数据挖掘商业案例
数据挖掘技术在超市销售中的创新应用案例
数据挖掘技术在超市销售中的创新应用案例随着社会信息化的快速发展，数据挖掘技术在各行各业的应用也越来越广泛。
超市作为零售行业的重要一环，积累了大量的销售数据，如何利用这些数据以提升销售效益成为了超市经营者的重要课题。
本文将介绍数据挖掘技术在超市销售中的一些创新应用案例，以期为读者提供一些思路和启示。
1. 基于购物篮分析的商品搭配推荐超市销售的商品种类繁多，消费者在购物时经常遇到选择困难。
通过数据挖掘技术，超市可以根据消费者的购物篮分析出商品之间的关联性，从而向消费者推荐适合搭配购买的商品。
例如，通过分析购买了牛奶的顾客常常同时购买面包，超市可以在牛奶货架附近放置面包，以刺激消费者的购买欲望。
2. 客户细分与个性化推荐超市通过分析顾客的购买行为和偏好，可以将顾客分为不同的细分群体。
例如，通过聚类算法可以将消费者分为对价格敏感的群体和对品牌敏感的群体。
超市可以根据不同群体的特点，采取不同的营销策略，提供个性化的推荐和服务，以提高销售和顾客忠诚度。
3. 库存预测与供应链优化数据挖掘技术可以帮助超市预测商品的销售趋势，从而合理安排库存，并与供应商进行良好的合作和拓展。
通过分析历史销售数据、季节性变化、促销活动等因素，超市可以预测未来商品的需求量，避免库存积压或断货现象的发生，提高库存周转率和利润。
4. 欺诈侦测与风险管理超市在销售过程中也常常面临诸如退货欺诈、偷盗等问题。
数据挖掘技术可以通过对大量数据的分析，识别出异常行为模式，并及时采取相应措施。
例如，通过对顾客购买行为的模式分析，可以发现频繁退货的消费者，从而减少退货造成的损失。
5. 营销活动效果评估与优化超市为了促进销售，常常进行各种营销活动，如打折、促销等。
通过数据挖掘技术，超市可以对不同活动的效果进行评估与分析，优化营销策略。
例如，可以通过对促销活动的销售数据进行分析，了解该促销活动对销售额、顾客流量等的影响，以便调整活动方案，提高活动的效果。
总结：数据挖掘技术在超市销售中的应用呈现出了丰富的创新案例。
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
数据挖掘技术的商业智能应用案例
数据挖掘技术的商业智能应用案例在当今信息爆炸的时代，企业面临着海量的数据和信息，如何从中挖掘出有价值的信息成为了商业成功的关键。
数据挖掘技术作为一种有效的分析工具，正在被越来越多的企业所采用。
本文将介绍几个商业智能领域中数据挖掘技术的应用案例，以展示其在商业决策和业务优化中的价值。
案例一：零售业的销售预测零售业一直面临着供应链管理的挑战，如何准确预测需求成为了提高销售效益的关键。
通过数据挖掘技术，零售商可以利用历史销售数据、商品特征和市场趋势等信息，建立销售预测模型。
通过该模型，零售商可以准确预测不同时间段、不同地区的销售情况，并及时调整采购计划和库存管理，从而最大程度地满足客户需求，降低库存成本。
案例二：金融业的风险管理金融业作为高风险和高回报的行业，需要对风险进行有效控制。
数据挖掘技术可以帮助金融机构分析客户行为模式、评估信用风险和检测欺诈行为。
通过分析大量的历史数据和实时交易数据，金融机构可以构建客户信用评级模型、异常检测模型和预测模型，及时发现潜在的风险并采取相应的措施，确保资金安全和业务稳定。
案例三：电子商务的个性化推荐随着电子商务的迅猛发展，用户面临了海量的商品和信息选择。
如何给用户提供个性化的推荐成为了电商企业的竞争优势。
数据挖掘技术可以通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和社交网络信息，生成用户画像，并根据用户的个性化需求和行为特征，进行精准的商品推荐。
通过提供个性化的购物体验，电商企业可以提高用户满意度和购买转化率，增加销售额。
案例四：制造业的质量控制在制造业中，产品质量是企业的生命线。
数据挖掘技术可以帮助制造企业分析生产过程中的传感器数据、生产参数和质检数据，发现潜在的质量问题和生产异常。
通过建立质量预测模型和异常检测模型，制造企业可以及时发现和解决质量问题，提高产品质量和生产效率，降低不良品率和成本。
综上所述，数据挖掘技术在商业智能领域中有着广泛的应用。
