【参考1】用户流失模型
电信行业运营商客户流失率的预测模型构建
电信行业运营商客户流失率的预测模型构建一、引言在现代商业社会中，客户流失率已经成为一个重要的指标。
尤其是在电信行业，客户流失率是一个关键的指标，因为电信行业是一个高度竞争的市场，运营商需要在激烈的竞争中保持客户。
客户流失不仅导致收入的下降，也会影响企业形象和声誉。
因此，运营商必须采取措施有效地降低客户流失率。
然而，准确预测客户流失率是一项复杂的任务。
这需要收集大量的数据，并利用各种算法和技术来分析和预测客户流失率。
本文将介绍电信行业运营商客户流失率的预测模型构建。
二、文献综述客户流失率预测是近年来客户关系管理领域的热点研究。
为了预测客户流失率，研究人员使用了许多不同的技术和算法。
例如，著名的卡方自动交叉验证决策树算法可以帮助研究人员识别客户流失的关键因素。
此外，人工神经网络、逻辑回归、支持向量机等算法也被应用于客户流失率预测。
许多研究表明，客户满意度是客户流失的关键因素。
因此，研究人员通常将客户满意度作为模型构建的重要变量之一。
其他常用的变量包括客户年龄、性别、收入、地区、与运营商的历史交易等。
三、数据收集与预处理为了构建客户流失率预测模型，我们需要收集大量的数据。
数据收集可以通过问卷调查、电话访问、邮件征求以及网站数据分析等方式进行。
此外，我们还可以利用第三方数据分析工具，如Google Analytics，来收集和分析有关客户流失的数据。
在数据预处理阶段，我们需要清洗和转换数据，以使其适合用于分析。
这包括删除无效数据、填补缺失值以及将数据转换为数值形式等。
四、模型构建在模型构建阶段，我们需要选择和应用适当的算法和技术来分析和预测客户流失率。
以下是一些常用的算法：1. 逻辑回归逻辑回归是一种常见的分类算法，它可以预测二元变量的结果。
在客户流失率预测中，我们可以将客户流失定义为一个二元变量（0或1），并将逻辑回归算法应用于预测客户是否会流失。
逻辑回归模型的输入包括客户年龄、性别、收入、地区、与运营商的历史交易以及客户满意度等变量。
用户流失预警20190910
用户流失预警模型
1、定义流失用户
1）新用户流失：未成交，到期3月以上
2）老用户流失：消费用户，到期3个月以上
2.RFM模型对各生命周期用户进行分群
影响用户流失的主要指标：
R：流量使用时间，到期时间，用户访问时间
F：流量使用次数，购买次数，访问次数
M:使用流量，消费金额金额
用户活跃用户黏性用户价值
潜在流失用户价值判断(通过RFM计算综合得分，判断用户价值）
用户标签，可作用于用户生命周期各个阶段做分析。
3.通过数据挖掘捕捉潜在用户流失特征，分析和预测潜在流失用户
初步对潜在流失用户建立logistics回归模型，通过模型，获得一系列指标对流失留存的影响因子，并计算出每个用户的流失概率
4.流失用户预警
通过RFM模型监控用户活跃，对流失用户进行预警（如：到期1月内、购买68金额、购买1次数，访问次数<5，流失概率>80%）
5.预警分析流程
满足预警条件，立即启动预警机制；启动预警机制后，对用户进行分类，了解用户属于什么成长阶段的流失用户，启动不同的挽留策略。
可以根据用户的价值高低进行优先排序，高价值用户进行优先挽留。
详细流程图：
流失用户挽回策略：服务策略(如电话沟通，了解用户需求），产品策略（为不同用户群体提供差异性、个性化产品），价格策略（针对潜在流失用户提供有针对性的补贴价格）
M消费金额
购买频率
重要挽留客户
到期时间到期时间
一般挽留客户
F购买频率
M消费金额。
客户漏斗模型分析
8
目标客户
有效客户
目录
金华业务发展情况 “客户漏斗”模型 商企客户群的“客户漏斗”分析 公话客户群“客户漏斗”分析 住宅客户群“客户漏斗”分析 小结
15
目标客户 潜在客户 接触用户 意向客户 签约客户 装机客户 收费客户 有效客户
0
1 0.64 1.5 1Fra bibliotek8 7
5
10
15
20
有效客户 收费客户 装机客户 签约客户 意向客户 接触用户 潜在客户 目标客户
16
公众客户“客户漏斗”模型分析小结
瓶
根据分析得出的核心瓶颈问题从重要性及可控性进行排序.
