电信企业流失预警管理体系建设

信息技术的日新月异,市场竞争的加剧,客户面对越来越多选择并变得越来越挑剔,固有的电信运营商不得不面对日趋严重的客户流失和话务流失问题。如何保持客户、话务存量,如何缓解流失,成为目前电信运营商市场经营一个重点工作。但是通过过去几年流失挽回营销工作实践发现,一旦客户已经出现流失结果,再对其执行挽留策略,成功的可能性很小;同时也发现,在客户出现流失征兆但尚未构成流失结果的时候,应用挽留策略,成功率大大增加。因此,改善以往对流失结果作判断再执行营销挽留的做法,研发流失预警模型、执行流失预警派单,建立基于各个营销环节并促使各环节形成闭环的流失预警管理体系,是将电信企业精确营销落到实处的关键。     

贝叶斯构造网络算法在电信CRM中的应用

客户流失是各大运营商面临的一个挑战，随着市场的逐渐饱和，减少客户流失成为企业战略发展的一个重要组成部分。数据挖掘技术的核心功能在于通过历史数据预测未来的发展趋势，数据挖掘技术的使用可以在客户流失前及时给营销人员预警，使营销人员可以及时的挽留客户，从而降低客户流失率。本文通过对客户流失的业务需求和数据挖掘技术的介绍，提出了一种客户流失预测分析的解决方案。     

基于数据挖掘的通信业客户挽留系统研究

简单的客户流失预测并不能减少客户的流失,要降低客户流失率,关键在于对流失客户的挽留。到目前为止,通信行业对客户流失预警的研究大多集中在提高客户流失预测的准确率上;而对如何针对不同离网用户制定合适的挽留策略这方面的研究还是比较的少。基于数据挖掘技术,建立了一个针对通信行业的客户挽留系统。该挽留系统由两个模型组成:客户流失预测模型和挽留策略制定模型。文章着重分析了离网客户的离网特征和离网原因,并依据客户离网率和客户价值,将离网客户分为4类,并参考客户分割矩阵,提出离网客户挽留建议。期望对通信行业的客户挽留问题有实用价值。     

高价值客户流失预警及挽留策略分析

一、前言移动互联网异质替代对传统电信业务的冲击进一步加大;虚拟运营商的影响快速加深,产品和资费设计简单灵活,后向收费与交叉补贴等模式加剧资费下行压力,拉低行业整体价值。存量保有、流量经营、集团客户市场成为推进电信运营企业发展的三大驱动力,围绕这三个方面的市场竞争日趋白热化。为争夺存量客户市场,提高高价值客户保有率,本文针对客户流失预警及挽留策略进行进一步梳理和分析。二、流失预警挽留工程的闭环管理流程     

衰退和离网阶段的客户生命周期管理在中国电信之应用研究

随着我国电信业发展开始饱和、竞争加剧、客户流失加大,各大运营商纷纷引进客户生命周期管理这一新兴理论.本文以该理论的应用为基础,着重探讨如何构建电信客户挽留体系对衰退和离网阶段的客户进行有效的管理,保持有价值的客户,延长其在网时间,从而提高客户生命周期总价值.     

生存分析在电信客户流失中的应用

近年来电信行业发展迅猛,电信市场趋于饱和,在目前的市场环境下,预测电信客户的流失及流失时间有利于挽留客户,减少客户损失。针对电信客户流失的预测,文中采用KM与Cox的电信客户生存分析模型预测电信客户流失的时间,将KM分析模型用于电信客户流失的组间比较;运用Cox风险比例模型对多因素进行分析,全面预测电信客户的生存时间。通过构建生存分析模型可实现对潜在流失客户及客户流失时间的预测,从而制定相应的有效方案挽留目标。     

