基于clementine神经网络的电信客户流失预测

基于clementine神经网络的电信客户流失模型应用

昆明理工大学信息与自动化学院颜昌沁胡建华周海河

摘要

本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，以电信行业为背景，通过收集客户的基本数据、消费数据和缴费行为等数据，建立离网客户的流失预测模型。进行客户流失的因素分析以及流失预测。以某电信分公司决策支撑系统为背景，通过在电信一年半时间的领域调研和开发实践，以此为基础，使用了统计分析和数据挖掘的技术，对PAS 客户流失主题进行了较为完善、深入的分析与研究，为电信经营分析系统作了有益的尝试与探索。针对PAS客户流失分析主题，本文选取了3个月的PAS在网用户和流失用户及其流失前的历史消费信息为样本，确定了个体样本影响流失的基本特征向量和目标变量。通过对大量相关技术和统计方法的研究，最终确定了clementine的神经网络模型来作为电信客户流失的预测模型。实践证明，本论文整体的技术路线是可行的，神经网络模型对电信客户流失预测有较高的准确性，所发现的知识具有一定的合理性和参考价值, 对相关领域的研究起到了一定的推动作用。

关键词：数据挖掘、客户流失、统计分析、神经网络

一、引言

本文是基于中国电信某分公司经营分析支撑系统项目为背景来展开的。电信分公司经营分析支撑系统是电信运营商为在激烈的市场竞争中生存和持续发展，尽可能全面地满足企业经营管理工作的需要，跟上市场形势的变化，使庞大的数据库系统有效地产生企业知识，以新经营管理支撑手段及时准确地了解市场竞争、业务发展和资源使用情况，以便及时发现问题和解决问题，并根据分析结果及时调整政策而开发的分析系统。

根据调查机构的数据显示，“用户保持率”增加5%，就有望为运营商带来85%的利润增长，发展一位新客户的成本是挽留一个老客户的4倍；客户忠诚度下降5%，则企业利润下降25%；向新客户推销产品的成功率是15%，然而，向老客户推销产品的成功率是50%。这些数据表明：如何防范老客户流失必须要引起高度重视。对企业而言，长期的忠诚客户比短期获取的客户更加有利可图。因为长期顾客较容易挽留，服务成本比新顾客低，而且能够为公司宣传、带来新的客户，因此客户离网成为电信运营商们最为关注的问题之一。

本文针对电信分公司PAS流失客户，从时间、地域、产品类型、在网时长、用户状态、消费金额、年龄等角度进行分析,通过构建数据仓库模型得到数据挖掘需要的样本集，通过聚类及知识领域的指导来生成关于PAS客户流失的神经网络模型，找出PAS客户流失的特征和规律，来辅助电信公司制定营销政策。

二、研究现状及神经网络模型特点

国内的电信企业出于市场竞争的需求，大多己建立或在建“电信经营分析系统”，客观上为深层次的数据分析提供了良好的数据平台。但是在分析及应用开发上，大多数的“经营

分析系统”都基于固定报表、即时查询以及主观探索OLAP基础之上，深层次的数据挖掘大多处于理论探讨和尝试的阶段。在国外，不少知名的电信公司利用数据挖掘技术提升利润空间，通过建立流失客户的预测模型，对高流失概率的客户进行针对性的市场挽留工作，能够明显减小在网客户的离网率。

目前采用的流失预测的数据挖掘模型包括决策树、神经网络、逻辑回归、聚类关联性分析等，其中大多数流失模型采用决策树进行建模，比如C4.5及其扩展、CART等模型。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含生其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

Clementine 是一个数据挖掘工具平台，通过此平台可以采用商业技术快速建立预测性模型，并将其应用于商业活动，从而改进决策过程。 Clementine 参照行业标准 CRISP-DM 模型设计而成，可支持从数据到更优商业成果的整个数据挖掘过程。在clementine中有各种不同的模型节点，如：K-Means 节点将数据集聚类到不同分组（或聚类）。分类和回归树（C&RT）节点生成可用于预测和分类未来观测值的决策树。线性回归是一种通过拟合直线或平面以实现汇总数据和预测的普通统计方法。二元分类器节点用于创建和对比二元结果（是或否，流失或不流失等）的若干不同模型，使用户可以选择给定分析的最佳处理方法。Logistic 回归是根据输入字段值对记录进行分类的统计技术。

本文选择的是神经网络模型节点来进行电信的客户流失预测。神经网络节点使用的模型是对人类大脑处理信息的方式简化了的模型。此模型通过模拟大量类似于神经元的抽象形式的互连简单处理单元而运行。神经网络是功能强大的一般函数估计器，只需要最少的统计或数学知识就可以对其进行训练或应用。神经网络是神经系统运转方式的简单模型。其基本单元是神经元，通常将其组织到层中，这些处理单元都位于层中。通常在神经网络中有三个部分：一个输入层，其中的单元表示输入字段；一个或多个隐藏层；一个输出层，带有一个或多个表示输出字段的单元。这些单元通过可变的连接强度（或权重）连接。输入数据显示在第一层，其值从每个神经元传播到下一层的每个神经元。最终从输出层中输出结果。

该网络可通过以下过程进行学习，即检查单个记录，然后为每个记录生成预测，并且当生成的预测不正确时，对权重进行调整。在满足一个或多个停止标准之前，此过程会不断重复，而网络会持续提高其预测准确度。最初，所有的权重都是随机生成的，并且从网络输出的结果很可能没有意义的。网络可通过训练来学习。向该网络重复应用已知道结果的示例，并将网络给出的结果与已知的结果进行比较。从此比较中得出的信息会传递回网络，并逐渐改变权重。随着训练的进行，该网络对已知结果的复制会变得越来越准确。一旦训练完毕，就可以将网络应用到未知结果的未来案例中。神经网络节点可以处理数字、符号或标志型输入和输出。神经网络节点应使用一个或多个方向为输入的字段，以及一个或多个方向为输出的字段。设置为双向或无的字段将忽略。执行节点时，字段类型必须已完全实例化。