颈 1、销售人员的能力不足，意向用户转为签约用户的仅占37.5% ;
有效客户
才是我们的有效用户。
7
“客户漏斗”模型
从前面介绍的销售过程来看，随着目标客户 向我们的有效客户逐步转变的过程中，每个环节 均不断的由部分用户被剔除，就像漏斗一样层层 筛选，留到最后的可能只是目标客户中的非常小 的一部分，这就是所谓的“客户漏斗”。
通过对“客户漏斗”中每一个环节的流失比 例分析，可以找出究竟哪个环节对我们的销售成 功带来最大的影响，这也就是销售的瓶颈，也就 是我们要着力解决的问题。
20 13
目标客户 潜在客户 接触用户 意向客户 签约客户 装机客户 收费客户 有效客户
0
1 0.47
4.5 2.5 1.5 1.2
5
10
15
20
有效客户 收费客户 装机客户 签约客户 意向客户 接触用户 潜在客户 目标客户
电子商务平台用户流失预测模型研究与应用
电子商务平台用户流失预测模型研究与应用随着电子商务行业的迅猛发展，电商平台逐渐成为消费者购物的首选。
然而，用户的忠诚度对于电商平台来说至关重要，因为用户流失将对平台的盈利能力和市场地位产生重大影响。
因此，建立一种准确可靠的用户流失预测模型，对于电子商务平台来说是一项迫切的需求。
1. 引言用户流失是指用户在一定时间内停止使用、购买或与某个特定平台交互的现象。
电子商务平台面临的挑战之一就是如何预测和减少用户流失。
通过分析用户行为和提前识别可能流失的用户，电子商务平台可以采取相关措施，如优惠券、个性化推荐等，以留住这部分用户，提高用户留存率和忠诚度。
2. 用户流失预测模型的重要性用户流失的成本往往高于留住用户的成本。
因此，使用用户流失预测模型可以帮助电子商务平台提前识别和理解用户流失的原因，从而采取针对性的措施，减少用户流失、提高用户的留存率。
3. 用户流失预测模型的构建用户流失预测模型是通过分析用户行为、购买历史和其他相关因素来预测用户是否会流失的模型。
常用的用户流失预测模型包括：3.1 Logistic回归模型Logistic回归模型是基于统计学方法的一个常用模型。
它通过分析用户的多个特征，如年龄、性别、购买频率、购买金额等，来预测用户是否会流失。
利用Logistic回归模型可以计算出用户流失的概率，并根据概率确定相应的策略。
3.2 决策树模型决策树模型是一种以树状图的形式呈现的分类模型。
它通过分析用户的不同特征和行为来判断用户是否会流失。
决策树模型具有解释性强的优点，可以清晰地展示出影响用户流失的关键因素。
3.3 随机森林模型随机森林模型是一种基于多个决策树构建的集成模型。
通过将多个决策树的预测结果进行综合，来获得更准确的用户流失预测结果。
随机森林模型具有抗过拟合能力强、泛化能力好的特点，适用于复杂的用户流失预测问题。
4. 用户流失预测模型的应用用户流失预测模型可以应用于实际的电子商务平台中，来帮助平台预测和降低用户流失。
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。
电信客户流失预测模型研究
识 别 。本 次 客 户 流 失 预 测 主 要 是 针 对 电信 行 业 的 流 失 客户 。 ３ ２ 数 据 理 解 和 准 备 ． 为 了建 立 客 户 流 失 模 型 ，必 须 收 集 所 有 的 原 始 数 据 ， 并
目前 在 全 球 电 信 业 发 展 处 于 低 迷 的情 况 下 ， 我 国 不 断 深 化 企 业 对