关于X县分公司移动网客户流失的对策研究

通过分析移动网客户流失原因,提出了实施全过程客户维系与挽留措施,达到增加现有用户满意度、减少用户流失率、提高企业整体竞争力的目的。     

基于随机森林算法的广电客户流失预警模型

针对广电领域客户流失日益严重的问题，提出一种利用机器学习技术构建流失预警模型实现精准客户流失预警的方法。采用数据挖掘技术，结合该领域实际业务场景，基于随机森林算法和逻辑回归算法，构建广电领域客户画像标签体系，明确客户流失的定义，训练客户流失预测模型并在实践中对模型进行验证。结果显示，采取随机森林算法建立的流失预警模型在广电客户测试中表现良好，能在存量客群中有效地发现高风险且高价值的潜在流失客户群体，为实际工作指导一线人员提前制定高效、针对性的维系措施，提前挽留高风险客户，以达到降本增效的目的。     

南京移动客户流失分析

用户是移动通信运营商激烈竞争的焦点,而如何有效地控制客户流失,降低离网率、改变用户数负增长已成为各运营商亟待解决的难题。针对以上问题,根据数据挖掘原理,着重从业务理解、数据准备、建立模型、模型评估和应用等环节,对南京移动抽样用户的消费行为进行详细研究,建立客户流失概率的预测模型,挖掘流失客户的消费特征。所建立的离网预测模型覆盖率较高,具有较强的适用性,能较科学地发掘出离网客户,有助于公司针对性地开展客户挽留工作,从而降低离网率,降低挽留成本。     

电信业客户流失管理策略模型

基于企业竞争的Delta策略模型,提出一种用于电信业的客户流失管理策略模型(CMSM).通过使用某电信企业客户流失数据集,对CMSM进行了验证.其结果表明,该模型描述了客户流失的原冈且包含了与企业竞争策略相关的主要预测因子,从而使其实际应用更易控制.     

基于贝叶斯网络的移动业务客户流失预测研究

准确的客户流失预测能够使移动业务针对特定用户需求和消费水平进行差异化服务.本文提出了一种基于贝叶斯网络的客户流失预测模型,根据案例分析的结果识别客广1离网倾向原因,寻找具有高离网倾向的客户群,通过分类的特征分析,得出客户流失规则,并验证模型的有效性.     

基于移动通信客户行为分析的精确营销策略研究

随着全业务和3G运营的发展,粗放式的营销方式已明显滞后于电信市场的发展。将精细化营销、数据挖掘等营销管理理念和智能计算方法运用到电信产品营销中,提出了基于移动通信客户行为分析的精确营销策略模型。本模型依据客户行为分别建立客户价值模型、客户粘性模型、客户异动模型和客户需求鉴别模型,利用4个模型构建营销矩阵,实现客户群细分,针对不同客户实施不同保有和营销策略并对模型实施应用评估。精确营销策略能够为营销队伍提供常规化营销支持服务,提升企业市场竞争力。     

A churn prediction model for prepaid customers in telecom using fuzzy classifiers

The incredible growth of telecom data and fierce competition among telecommunication operators for customer retention demand continues improvements, both strategically and analytically, in the current customer relationship management (CRM) systems. One of the key objectives of a typical CRM system is to classify and predict a group of potential churners form a large set of customers to devise profitable and targeted retention campaigns for keeping a long-term relationship with valued customers. For achieving the aforementioned objective, several churn prediction models have been proposed in the past for the accurate identification of the customers who are prone to churn. However, these previously proposed models suffer from a number of limitations which place strong barriers towards the direct applicability of such models for accurate prediction. Firstly, the feature selection methods adopted in majority of the past work neglected the information rich variables present in call details record for model development. Secondly, selection of important features was done through statistical methods only. Although statistical methods have been applied successfully in diverse domains, however, these methods alone without the augmentation of domain knowledge have the tendency to yield erroneous results. Thirdly, the previous models have been validated mainly with benchmark datasets which do not provide a true representation of real world telecom data consisting of noise and large number of missing values. Fourthly, the evaluation measures used in the past neglected the True Positive (TP) rate, which actually highlights the ability of a model to correctly classify the percentage of churners as compared to non-churners. Finally, the classifiers used in the previous models completely neglected the use of fuzzy classification methods which perform reasonably well for data sets with noise. In this paper, a fuzzy based churn prediction model has been proposed and validated using a real data from a telecom company in South Asia. A number of predominant classifiers namely, Neural Network, Linear regression, C4.5, SVM, AdaBoost, Gradient Boosting and Random Forest have been compared with fuzzy classifiers to highlight the superiority of fuzzy classifiers in predicting the accurate set of churners.     

