断提升内容质量，保持内容的新鲜和吸引力。
可以通过用户反馈、市场调研等方式了解用户的需求和兴趣，针对性地提供优质内容，提高用户粘性。
2.3 灵活的广告策略广告是APP获取收益的重要途径，但是要注意广告的数量和方式。
应该避免过多的广告，同时选择合适的时机和方式呈现广告。
最好能够根据用户的使用习惯和兴趣，提供个性化的广告推荐，增加用户的接受度。
2.4 引入个性化推荐和定制化服务为了满足用户的个性化需求，开发者可以引入智能推荐算法，根据用户的历史记录和行为，提供个性化的内容和服务。
中移动通信客户流失分析方法-无删减范文
中移动通信客户流失分析方法中移动通信客户流失分析方法引言客户流失是通信运营商面临的一个大问题。
随着竞争的加剧，通信运营商需要更好地了解客户流失的原因和模式，以制定有效的客户留存策略。
本文将介绍中移动通信客户流失分析方法，帮助运营商提高客户留存率，增加收入。
方法一：综合数据分析综合数据分析是客户流失分析的重要方法之一。
通过对中移动通信的用户数据进行分析，可以识别出引起客户流失的因素。
以下是一些常用的数据分析方法：- 挖掘关联规则：通过挖掘用户行为数据，如通话时长、流量使用量等，可以发现用户流失的关联规则。
例如，用户通话时长减少并且流量使用量增加，则有可能导致客户流失。
- 构建预测模型：利用机器学习算法，建立预测模型，预测客户是否会流失。
常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
通过对用户数据进行训练和测试，可以预测客户流失的可能性。
- 分析业务数据：分析用户的业务数据，如套餐使用情况、漫游情况、优惠活动参与情况等，可以了解用户流失的原因。
例如，某个套餐的流失率较高，则需要对该套餐进行调整。
方法二：用户调研分析除了数据分析外，用户调研也是了解客户流失原因的重要途径。
中移动通信可以通过以下方式进行用户调研分析：- 方式访谈：通过方式方式与一部分流失客户进行访谈，了解客户流失的主要原因以及改进的建议。
- 网络调查：通过发送问卷调查，让用户匿名填写，了解用户的需求和满意度，找出影响客户流失的关键因素。
- 焦点小组讨论：组织一些流失客户参与的焦点小组讨论，深入交流客户对中移动通信的不满和改进建议。
通过用户调研分析，中移动通信可以更加深入地了解用户的需求和想法，为客户留存提供有针对性的改进措施。
方法三：竞争对手分析竞争对手分析可以帮助中移动通信了解竞争对手的优势与劣势，从而制定针对性的留存策略：- 产品比较：对比竞争对手的产品特点、套餐价格、服务质量等方面，找出与中移动通信的差距，提出改进意见。
- 市场份额分析：分析竞争对手的市场份额变化趋势，了解他们的客户流失情况，为中移动通信建立流失预警系统提供参考。
用户流失报告客户流失的模型构建与应用
用户流失报告客户流失的模型构建与应用用户流失报告1. 引言用户流失是指用户停止使用某个产品或服务的行为，对于企业来说，用户流失是一项严重的问题，不仅意味着对现有用户的损失，还可能影响企业的声誉和市场份额。
因此，构建有效的用户流失模型并将其应用于实际业务中，对于企业来说至关重要。
2. 客户流失的模型构建为了构建客户流失的模型，我们首先需要收集和整理大量的数据。
这些数据可以包括用户的个人信息、使用行为数据、交易记录等。
接下来，我们需要对这些数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等步骤。
2.1 数据清洗在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，以去除重复、缺失或错误的数据。
这可以通过使用数据清洗工具或编写自定义脚本来实现。
清洗后的数据将更加准确可靠，有助于后续的分析和建模工作。
2.2 特征提取特征提取是指从原始数据中提取出最能反映用户流失情况的特征。
这些特征可以包括用户的年龄、性别、消费金额、使用频率等。
我们可以使用统计学方法或机器学习算法来选择和提取这些特征。
2.3 模型选择与训练在选择模型时，我们可以根据实际情况选择适合的算法，如逻辑回归、随机森林或神经网络等。