三、神经网络模型的构建及应用

在clementine中应用神经网络进行电信客户流失预测的过程如下：首先选择数据源：本例中数据源为一个电子表格，打开clementine11在底部的选项板区中选择数据源项，双击其中的excel, 右击excel选择编辑，在导入文件中选择要用的数据源。然后在选项板中选择字段选项，选择其中的类型，进行编辑，读取所有值后将标识客户流失项设置为输出，总的挖掘过程如下图所示：

在设置好输出后，在建模里选择特征选项，特征选择节点会根据某组条件（例如缺失百分比）筛选可删除的预测变量字段，对于保留的预测变量，随后将对其相对于指定目标的重要性进行排序。这项的目的是用于对所有输入的项进行选择，可以用系统默认的设置，这样能保留哪些对输出（也就是客户的流失标志）有影响的项，以及各项对此的影响效果大小。能去掉哪些对输出没有影响的项。执行以后会生成一个模型，在这个特征模型里选择生成过滤节点，在过滤节点里，我们可以看到哪些对输出没有影响的项已经被过滤了，当然这一步如果对数据非常熟悉的话，也可以直接从数据类型里来做。如下图所示：

接着我们在模型里面选择神经网络，编辑神经网络模型的选项，可以在里面选择要使用的方法， Clementine 提供了六种用于构建神经网络模型的训练方法：1.快速：此方法使用数据的简明规则和特征来选择合适的网络形状（拓扑）。 2.动态：此方法会创建一个初始拓扑，但可以在训练过程中增加和/或删除隐藏的单元，从而修改该拓扑。3.多重：此方法会创建几个具有不同拓扑的网络（确切数量取决于训练数据）。 4.修剪：此方法首先从一个较

大的网络开始，然后会在训练过程中删除（修剪）隐藏层和输入层中最差的单元。此方法通常速度较慢，但比其他方法产生的结果要好。5.RBFN，6.穷举型修剪。

在模型中设置预防过度训练。此选项会将数据随机分割为两部分－训练集合和检验集合，以便于建模。如果正在使用单独的分区字段（例如分区节点创建的分区字段），预防过度训练设置则仅适用于训练分区，实际效果为“对分区进行分区”。而设置随机数种子的意义在于:如果不设置随机数种子，则每次执行节点时用于初始化网络权重的随机值的序列都会不同。这将导致即使节点设置和数据值都完全相同，节点也会在不同的运行中创建不同的模型。通过选择该选项，可以将随机种子设置为特定值，从而使结果模型具有精确的可再现性。特定的随机种子通常会生成相同的随机值序列，在这种情况下执行节点通常会产生相同的生成模型。

有以下几种停止标准：1.默认：如果使用此设置，网络将在表现为已经达到其最佳训练状态时停止训练。 2.精确性(%)：如果使用此选项，训练则会一直继续，直到达到指定的精确性。这种情况可能永远不会出现，但您可以随时中断训练，以截止到目前所达到的最佳精确性保存该网络。3.周期:如果使用此选项，训练将持续指定的周期数（传递数据的次数）。

4.时间（分钟）:如果使用此选项，训练将持续指定的时间长度（以分钟为单位）。

5.选择内存使算法在适当的时候以牺牲一定的速度为代价使用磁盘溢出,默认情况下选中此选项。注意：以分布模式运行时，此设置可被在 options.cfg 中指定的管理员选项覆盖。

选项中有几个选项应加以注意：1.继续训练现有模型,默认情况下，每次执行神经网络节点时，都会创建一个全新的网络。选择此选项，则训练会继续，直至节点成功生成最后一个网络。2.使用二进制集合编码,选择此选项，Clementine 将对于集合字段使用压缩的二进制编码方案，可以将具有很多个值的集合字段用作输入，从而更加简便地构建神经网络模型。

3.显示反馈图形,可看到一个显示网络精确性的图形。

4.敏感度分析，敏感度分析会提供哪些输入字段对于预测输出字段最重要的相关信息。

下图为模型在生成前的选项和生成后的统计情况。

在执行后会在右面的窗口中生成神经网络模型，打开模型，可看到统计的数据，模型的准确度及时间等，还可在模型里导出PMML及导出SQL等。

在模型的准确度达到要求以后，将生成的模型导入到业务支撑系统中，在导出模板中，选择数据库，输入服务器地址及数据库名称。如下图所示：

四、客户流失分析及总结

经过模型的建立和生成，对其进行分析整理后，可看出PAS 客户流失的特征，在没有预存的用户中，客户的流失率达到20%，比有预存的用户流失率要高8个百分点。

而在FEE_ALL这一项中，高端客户的流失率较低，PAS流失最严重的客户群在月消费为10至40的客户，流失率在22%以上，这也是占比最多的一部分。如下表所示

FEE_ALL流失数总用数流失率

100

在网时长这一项中，在网时长位于28至31这一段的客户流失最为严重，流失率高达30%以上，应重点关注这部分用户。

在网时长总用户数流失数流失率

28 522 158 0.303

29 372 124 0.333

30 506 160 0.316

31 334 114 0.341

通过论文的研究可以发现，目前电信客户流失较为严重，受到的冲击很大。本论文整体的技术路线是可行的，神经网络模型对电信客户流失预测有较高的准确性，对电信分公司的经营分析支撑系统有很好的参考价值。