行 为 变 量 ； 内 、 内 漫 游 通 话 的 行 为 变 量 ； 澳 台 、 它 国 省 国 港 其 家 漫 游 通 话 及 国 际 、 澳 台长 途 的 行 为 变 量 ： 转 及 呼 叫 。 港 呼 反
映客户 呼转 到不同 电信运 营商的情况 ， 客户 呼叫不 同电信运
营 商 的 情 况 ； 据 业 务 的 使 用 情 况 ； 话 号 码 数 ： 户 的总 体 数 通 客 主 被 叫 行 为 等 ） 进 一 步 的衍 生 变 量 Ｘ４ 建 模 的 目的 就 是 要 ； 。 分析 、确 定这 些 向量变量 与客 户流 失状态 变 量 Ｙ 的关 系 ， 即 ： Ｆｘ１Ｘ２ Ｘ３ Ｘ ） Ｙ＝ ｆ ， ， ， ４ 。
具进行 数据预测 模型 的建立 ，数据处 理采用 了 Ｓ ｂｓ ｙａｅ公司
的 Ｉ 数据 仓库 。 Ｏ
３ 数 据 挖 掘 模 型 应 用 ．
进 行 知 识 挖 掘 时 ＿ 先 从 原 始 数 据 集 合 ｒ 里 指 数 据 挖 掘 ３ Ｊ ， 这
目标表 １ 中取 出一 个与探 索 的 问题 相关 的样本 数据 集 ， 经过
针对 被动流 失客户（ 即欠 费销户） 建立 模型 ， 一般客 户 对
而 言 ， 因欠 费停 机 ， 且 在 ３个 月 内 没 有 还 款 ， 后 会 被 欠 若 并 最
用户漏斗模型的基本原理
用户漏斗模型的基本原理
用户漏斗模型是一种市场分析工具，用于描述用户在完成特定目标的过程中的转化率。
它是根据用户行为流程建立的，通常包括几个关键步骤，如访问网站、注册账号、添加产品到购物车和最终完成购买。
该模型的基本原理是，用户在每个阶段的转化率会逐渐减少，从而形成一个漏斗形状。
这是因为在整个用户转化过程中，一部分用户会在每个阶段中流失。
通过分析用户漏斗模型，企业可以了解用户在每个阶段的转化率和流失率，从而优化和改进用户体验和转化率。
用户漏斗模型的基本步骤如下：
1. 确定关键步骤：首先，需要明确用户转化过程中的关键步骤，例如访问网站、注册账号、浏览产品、添加购物车和购买产品等。
2. 收集数据：收集每个阶段的用户数量和转化率数据。
这可以通过网站分析工具、用户调查或其他市场研究方法来获得。
3. 计算转化率：根据收集到的数据，计算每个阶段的转化率。
转化率可以通过将每个阶段的用户数量除以上一个阶段的用户数量来计算。
4. 分析结果：通过分析转化率数据，可以了解用户在每个阶段的转化率和流失率。
这有助于识别用户转化过程中的瓶颈和问题，并提出相应的解决方案。
5. 优化和改进：根据分析结果，优化和改进用户体验和转化率。
这可以包括改进网站导航、提供更好的产品信息、优化购物流程等。
用户漏斗模型可以应用于各种领域，如电子商务、应用程序开发和市场营销等。
它可以帮助企业了解用户的行为和需求，并优化用户转化过程，提高销售和用户满意度。
总之，用户漏斗模型是一种有助于分析用户转化过程的工具，通过了解每个阶段的转化率和流失率，企业可以优化用户体验和转化率，提高业绩和用户满意度。
一种定量预测客户流失率的分析模型
一种定量预测客户流失率的分析模型随着互联网的普及，越来越多的企业选择通过线上渠道来与客户进行沟通和交易。
然而，客户流失一直是企业面临的重要挑战之一。
客户对企业的忠诚度和付费意愿不足可能会导致客户流失，进而影响企业收入和利润。
因此，对于企业而言，及时发现可能流失的客户并采取有效措施争取留存对企业来说尤为重要。