通过挖掘大数据中隐藏的有价值信息，企业可以实现更精确的销售预测、风险控制、个性化推荐和质量控制，提升业务水平和竞争力。
大数据分析的数据挖掘技术与商业智能应用案例分析
大数据分析的数据挖掘技术与商业智能应用案例分析随着信息技术的迅速发展和智能化水平的提高，大数据分析正逐渐成为企业决策和商业竞争的关键。
在大数据时代，如何通过高效的数据挖掘技术，并充分应用商业智能，对海量数据进行深入分析，成为了企业获取竞争优势的重要手段。
本文将通过几个案例，来分析大数据分析的数据挖掘技术与商业智能的应用。
案例一：零售领域的用户价值分析一个零售企业希望通过数据分析来了解其客户群体的特征和行为习惯，以更好地制定销售策略和优化产品组合。
首先，该企业通过收集大量的销售数据、会员数据和社交媒体数据，建立了一个综合数据库。
然后，利用数据挖掘技术，对这些数据进行分析和挖掘，找出用户的行为模式和购买偏好。
通过对用户进行聚类分析，该企业成功将客户分为不同的群体，并确定每个群体的特征和需求。
最终，该企业能够根据用户群体的特征，针对性地进行产品推荐和促销活动，提高销售额和客户满意度。
案例二：金融领域的风险预测与控制一家金融机构希望通过数据分析来提高风险管理水平，预测和控制贷款违约的风险。
通过收集大量的贷款数据、借款人信用报告和外部市场数据，该机构建立了一个包含多种指标的风险评估模型。
然后，利用数据挖掘技术，对这些数据进行分析和挖掘，识别出影响贷款违约的主要因素。
通过建立预测模型，该机构能够根据借款人的个人特征和市场环境，对贷款违约风险进行准确预测。
通过及时调整贷款策略和风险控制措施，该机构能够有效降低贷款违约率，提高贷款业务的盈利能力。
案例三：物流领域的运输路线优化一家物流公司面临着如何合理规划运输路线、减少运输成本的挑战。
该公司通过收集大量的运输数据、地理信息数据和天气数据，建立了一个运输网络模型。
然后，利用数据挖掘技术，对这些数据进行分析和挖掘，找出影响运输效率和成本的主要因素。
通过建立优化模型，该公司能够根据货物重量、运输距离和道路状况等因素，自动规划最佳的运输路线。
通过优化运输路线，该公司能够提高物流效率，降低运输成本，提升市场竞争力。
数据挖掘在市场营销中的应用案例分享
数据挖掘在市场营销中的应用案例分享市场营销是任何一个商业组织成功的关键因素之一。
随着数据技术的发展，数据挖掘成为市场营销中的一个重要工具，帮助企业更好地理解消费者行为和市场趋势。
本文将分享几个数据挖掘在市场营销中的应用案例，展示它们是如何帮助企业提升市场竞争力的。
1. 消费者行为分析消费者行为分析是市场营销中的一个关键领域。
通过数据挖掘技术，企业可以分析消费者的购买习惯、兴趣爱好、品牌忠诚度等信息。
一家连锁超市运用数据挖掘技术分析了其顾客购物篮中的商品组合，发现了一些有趣的规律。
例如，数据挖掘算法发现购买尿布的顾客中，有很高的概率会购买啤酒。
超市随即将尿布和啤酒放在一起展示，销量大幅增长。
这个案例展示了数据挖掘可以帮助企业发现隐藏的消费者行为模式，从而优化市场推广策略。
2. 市场细分市场细分是市场营销中的一项重要战略。
通过数据挖掘技术，企业可以将潜在的市场划分为不同的细分市场，以便更好地满足不同消费者的需求。
一家化妆品公司使用数据挖掘技术分析了消费者的社交媒体活动和购买记录，发现了不同群体的消费偏好和购买习惯。
公司根据这些信息开发了定制化的产品，并在不同的细分市场中获得了成功。
这个案例表明数据挖掘可以帮助企业更好地了解消费者，实施有针对性的市场战略。
3. 品牌管理品牌管理是企业成功的关键之一。
通过数据挖掘技术，企业可以分析消费者对品牌的态度和认知，帮助企业更好地管理和塑造品牌形象。
一家汽车制造商使用数据挖掘技术分析了消费者在社交媒体上对其品牌的评论和反馈。
通过分析这些数据，企业发现了消费者对新车型的积极评价和对某些老车型的抱怨。
该公司及时采取行动，改进老车型并推出新车型，提升了品牌形象和市场份额。
这个案例表明数据挖掘可以帮助企业监控和改进品牌形象。
4. 促销策略优化促销策略是市场营销中的一项重要策略。
通过数据挖掘技术，企业可以分析消费者对促销活动的响应，帮助企业优化促销策略。
一家电子商务公司使用数据挖掘技术分析了其网站上的用户行为数据，发现了一些促销活动的效果较好。
数据挖掘应用案例