参考文献

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4. 仇春芳，李卫卫. 数据挖掘在电信客户流失分析中的应用. 通信世界

5. 孔映. 探究电信行业客户流失. 信息网络，2004.1

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）

利用数据挖掘进行电信业客户流失分析wor

利用数据挖掘进行电信业客户流失分析wor 李军数据仓库之路原创资料:// dwway 利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析随着世界经济的全球化、市场的国际化和我国加入WTO步伐的加速，国际化的市场环境要求国内的公众电信运营企业在经营治理上向国外先进的电信运营企业看齐，以迎接电信运营业的国际化竞争。同时随着国家改革的深化，国内电信业的市场环境已渐趋合理且竞争将日益加剧。国内、国际电信业的如此态势，对公众电信运营企业的服务内容、服务方式、服务质量、经营治理以及服务意识，已提出了严肃的挑战。企业的经营模式和服务体系正以客户的价值取向和消费心理为导向，真正表达“制造需求”、“引导消费”的现代客户服务意识与理念。在电信企业面向市场，面向国内外众多的竞争者，努力制造更高价值的同时，客户流失的不断增加，客户平均生命周期的不断缩短严峻阻碍了电信企业的进展。那么，在猛烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前，如何最大程度的降低客户的流失率呢？常用的方法之一确实是利用数据挖掘技术。数据挖掘技术是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。它的分析方法是利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则，在专门多的行业差不多具有成功的应用。在电信行业的应用领域要紧有客户关系治理，客户欺诈分析，客户流失分析，客户消费模式分析，市场推广分析等。那么，在客户流失分析系统中，如何应用数据挖掘技术呢？要紧方式是依照往常拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失的最终状态的关系，并给出明确的数学公式。只要明白客户属性、服务属性和客户消费数据，我们就能够运算出客户流失的可能性。市场/销售部门能够依照得到的数学模型随时监控客户流失的可能性。假如客户流失的可能性过高，高于事先划定的一个限度，就能够通过多种促销手段提高客户的忠诚度，防止客户流失的发生，从而能够大大降低客户的流失率。基于严格数学运算的数据挖掘技术能够完全改变以往电信企业在成功获得客户以后无法监控客户的流失，无法实现客户关怀的状况，把基于科学决策的客户关系治理全面引入到电信企业的市场/销售工作中来。通常一个完整的数据挖掘过程由业务问题定义，数据选择，数据清洗和预处理，模型选择与预建立，模型建立与调整，模型的评估与检验，模型说明与应用等多个步骤组成。那个地点我们以个人客户流失为例说明各个步骤的功能。 1．业务问题的定义业务问题的定义要求专门明确。任何不明确的定义都会严峻阻碍模型的准确和应用时的成效。例如：在客户流失分析系统中，需要明确客户流失的定义。在客户流失分析中，要紧有两个核心的变量：1.财务缘故/非财务缘故；2.主动流失/被动流失。客户的流失类别依照这两个核心变量能够分为四种。其中自愿的、非财务缘故的流失客户往往是高价值的、稳固的客户。他们会正常的支付自己的服务费用，并对市场活动有所响应。因此这种客户才是我们真正想保持的客户。而真正在分析客户流失的状况时，我们还必须区分公司客户与个人客户，不同服务的奉献率，或者是不同客户消费水平流失标准的不同。举例来说，关

第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析

电信客户流失影响因素与预测分析一、引言目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。对电信运营商来说，客户即生命，如何保持现有客户是企业客户管理的重中之重。因此，电信运营商拥有的客户越多，作为主要成本的前期投资就会越大，企业的利润也就越大。客户资源对于电信运营商来说其意义不言而喻，电信运营商之间的竞争实际上就是对客户资源的竞争。可以说，未来的电信行业，得客户者得天下。当今电信市场竞争激烈,运营商每月客户流失率在1%～3%,挽留将要流失客户,降低客户流失率是近年来热门的研究领域。而数据挖掘技术是解决这一问题的有效途径,本文使用IBM Spss Clementine（IBN SPSS Modeler）进行数据挖掘与分析，深入了解电信客户流失的关键，以对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户。二、问题分析根据已有的结果——流失客户（在数据中直接有判别数据有没有流失的字段churn），寻找他们流失的原因，即流失客户的特征。通过数据处理，统合数据，根据以前拥有的客户流失数据建立基本属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性的数据模型，找出其潜在的关系，分析出客户流失的因素，计算出客户流失的可能性，预测客户是否流失的可能性。对于客户的基本数据、客户行为数据及消费数据，进行数据挖掘，研究已流失客户数据，从中找出先前未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则，发掘潜在流失客户，让企业适时把握住市场及客户动态，掌握客户流失的规律。三、算法简介 3.1分类分析分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构建模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是数据挖掘的主要方法，分类模型能很好地拟合训练样本集中属性集与类别之间的关系，也可以预测一个新样本属于哪一类。分类技术已经在很多领域得到成功应用，如医疗诊断，客户流失预测，信用度分析，客户分群和诈骗侦测。常见的分类方法有贝叶斯分类（Bayesian），神经网络（neural networks），遗传算法（genetic algorithms）和决策树分类器（decision trees）。在这些