然后，我们可以使用已准备好的数据集来训练模型，并使用交叉验证等方法评估模型的性能和准确性。
3. 客户流失模型的应用客户流失模型的应用可以帮助企业识别潜在的流失用户，并采取相应的措施来挽回这部分用户。
以下是一些常见的应用场景：3.1 个性化推荐通过分析用户的特征和行为数据，我们可以向用户提供个性化的推荐。
这样，用户能够更容易找到自己感兴趣的产品或服务，从而增加用户的粘性和留存率。
3.2 定向营销客户流失模型还可以用于定向营销，即向有流失风险的用户提供定制化的优惠、礼品或服务。
这样一来，用户可能更有动力继续使用产品或服务。
3.3 潜在用户预测通过客户流失模型，我们还可以预测未来可能出现流失的用户。
这样，企业可以提前制定相应的措施，以减少流失率并增加用户的忠诚度。
移动通信行业客户流失分析
移动通信行业客户流失分析1. 引言随着移动通信行业的快速发展，客户流失已成为一个长期存在的问题。
客户流失是指移动通信运营商失去原本的客户，不再继续使用该运营商的服务。
客户流失对运营商的影响非常大，不仅损失了已有的客户，还会导致市场份额下降和盈利能力减弱。
对于移动通信行业来说，客户流失分析至关重要。
2. 客户流失的原因分析客户流失的原因有很多，其中一些常见的原因包括：2.1 服务质量移动通信运营商的服务质量是客户选择是否继续使用的重要因素之一。
如果运营商的通信质量差，经常出现信号不稳定、通话中断等问题，客户很容易流失。
2.2 价格竞争移动通信行业的竞争非常激烈，价格战常常是各家运营商的常用手段。
如果某个运营商的价格优势不再存在，客户可能会选择更便宜的套餐或转投其他运营商。
2.3 无差异化服务移动通信运营商提供的服务差异化也是客户选择的因素之一。
如果运营商的服务与其他运营商没有明显差异，客户很容易被其他运营商的营销策略吸引而流失。
3. 客户流失分析的方法为了有效分析客户流失情况，可以使用以下几种方法：3.1 数据分析通过对客户流失相关数据进行分析，可以发现一些潜在的规律和趋势。
分析客户流失的时间、地点、套餐类型等因素，可以帮助运营商找到客户流失的关键点，并据此采取相应的措施。
3.2 调研问卷通过设计调研问卷，可以获取客户对于运营商的意见和建议。
这些意见和建议可以帮助运营商了解客户需求，进而针对性地改进服务，降低客户流失率。
3.3 客户关怀活动积极开展客户关怀活动，提高客户的满意度和忠诚度。
这些活动可以包括推出新的套餐、提供更便宜的价格、提供增值服务等。
通过这些活动，可以留住原有客户，减少客户流失率。
4. 客户流失分析的价值客户流失分析对于移动通信运营商具有重要的价值：4.1 降低成本通过客户流失分析，运营商可以了解到客户流失的主要原因，并根据原因采取相应的措施。
这样可以减少不必要的投入，降低成本。
4.2 提高客户满意度客户流失分析可以帮助运营商了解客户对服务的评价和需求，进而改进服务，提高客户满意度。
客户流失预警
背景介绍:我们国家主要的移动通讯运营商有三个，它们分别是：移动，电信，联通。
在过去的十年里，这三家公司都得到了极其快速的增长。
这种增长主要来源于移动通讯设备的普及，来源于发卡量的增长。
但是，在过去的几年里，故事有所变化。
一个很大的变化是，发卡量似乎不再增长了，因为手机已经完全普及了。
在这种情况下，如何实现业务增长，成了三大运营商头痛的问题。
一个方案是精耕细作，极大化现有客户的价值。
一个方案就是挖墙脚，争取把竞争对手的客户吸引过来。
因此就出现了，联通挖电信，电信抢移动，移动偷联通的激烈竞争局面。
一个直接后果就是客户流失率的居高不下，尤其是高价值客户。
因此，客户流失成了运营商大会小会都要谈的重要问题。
为此，通过数据分析，理解客户的流失规律意义重大。
该数据包含4975条有效观测。
每条观测来自于一个手机号码的某个年度。
------------------------数据说明因变量流失用户：在25个月的观测期内，用户是否已经流失。
1=是，0=否自变量套餐金额：用户购买的月套餐的金额，1为96元以下，2为96到225元，3为225元以上额外通话时长：用户的实际通话时长减去套餐内包含的通话时长得出用户在使用期间的每月额外通话时长，这部分需要用户额外交费。
