客户流失预警分析材料
关于客户流失情况分析报告
关于客户流失情况分析报告1. 引言本报告旨在分析公司在过去一年内客户流失的情况，并提供一些关键洞察，以帮助公司制定有效的客户保留策略。
通过对客户流失情况的深入分析，我们可以更好地理解为何客户离开，并找到预防客户流失的方法。
2. 数据概览我们首先对过去一年内的客户数据进行了整理和统计。
根据数据统计，分析如下：- 总客户数：1000位；- 流失客户数：100位；- 流失率：10%。
从上述数据可以看出，公司在过去一年内的客户流失率为10%，即每10位客户中就有1位选择离开公司。
3. 客户流失原因分析为了更好地了解客户为何选择离开公司，我们对流失客户进行了调查并得到了以下原因：1. 产品质量不符合预期：30%的流失客户表示公司的产品质量未能满足他们的期望，导致失去了他们的忠诚度。
2. 价格竞争力不足：20%的流失客户认为公司的产品价格过高，无法与市场竞争对手相匹敌，因此选择转向其他供应商。
3. 服务质量下降：15%的流失客户认为公司的客户服务质量有所下降，无法提供及时、高效的解决方案，因此选择寻找其他合作伙伴。
4. 公司形象与价值观不符：10%的流失客户觉得公司的形象和价值观与他们的价值追求不相符，导致不再愿意与公司保持合作关系。
4. 客户保留策略建议为了降低客户流失率，并提高客户保留率，我们提出以下策略建议：1. 提升产品质量：加强产品质量管控，通过质量改进和技术创新，满足客户的期望，并与客户共同成长。
2. 优化价格策略：进行市场价格调研，确保公司产品的竞争力，并根据市场需求进行适度的价格调整。
3. 改进客户服务：加强客户服务团队的培训，提高响应速度和问题解决能力，确保客户的满意度和忠诚度。
4. 塑造强烈的公司形象：通过对外推广和宣传活动，明确公司的核心价值观和品牌形象，吸引和留住与公司价值观相符的客户。
5. 结论客户流失对任何企业都具有潜在的负面影响，而了解客户流失的原因并制定相应的策略措施，则是降低客户流失率的关键。
客户流失原因分析总结
客户流失原因分析总结一、引言客户流失是企业经营过程中的一项极为重要的现象。
随着市场的竞争日益激烈，了解和分析客户流失原因对企业的发展至关重要。
本文将围绕客户流失原因展开深入的分析和总结，以期为企业提供有针对性的解决方案，从而提升客户满意度和忠诚度。
二、服务质量问题1. 服务态度不佳客户往往对企业的服务态度有很高的期望，如果企业在服务过程中表现出不友善、不耐烦等态度，将导致客户流失。
因此，企业需要加强员工的服务意识培养，提升服务态度和沟通能力。
2. 服务效率低下客户在购买产品或服务时，期望能够得到快速、高效的解决方案。
如果企业的服务效率低下，客户将会失去耐心，进而选择其他竞争对手。
因此，企业应注重提高服务流程的效率，并积极采用科技手段来提升服务效果。
三、产品质量问题1. 产品性能不符合期望客户购买产品时，最关注的是产品是否能够满足其需求。
如果产品的性能不符合期望，客户将失去信心，并选择其他更优质的产品。
因此，企业需要严格控制产品质量，确保产品的性能与宣传相符。
2. 售后服务不到位售后服务对客户的满意度和忠诚度具有重要影响。
如果企业的售后服务不到位，无法及时解决客户的问题和需求，客户将会感到被冷落，从而选择离开。
因此，企业需要加强售后服务团队的培训，提高售后服务质量。
四、价格竞争问题1. 价格过高在市场竞争中，客户往往会对价格敏感。
如果企业定价过高，超出客户承受范围，客户将会选择更具竞争力的价格更低的产品。
因此，企业应关注市场行情，根据客户需求和竞争对手定价，确保价格的合理性与竞争力。
2. 价格降低导致产品质量下降企业为了在价格战中取胜，往往会降低产品的质量以减少成本。
然而，如果产品质量下降导致客户的体验不佳，客户将选择更高质量的产品。
因此，企业应坚持优质产品的生产，不仅要满足价格要求，还要确保产品的稳定性和可靠性。