基于随机森林CART特征选择改进算法的电信客户流失预测模型

客户流失预测能够帮助运营商制定有针对性的挽留营销政策,对提高竞争力和营业收入有重要意义.本文针对随机森林算法在数据和类别不平衡情况下预测准确率下降的问题,在随机森林CART分类树算法的特征选择过程中引入客户生命周期价值指标,降低了不平衡情况下的基尼系数和模型的不纯度.对电信业客户基本信息、行为数据和交互数据进行数学挖掘...     

A model for the mobile market based on customers profile to analyze the churning process

In the current telecommunications market that is reaching high saturation levels, mobile network operators (MNOs) try to position themselves among customers through aggressive marketing campaigns and offers. In this environment where customers have multiple MNOs to choose from, different factors influence customers’ decisions. In addition to this, mobile number portability contributes to a phenomenon called churning where customers migrate from one MNO to another. Churning impacts not only the network design but also the pricing methods adopted by MNOs, and hence their revenue. It is because of this that MNOs try to reduce churn through retention campaigns. The key factor for the success of these campaigns is to detect potential churners before they leave the service. The state of the art has focused on proposing methods to identify churners based on data mining techniques, however these techniques doesn’t always offer clear explanations for churn reasons. Instead, we use a technique called agent-based modeling to model customers in the mobile telecommunication market and assess the effects of customers characteristics and behaviors on such market. We propose a model that includes some relevant demographic and psychographic characteristics and the utilizations of usage profiles to describe customers. We show with simple experiments how different factors lead to churn in different ways. We believe the proposed approach is useful because MNOs can use it for explanatory, exploratory and predictive purposes.     

数据挖掘在移动电子商务的应用及探索

目前,电子商务的发展面临着业务与盈利模式同质化、忠诚用户少、服务个性化程度低、用户发展渠道单一等困难,为最大程度地挖掘客户价值、满足用户的服务个性化需求,电信运营商应充分发挥自身特点,建立用户统一视图,通过数据挖掘技术,实施用户细分策略,全方位地量化用户综合价值,提高用户感知,增加用户黏性,促进电子商务特别是移动电子商务向服务差异化的趋势发展。     

基于数据挖掘技术的通信业客户挽留系统研究

基于数据挖掘技术，建立了一个针对通信行业的客户挽留系统。首先运用数据挖掘的C5．0分类技术建立了客户流失预测模型，接着运用K—means聚类技术分析离网客户的离网特征，聚类产生了4个离网客户群，分别分析每个客户群离网的主要原因，然后参照无线通信行业客户分割矩阵分别为每个聚类制定了客户挽留建议。     

数据挖掘在移动通信市场的应用

数据挖掘在企业市场营销中得到广泛应用。在移动通信领域,数据挖掘技术和方法被用于进行客户行为分析、建立交叉销售模型、客户忠诚度分析、反欺诈分析、流失预警等等。     

基于数据挖掘技术的电信业客户流失管理框架

本文首先阐述了客户资源的重要性,然后对客户流失这一当今运营商普遍遭遇的难题进行了分析.接着从理论上指出了过去客户保持手段的弊端,分析了防止客户流失的新思路和途径,并总结和归纳了电信业以客户流失管理为主题的数据挖掘项目的几个关键点.在此基础上,提出了基于数据挖掘的客户流失解决方案框架.     

电力企业客户细分模型研究

通过客户细分,可以帮助电网公司更为准确地掌握用电客户差异化服务的业务需求,协助提供符合实际需要的主动服务,最终取得提升客户用电体验满意度和降低电网公司服务成本的成效。从电网公司用电客户细分现状与应用需求出发,结合广东电网客户细分的各类应用场景,提出了基于客户价值区间的客户细分、K-Means聚类客户细分与基于决策树的客户细分三种细分模型,研究并创新性构建了细分模型从目标群体选择、细分模型层级管理到细分结果的深度分析总结三步客户细分机制,为电网公司个性化优质服务策略的制定奠定了基础。