客户流失的八种原因

客户流失的八种原因沟通不畅自然流失。有些客户的流失属于自然流失，公司管理上的不规范，长期与客户缺乏沟通，或者客户转行转业等。现在的商业领域很广泛，生产企业也处在供大于求的状态，所以企业如果不能够很好的去维护你的客户，那么流失客户的资源是非常正常的表现。作为商人，经常会遇到这样的情况：某一天，你的某个客户忽然对你说，他决定终止和你企业的合作，转为经营某竞争对手企业品牌的产品；你企业的一个业务员辞职，接着他负责的几个客户都相继结束了和你公司的合作；你的已经合作三年的一个客户最近居然连续三个月没有进货了…… 在营销手段日益成熟的今天，我们的客户仍然是一个很不稳定的群体，因为他们的市场利益驱动杠杆还是偏向于人、情、理的。如何来提高客户的忠诚度是现代企业营销人一直在研讨的问题。客户的变动，往往意味着一个市场的变更和调整，一不小心甚至会对局部(区域)市场带来致命的打击。这个现象在医药企业的处方产品中尤其明显，一个医院由一个代表做到一定的销售量，但是这个医药代表离开后，那么销量的下滑是很明显的。如果你是公司的管理者，请务必在关键时刻擦亮你的眼睛，以免你的客户在不经意间流失，给公司的市场运作带来不利影响。当然，这其中的因素和地区的主管、经理也有很大的直接关系。客户的流失，通常主要出现在以下几种情况：公司人员流动导致客户流失这是现今客户流失的重要原因之一，特别是公司的高级营销管理人员的离职变动，很容易带来相应客户群的流失。如今，营销人员是每个公司最大最不稳定的“流动大军”，如果控制不当，在他们流失的背后，往往是伴随着客户的大量流失。其原因是因为这些营销人他们手上有自己的渠道，也是竞争对手企业所看到最大的个人优势和资源。这样的现象在企业里比比皆是。竞争对手夺走了客户任何一个行业，客户毕竟是有限的，特别是优秀的客户，更是弥足珍稀的，20%的优质客户能够给一个企业带来80%的销售业绩，这是个恒定的法则。所以，往往优秀的客户自然会成为各大厂家争夺的对象。也许你的主要竞争对手现在正在对你的大客户动之以情，晓之以理，诱之以利，以引诱他放弃你而另攀高枝。任何一个品牌或者产品肯定都有软肋，而商战中的竞争对手往往最容易抓到你的软肋，一有机会，就会乘虚而入，所以也警示企业一个问题，那就是加强员工团队的建设问题。市场波动导致失去客户任何企业在发展中都会遭受震荡，企业的波动期往往是客户流失的高频段位，因为企业高层出现矛盾，拿伊利来讲，当年不是高层的政变，也没有今天的蒙牛了。在有一个问题就是企业资金出现暂时的紧张，比如出现意外的灾害等等，都会让市场出现波动，这时候，嗅觉灵敏的客户们也许就会出现倒戈。沈阳的飞龙也就是这样的情况下不能再飞起来的真正原因。其实，在当代市场中，以利为先的绝大多数商人多会是墙头草，那边有钱可赚就会倒向哪边。

银行个贷流失客户画像体系构造与预警建模

银行个贷流失客户画像体系构造与预警建模随着中国社会主义市场经济体制改革,金融市场的竞争也日趋激烈。银行经营模式逐渐更新和完善,使得银行中个人信用贷款业务水平的差异也逐渐减小,小型贷款公司和贷款app等的介入,使得金融市场中的金融部门之一,银行的业务出现了个体流失的情况。现如今,个人信用贷款客户流失预警及客户挽留已经成为一项重要的研究课题,对于银行未来的业务发展至关重要。本文选用了商业银行的80000名个人信用贷款客户真实数据进行建模分析。在构造客户画像体系时,首先把训练数据集与验证数据集合并,进行变量选取、数据正态化转换、变量聚类以及因子旋转,然后以K均值聚类法构建客户画像体系。最后得到聚类出六个类别的结果,描述评价各类别的属性特征,提出相应的挽留策略建议。接下来进行个人信用贷款客户流失预警建模,在进行预测建模前,进行变量选取、过度抽样、相关性检验以及变量聚类步骤。得到预测模型后,用验证数据集进行检测,根据模型自身以及经过测试后的ROC曲线下面积来判断预测效果是否明显。本文设置全部的数据都取自客户结清个人信用贷款之前,观测窗口期为6个月,客户流失的判断标准为变量bad_good为1(即个人信用贷款客户流失),然后对80000个商业银行原始客户数据进行清洗,625个变量进行降维处理,筛选后最终留下16个变量。然后分别运用Logistic回归、决策树、随机森林三种方法来对降维后的数据建模,并对建模的结果进行比较分析,找出预测效果好且稳定的预测模型。

本文系统性地对银行个人信用贷款客户进行了分类,构造了个人信用贷款流失客户画像体系,然后进行客户流失预警建模,可以有效地分类个人信用贷款客户,辅助银行预防个人信用贷款客户的流失,提高银行的业务竞争能力,帮助银行未来的可持续发展。