五、营销策略问题1. 无差异化竞争策略在市场竞争中，企业如果没有独特的差异化竞争策略，难以吸引客户的关注和忠诚度。
银行客户流失分析报告
银行客户流失分析报告1. 引言银行客户流失是指客户在一定时间内终止与银行的合作关系的现象。
客户流失对银行的经营业绩和声誉产生负面影响，因此对客户流失进行分析和预测对于银行的可持续发展至关重要。
本报告将通过分析客户流失的原因和趋势，提供给银行管理层参考，以制定相应的客户保留策略。
2. 数据收集为了进行客户流失分析，我们收集了银行一年的客户数据，包括客户的个人信息、交易记录、投诉记录等。
这些数据将帮助我们了解客户的特点和行为，以及可能导致流失的因素。
3. 数据清洗和准备在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗和准备工作。
这包括处理缺失值、删除重复数据以及转换数据格式等。
清洗后的数据将为后续的分析提供可靠的基础。
4. 特征工程在进行客户流失分析时，我们需要从客户数据中提取有意义的特征。
这些特征可能包括客户的年龄、性别、收入水平、账户余额、交易频率等。
通过对这些特征进行分析，我们可以找到与客户流失相关的规律和趋势。
5. 可视化分析为了更直观地理解客户流失的情况，我们可以使用数据可视化工具来展示分析结果。
例如，可以通过绘制柱状图、折线图和饼图等图表，展示不同特征对客户流失的影响程度。
通过可视化分析，银行管理层可以更清晰地了解客户流失的情况。
6. 客户流失模型建立为了预测客户流失的可能性，我们可以建立客户流失预测模型。
常用的模型包括逻辑回归、决策树和支持向量机等。
通过将客户的特征作为输入，模型可以输出客户流失的概率。
这将帮助银行预测哪些客户更有可能流失，从而采取相应的措施留住这些客户。
7. 结果与建议通过对客户流失的分析和预测，我们可以得到以下结论和建议：•根据特征分析结果，我们发现客户的账户余额和交易频率与客户流失呈负相关关系。
因此，银行可以通过提供更便利的交易方式和增加客户福利来提高客户的交易频率，从而降低流失率。
•根据模型预测结果，我们可以识别出哪些客户更容易流失。
针对这部分客户，银行可以采取个性化的营销策略，例如提供定制化的产品和服务，以增强客户对银行的依赖性和忠诚度。
客户流失分析报告：分析客户流失原因和改进机会
客户流失分析报告：分析客户流失原因和改进机会一、引言这份客户流失分析报告旨在通过对客户流失原因的分析和改进机会的探讨，帮助企业更好地理解、预测和管理客户流失现象。
客户流失对任何企业来说都是一项严峻的挑战，它不仅意味着失去了重要的收益来源，还可能对企业形象和声誉带来负面影响。
因此，对客户流失进行深入研究，并找出改进机会以降低流失率，对企业的持续发展具有重要意义。
二、客户流失原因1. 产品或服务质量问题客户流失中最主要的原因之一是产品或服务质量问题。
当企业的产品或服务无法满足客户的需求或期望时，客户很可能选择转向竞争对手。
因此，企业应该不断关注产品或服务质量的改进，以提高客户的满意度和忠诚度。
2. 客户服务不佳客户服务的质量是客户满意度的重要因素。
如果客户在与企业进行交流或解决问题时遇到困难或受到不礼貌的对待，他们可能会感到不满，并决定离开企业。
因此，企业应该提高员工的服务意识和能力，建立良好的客户服务体系，以增强与客户的关系。
3. 价格竞争激烈当市场上存在价格竞争激烈的情况时，客户往往会选择价格更低的产品或服务。
因此，企业需要找到其他差异化竞争的方式，比如提供更高品质的产品或服务、与客户建立长期合作关系等，以提高客户对企业的忠诚度。
三、改进机会1. 加强产品或服务质量管理企业应该建立完善的产品或服务质量管理体系，通过对产品或服务的质量进行监控和改进，提高产品或服务的可靠性和性能，满足客户的需求和期望。
