机器学习在运营商用户流失预警中的运用

文章研究目的是在电信行业的用户流失预警模型中运用机器学习相关技术,提高预测准确度,节约成本。首先介绍机器学习分类算法基础理论,接着给出算法用于用户流失预警模型的架构及预测结果对比,给出用户流失预警模型关于用户流失得分、用户流失的关键指标和用户是否离网的标签。该模型可用于预测隔月用户是否流失,为客户挽留活动预留了足够的时间,并提供了大量有价值的信息来帮助市场营销人员制定可行的客户挽留方案,具有广泛的行业应用前景。     

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。     

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     

构建市场经营分析活动中的信息不对称利器

本文首先指出了电信经营分析系统是实现电信竞争中信息不对称的关键工具,分析了如何实现市场经营活动中的信息不对称,举例说明了如何有效使用经营分析系统,了解各类客户的流失倾向及消费偏好,开展客户的关怀挽留工作,对竞争对手的高价值客户进行抢挖,最终达到降低客户流失率,提高市场占有率的目标.     

客户流失预警模型及其在电信企业的应用

大量的客户流失让运营商蒙受巨大损失,从而使得存量客户的维系与保持逐渐成为国内主流电信运营商关注的焦点.本文结合客户细分的思想,提出了一种新的电信企业客户流失预警模型,湖南某大型电信企业基于该客户流失预警模型,在其一个地市分公司进行了客户维系与挽留一期工程的实施试点,试点结果表明,提出的客户流失预警模型具有良好的预警功能,能从企业海量的客户信息中有效地发现具有潜在离网倾向的有价值客户,从而为企业有针对性地开展客户维系与挽留工作提供科学的参考和依据.     

基于大数据技术的电信客户流失预测模型研究及应用

为减少用户流失,提高用户保有率,文章介绍一种基于智慧运营平台,将大数据技术和数据挖掘技术相结合,对电信客户流失进行预测的模型。该模型利用大数据技术处理用户离网前的海量数据信息,分析流失用户特征,建立用户流失预测,提前锁定流失风险较高的用户,有针对性地制定维挽策略,精准开展维系挽留活动,能够有效降低用户离网率。     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于家庭用户的流失预警模型构建

针对电信行业面临的较为严峻的用户离网流失问题进行研究,以家庭市场信息需求为基础,通过收集家庭用户的宽带上网数据、移动话务数据、整体消费数据等,建立家庭用户的流失预警模型,进行用户流失因素的分析与流失预测,实现维系挽留工作的前置,通过流失预警的前置,有效地降低了家庭用户的离网率11PP,挽回收入887万。     

基于神经网络算法的电信客户流失预测

电信客户流失预测能够有效地帮助运营商制定有用的挽留策略。文章收录了来自某开源数据平台的电信公司数据集,该数据集包含了22个字段,20个特征变量。文章通过SPSSModeler对数据集进行分析,通过比较贝叶斯网络、神经网络算法和C5.0算法的预测准确率、ROC值以及ROC曲线下面积,最终发现神经网络算法通过训练2次后的效果较好。     

广电客户流失分析

随着三网融合业务的深入开展,有线电视业务面临前所未有的竞争局面,一方面基础业务发展缓慢甚至是负增长,增值业务的盈利方式还在摸索中,另一方面在电信运营商的竞争压力下,客户流失趋势明显。同时随着网络上免费视频等新业务形态的出现,广电原有业务对年轻一代的吸引力逐渐减弱。以广电客户流失为例,给出广电现有业务形态下客户流失的指标定义、分类以及分析方法,为进一步发现并挽留潜在流失客户提供依据。     

数据挖掘在电信数据分析中的应用

随着电信市场竞争关系的日益加剧,电信企业所面临的客户流失问题不断凸显。如何对流失客户进行科学分析,指导相关决策的制定与实施,已成为电信企业相关经营管理者高度重视的课题之一。文章即基于对数据挖掘技术的分析,研究数据挖掘技术在电信客户流失预测分析中的具体方法,构建模型规则,并对模型分析效果进行检验,望引起业内重视。     

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CRM中客户挽留流程分析与实践

本文分析设计了电信业CRM(客户关系管理)系统中客户挽留流程,研究了如何使用人工神经网络技术实现流程的核心--客户流失预测模型,最后基于该流失预测模型,构建了电信业CRM客户挽留系统.     

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。…     

基于随机森林算法的客户流失模型

针对电信行业流失客户预测的实际需要,比较几种预测模型的优劣,详细介绍随机森林算法的基本原理与模型构建过程,结合电信行业客户的数据特征,通过数据处理与算法调整优化,探索构建基于随机森林算法的客户流失模型,验证模型的实际应用效果。     

数据挖掘在电信客户维系中的实施与应用

近些年,电信企业的客户流失随着客户规模的增长而增长,这一问题已经成为束缚电信企业成长的瓶颈,随着数据挖掘技术的出现,有效解决了学术研究与电信实践的耦合松散性,将运营商积累的大量有价值的客户行为信息,通过数据挖掘技术分析、整理、建模,从而预测客户流失倾向,并最终将研究结果深入到客户保留领域,使技术成果最终转化为电信企业提升客户价值的可操作性管理体系。