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。

流失客户原因分析修订稿

流失客户原因分析公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

流失客户原因分析 1、公司人员流动导致客户流失这是现今客户流失的重要原因之一，特别是公司的高级营销管理人员的离职变动，很容易带来相应客户群的流失。因为职业特点，如今，营销人员是每个公司最大最不稳定的“流动大军”，如果控制不当，在他们流失的背后，往往是伴随着客户的大量流失。 2、竞争对手夺走客户。任何一个行业，客户毕竟是有限的，特别是优秀的客户，更是弥足珍稀的，所以往往优秀的客户自然会成为各大厂家争夺的对象。小心，也许你的主要竞争对手现在正在对你的大客户动之以情，晓之以理、诱之以利，以引诱他放弃你而另栖高枝。任何一个品牌或者产品肯定都有软肋，而商战中的竞争对手往往最容易抓到你的软肋，一有机会，就会乘虚而入。 3、市场波动导致失去客户企业的波动期往往是客户流失的高频段位，任何企业在发展中都会遭受震荡，比如高层出现矛盾，比如企业资金出现暂时的紧张、比如出现意外的灾害等等，都会让市场出现波动，这时候，嗅觉灵敏的客户们也许就会出现倒戈。其实，在商业场中，以利为先的绝大多数商人多会是墙头草，那边有钱可赚就会倒向哪边。 4、细节的疏忽使客户离去客户与厂家是利益关系纽带牵在一起的，但情感也是一条很重要的纽带，一些细节部门的疏忽，往往也会导致客户的流失。某企业老板比较吝啬，其一代理商上午汇款50万并亲自来进货，中午企业却没安排人接待，只叫他去食堂吃了一个盒饭。代理商觉得很委屈，回去后就调整经营策略做起了别的品牌。 5、诚信问题让客户失去厂家的诚信出现问题，有些业务经理喜欢向客户随意承诺条件，结果又不能兑现，或者返利、奖励等不能及时兑现给客户，客户最担心和没有诚信的企业合作。一旦有诚信问题出现，客户往往会选择离开。 6、店大欺客，客户不堪承受压力店大欺客是营销中的普遍现象，一些着名厂家的苛刻的市场政策常常会使一些中小客户不堪重负而离去。或者是心在曹营心在汉，抱着一定抵触情绪来推广产品。一遇到合适时机，就会甩手而去。 7、企业管理不平衡，令中小客户离去营销人士都知道“80%的销量来自20%的客户”，很多企业都设立了大客户管理中心，对小客户则采取不闻不问的态度。广告促销政策也都向大客户倾斜，使得很多小客户产生心理不平衡而离去。其实不要小看小客户20%的销售量，比如一个年销售额10个亿的公司，照推算其小客户产生的销售额也有2个亿，且从小客户身上所赚取的纯利润率往往比大客户高，算下来绝对是一笔不菲的数目。

利用数据挖掘实现客户流失分析

利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析随着世界经济的全球化、市场的国际化和我国加入 WTO 步伐的加速，国际化的市场环境要求国内的公众电信运营企业在经营管理上向国外先进的电信运营企业看齐，以迎接电信运营业的国际化竞争。同时随着国家改革的深化，国内电信业的市场环境已渐趋合理且竞争将日益加剧。国内、国际电信业的如此态势，对公众电信运营企业的服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意识，已提出了严峻的挑战。企业的经营模式和服务体系正以客户的价值取向和消费心理为导向，真正体现“创造需求”、“引导消费”的现代客户服务意识与理念。在电信企业面向市场，面向国内外众多的竞争者，努力创造更高价值的同时，客户流失的不断增加，客户平均生命周期的不断缩短严重影响了电信企业的发展。那么，在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前，如何最大程度的降低客户的流失率呢？常用的方法之一就是利用数据挖掘技术。数据挖掘技术是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。它的分析方法是利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则，在很多的行业已经具有成功的应用。在电信行业的应用领域主要有客户关系管理，客户欺诈分析，客户流失分析，客户消费模式分析，市场推广分析等。那么，在客户流失分析系统中，如何应用数据挖掘技术呢？主要方式是根据以前拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失的最终状态的关系，并给出明确的数学公式。只要知道客户属性、服务属性和客户消费数据，我们就可以计算出客户流失的可能性。市场/销售部门可以根据得到的数学模型随时监控客户流失的可能性。如果客户流失的可能性过高，高于事先划定的一个限度，就可以通过多种促销手段提高客户的忠诚度，防止客户流失的发生，从而可以大大降低客户的流失率。基于严格数学计算的数据挖掘技术能够彻底改变以往电信企业在成功获得客户以后无法监控客户的流失，无法实现客户关怀的状况，把基于科学决策的客户关系管理全面引入到电信企业的市场/销售工作中来。通常一个完整的数据挖掘过程由业务问题定义，数据选择，数据清洗和预处理，模型选择与预建立，模型建立与调整，模型的评估与检验，模型解释与应用等多个步骤组成。这里我们以个人客户流失为例说明各个步骤的功能。 1．业务问题的定义业务问题的定义要求非常明确。任何不明确的定义都会严重影响模型的准确和应用时的效果。例如：在客户流失分析系统中，需要明确客户流失的定义。在客户流失分析中，主要有两个核心的变量： 1.财务原因/非财务原因； 2.主动流失/被动流失。客户的流失利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析类别根据这两个核心变量可以分为四种。其中自愿的、非财务原因的流失客户往往是高价值的、稳定的客户。他们会正常的支付自己的服务费用，并对市场活动有所响应。所以这种客户才是我们真正想保持的客户。而真正在分析客户流失的状况时，我们还必须区分公司客户与个人客户，不同服务的贡献率，或者是不同客户消费水平流失标准的不同。举例来说，对于用一种新服务替代原有服务的客户，是否作为流失客户？又或者，平均月消费额为 2000