此外，企业还可以通过市场调研等方式了解客户对产品或服务的满意度，及时解决客户反馈的问题。
2. 提升客户服务水平企业应该加强员工的培训和教育，提高员工的服务意识和能力，确保客户在与企业进行交流或解决问题时得到及时、准确、礼貌的回应。
此外，企业还可以提供一对一的客户经理服务，建立客户的个性化需求档案，以提升客户的满意度和忠诚度。
3. 制定差异化竞争战略面对价格竞争激烈的市场环境，企业应该寻找其他差异化竞争的方式，通过提供更高品质的产品或服务、创新的解决方案、与客户建立长期合作关系等，来吸引和留住客户。
聚焦用户流失分析与解决
聚焦用户流失分析与解决随着市场竞争的日益激烈，用户对于产品的要求也越来越高，因此用户流失已成为企业所持续关注的问题。
客户流失不仅会直接影响用户的购买力，同时也可能影响品牌形象和信誉。
因此，今天我们将会聚焦于用户流失分析与解决方法，以帮助企业更好地了解用户心理及行为，在实际操作中提高用户转化率。
一、客户流失原因分析1.无法满足客户需求企业的产品策略和用户需求不匹配，没有提供客户需要的产品或服务。
同时，新的市场需求和消费趋势的出现，导致过时的产品和服务难以继续提供，进而影响业务发展。
2.客户体验不佳客户体验是影响用户转化的关键因素。
如果客户在使用产品或服务时出现问题或感到不舒适，可能会直接影响品牌形象和用户转化率。
同时，企业在客户服务方面的表现也会对用户体验产生影响，例如客户服务响应速度不够快，沟通不够及时等等。
3.竞争对手策略市场竞争对企业的产品及用户转化率产生重要影响。
常见的策略策略包括价格战、促销活动等多种形式，对现有用户产生吸引力。
同时，相对较新的竞争对手通过更加优秀的策略、更加方便的购买渠道，使得现有客户离开企业。
二、用户流失预警模型面对日益严峻的竞争，建立客户流失预警模型是企业了解现有客户形态及流失趋势的必要手段。
常用的模型包括数据挖掘、机器学习等，以构建精准的预测模式。
首先，由于现有信息过于庞大，无法利用量化模型进行分析，因此需要构建大型数据库，将其连接在一起，以便更好地进行分析。
其次，通过对数据的分类和分析，以构建客户流失模型，以理清用户需求的变化、产品策略的优化等。
之后，将客户的行为数据与模型所分析的数据使两者结合，生成更加精准的预测结果。
此时，企业能够利用已有的资源、制定更加高效的营销战略，从而提升商品或服务的品质和可信度，精准地解决用户流失问题。
三、用户留存策略通过一系列措施，企业可以在一定程度上减少用户流失的发生，包括以下举措：1.定期举办各类活动，提升客户与企业的互动性企业可以举行各类活动，如抽奖、沙龙等，以提升客户与企业的互动性。
客户流失预警分析材料
电话号码
ARPU
所在地区
所属分组
180.。。。。 189.。。。。 189.。。。。
营销人员可以根 据ARPU确定客 户挽留活动的目
标群体
了解潜在流失客 户的行为特点， 开展针对性的客
户挽留
流失倾向 评分
行动优先级 评分
综合客户流失倾 向与ARPU，给 出建议行动优先
级供参考
实际测试效果
测试用户 离网用户 离网率 数
确定目标 不同目标客户挽留策略
策划挽留方案
营销方案 服务方案 管理方案
规范整合的 客户销售售后数据库
客户离网 预警模型
协尔客户离网预警服务目标
目标：
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； 快速建立流失预警模型，为挽 留决策提供数据依据； 最大化每个客户的收入。
用户数据整理
数据筛选
• 数据筛选是建立模型的很重要的一步,这部分需 要业务人员共同参与决策.
• 前期我们并不知道哪些用户属性对用户离网有 直接关系,所以我们需要进行验证来做数据筛选.
• 我们会把用户所有属性利用遗传算法进行增益 分类,然后带入到算法里面进行计算.算法会把对 用户离网有影响的一些字段属性输出.
