客户分层和流失预警模型
基于商务智能的客户流失预测模型与算法研究
基于商务智能的客户流失预测模型与算法研究一、概述随着市场竞争的日益激烈，客户流失已成为企业面临的一大挑战。
为了有效应对这一挑战，越来越多的企业开始关注并投入资源于客户流失预测的研究。
商务智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种集数据分析、数据挖掘、决策支持于一体的技术手段，为客户流失预测提供了强大的支持。
本文旨在基于商务智能技术，深入探讨客户流失预测模型与算法的研究。
客户流失预测是通过对现有客户的各种数据进行深入挖掘和分析，找出可能导致客户流失的关键因素，并据此建立预测模型，以实现对未来客户流失趋势的预测。
这种预测有助于企业提前发现潜在流失客户，从而采取针对性的措施进行挽留，降低客户流失率，提高客户满意度和忠诚度。
商务智能技术在客户流失预测中的应用主要体现在数据整合、数据挖掘和模型构建等方面。
通过整合来自不同渠道的客户数据，商务智能可以实现对客户行为的全面分析；借助数据挖掘技术，商务智能可以从海量数据中提取出有价值的信息，为预测模型的构建提供有力支持；基于这些数据和信息，商务智能可以构建出高效、准确的客户流失预测模型，为企业决策提供科学依据。
客户流失预测模型的构建并非易事。
不同的模型与算法在预测性能、计算复杂度、适应性等方面存在差异，需要根据实际情况进行选择和优化。
本文将围绕基于商务智能的客户流失预测模型与算法展开研究，以期为企业提供更有效的客户流失预测解决方案。
1. 客户流失对企业的影响及重要性在数字化时代，客户流失已成为企业面临的一大挑战。
客户流失不仅意味着企业丧失了稳定的收入来源，更可能导致市场份额的减少、品牌形象的受损，以及竞争地位的削弱。
准确预测并有效应对客户流失，对于企业的长远发展具有至关重要的意义。
客户流失直接影响企业的收入。
客户是企业盈利的基石，客户的流失意味着企业失去了稳定的收益来源。
尤其是在竞争激烈的行业中，客户的流失可能会给企业带来重大的经济损失。
基于决策树的客户流失预测与分析研究
基于决策树的客户流失预测与分析研究随着市场竞争日益加剧，客户流失成为了众多企业的常见问题。
企业不仅需要努力吸引新客户，还需要通过对现有客户的关怀和维护，提高客户的忠诚度，并减少客户的流失。
因此，客户流失预测和分析成为了一项重要的研究课题。
基于决策树的客户流失预测是现今较为流行的预测算法之一。
该算法基于数据挖掘技术，根据历史数据的特征与客户是否流失的关系，建立决策树模型，以预测客户流失的可能性、影响因素及其作用程度。
一、常用的客户流失预测模型在客户流失预测中，常用的模型包括logistic回归模型、决策树模型、神经网络模型等。
其中，决策树模型是一种基于树形结构的分类方法，能够直观地展示各种可能性的决策过程，是一种易于理解和实现的分类方法。
与其他模型相比，决策树模型具有以下优势：1、易于理解和解释；2、能够同时考虑多个因素的作用；3、不需要对数据进行预处理。
二、基于决策树的客户流失预测基于决策树的客户流失预测主要包括以下步骤：1、数据预处理：对数据进行清洗和转换，消除缺失值和异常值，并将数据转化为数值型或离散型数据。
2、特征选择：从历史数据中选择对客户流失影响较大的特征变量，过多的特征变量会导致决策树模型的过拟合，而过少的特征变量会导致决策树模型的欠拟合。
3、建立决策树模型：通过计算信息增益或基尼指数等指标，确定根节点和分支节点，构建决策树模型。
4、模型评估：通过预测客户流失的准确率、召回率、F1值等指标，对模型进行评估和优化。
三、客户流失预测的因素分析客户流失预测的因素分析是客户流失预测的关键环节，确定影响客户流失的因素对于提高客户流失预测的准确性和可信度有着重要作用。
影响客户流失的因素主要包括：1、消费行为：消费金额、消费频次、消费时长等指标。
2、客户个人信息：性别、年龄、教育程度、收入水平等指标。