数值是每月的额外通话时长的平均值，单位：分钟额外流量：用户的使用的实际流量减去套餐内包含的流量得出用户在使用期间的每月额外流量，这部分需要用户额外交费。
数值是每月的额外流量的平均值，单位：兆改变行为：是否曾经改变过套餐金额，1=是，0=否服务合约：用户是否与联通签订过服务合约，1=是，0=否关联购买：用户在使用联通移动服务过程中是否还同时办理其他业务（主要是固定电话和宽带业务），1=同时办理一项其他业务，2=同时办理两项其他业务，0=没有办理其他业务集团用户：用户办理的是否是集团业务，相比个人业务，集体办理的号码在集团内拨打有一定优惠。
1=是，0=否使用月数：截止到观测期结束（2012.1-2014.1），用户使用联通服务的时间长短，单位：月我们采取二分类逻辑回归来进行建模，模型结果如下图：模型正确百分比98.3%,不错从显著性来看,只有额外通话时长.集团用户.使用月数这些变量<0.05,说明只有它们具有统计意义,最能影响预测结果.(ps:但也不是绝对,可能样本量太少或自变量数量太多导致有影响的指标变得没影响)对于显著性>0.05的自变量,我们要一个一个删掉后优化模型得到下图:从模型的结果可以看到，在控制其他变量不变的情况下，得出结论如下:额外通话时长对流失概率影响不大；集团用户用户办理了集团业务,流失概率变大。
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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 客户为什么会流失客户流失主要是基于以下原因：(1)产品质量与价格产品的质量与价格是导致客户流失的主要因素之一。
为客户提供品质优良的产品是企业必须尽到的义务。
粗制滥造或性能不达标的产品必然导致客户的流失。
所以，企业开展商业活动必须以产品的高质量为基础。
产品和服务的个性化也可以有效地降低企业客户流失率。
(2)对客户不闻不问客户的抱怨和询问不能得到妥善的处理会造成他们的离去。
真正提出抱怨的客户也是最有可能回头的客户，企业应当认真倾听客户的意见，给予及时妥善的解决，让他们感觉到自己受到了尊重。
在提高客户的满意度的同时还能从客户那里收集到免费的建议，以便不断改善企业的产品和服务。
(3)对员工置之不理为了保持客户，企业必须首先赢得自己的员工，特别是那些直接与客户打交道的人员。
企业员工的流失，可能导致和他长期保持联系的重要客户的流失。
为了减少客户流失率，要求企业必须拥有高素质的、稳定的员工群体。
此外，企业思想消极以及竞争对手的行动也是企业客户流失的主要原因。
3 利用数据挖掘进行客户流失分析的可行性预测哪些客户将要流失，并不是一件容易的事情。
但可喜的是在某些行业，如移动通讯业、银行业等，企业已经积累了大量的有关客户的有用信息，如运营商系统中的通话行为数据，客户服务系统的客户服务、查询与投诉数据，账务系统的缴费数据等。
通过对大量的客户数据进行分析处理，归纳出具有流失倾向客户的行为特点和规律，建立起数据挖掘模型，并不断地进行实证校验，完全可以在一定程度上预测出客户的流失倾向。
流失预警模型构建的第一步是采用数据挖掘中的决策树、神经网络等分析技术，通过对数据的探索和分析归纳出具有高度流失倾向的用户普遍特征。
然后从现有用户中找出具有类似特征的用户群，通过大量的对比分析，最终利用用户的历史行为数据将不同用户归入不同的群组，并对不同用户群的流失倾向给予评分，形成对客户流失可能性的预测。
图1反映的就是数据挖掘模型的核心部分——分类与预测的一个简单例子(以移动通讯行业为例)。
算法的输入是一部分样本数据(即训练数据)，通过分类算法，按我们需要的目标属性，对这些样本数据进行多次分类，直到找到可以将目标属性全部筛选出来的标准。
最后在其它样本数据上应用这些标准，预测可能同样具有目标属性的数据。
图1分类与预测的一个例子在客户流失预警模型中，通常采用决策树算法获取分类标准。
图2简单地说明了流失预警模型的工作原理。
假定训练数据中有100万个客户的信息，其中有5万已经流失。
通过多个变量，逐层将这100万个客户分组，即把他们归入图中决策树不同的叶子中。