数据挖掘应用案例数据挖掘是指从大量的数据中发现有价值的信息和知识的过程。
现在，数据挖掘已经广泛应用于各个领域，包括商业、医疗、金融等。
以下是几个数据挖掘应用案例。
1. 商业领域：零售业经常使用数据挖掘来分析顾客的购买行为和偏好。
通过分析顾客的购买历史和个人信息，可以预测顾客的未来购买行为，并根据这些信息来进行促销活动和个性化推荐。
此外，数据挖掘还可以帮助零售商优化库存管理和定价策略，提高经营效益。
2. 医疗领域：医疗数据中包含了大量的患者病历、医学测试结果和治疗方案等信息。
通过数据挖掘技术，可以分析这些数据，发现患者的风险因素、疾病模式和治疗效果，并提供个性化的医疗建议和预测。
此外，数据挖掘还可以帮助医疗机构优化资源分配和疾病监测，提高医疗服务的质量和效率。
3. 金融领域：金融机构面临着大量的客户数据和交易数据。
通过数据挖掘，可以分析客户的信用风险和欺诈行为，预测市场趋势和客户需求，提供个性化的金融产品和服务。
此外，数据挖掘还可以帮助金融机构优化投资组合和风险管理，提高投资回报率和降低风险。
4. 交通领域：交通数据包括交通流量、车辆位置和行驶速度等信息。
通过数据挖掘，可以分析交通状况和拥堵原因，帮助交通管理部门优化交通规划和信号控制，提高交通效率和减少交通拥堵。
此外，数据挖掘还可以帮助智能交通系统提供实时的交通信息和导航服务，提供更好的出行体验。
5. 社交媒体领域：社交媒体平台包含了大量的用户产生的内容，如社交网络关系、用户兴趣和情感倾向等。
通过数据挖掘，可以分析用户的社交网络结构和用户行为，发现用户的兴趣和个性化需求，并提供个性化的推荐和广告。
此外，数据挖掘还可以帮助社交媒体平台监测用户的声誉和情感倾向，提供更好的社交媒体管理和用户体验。
综上所述，数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
通过发现隐藏在大量数据背后的有价值的信息和知识，数据挖掘可以帮助企业和组织做出更好的决策，提高业务效率和竞争力。
数据挖掘技术在电商领域中的应用案例
数据挖掘技术在电商领域中的应用案例数据挖掘技术是指从大规模数据中自动地发现隐藏在其中的有用信息的过程。
电商领域中的数据量巨大，涉及的数据类型也非常多样，因此数据挖掘技术的应用十分广泛。
本文将通过介绍几个数据挖掘在电商领域中的典型应用案例，来说明数据挖掘技术在电商领域中的实际应用效果。
一、用户行为分析电商平台有着大量的用户行为数据，如点击次数、搜索记录、购买历史等。
利用这些数据进行数据挖掘，可以分析出用户的兴趣点、购买行为、购买决策路径等信息。
通过对用户行为进行分析，电商平台可以更好地为用户提供个性化的商品推荐、搜索结果排序等服务。
以淘宝为例，淘宝平台利用大数据分析技术，形成了一个庞大的用户画像数据库，记录用户的性别、年龄、职业、收入、兴趣等各种维度的信息，并将这些维度的数据进行计算加权后，形成了用户的“标签”。
在商品推荐场景中，淘宝根据用户的标签信息，精准地为用户推荐与其兴趣相关的商品，以提高用户购买热情和体验。
二、商品质量监控电商平台上的商品数量庞大，其中不可避免地会存在低质量商品。
通过对商品数据进行挖掘分析，可以发现一些低质量或虚假商品，保护消费者的权益。
以京东为例，京东利用数据分析技术，对平台上的所有商品进行大数据分析，实时监测商品的销售速度、评价等情况，对于销售速度异常、评价不良的商品，会在第一时间进行过滤，保证消费者购买到的都是高质量的商品。
三、提高供应链效率电商平台的供应链较为复杂，需涉及到商品的采购、仓储、配送等环节，各环节之间的协调和配合对于供应链效率的提高非常重要。
通过数据挖掘技术，可以对供应链进行优化和改进。
以亚马逊为例，亚马逊的“预测式发货”技术利用数据挖掘技术，将销售数据和库存数据进行分析，提前预测用户的购买需求，使得库存管理更加精准，预计准确度提高了50%以上。
亚马逊利用这个技术，不仅提高了库存利用率，还缩短了订单处理时间，提高了客户满意度。
四、营销决策支持电商平台上有着大量的用户数据和商品数据，如何将这些数据转化为具体的营销决策，是电商企业面临的一大难题。
商业智能和数据挖掘技术应用案例分析
商业智能和数据挖掘技术应用案例分析随着信息化时代的到来，数据大爆发，商业行为深入人心，商业竞争异常激烈。