3、服务质量：客户满意度、售后服务等指标。
4、市场环境：市场竞争情况、行业状况等指标。
五、客户流失预测的应用实例基于决策树的客户流失预测已经得到广泛的应用，可以用于银行、电信、保险、电商等多个领域的客户流失预测。
【数据分析报告】携程客户分析与流失预测
引言概述：本文是基于携程客户数据进行的数据分析报告，旨在提供客户分析和流失预测的相关信息。
通过对携程客户数据的深入分析，我们可以了解客户的行为模式、消费习惯以及潜在的流失风险。
本报告将分为五个大点来详细阐述携程客户分析和流失预测的内容。
正文内容：一、客户分析1.客户基本信息分析分析客户的年龄、性别等基本信息，了解客户的整体特征。
计算客户的平均年龄、性别比例等指标，并与全国客户平均值进行比较。
2.客户行为模式分析分析客户的浏览、搜索、预订行为模式，了解客户的旅行偏好。
探究客户的出行频率、出行目的地等，为后续的个性化推荐提供支持。
3.客户消费习惯分析分析客户的消费金额、购买产品类型等，了解客户的消费行为特点。
探究客户的消费时间、消费渠道等，为市场推广和定价策略提供建议。
4.客户满意度分析通过客户评价和投诉数据，分析客户对携程服务的满意度。
研究满意度与客户忠诚度、消费金额之间的关系，为提高客户满意度提供指导。
5.客户价值评估基于客户的消费金额、消费频次等指标，对客户进行分层评估。
计算不同客户群体的平均价值，并提出提高高价值客户比例的建议。
二、流失预测1.流失客户定义和标识通过客户活跃度、消费频次等指标，定义流失客户的准确标准。
根据客户特征和行为模式，标识出可能流失的客户群体。
2.流失原因分析通过客户调研和数据分析，探究客户流失的主要原因。
分析客户流失前的行为模式变化，寻找影响客户流失的关键因素。
3.流失预警模型构建基于历史客户流失数据，构建流失预测模型。
使用机器学习算法对客户流失进行预测，并评估模型的准确度。
4.流失预防策略制定根据流失原因和预测结果，制定相应的客户挽留策略。
针对不同客户群体，设计个性化的促销活动和服务提升措施。
5.流失预测效果评估对实施的流失预防策略进行跟踪和评估。
分析客户流失率和留存率的变化，评估流失预测模型的实际效果。
总结：本报告通过对携程客户数据的深入分析，为了解客户行为特征、消费习惯、满意度以及流失预测提供了相关信息。
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。
清晰的客户分层方法
清晰的客户分层方法
客户分层的目的是为了更好地了解客户，提供差异化的服务，并重点维护高价值客户。
以下是一些清晰的客户分层方法：
1. 客户价值区隔分层：包括客户生命周期和RFM方法。
其中，客户生命周期是指客户的首次接触、潜在客户、新客户、忠诚客户和流失客户等阶段。
而RFM方法则是指根据客户的购买频率、购买金额和最后一次购买时间来
进行分层。
2. AARRR模型：适用于产品比较初级的阶段，是一种简单粗略的分层方法。
该模型包括获取用户、提高活跃度、提高留存率、获取收入和自传播五个方面，可以根据不同层次的用户在这些方面的表现来进行分层。
3. 客户身份区隔分层：适用于产品的客户有联系，并且会因为贡献度或稀缺性而产生明显的阶层区隔的产品。
可以根据客户的身份、职业、收入等特征进行分层。
4. 客户需求区隔分层：简答的说就是用户在产品的需求是否会因为用户特征的不同而不同。
可以根据客户的需求、偏好、行为习惯等特征进行分层。
在实际应用中，可以根据具体情况选择适合的分层方法，并结合数据分析和市场调查等手段来不断完善分层体系，以提高客户满意度和忠诚度。
银行信用卡客户流失预警模型建立
银行信用卡客户流失预警模型建立随着金融行业的逐渐发展和互联网金融的兴起，信用卡已成为人们生活和消费的重要工具之一。
然而，随着用户数量的增加和市场竞争的加剧，银行信用卡客户的流失问题也日益凸显。
银行需要建立一个有效的预警模型，可以及早发现客户流失的迹象，并采取有效的措施加以应对，以保持长期的客户关系。