浅析银行客户流失因素

姓名：章瑜学号：08431119 班级：08工管一班浅析银行客户流失因素摘要：随着市场竞争日趋激烈，客户的个性化要求越来越高，客户流失现象更加频繁。各银行在所能提供业务基本无差异的情况下，向客户提供个性化、高质量的服务便成为了防止客户流失的有利武器。关键词：银行；服务；客户；质量。经济全球化的步伐日益加速，科学技术、信息产业的高速发展等种种因素使得市场竞争越来越激烈。科学技术的高速展直接影响着企业的生产和经营，一种新技术的运用可能为企业创造出明星产品，也可能让企业的传统产品被迫退出市场；随着信息产业的高速发展，消费者更容易获得满足同一类需求的不同产品、服务的信息，这有利于消费者对不同企业的产品和服务对比，从而优化购买决策，这在一定程度上也使得企业之间的竞争更加激烈。不论企业的目的是想开发新顾客还是维持老顾客，企业都必须提供优于竞争者的产品和服务，只有这样企业才能提高顾客满意度，减少客户的流失。商业银行处于激烈的市场竞争环境中，不但要面临着来自国内银行的竞争压力，还要面对外国银行的压力。这样的情况下，商业银行发展自身的潜力、吸引优质顾客、防止顾客流失就显得格外重要。客户是企业最重要的资产，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的个性化需求，提高客户的满意度和忠诚度，才能保证客户终生价值和企业利润增长的实现。当前，银行业客户流失的其中一个重要原因就是客户服务存在缺陷。例如：VIP客户随便插队现象，国内有些银行允许VIP用户在没有设制VIP专柜的银行网点通过非VIP柜台插队优先办理业务，银行这种默许非VIP柜台插队的现象，其实就是银行在服务上的缺陷，随着一些银行在全国各地不遗余力地推进VIP 理财业务，但相应服务不能及时跟进，类似的事情可能会越来越多，这将会成为导致客户流失的潜在因素，特别是非VIP客户。银行容许VIP客户在非VIP窗口随意插队只是银行相关理财业务流程的内部运作与规定而已，这种规定不合情理，暴露出银行服务体系的缺陷。任何时候，银行都不能牺牲占绝对多数的普通储户的利益，普通储户是银行生存的根基。如果银行不尽快规范和完善服务，势

【银行案例分析】客户流失原因

【银行案例分析】客户流失原因一、事件简述客户委托其同事于2016年11月末赴某支行进行对公临时帐户开立咨询办理，原考虑到其叔叔在我行任职，而该支行又毗邻该客户办公地点最近（我行网点政务1楼，客户工作地位于同一幢大楼11楼），但客户在向该网点人员进行开户询问时，该网点员工婉拒并表示建议其不要在我行开户，该员工的答复及态度给其造成极不好的体验，随后客户驱车前往距离车程5分钟远的其他银行进行开户办理，客户称在其他行受到很好的接待服务并快速开立了帐户且至今与其保持良好业务往来。在我行上门询问客户当时接待的具体经办人员信息及特征时，客户表示不愿透露。因目前该网点员工大部分已经调换，我行分别找到当时在网点任职的运营主管、部分当班员工及负责人进行了解，均表示对此没有印象，而由于时间间隔将近一年，监控录像已经无法保存，我行已经无法取证当时具体实际情况。二、网点基本情况该网点目前员工6人，主任（48岁）、运营主管（47岁）、运营副主管兼大堂副理（52岁）、高柜柜员（53岁）、贵宾区高柜柜员（26岁）大堂经理58岁，平均年龄47.3岁，其中大部分为2017年新调入网点员工。目前该网点采用长白班制，开立两组高柜，未设立低柜，大堂配置超级柜台，另自助区域配置3台自助存取款设备及2台自助

服务终端，网点平均业务量180余笔（含两组高柜及超级柜台），考虑到地处政务大楼，采用周末双休模式。 2016年年末该网点负责人由于脑部长了一个肌瘤急需住院手术，2016年年末至2017年4月该网点一直存在网点负责人不在岗，由马静军代为履职，客观上网点内部管理存在有一定松懈局面。现对此次客户流失做如下原因分析：一、业务员主观上业务素质低。近年来，随着客户维权意识的不断提升，客户对银行业务差错率的容忍度越来越低，加强有效减少了柜面差错，但偶然现象的存在，仍然会引发客户投诉，影响银行声誉，甚至给银行造成重大损失。柜面员工没有养成良好的工作习惯，银行柜面业务看似简单，但要真正做好，务必要在“细”字上下功夫，注重工作细节、程序细节和服务细节，勤于思考，善于总结，切实增强责任意识，养成规范的业务操作习惯。此外，柜面员工没有认真进行学习和培训。银行应当定期对柜面人员，尤其是新入行员工进行培训，从礼仪形象到沟通技巧，从规章制度到临柜业务操作知识，使其全面了解各操作环节的要领和依据，熟练掌握各项业务流程和技能，促进柜台服务快、准、好，避免出现差错和堵塞。二、业务员没有做到以客户为中心。银行业是高风险行业，它的每一笔业务都要在规章制度的约束下进行，只有这样才能保障客户的合法正当权益，这也是近年来“铁款、铁账、铁规章”的运营管理制

第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析教学教材

第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析

三、算法简介 3.1分类分析分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构建模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是数据挖掘的主要方法，分类模型能很好地拟合训练样本集中属性集与类别之间的关系，也可以预测一个新样本属于哪一类。分类技术已经在很多领域得到成功应用，如医疗诊断，客户流失预测，信用度分析，客户分群和诈骗侦测。常见的分类方法有贝叶斯分类（Bayesian），神经网络（neural networks），遗传算法（genetic algorithms）和决策树分类器（decision trees）。在这些分类方法中，决策树分类器在大规模的数据挖掘环境中已经获得了最为广泛的应用。 3.2决策树演算法决策树演算法是在进行数据挖掘时经常使用的分类和预测方法。一个决策树的架构，是由三个部分所组成：叶节点 (Leaf Node)、决策节点 (Decision nodes) 以及分支。决策树演算法的基本原理为：通过演算法中所规定的分类条件对于整体数据进行分类，产生一个决策节点，并持续依照演算法规则分类，直到数据无法再分类为止。 3.3决策树演算法的比较决策树演算法依据其演算原理以及可适用分析数据类型的不同延伸出多种决策树演算法。在 IBM SPSS Modeler 中，主要提供了四种常用的决策树演算法供使用者选择，分别为：C5.0、CHAID、QUEST 以及 C&R Tree 四种。使用者可依据数据类型以及分析需求的不同，选择适当的决策树演算法进行分析。虽