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，客户资 源维持是提升其利润率和APRU值（每用户平均收入）的重要标志，客户流失率则是运营商 最终ROI（投资回报率）评估的重要参考系数，因此客户流失预警在通信运营商的管理环节 中显得尤为重要。
谢 谢！
数据整合清理
数据来源
• 数据的几个来源：
1.CDR (Call Detailed Record) 2.客户资料数据(Customer Information） 3.客户帐务数据 4.销售策略与措施数据 5.其他来源
用户流失预警报告
用户流失预警报告随着互联网的快速发展，各行各业都在积极转型线上运营。
对于企业而言，用户流失是一个非常严重的问题，因此进行用户流失预警分析和报告十分必要。
本篇文章将根据用户流失情况，为企业提供一份用户流失预警报告，以帮助企业及时采取措施，挽回用户并提升业绩。
一、用户流失情况分析根据对过去一段时间的用户数据分析，我们得出以下几个重要发现。
1. 流失用户比例公司的用户总量为X，其中已经流失的用户数为Y，计算得出流失比例为Y/X。
根据统计数据，流失比例为Z%，说明用户流失情况比较严重。
2. 流失用户特征分析通过对流失用户的属性、行为等进行统计分析，我们得出以下结论：a) 流失用户的主要属性特征：性别、年龄、地域分布等。
b) 流失用户的主要行为特征：使用频率、消费金额、活跃度等。
通过深入分析流失用户的特征，我们可以更好地了解用户的需求和痛点，为后续的挽回措施提供决策支持。
二、用户流失原因分析用户流失的原因各不相同，但在统计分析的基础上，我们可以总结出以下几个主要原因。
1. 产品或服务质量问题a) 用户在使用过程中遇到的技术问题，导致使用体验不佳。
b) 产品功能不够强大，无法满足用户需求。
c) 服务态度不好或客服响应时间慢，让用户感到不满意。
2. 竞争对手的挤压公司所处的市场竞争激烈，有可能有新的竞争对手出现，提供更具吸引力的产品或服务，吸引了一部分用户。
3. 用户需求变化用户需求是不断变化的，如果公司的产品或服务无法及时跟进，不能满足用户的新需求，就会导致用户流失。
4. 营销手段不到位公司的营销手段是否到位，是否能够吸引用户注意力，激发用户的兴趣和购买欲望，也是影响用户流失的一个重要因素。
三、用户流失预警措施建议针对以上分析结果，我们提出以下用户流失预警措施建议，以帮助企业挽回用户并提升业绩。
1. 改进产品质量和服务a) 加强产品的研发，提高产品的质量和功能，满足用户的需求。
b) 提高客户服务水平，加强售后支持，提供快速响应和解决方案。
用户流失预警分析报告
用户流失预警分析报告一、报告概述本报告旨在对用户流失情况进行深入分析，以帮助公司了解用户流失的原因，并提出相应的预警措施，以降低用户的流失率。
本报告主要包括以下几个方面的内容：用户流失概述、用户流失原因分析、用户流失预警措施建议等。
二、用户流失概述1. 用户流失数量根据统计数据，过去一年内我们公司的用户数量有较为明显的下降趋势，累计流失用户达到了XXXX人。
2. 用户流失率从整体数据来看，我们的用户流失率大约为XX%，这一数字超过了同行业的平均水平。
三、用户流失原因分析通过对用户流失数据的详细分析，我们发现了以下几个主要原因：1. 产品质量问题部分用户表示产品质量欠佳，存在使用不便、功能不完善等问题。
这直接影响了用户的使用体验，导致一些用户选择流失。
2. 服务不到位部分用户投诉客服人员的服务态度不好，无法及时解答他们的问题，这给用户带来了负面的印象。
此外，我们的售后服务也存在较大的改进空间。
3. 竞争对手崛起近期，我司所在行业涌现出一大批竞争对手，他们的产品质量和服务水平得到了用户的认可。
这导致一些用户放弃了我们的产品而转向竞争对手。
4. 营销策略不当我们的市场推广手段相对单一，对于特定用户群体的需求没有给予足够的关注。
缺乏创新的营销策略导致用户流失。
四、用户流失预警措施建议为了应对用户流失问题，我们提出了以下几个预警措施建议：1. 提升产品质量加大研发投入，优化产品功能与性能，以提升用户的使用体验。
与用户保持紧密沟通，了解用户需求，不断改进产品。
2. 加强客户服务培训客服人员，提升他们的服务意识和解决问题的能力。
建立更完善的售后服务机制，及时解决用户反馈的问题。
3. 进行市场调研通过市场调研，了解竞争对手的产品和服务特点，制定针对性的营销策略，增加用户的粘性和忠诚度。
4. 多渠道推广除了传统的市场推广手段外，我们应该积极探索新的推广渠道，如社交媒体、内容营销等方式，提升品牌知名度和形象。
五、结语用户流失对于公司的发展具有一定的风险和影响，我们应该高度重视并及时采取相应的措施。
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协尔客户离网分析服务于深圳联通，取得良好的效果： 1、离网用户识别准确度：> 70%。 2、离网用户识别覆盖率：> 70%
客户离网预警及挽留
数据获取、整合 数据分析与模型应用 客户保留策略制定 客户保留计划实施
多数据源的数据整合
数据分析 模型建立 模型学习、验证
确定目标
营销方案
数据标准化、规范化
不同目标客户挽留策略
行有机的组合,加,减,乘,除等直到找出用户离网的
规律出来.