因此，借助商业智能和数据挖掘技术，成为了企业提高效率，增强竞争力必不可少的一部分。
商业智能是一种商业信息管理和分析的方法，通过对企业数据的收集、分析和展示，帮助企业决策者及时准确地认识企业状况，发现潜在问题，解决实际问题。
其中，数据挖掘是商业智能的主要方法之一，它通过发掘数据中的隐藏规律，挖掘出大量重要信息和资讯，为企业管理决策提供支持。
下面，我们将通过几个案例，来分析商业智能和数据挖掘技术在实际生产中的应用。
案例一：XX集团客户流失问题解决XX集团是一家规模庞大的企业，拥有几百万的客户，但是他们在维持客户数量方面一直感到十分困难。
于是，XX集团找到了数据挖掘技术的专家，企图通过商业智能的方式，洞悉客户的流失原因并给出相对应的解决方案。
首先，经过对头一部分的客户数据分析，研究人员发现XX集团客户流失的主要原因是产品风险性高，存在一定的风险，但这部分信息并没有被充分告知。
然后，研究人员运用数据挖掘技术，对集团内部的数据进行整合和分析，找出新客户的开销和消费情况，分析客户的购买喜好，并在此基础上，重新制定了推销策略，提高客户满意度，减少客户的流失率。
通过数据挖掘技术的有效应用，XX集团的客户流失率得以大大减低，同时更好地了解市场和客户的需求，改进产品的质量和特性。
案例二：雷军及其小米公司的商业智能策略作为中国手机市场中的领袖，小米在短短几年内，从一家软件公司发展成为全球知名的移动智能制造商，这其中一个重要的因素就是要归功于雷军的商业智能策略。
雷军为其公司的R&D技术团队提供强有力的支持，使生产的产品不仅与市场需求保持同步，而且在技术方面也领先于其他制造商。
除此之外，雷军使用了商业智能技术来监控该公司的收支和其他财务领域，从而取得了对公司财务状况的了解，带领公司创造更多的计划和进行更多的决策。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
金融行业应用1.前言随着中国加入WTO，国内金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。
金融业正在快速发生变化。
合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。
节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。
即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。
在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。
其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。
用统计分析和数据挖掘解决商务问题。
金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。
客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。
为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。
他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。
数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。
SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易网站、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。
采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。
客户流失―挽留有价值的客户在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。
例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。
为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。