一、问题的现状银行信用卡客户流失是一个全球性的问题。
据统计，全球信用卡客户流失率平均为20%左右。
而在中国，银行客户流失率高达30%-40%。
中国市场的客户流失主要集中在信用卡初发行后的头三个月内。
在这个时间段内，客户还没有完全适应信用卡使用方式，并且可能出现还款困难等问题，这给客户体验带来了诸多不便，容易导致信用卡流失。
二、预警模型的建立1. 数据挖掘银行可以借助数据挖掘技术，对客户的消费习惯、还款习惯、信用卡使用频率等数据进行分析，从而预测客户是否会流失。
首先，银行需要建立一个完整的数据库，收集客户的基本信息、月度账单、挂失记录等数据。
其次，通过数据挖掘算法，对数据进行分析，寻找与客户流失相关的因素。
2. 建立信用评分模型在银行内部，针对每个客户建立一个独立的信用评分模型是必要的。
该模型可以根据客户的历史信用记录、还款情况、透支额度等数据进行评分，从而判断客户的信用水平。
当客户的信用水平下降时，银行应当采取及时措施，以避免客户流失。
3. 制定有效的优惠政策银行可以根据客户的历史消费金额、还款记录等数据，制定一些适合客户的优惠政策，如提供积分兑换、消费返现等。
这些政策可以有效地促进客户的消费行为，从而增加客户的忠诚度。
同时，银行还需要根据客户个性化需求，提供更具吸引力的金融产品，以便吸引更多客户。
4. 加强客户服务银行的客户服务水平直接关系到客户的流失率。
因此，银行需要加强对客户的服务，提高服务质量。
可以通过提供客户热线、在线客服等方式，及时解决客户问题，增加客户满意度，以达到减少客户流失的目的。
三、总结银行信用卡客户流失问题虽然日益突显，但银行可以通过建立一个完善的预警模型来应对。
5个步骤教你做好流失预警和有效召回用户
5个步骤教你做好流失预警和有效召回用户 />一、重视起你的流失用户用户运营的主要工作包括：用户获取、用户激活、用户留存、用户付费、用户推荐，也就是AARRR模型的主要内容，想尽一切发自提升用户的贡献，活跃度和忠诚度。
但AARRR模型更重视从用户拉新，提升用户价值，更适合在产品野蛮增长期较为粗暴的阶段；但当产品到了成熟期甚至衰退期，当用户不再使用产品时任何的价值提升工作都无济于事，高昂的获客成本随着用户流失也难以收回，尤其是互联网流量已然变成存量运营和私域流量的时代。
因此，用户流失预防运营在用户运营工作中有着极其重要的作用，这次简单和大家分享用户流失的运营思路和方法，和流失用户不能轻易说再见！二、何时关注用户流失所有产品都需要关注用户流失，但优先级不同。
用户增长还得看产品所处的生命周期，产品生命周期理论将产品划分为引入期、成长期、成熟期以及衰退期四个阶段，不同的阶段有不同的用户运营重点，在产品的早期主要关注用户获取留存，对用户流失的关注和投入则主要是在成熟期。
我们是一个金融理财平台，目前只是存量用户的运营（处在成熟-衰退期），所以会更关注流失情况，流失用户的召回显得更为关键。
大厂用户基础大，产品用户有存量，靠自己的品牌再加老用户的传播能够做到稳定增长和长期留存，基本处在长期的增长期。
成熟期的产品用户数量较大，产品较为成熟体验稳定，对用户运营工作有更好的支持，这个阶段投入对用户流失预警，更容易实现正向的投入产出；当然，在运营资源充足的情况下，还是推荐较早进行用户流失的预防运营。
三、流失预警设置在用户长期沉默以至完全流失后，再进行干预的投入产出会很低，正确的应对方式是——建立完善的流失预警机制，及时识别流失风险用户，进行干预引导，最大化留存用户。
一般预防流失机制可分如下五步骤进行搭建：•定义流失用户：什么样的用户才是流失用户？•分析流失征兆：流失用户的特征及流失前的行为。
•建立预警机制：监控数据，识别出潜在流失用户。
简述客户金字塔模型
客户金字塔：打造稳健的客户关系客户金字塔是一个常见的市场营销模型，它将客户按照购买频率、购买金额和忠诚度分成不同层次，帮助企业了解客户需求、制定营销