为此，我们需要开发一种可行的方法来预测客户流失率。
一、什么是客户流失率？为什么要预测客户流失率？客户流失率指的是在一定时间内，不再与企业进行交易或沟通的客户所占总客户数的比例。
通常，客户流失率是企业评估客户忠诚度和企业运营情况的重要指标之一。
在预测客户流失率方面，我们需要了解以下几个方面的内容：1.客户流失的影响。
如果企业不能及时预测客户流失，可能会导致客户流失后无法找回，从而影响企业业绩和声誉。
2.客户流失原因的掌握。
我们需要了解客户流失的原因，如低质量的产品或服务、竞争对手的冲击、价格战等等。
了解这些原因可以帮助企业根据实际情况制定具体的留存策略。
3.留存策略的制定。
在了解客户流失原因的基础上，企业可以制定个性化的留存策略。
例如，通过提升产品或服务质量、增加客户的交互与互动、以及价格优惠等方式提升客户满意度和忠诚度。
二、一种可行的定量预测客户流失率的分析模型——逻辑回归分析逻辑回归分析是一种用于预测分类变量的数学方法。
在这里，我们可以将客户的流失与留存作为二分类变量来进行研究，使用逻辑回归分析可以预测出不同维度对客户流失率的影响，进而制定相应的具体留存策略。
具体地说，逻辑回归模型的预测函数被定义为一个S形函数。
当预测值为0.5时，我们将其作为分类中间值，该预测值大于0.5，则属于流失类别，小于0.5，则属于留存类别。
通过对数据进行建模，我们可以得到关键变量对客户流失率的影响程度。
三、如何使用逻辑回归分析来预测客户流失率？1.数据收集和预处理。
首先，我们需要收集客户的相关信息，例如购买历史、年龄、性别、地区、收入、教育水平等。
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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
3、调整和反馈：这个看起来小事，实际做起来占用50%以上的数据准备时间，一般第一轮准备的变量都有问题，反馈几轮后数据加工的逻辑问题会减少，但越多会发现数据准备人员和建模人员对变量的理解不一致，没办法不熟悉模型的数据加工人员是要交学费的，只有2个选择-放弃变量或重新获取（有些重新获取是要改动底层的），抉择吧，呵呵
4、问题数据记录：数据检验后，经常发现boss数据源问题，例如银行中发现身份证年龄不足、通信行业发现boss计费或调涨错误，呵呵，记下来，考虑对哪些样本从建模和打分中排除（也能作为模型不准的时候打马虎眼的说辞，试试看？？）
step-好好睡个觉，呵呵以上过程已经占用了建模60%以上的工作量（我今天也困了，改天继续）step4-模型建立：流失模型是典型的学习模型，有几个常用方法可以选-决策树、逻辑回归（有人会尝试神经网络，不利于应用和解释，也可以试试看）。
决策树的特点：适用布尔、分类和连续的变量（对连续变量也会内部转化为分类变量）、结果容易解释、筛选变量快；但决策树不稳定，容易训练过度（在训练时看起来很准确，但应用时预测准确率大打折扣）
逻辑回归的特点：逻辑回归的底层思想和多元回归接近，延续了回归算法不温不火的稳定风格，相比回归算法，logistic回归不要求变量有正态分布和等协方差前提，也可以尝试着用哑变量来融入分类变量，使用更方便，但逻辑回归准确率相对较低（所谓成也萧何，败也萧何）。
和决策树相比，回归算法稳定性好的多
我习惯于：
1、使用决策树进行变量范围筛选
2、使用逻辑回归进行预测