然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。
可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。
接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。
交叉销售在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。
由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。
研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。
企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。
从客户的交易数据和客户的自然属性中寻找、选择最有可能捆绑在一起销售的产品和服务，发现有价值的产品和服务组合，从而有效地向客户提供额外的服务，提高活期收入并提升客户的收益率。
欺诈监测通过侦测欺诈、减少欺诈来降低成本。
为了与欺诈活动作斗争，首先您需要预测欺诈在何时、何地发生。
数据挖掘技术侦测在欺诈中常见的模式，预测欺诈活动将在哪里发生。
对于银行业的公司来说，欺诈活动频繁发生的一个领域是自动取款机（ATM）。
数据挖掘帮助公司预测欺诈性的ATM交易。
银行可以来预测欺诈最有可能在哪个地理位置上发生。
接着该信息就被传送给ATM网络的成员机构，由这些机构通知客户，让客户确定交易是否正当，从而避免发生更多的欺诈行为。
有了这些信息，他们可以更快地冻结帐户或采取其它必要的手段。
开发新客户金融机构可以使用数据挖掘技术提高市场活动的有效性。
银行部门对给出反馈的活动对象进行分析，使之变成新的客户。
这些信息也可应用到其它客户，以提高新的市场活动的反馈率。
降低索赔保险公司都希望减少索赔的数量。
可以使用聚类分析，根据现有客户的特征档案来找出哪些客户更有可能提出索赔请求。
这些档案是通过对客户提取200至300个不同的变量而产生出来的。
接着，您就可以针对那些可能提出较少索赔请求的客户开展获取活动。
信用风险分析传统的风险管理已无法有效控制跨区域、跨部门、跨行业的多种风险，利用科学的数据分析系统提高欺诈的防范，降低信用风险尤为重要。
客户科学评估造成风险的因素，有效规避风险，建立完善的风险防范机制。
2.客户流失随着金融体制改革的不断深化和金融领域的对外开放，我国金融行业的竞争日趋激烈。
《2006年金融服务指数研究报告》显示，在我国金融业逐步对外资行业开放的今天，中国金融业的服务质量虽然有稳步提升，但总体仍需提高，中资银行面临着极大的优质客户流失的危险。
这将对银行经营和效益产生极大的影响。
除了提高服务质量，银行要加强营销活动，保留优质客户，首先面临的第一个问题就是，谁可能流失？应该针对哪些客户进行客户保留活动？针对所有的客户开展保留活动，成本太大。
合理的做法是应用数据挖掘技术，研究流失客户的特征，从而对流失进行预测、并对流失的后果进行评估，采取客户保留措施，防止因客户流失而引发的经营危机，提升公司的竞争力。
具体来说，客户流失是指客户终止与企业的服务合同或转向其它公司提供的服务。
客户流失分析是以客户的历史通话行为数据、客户的基础信息、客户拥有的产品信息为基础，通过适当的数据挖掘手段，综合考虑流失的特点和与之相关的多种因素，从中发现与流失密切相关的特征，在此基础上建立可以在一定时间范围内预测用户流失倾向的预测模型，为相关业务部门提供有流失倾向的用户名单和这些用户的行为特征，以便相关部门制定恰当的营销策略，采取针对性措施，开展客户挽留工作。
客户流失需要解决的问题1）哪些现有客户可能流失？客户流失的可能性预测。
主要对每一个客户流失倾向性的大小进行预测。
2）现有客户可能在何时流失？如果某一客户可能流失，他会在多长时间内流失。
3）客户为什么流失？哪些因素造成了客户的流失，客户流失的重要原因是什么。
主要对引起客户流失的诸因素进行预测和分析。
4）客户流失的影响？客户流失对客户自身会造成什么影响？客户流失对公司的影响如何？对可能流失客户进行价值评估，该客户的价值影响了运营商将要付出多大的成本去保留该客户。