策略和提高客户价值。
金字塔模型自下而上包括以下五个层次：
1.潜在顾客（prospects）：未接触过企业产品或服务，但有潜在
需求，可以通过广告、市场调研等方式吸引。
2.初级顾客（entry level customers）：第一次购买企业产品或
服务，并且购买量较小，有进一步发展的潜力。
3.中级顾客（intermediate customers）：重复购买企业产品或
服务，并且购买频率和金额较高，可成为企业稳定的收入来源。
4.高级顾客（advanced customers）：购买频率和金额更高，愿
意付出额外的价值获得更好的服务和体验，可成为企业的忠诚粉丝和
品牌代言人。
5.忠诚顾客（loyal customers）：对企业品牌与产品有强烈的认
同感和信任度，不断维持和加强与企业的联系，成为企业品牌的支持
者和推广者。
企业应该针对不同层次的客户制定对应的营销策略和服务，从而
提高客户满意度和忠诚度。
对于初级顾客，可通过优惠促销、礼品赠
送等方式激发其消费欲望，对于中级顾客，可提供更优质的产品和服
务，并加强客户关系的维护；对于高级和忠诚顾客，可提供定制化的服务和差异化的体验，增加客户黏性和品牌忠诚度。
客户金字塔模型也提醒企业需要不断拓展客户资源和提高客户价值，鼓励初级顾客成长为高级顾客和忠诚顾客，同时主动挖掘潜在顾客的需求和潜力。
综合利用客户金字塔模型，企业可以打造稳健的客户关系，提升营销效果和企业价值。
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13% 13%
75%
高中低
忠诚度中等客户偏好分类 (47496)
1% 34%
65%
保养型 机修型 保养/机修兼具型
忠诚度中等客户 多为保养偏好 占65%
忠诚度模型建模使用的指标：
一般维修自费维修次数、一般维修自费保养次数、一般维修索赔次数、实际到店时间与保养计划吻合度、来访类别为“咨询
需求”的比例。
定义流失目标
定义客户范围
构建初始变量
模型分析
模型结果
老定义
1年未到店的客户为流失客户。具有局限性，流失了才发现客户，无法提前挽回客 户。
新定义
在老定义的基础上做了扩展，将具有流失倾向的客户定义为流失（当前时间点倒 推12个月的到店次数，比倒推24个月降幅达到70%的客户），通过前阶段的流失 客户特征，预测未来客户流失的概率。新定义能过尽早捕获客户意图。
高价值客户不同偏好分布 (97971)
不同综合价值分类客户分布
11% 39%
50%
高价值 中等价值 低价值
9% 11%
21%
59%
大事故维修型 机修型 机修/事故兼具型 小事故维修型
高价值客户 多为大事故维修型
占比59%
中等价值客户偏好分类 (424087)
5% 12% 13%
44%
26%
机修/事故兼具型 事故维修型 全面型 返厂频繁型 其他
• 流失倾向中23.5% • 流失倾向低
中低27.5 %、低22.6%
0.49
0.63
高：63%以上；中：49%-63%；低：49%以下。
流失预测模型建模使用的指标：
最近24个月月均总到店次数、最近24个月月均自费维修到店次数、最近4个月总到店次数、最近4个月自费维修到店次数、
最近6个月总到店次数最近12个月总到店次数、最近6个月是否到店、最近4个月是否到店、最近4个月消费在500-1000元的
忠诚度分类模型 根据客户在一定时期保养到店次数与保养计划的吻合度，评
定客户的忠诚度。
模型客户数：378933 占总客户数比例：39.65%
忠诚度高客户偏好分类 (49096)
客户T-1期忠诚度分布
20% 60% 20%
保保养养型型 机机修修/事型故型 无其偏他好
忠诚度高客户 多为无特殊偏好型 占60%
说明：以上是03.1.1-14.9.30年的全部客户的结果。
模型结果—活跃度模型
活跃度分类模型
模型客户数：886197 占总客户数比例：92.72%