用户数据整理
• • 这些数据需要能反映出用户的使用行为的轨迹。所以需要准备用户6个月的数据.前三个月用来做
模型学习数据,后三个月数据用来做模型使用验证数据.
要看出用户的行为轨迹需要 通过多个字段的组合 乘 相减 相除,等.
模型建立流程
商业理解
2014/06/0 12014/06/3 0 1个月预测月
2014/01/01 2014/02/ 01
2014/03/ 01
2014/04/ 01
2014/05/ 01
2014/06/ 01 2014/05/01 2014/06/30 2个月预测月
流失模型预测结构
客户流失预测模型学习训练数据准备
离网分析的学习数据 ARPU GPRS 上网流 量 500 30 400 10 通话次 数 100 60 400 10 通话总 时长 1500 50 10 5 短信总 条数 400 10 5 0 彩信总 条数 40 5 2 0 当前结 余 2000 500 70 5 … 类标号 （在网/ 离网） 0 1 0 1
100 80 90 120
… … … …
离网预测的核心是从历史数据中通过回归分析，建立离网用户决策模型，数据包括： 1、用户基本属性 2、用户业务属性 3、用户消费行为属性
离网分析的训练学习结果
实际离网预测及离网用户推荐
营销人员可以更 准确地抓住具有 潜在流失倾向的 客户 营销人员可迅速 确定客户的开户 地区，以便采取 行动 流失倾向评分说 明该客户流失可 能的大小
服务方案
数据清理、筛选
模型应用
策划挽留方案
管理方案
客户离网 预警模型
规范整合的 客户销售售后数据库
协尔客户离网预警服务目标
结果支持决策
目标：
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； 快速建立流失预警模型，为挽留
用户模型验证
决策提供数据依据；
最大化每个客户的收入。
谢 谢！
•数据的几个来源：
1.CDR (Call Detailed Record) 2.客户资料数据(Customer Information） 3.客户帐务数据 4.销售策略与措施数据 5.其他来源 •
数据筛选
• 数据筛选是建立模型的很重要的一步,这部分需 要业务人员共同参与决策. 前期我们并不知道哪些用户属性对用户离网有 直接关系,所以我们需要进行验证来做数据筛选.