5）客户保留措施？针对公司需要保留的客户，制定客户和执行保留措施。
客户流失的类型为了避免由客户流失造成的损失，必须找出那些有流失危险和最有价值的客户，并开展客户保留活动。
客户流失现象可以分为以下三种情况：1）公司内客户转移：客户转移至本公司的不同业务。
主要是增加新业务，或者费率调整引发的业务转移，例如从活期存款转移至零存整取，从外汇投资转移至沪深股市投资。
这种情况下，虽然就某个业务单独统计来看存在客户流失，并且会影响到公司的收入，但对公司整体而言客户没有流失。
2）客户被动流失：表现为金融服务商由于客户欺诈等行为而主动终止客户与客户的关系。
这是由于金融服务商在客户开发的过程中忽视了客户质量造成的。
3）客户主动流失：客户主动流失可分为两种情况。
一种是客户不再使用任何一家金融服务商的业务；另一种是客户选择了另一家服务商，如客户将存款从一家银行转移到另一家银行。
客户主动流失的原因主要是客户认为公司不能提供他所期待的价值，即公司为客户提供的服务价值低于另一家服务商。
这可能是客户对公司的业务和服务不满意，也可能是客户仅仅想尝试一下别家公司提供而本公司未提供的新业务。
这种客户流失形式是研究的主要内容。
如何进行客户流失分析？对于客户流失行为预测来说，需要针对客户流失的不同种类分别定义预测目标，即明确定义何为流失，进而区别处理。
预测目标的准确定义对于预测模型的建立是非常重要的，它是建立在对运营商的商业规则和业务流程的准确把握的基础之上。
在客户流失分析中有两个核心变量：财务原因/非财务原因，主动流失/被动流失。
对不同的流失客户按该原则加以区分，进而制定不同的流失标准。
例如，非财务原因主动流失的客户往往是高价值的客户，他们会正常支付服务费用并容易对市场活动有所响应，这种客户是企业真正需要保留的客户。
而对于非财务原因被动流失的客户，预测其行为的意义不大。
研究哪些客户即将流失，是一个分类问题。
将现有客户分为流失和不流失两类，选择适量的流失客户和未流失客户的属性数据组成训练数据集，包括：客户的历史通话行为数据、客户的基础信息、客户拥有的产品信息等。
Clementine提供人工神经网络、决策树、Logistic回归等模型用于建立客户流失的分类模型。
关于流失用户特征的分析，是一个属性约减和规则发现问题。
Clementine提供关联分析方法，可以发现怎样的规则导致客户流失。
也可以利用Clementine的决策树方法，发现与目标变量（是否流失），关系最为紧密的用户属性。
由于不同类型的客户可能具有不同的流失特征。
因此，在进行深入的客户流失分析时，需要先进行客户细分，再对细分之后的客户群分别进行挖掘。
在预测客户流失时一个很重要的问题是流失的时间问题，即一个客户即将要流失，那么它可能什么时候会流失。
生存分析可以解决这类问题。
生存分析不仅可以告诉分析人员在某种情况下，客户可能流失，而且还可以告诉分析人员，在这种情况下，客户在何时会流失。
生存分析以客户流失的时间为响应变量进行建模，以客户的人口统计学特征和行为特征为自变量，对每个客户计算出初始生存率，随着时间和客户行为的变化，客户的生存率也发生变化，当生存率达到一定的阈值后，客户就可能流失。
分析客户流失对客户自身的影响时，主要可以考虑客户的流失成本和客户流失的受益分析。
客户流失成本可以考虑流失带来的人际关系损失等因素，通过归纳客户的通话特征来表征。
减少客户流失的一个手段就是增加客户的流失成本。
客户流失的受益分析就是判断客户流失的动机，是价格因素还是为了追求更好的服务等。
这方面内容丰富，需作具体分析。
分析客户流失对公司的影响时，不仅要着眼于对收入的影响，而且要考虑其它方面的影响。
单个的客户流失对公司的影响可能是微不足道的，此时需要研究流失客户群对公司收入或业务的影响。
这时候可能需要对流失客户进行聚类分析和关联分析，归纳客户流失的原因，有针对性的制定防止客户流失的措施。
在预测出有较大流失可能性的客户后，分析该客户流失对公司的影响。
评估保留客户后的收益和保留客户的成本。
如果收益大于成本，客户是高价值客户，则采取措施对其进行保留。
至于低价值客户，不妨任其流失甚至劝其流失。
总之在利用数据挖掘研究客户流失问题时，需要明确并深入理解业务目标，在明确的业务目标的基础上准备数据、建模、模型评估，最后将模型部署到企业中。