根据一定时期内客户的总到店次数及次数结构比例，将客户 分为不同的活跃等级、并对客户偏好进行评定。
活跃度高客户偏好分类 (46571)
不同综合活跃度客户分布
性，最终依据购车时长，针对性细化构建2个挖掘模型。
模型结果—流失预测模型
流失预测模型
模型客户数：182321 占总客户数比例：19.07%
根据历史客户的流失特征，对客户未来的流失概率进行预 测。
低
中
高ห้องสมุดไป่ตู้
50%
26% 24%
高流失倾向高 中流失倾向中 低流失倾向低
• 流失倾向高 极高8..8 %、高17.6%。
客户
活跃
通 所过 处对 生客 命活户周跃职期业结度、合分行客业户类以交模及易 型
根据一信定息时来期预测内客客户户的收的入总能到力店次数 及次数结构比例，将客户分为不同 的活跃等级、并对客户偏好进行评 定。
模型结果—价值模型
价值分类模型
模型客户数：856005 占总客户数比例：89.56%
根据客户总消费金额，结合消费类型，将客户分为不同 的价值等级、并对客户的售后偏好进行评定。
建模数据范围(新定义)
当前时间点
倒推（13-24） 倒推（1-12） 未来12个月
流失预测模型共建立5个模型
预测数据范围(新定义)
1）老定义预测模型：从车型、性别、购车时长、南北方、城市类别（一二、三四线城市）5个因素中，分析预测结果的差异
性，最终依据购车时长，针对性细化构建3个挖掘模型。
2）新定义预测模型：从车型、性别、购车时长、南北方、城市类别（一二、三四线城市）5个因素中，分析预测结果的差异
5% 27%
68%
20% 31% 22%
27%
全面型 保养型 机修/事故兼具型 机修型
活跃度高客户 多为全面型和保养型 两者合计占58%
活跃度中等客户偏好分类 (238628)
高活跃 中等活跃 低活跃
2% 18%
48% 32%
机修型
保养/事故兼具型 保养型
其他 含索赔、事故、
全面型
活跃度中等客户 多为机修偏好 占比近一半，达48%
总到店次数、最近12个月消费在500元以下的总到店次数等。
说明：以上是03.1.1-12.9.30年的全部客户的结果。
模型结果—流失预测结果综合分析
高流失倾向客户的综合价值及综合活跃度分布。
高流失倾向客户数：48085 占流失模型分析客户数比例：26%
高流失倾向客户不同综合价值分类分布
高流失倾向客户不同综合活跃度分类分布
活跃度模型建模使用的指标： 事故维修自费维修次数、一般维修自费维修次数、一般维修免费维修次数、一般维修索赔次数、保养到店次数。
说明：以上是03.1.1-14.9.30年的全部客户的结果。
22..商商业业目目标标－－－－售售后后客客户户流流失失预预测测模模型型
捕获 即将流失客户群
及时跟踪处理
流失模型—流失定义
16%
中等价值 高价值
11%
51%
高
中等
38%
低
84%
• 高流失倾向客户不同综合价值分类分布 高流失倾向客户中，中等价值客户84%，高价值 客户占比16%
• 高流失倾向客户不同活跃度分类分布 高流失倾向客户中，低活跃度客户为最多、占比 达到51%，其次为中等活跃客户、占比38%
说明：以上是03.1.1-14.9.30年的全部客户的结果。
中等价值客户 多为机修/事故兼具型 和事故维修性
合计占比70%
价值聚类模型建模使用的指标：
事故维修自费维修次数、一般维修自费维修次数、一般维修自费保养次数、到店消费总金额、自费维修金额、自费保养金额、
事故维修金额。
说明：以上是2003.1.1-14.9.30年的全部客户的结果。
模型结果—忠诚度模型
1.商业目标－－售后客户分层模型
价值分类模型
根通客据过户客衡忠量诚户客度总户以消当 及前 影费价 响金值 力额、 价，潜 值在 ，结价 加合值 权消、 计费类型，将 客算户客分户对为于不公同司的的综价合值价等值贡级献、并对客户的售 后偏好进行评定。
价值
忠诚
忠诚度分类模型
根据2年以上客户在一定时 期保养到店次数与保养计划 的吻合度，评定客户的忠诚 度。