3、个别时候尝试着用因子分析进行变量转载（我试过的模型，有时候有一点点小的提升，和变量共线性特点有关，但不会有超乎意料的收获）
step5-模型解释：我们进入了最具挑战性的阶段，这个阶段会受前面的过程中是否有很多业务思考影响，也会直接导致模型应用的成功与失败
1、变量的解释目的有2个：给业务使用方信心、推动模型的应用
2、在选择变量时多构造些容易被解释的变量
3、在筛选变量的过程中，应该去从业务角度对去留的变量进行思考，可能这样做对准确率提升帮助不大，但对模型解释非常有利
4、花多一点时间把模型的结果和业务问题做对应，好好思考下为啥xxx这样的变量留下了并且importance这么高
5、尽量使用用户可以听懂和看懂的东西讲解给用户（决策树绝对是解释模型的上选）
6、在准确率的解释上，不要太强调技术指标，讨论下准确率和盖全率就完全ok，如果能把这些指标解释为成本和收益就更ok了
step6-模型应用：如果顺利通过了模型解释，这一步需求方会催着你，否则就是你催着根本不鸟你的需求方了，呵呵--想想别人是否想用你的模型，还是取决于模型解释过程中给你打多少分喽。
1、模型应用首先依赖于业务操作人员，一个漂亮的模型如果无法被业务人员使用、操作起来，而只停留在报告阶段，非常可悲
2、其次模型的应用依赖于系统：如果模型结果可以和系统工作量绑在一起，把流失预警结果直接生成任务，那模型就真的有价值了
3、要想应用好，必须吧模型解释关联到策略或行动：在细分的基础上做流失预警，非常有效，我们可以知道谁要流失，还能看到这个人特点，就可以行动了--举个例子：如果医生告诉你你
的病了，但不告诉你病因，是不是很痛苦，呵呵--流失预警好像我们知道谁生病了，细分就好比我们知道病因
4、模型应用时会后悔建模在工程上的实施性：假设建模时用了非常复杂的变量，模型实施时一定有人会出来和你对着干--太复杂的计算参与模型，虽然在数据准备是一次性ok，但应用的时候每期都要运行，还是有压力（尤其是每天运行的时候，如果打分变量都算不出来，模型没法被应用）
step7-模型调整：如果你经过了step6才进行模型调整那说明模型在应用中出现了一些问题，恭喜你；否则说明模型没有上线就被质疑了，呵呵
1、模型应用后的调整是很幸运的事情，说明模型在被人关注。
非规则模型一般不会调整，模型至少运行了数据准备时间窗口后才可能被调整，否则调整就是过拟合（例如用过去6个月的数据建模，那模型一般运行6个月以上才有可能要调整）；规则类的模型，可能随着规则前提的变化被动调整（例如：新入网某些套餐的用户流失率高，如果那些套餐不再接纳新入网用户，模型就没有前提保证了，调吧，没办法，早知道不选这个变量了，呵呵）
2、模型还没有应用就调整，有2个原因：其一是模型准确率太低（其实在top20%的群体有4-5倍提升率是比较困难的），准确率低一般不是技术问题（除非你技术实在太菜了），不要幻想着换牛逼方法对准确率有本质提升，只能看看业务上是否有很大疏漏，或者尝试着换个说法解释给需求方；其二是模型解释不被用户认可--呵呵，找个业务专家一起讨论一次，你会有很大收获
3、模型调整有几种方式：根据业务情况重新界定和调整变量（你是否由于业务理解不足，缺一些重要变量）、在变量处理过程中对默认值和极值容错来提升模型（对于回归等模型这个比较重要，对决策树没关系）、对模型的建模对象进行分割（例如：对用户化妆品偏好建模时，把男人女人一起建模是不是很愚蠢啊，那就建 2个模型呗，呵呵）。