通过多次分类，最终发现不同方格里的分组用户的流失倾向也不同。
如绿色方块所示，同时满足A1、B1、…、X1等条件的用户的流失概率是66.7%，远远大于样本的平均流失率5%。
这样，通过构建流失预警模型，就非常准确地发现了具有高流失倾向的用户群。
如果将其他用户的行为数据作为模型的输入，对这群用户的流失倾向进行评分，就可以发现具有较高流失可能的用户群体。
这意味着如果对这一类客户进行挽留的话，将大大提高挽留工作的针对性，以尽可能少的资源投入换取尽可能大的挽留成果。
图2 流失预警模型的决策树算法举例4 移动通信行业客户流失预警及挽留流程客户流失解决方案可以划分为四部分：发现挽留机会→制订挽留策略→实施挽留行动、收集客户反馈→评估挽留效果并调整策略。
(1)发现挽留机会最基本的做法是建立客户流失预测模型(用决策树方法)，然后对在网客户进行流失倾向的评分，按倾向高低判别。
但此处最好结合对全体客户的分群来识别出真正的挽留机会，并非流失倾向越高就越值得挽留。
比如可以按照客户价值进行分群，优先考虑对中高价值客户的挽留；同时根据客户行为分群，判别出哪些客户可能已经用了竞争对手的服务，或者属于欺诈类型的客户，对这批客户的挽留可能是没有成效的，不应视为挽留机会。
(2)制订挽留策略经过第一个步骤，我们已经从预测名单中圈定了值得挽留的客户。
但是一般来说，这批客户依然数目较大，难以逐个分析而决定采取何种挽留策略。
可以对圈定的客户进行进一步分群，将他们划分为几种类型，当然此时最好在分群模型中放入行为等属性，然后逐群制订有针对性的挽留策略。
比如有的群组是属于夜间通话多(和总体的均值相比)的客户，那么针对他们的挽留策略可能是推荐一些夜间通话优惠的资费方案。
(3)实施挽留行动、收集客户反馈这里最好有类似操作型CRM的系统来支撑。
将上述两步骤给出的挽留机会和挽留策略分配给相应的实施人员，由他们实施，并收集客户反馈。
在挽留阶段，最佳实践步骤是：◆下载预警高危客户名单；◆预警高危客户分类分析；◆针对不同高危细分人群设计适宜的政策；◆大客户经理对高危名单进行分析并判断是否回访；◆开展回访并对过程进行详细记录；◆分析对比及经验总结。
(4)评估挽留效果在客户流失预测专题分析的试运行阶段，由于模型预测的效果、挽留机会的识别是否准确、挽留策略的制订是否合适等方面尚未得到确认，常常会将预测名单中圈定的客户划分为两组——实施组和对照组。
对前者展开挽留，对后者不采取任何行动，根据两组的流失情况来评估模型的预测效果和挽留效果。
当专题分析基本稳定后，对照组会被取消。
5 结论实际上，回答流失预警模型要不要做，首先要回答的问题是：客户关怀要不要做？也就是说，做流失预警模型的目的是为了降低流失率呢？还是为了提高关怀与挽留工作的有效性？这是一个不能回避的问题，但它的答案也是早就存在的。
那就是：如果是单纯为了大幅度降低客户流失率，流失预警模型所起到的效果是相对较小的。
为什么呢？原因也很简单，数据挖掘的流失模型其实是一种方法论，它并不能直接带来客户流失率的降低。
打个比方，就如同病人看病，再先进的医疗设备也只能帮助病人查出毛病，而不能帮助病人养好病。
归根结底，流失预警模型的构建目的应该是为了提高关怀与挽留工作的有效性，而不是所谓的大幅度降低用户流失率。
参考文献[1]戴维•奥尔森，石勇，著. 吕巍，等译. 商业数据挖掘导论[M]. 北京：机械工业出版社，2007.[2]吕巍，编著. 精确营销[M]. 北京：机械工业出版社，2008.[3]周颖，等. 基于数据挖掘技术的移动通信行业客户细分[J]. 上海交通大学学报，2007(7).[4]梁波，吴俊峰，舒华英. 移动通信客户保持及其决定因素实证研究[J]. 北京邮电大学学报(社会科学版)，2005(4).[5]吴学雁，辜敏，漆晨曦. 综合运用各种建模方法提高预测模型的准确度[J]. 广东通信技术，2006(6).[6]盛昭瀚，柳炳祥. 客户流失危机分析的决策树方法[J]. 管理科学学报，2005(2).[作者简介]吕巍：教授，上海交通大学安泰经济与管理学院副院长，博士生导师，研究方向为消费者行为和战略管理。
李玉峰：上海交通大学安泰经济与管理学院博士研究生，研究方向为消费者行为。