公司客户流失原因分析

客户流失原因分析经过对车源和货源小组反馈的收集下面将从平台因素、服务因素、市场因素几个方面进行总结分析。一、平台缺陷导致的客户流失 1.客户依然对公司定位很模糊，使得公司平台不易被接受导致客户流失。建议解决办法：淡化本身物流性质的概念，用一种容易贴近顾客的姿态去推销产品，例如：把自己定位于一个类似信息部性质的企业。这种推销的方法既通俗易懂又能拉近公司业务人员和顾客之间的距离，只有真正能经得起市场考研的产品才是好的产品。 2.车源信息陈旧，很多信息失真实使得客户对平台的信任度大幅降低导致客户的流失解决方法：车源信息资料属于一种有偿的信息资源。公司可以通过不同的渠道获取最新的车辆信息，要保持车辆信息的真实性。使部门同事在今后的工作开展中效率更高。 3.价格过高，平台降价功能没有实现，过高的价格导致许多的客户无法接受。解决方法：公司平台一大功能特色就是车辆询价，目前这个功能并没有实际的效果一方面是车源信息的稀少，领一方面平台并未把这一特色功能作为主推项目。提请领导重视。 4.许多客户反应信息上线很久但没有车丧失了需求客户解决方法：由于是前期的试运营阶段，有些线路必定会出现车辆不足的情况。建议公司增加车辆信息来源的获取渠道，只有增加车辆和线路才能吸收跟多的资源来聚集到我们的物流平台上来。 5.客户反映公司联系车辆到达装货地点后发现货不好拉拒绝装车。平台缺乏约束功能模块导致客户失信。解决方法：属于流程缺失，没有核实好发货人的货物信息，和司机在沟通过程中没有反应客户货源情况。导致车主货主双方对公司的服务产生了质疑，影响了公司的声誉和形象。建议增加货物鉴定的流程，在收到货源信息的第一时间了解货物属于抛货还是重货。并及时告知车主规避此类事件的发生。

SPSS Modeler 预测电信客户流失案例

Modeler 帮助电信运营商预测客户流失案例本文主要通过运用IBM SPSS Modeler 中C5.0 节点所具有的特殊算法对电信客户的属性特征进行分析，得出流失客户的基本特征，以帮助企业管理者对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户，达到亡羊补牢的效果引言目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。对电信运营商来说，客户即生命，如何保持现有客户是企业客户管理的重中之重。因此，电信运营商拥有的客户越多，作为主要成本的前期投资就会越大，企业的利润也就越大。客户资源对于电信运营商来说其意义不言而喻，电信运营商之间的竞争实际上就是对客户资源的竞争。可以说，未来的电信行业，得客户者得天下。数据挖掘在电信领域有着广泛的应用：计费分析、客户细分、电话欺诈、客户流失预警分析等等。客户流失预警分析是通过数据挖掘，发现和分析出客户的许多属性特性和行为特征，从而找到流失客户的特征，为企业挽留这类客户提供决策参考。本文主要通过运用IBM SPS Modeler 中C5.0 节点所具有的特殊算法对电信客户的属性特征进行分析，得出流失客户的基本特征，以帮助企业管理者对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户，达到亡羊补牢的效果。数据准备读入数据源读入电信客户数据，数据有多达42 个字段，其中包含一些客户个人信息，例如年龄、婚姻状况、地址、收入、教育程度、行业、退休、性别、居住地和客户类别，还包含一些客户使用电信服务信息，例如使用电信服务时间，是否开通无线服务，是否开通语音信箱服务，是否开通亲情号服务，以及上月基本话费，上月长话费，上月上网费，累计基本话费，累计长话费，累计上网费等等。将流失字段churn 角色设置为目标。将所有其他字段的角色设置为输入。图 1.数据源

客户流失原因分析

客户流失原因分析当我们以真诚的态度和深入调查的精神向消费者了解他们对现在很多企业的信任程度及其产生原因时，从消费者的脸上我们看到的大多是充满失望的表情，当然还伴随着对商家的一系列不满和抱怨，比如追求浮华、甚至言过其实的广告宣传，流于形式的“客户满意度调查”，手续繁琐的售后服务程序…… 而对于商家来说，消费者的这些评价似乎让他们个个觉得满腹委屈——几乎所有的商家都声称：自己始终在为满足客户需求的问题上坚持不懈地努力；为了赢得客户的信赖，我们总是尽可能地做好各个环节的工作，等等。现代企业之间的激烈竞争迫使企业必须想方设法赢得客户信赖，而大多数企业确实也在一直努力。可是，究竟哪里出现了问题？为什么客户的反映与企业的努力会出现如此悬殊的偏差？问题可能存在于企业活动的任何一个环节，只要企业在处理客户关系的过程中没有将真正将工作做到实处，那么无论企业多么标榜自己的真诚、付出多少努力，最后都将无法得到客户的充分信赖，最终企业只能被客户所抛弃。众所周知，在日常的经营活动中，任何一家企业都希望能拥有一个忠实的客户群体，因为有了这个群体，不仅使日常的工作省心、省事、省力，而且对新品牌的引入与推广及销售市场的良性循环也起到了至关重要的作用。但很多时候都是事与愿违，事物并不是朝你所想象方向去发展，很多企业已经意识到，拥有忠实的客户群体远比人们想象中的要难得多。要想获得客户忠诚，首先要赢得客户的信赖。虽然各个企业都十分清楚地意识到了这个问题，可是在建立客户信任度、赢得客户信赖的具体工作过程中，各项工作所发挥的实效却总是不尽如人意。为了更充分地提高客户对企业的信赖程度、增强客户忠诚度，企业必须要找到自身失去客户信任的关键——各项工作的决策与具体执行都没有真正落到实处。关于这一关键问题的产生和具体解决途径，我们认为，应从以下几方面进行深入分析一、企业失去客户信任的主要原因企业不能获得客户信赖的原因有很多，在现代企业的生产经营活动过程中，导致企业失去客户信赖的主要原因有如下几种： 1.对客户需求缺乏深入了解不了解客户的真正需求，这是很多企业失去客户信赖的重要因素之一。虽然一些企业标榜自己始终是从客户的实际需求出发，实际上，他们的这种标榜只是对企业品牌及其产品或服务的一种宣传，当他们的市场宣传手段与客户的真正需求相脱离之时，留给客户的便是被愚弄的感觉。因为，很少有客户会认为，一家无法满足其实际需求的企业是值得他们信赖的企业，这些企业的产品和服务自然也不会得到客户的认可。当企业对客户的需求缺乏足够了解之时，如果企业还不能及时而清醒地意识到这一点，而只是自顾自地继续以所谓的“市场宣传”手段来迷惑客户，那么客户就会自然而然地走到竞争对手那里。 2.企业文化中缺少务实精神

