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。     

移动通信客户流失分析

文章分析了移动通信客户流失的原因,提出了建立移动通信客户流失分析模型的方法,讨论了基于SASEnterpriseMiner数据平台的客户流失解决方案和分析方法。     

移动通信客户流失分析方法

本文描述了移动客户流失分析的重要性，流失的定义和客户细分方法，提出了影响客户流失的各种特征因素，阐述了客户流失分析的建模流程及与营销活动的关系。     

基于数据挖掘的服装业客户流失分析研究

服装业的发展推动了中国国民经济的发展,在企业间的竞争日趋激烈,实施客户关系管理(CRM)策略将成为企业竞争的核心,维护老客户,减少客户流失则是重中之重.通过数据挖掘对服装企业客户进行流失分析,得到客户流失特征,通过这些特征来对现存客户进行流失预测,以帮助企业管理者对流失客户进行营销策略,减少客户流失或者将要流失的客户.     

数据挖掘在客户流失管理中的应用

客户流失是通信行业的难题。阐述了数据挖掘技术的数据分析、信息处理和预测功能,并举例介绍了数据挖掘在客户流失管理中的应用。     

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息,以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧,运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。最近几年,数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。     

基于数据挖掘的电信客户流失预测分析

针对电信客户日益严重地流失问题,通过某电信运营商的历史资料,对电信PAS流失客户的自然属性和行为属性进行研究,利用决策树算法建立了客户流失预测模型。通过对模型进行评估分析,得到预测效果较好的模型,最后加入成本因素,进一步优化了模型。     

美国公司如何避免客户流失

对于如电信运营商、小额业务银行及保险公司等许多行业来说,客户流失已成为它们十分关注的问题.随着竞争的加剧,客户的选择机会越来越多,一些公司需要经常到竞争对手那里挖掘高价值的客户.因此,维系现有客户是一大难事,因为客户很容易从一家公司转向另一家.     

基于决策树的客户流失分析

决策树是数据挖掘中分类的一种基本方法,本文结合实际数据分布的特征,通过量抽样,进行决策树C4.5建模,进一步分析流失客户的相关特征以及决策树模型的时效性,得出一些有效的规则,为移动通信客户流失分析提供了一类新方法。     

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.     

基于贝叶斯网络的客户流失分析

随着电信市场竞争加剧,客户流失现象成为电信运营商关注的问题.文中基于数据挖掘手段,采用贝叶斯网络分类器,进行电信客户流失分析.在贝叶斯网络构造过程中,结合采用K2和MC-MC算法构建网络.根据贝叶斯网络的拓扑结构,筛选出客户流失相关的显著指标;由条件概率表确定客户的流失规则,进而确定高流失的客户群.考虑分类的误判损失函数,给出不同分类临界值下,贝叶斯网络模型的分类效果.与其它分类算法相比,比如决策树和人工神经网络,在客户流失率很低的情况下,该算法不需要进行＂过量抽样＂.     

利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析

分析我国电信运营企业发展目前所面临的一系列挑战,提出了一套解决电信行业客户流失分析的数据挖掘技术应用解决方案,同时提出这一技术解决方案实施的步骤及建模方法。     

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.     

基于数据挖掘的移动通信客户流失预测模型研究与应用

客户流失是移动通信运营商面临的重大难题,基于当前客户的基本信息及交易行为记录,通过数据挖掘进行建模及客户流失预测分析,不仅可以挽留潜在流失客户,也可以使运营商有针对性地优化产品和服务,提升客户管理策略。文章将统计学理论和数据挖掘技术通入金融管理理论,对移动通信运营行业的客户流失情况进行分析,构建高效的流失预测模型,优化客户服务管理体系,为解决用户流失问题和构建个性化用户运营机制提供了新的研究思路和分析方法。     

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。     

基于多重线性回归的客户价值流失模型研究

根据市场运营及客户价值保有的要求,采用多重线性回归方法构建客户价值流失模型,对不同价值流失预警等级的客户,采取不同的营销策略进行维系。研究通过收集客户样本、数据清洗和样本抽样构造建模数据,并采用逐步回归将变量逐个引入模型,并从40个变量中选择25个变量用于建立客户价值流失模型。最后利用显著性检验验证模型具有较好的准确性。     

用数据挖掘法分析电信客户流失

客户流失分析概述 随着中国电信企业的进一步拆分,市场竞争日趋激烈,客户选择电信产品及电信企业的余地越来越大,电信企业之间对客户的争夺也越来越激烈。国外调查机构的分析表明:每年有高达 1/3 左右的客户流失到竞争对手那里,而争取、吸引一个新客户的费用是保住现有客户费用的 5~15倍。客户流失已经成为电信企业最关注的问题之一。 客户流失的原因总体可以划分为两类:一类是非自愿流失,指电信企业由于某种原因主动取消客户服务;另一类是自愿流失,现有的客户流失大多属于该类型,往往是受到一个或者多个因素的影响,而最终导致客户的流失。…     

浅议客户关系管理的客户流失分析

近年来,“数据挖掘”引起了信息产业,祭的极大关注．大量的数据通过数据挖掘转执后,成为管理音进行经营决策制订时的重安支撑泰期我们将继续刊发其第五部分,为大家介绍时间序列预测技术,如果您想加入讨论,