客户流失预警分析
深圳市协尔信息系统有限公司
2014年11月
客户离网预警背景
优质的客户资源，是运营商盈利的根本。随着中国三大主流运营商同质 化竞争越来越激烈，彼此都不惜成本来争夺客户。因此客户挽留成为各个运 营商重要的工作。
开拓一个新用户的成本
=
3X
挽留一个老用户的成本
客户离网预警分析能够帮助运营商有效的开展客户挽留 工作，有效的识别有离网倾向用户，提高客户挽留成功 率，降低离网率，进而为运营商带来可观的效益。
模型评价
Evaluation
各个 环节 需不 断地 循环 往复 进行 数据 探索 和模 型的 调优
结果发布 Delivery
应用策略
应用数据
客户流失预测模型分析过程
商业需求分析
客户离网分析的商业目标就是要对有离网倾向的客户进行有选择性的进行有效挽留，从而 减少高价值客户流失率。通过离网分析建立的挖掘分析模型可以获得客户流失的预测以及流失 倾向的评分，由市场人员制定出具体的挽留策略。 客户定义：最近三个月的均有出帐用户。 流失标志：本月有出帐,下月无出帐用户为流失用户
客户离网预警目的
手机客户是运营商利润的主要来源之一，也是市场竞争的焦点。在目前 的市场客户的成本远远大于留住已有客户的成本，借助用户离网分析 ，发 展新发现流失手机用户的潜在模式，提前进行预测，从而变被动服务为主动 服务。 目前在客户挽留过程中存在以下问题： 对于客户流失不能准确的预警，导致客户的流失率上升。 客户挽留活动没有nderstanding
确定 商业目标 确定所 需要的数据 制定 挖掘计划 检查 数据质量 调整 数据格式
数据理解
Data Understanding
数据准备
Data Preparation
数据清理
建立模型
Modeling
回归 分析
决策树模型 聚类分析 和分类 结论综合 和评价
人工神经 网络 新数据 预测
分析窗口（预测基于多长时间的历史数据）：3个月
预测窗口（预测客户在多长时间内会流失）：2个月（预测两个月后可能流失的用户）
客户流失预测模型时间窗口
2014/01/012014/03/31
2014/04/01 2014/04/30 1个月延迟月
3个月观察月
2014/05/0 12014/05/3 0 1个月预测月
电话号码
180.。。。。 189.。。。。 189.。。。。
ARPU
所在地区
所属分组
流失倾向 评分
行动优先级 评分
营销人员可以根 据ARPU确定客 户挽留活动的目 标群体
了解潜在流失客 户的行为特点， 开展针对性的客 户挽留
综合客户流失倾 向与ARPU，给 出建议行动优先 级供参考
实际测试效果
测试用户 数 601037 190844 134762 离网用户 离网率 测试推荐 用户总数 42068 15228 9862 测试推荐 用户离网 数 32753 11490 7335 离网率 覆盖率
用户模型建立
用户数据筛选 用户数据准备 确定模型目标
数据整合清理
1 用户数据、销售数据等多数据源的数据整合
数据规范化、标准化
规范整合的 客户数据库 4
2
数据格式转换、处理
精确查删重 模糊查删重
数据 匹配
数据 筛选
数据 合并 数据筛选、清理 3
人工查删重
数据规范化
数据标准化
数据整合清理
数据来源
45594 16082 10269
7.58% 8.42% 8.14%
79.75% 75.45% 74.37%
71.83% 95.06% 71.42%
上表是在深圳联通通过2014年4、5、6月份的部分数据建立离网用户模型，并 根据9月份实际的离网用户数据进行验证的测试结果。
客户流失预警意义及效益分析
客户离网分析准确定位即将流失的客户，从而采取一定的业务措施使 客户的流失率大大下降，实现客户维系活动投资回报最大化。
协尔公司电信运营商客户离网分析服务
客户离网分析模 型（每月） 运营商客户 基础数据 离网分析支撑 团队
客户离网预警清 单（每月）
运营商客户 行为数据
离网分析支撑 系统
客户离网影响因 素分析报告（每 月）
•
我们会把用户所有属性利用遗传算法进行增益
分类,然后带入到算法里面进行计算.算法会把对 用户离网有影响的一些字段属性输出.
•数据的整理与变换
1.数据的简单描述和汇总、缺失值的填补
2.数据挖掘变量的筛选和相关性分析 3.数据的专业变换 4.不同数据源数据的整合 5.其他
•
我们再把对离网有影响关系大的一些属性来进
从举例运营商现有数据观察可得到，用户月流失率在8%左右，按用户月平均ARPU值 100计算，300万基础用户将会有2400万的收入损失。在降低客户流失率方面，哪怕仅仅降 低1％就意味着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，客户资
源维持是提升其利润率和APRU值（每用户平均收入）的重要标志，客户流失率则是运营商 最终ROI（投资回报率）评估的重要参考系数，因此客户流失预警在通信运营商的管理环节 中显得尤为重要。