SaCa RealRec客户挖掘案例分析：中国银行客户流失预警总结

中国银行客户流失预警总结技术战略发展部孟令胜1 1.Email:menglsh@https://www.360docs.net/doc/665433016.html,

目录背景介绍 (3) 问题阐述 (3) 解决思路 (4) 与客户流失相关的关键因素分析 (4) 建立模型 (5) 原始数据 (6) SPSS模型 (6) Mahout模型 (7) 两种模型的对比 (8) 进一步研究 (8)

背景介绍高端个人客户数量少、价值高、利润丰厚，对商业银行发展个人金融业务及至公司金融业务都极为重要，一般来说，20%的优质个人客户贡献了80%以上的利润。在中国，更为明显的社会收入差距使得优质个人客户的作用更为重要。研究表明，在中国10%的优质个人客户贡献了至少90%的利润。由于各种因素的不确定性和市场的不断增长，以及一些竞争对手的存在，很多客户不断地从一个供应商转向另一个供应商，只是为了求得更低的费用以及得到更好的服务，这种客户流失在许多企业中是普遍存在的问题。因客户流失导致的损失是巨大的，因为获取一个新客户，要在销售、市场、广告和人员工资上花费很多，而且大多数新客户产生的利润不如那些流失的客户多。据统计，赢利一个新客户所花费的成本是保留住一个老客户的5到6倍。因此保住老客户，提前预测出潜在的流失客户，防止因客户流失而引发的经营危机，对于提高企业的竞争力具有战略意义。问题阐述对于中国银行上海分行现在中高端客户数大概在20万左右，去年是24万左右，相对于去年来说，中高端客户总量流失了16.7%（银行方面计算的是(24-20)/20=20%），在银行领域来说这个比例相对较高，因此分行现在急需一些有效措施对中高端客户流失进行预警。客户主要想通过分析中高端客户资金流失去向，比较存量中高端客户与流失中高端客户在金融资产、产品持有、金融行为等特征上的差异，建立中高端客户流失预判模型，筛选潜在流失客户，其实也就是一个分类问题。后续根据模型的可解释性制定差异化的产品、服务、营销策略，预估营销活动对降低中高端客户流失率的效果。

移动运营商的客户流失管理案例分析报告

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 2.1.2.经营分析系统的意义分析内部数据资源，理顺企业管理流程，提升管理模式；提升中国移动的精细化营销能力，降低营销成本（客户营销/服务从地毯式轰炸转向精确式打击）。例如：某地区真实流失人数190人（总样本的6.13%），不用模型就要对1455人（6.13%）做市场活动；采用了流失模型后，仅需要对712人（3.00%）做市场活动。 2.1. 3.经营分析系统的经济效益中国移动经营分析系统取得了较为显著的经济效果，某个单项的应用就可以带来显著的经济效益：

银行个人存款流失情况分析报告

银行个人存款流失情况分析报告截至XX年X月31日，我支行总体运营情况良好，各项存款余额较年初有所下降，现将存款流失情况分析如下：一、存款流失基本情况经过全面分析，支行存款流失集中在以下两个方面：一是过渡性账户余额减少；二是理财产品收益性不强。二、原因分析一是利率市场化直接冲击。央行降息和自主利率调控促使客户在获取更多的存款利息收益方面拥有了更多的主动权和选择权，加之金融脱媒、互联金融等因素对银行业负债业务持续影响，造成客户忠诚度下降。同时，XX年两会后，利好消息冲击股票市场，走势向好的股市致使大量个人资金流入证券市场。二是社区银行对此冲击。如与支行一墙之隔的兴业社区银行，虽然我行在零售业务板块有利率优势，但其夜市理财直接抢占有固定收入且日间不便出行办理业务的中高端客户群，分散了我行目标客户群。三、下一步工作措施一是对存量客户进行梳理，全面维护存量客户，

实施一对一营销方案，通过与每一个客户的沟通和互动，与客户逐一建立持久、长远的双赢关系，为客户提供定制化产品。二是开发潜在客户，综合分析个人存款业务客户的关联账户，力求将关联账户全部营销入我行。三是树立以市场为导向、客户为中心的服务理念，充分挖掘客户需求，及时告知客户理财信息，增加客户的黏性，以此，来守住存款量。四、对总行建议在利率市场化进程不断加深以及监管层对银行理财业务逐步规范的背景下，我行应全面创新服务方式，不断研发满足客户需求的理财产品。同时，理财产品应摆脱当前按照预期收益率刚性兑付的发行模式，真正转向基金化、结构性的代客理财资产管理模式，这是银行理财发展的一个趋势，也是保证我行个人存款业务的有效措施。

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