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。