《金融数据挖掘案例分析》课程设计报告
学生姓名：学号：
题目：基于分类技术的电信客户流失预测的研究系别：信息管理与工程系
班级：信息管理与信息系统
指导教师：
2015年6月
目录
摘要： (1)
Abstract： (2)
1.引言 (3)
1.1研究背景和意义 (3)
1.2国内外应用和研究现状 (3)
1.3 研究方法 (4)
1.3.1 数据收集 (4)
1.3.2数据准备 (4)
1.3.3数据建模 (4)
1.3.4.模型评估 (4)
2.决策树算法基本概述 (5)
2.1 决策树算法的提出和发展 (5)
2.2 决策树算法的概念 (5)
2.3决策树的优缺点 (5)
3. 数据预处理 (6)
3.1数据预处理概述 (6)
3.2 数据的商业理解 (6)
3.3 数据预处理方法 (6)
3.3.1数据清理 (6)
3.3.2数据集成 (7)
3.3.3数据变换 (7)
3.3.4数据归约 (7)
4.构造决策树 (8)
4.1决策树分类的步骤 (8)
4.2建模 (8)
4.2.1输入数据 (8)
4.2.2输出类型 (9)
4.2.3手工计算验证 (9)
4.2.4 SQL Server Business Intelligence Development Studio工具验证 (12)
4.2.5实验结论分析 (16)
5总结与后需改进工作 (17)
5.1总结 (17)
5.2后续需要改进的工作 (17)
致谢 (19)
参考文献 (20)
基于分类技术的电信客户流失预测的研究
摘要：
在国内随着对数据挖掘技术的重视，数据挖掘技术的应用也越来越广，其中电信行业的客户流失分析就更是一大热点。通过对以往流失客户的数据进行分析，找出可能流失用户的特征，及时采取相应的措施，减少客户流失的发生。这对提高经营业绩和降低运营成本有着极为重要的价值。
本文从数据挖掘的效率和精度出发，运用分类技术方法中的决策树算法对电信客户的属性特征进行分析，得出流失客户的基本特征，以帮助企业管理者对该类客户的行为特征进行分析，采取针对性的措施挽留即将流失的客户或有流失意向的客户，达到亡羊补牢的效果。
关键字：数据挖掘；电信客户流失；分类技术；决策树算法
Abstract：
Along with data mining technology development, data mining impor- tance already by more and more many person attention， in which to the telecommunication profession customer outflow forecast is a present big hot spot.
This article utilizes the decision tree algorithm to carry on the analysis to the telecommunication customer attribute characteristic, obtains the outflow customer the basic characteristic, helps the enterprise superintendent to carry on the analysis to this kind of customer behavior characteristic, adopts the customer which the pointed measure detains soon drains or has the outflow intention customer, achieved is better late than never effect.
Keywords: Data mining ;telecommunication customer outflow ; classification technique；decision tree algorithm
1.引言
1.1研究背景和意义
随着中国电信行业体制的改革与重组，中国电信业的市场环境发生了根本性的变化，中国电信服务市场逐步形成了从最初个别运营商垄断市场到数家大运营商主导、多家小运营商参与、新运营商不断加入的电信市场竞争的新格局。在当前电信业普及率很高的形势下，在发展新客户的同时，怎样维持已有的客户群，已经成为电信企业越来越关注的焦点。
面对激烈的竞争市场，各大运营商正在寻找一种更有效的办法来建立与客户的关系，创造客户价值来保留和竞争优质客户。要想预测将要流失的客户，进而成功对其进行挽留，首先要全面掌握客户的信息。这些业务数据已经达到几十甚至上百TB，数据挖掘技术则正是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。客户流失预测，就是使用数据挖掘的方法，整合客户历史大量的数据，分析客户基本状态属性和历史属性，提取出已经流失客户在流失前具有的特点，从而建立流失模型，预测出会在不久会流失的客户，从而降低客户的流失率。
1.2国内外应用和研究现状
在国外，如美国国防财务部从每年上百万笔的军火交易中寻找可能存在的欺诈现象，并进行深入分析和调查，从而大量的节约了成本。在国内，数据挖掘的研究起步较晚，事实上运用数据挖掘技术的企业不多，比较典型的是SAS公司的SAS Enterprise Miner，被用于上海宝钢的配矿系统热轧质量控制系统。国内一些电信企业也陆续开始使用。
数据挖掘技术在运用方面仍有一些不足：
(1)对挖掘对象的数据理解有所欠缺，变量属性选择的欠缺。
(2)理论无法很好的指导实践应用。大量的研究只能得出模型预测的准确率，而无法利用预测结果来正确的指导实践。
1.3 研究方法
1.3.1数据收集
这一任务主要是获得项目资源需求得数据，在本文中主要是结合电信业的业务经验，分析流失数据包括客户的自然属性、消费费用、套餐类型等。这些数据主要还是直接从某家电信公司获得。
1.3.2数据准备
数据准备包括对数据的选择、缺失值处理、噪声数据平滑、数据集成变换、衍生变量的生成、离散化、抽样等.它需要对行业领域知识有较深的理解，是数据挖掘项目中花费时间最长的过程。
1.3.3数据建模
经过数据预处理后得到一个高质量的数据集合，从训练集中选择”客户流失“字段预测模型中的目标字段。它由YES和NO两个值组成，YES代表用户流失，NO 代表用户非流失.通过决策树算法归纳分析它们的特征来预测用户是否离网，得到客户流失决策树，其中每一条路径代表一条分类规则，每条规则对应了一个叶子节点，给出该规则客户流失的数量和流失的可能性。
1.3.4.模型评估
模型评估是首先通过手工计算得出模型，然后通过SQL Server Business Intelligence Development Studio软件分析挖掘验证，以提高模型的正确率。
2.决策树算法基本概述
2.1 决策树算法的提出和发展
决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。1986年 Quinlan提出了著名的ID3算法。在ID3算法的基础上，1993年Quinlan又提出了C4.5算法。为了适应处理大规模数据集的需要，后来又提出了若干改进的算法，其中SLIQ 和SPRINT 是比较有代表性的两个算法。
2.2 决策树算法的概念
决策树是以实例为基础的归纳学习算法。它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则。
类似于流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。
2.3决策树的优缺点
优点：
（1）分类精度高：决策树方法具有较高的分类精确度。
（2）对噪声数据有很好的健壮性，决策树模型效率高
（3）分类模型是树状结构，简单直观，可将到达每个叶结点的路径转换为IF→THEN形式的规则，易于理解。
缺点：
（1）不易处理连续型数据
（1）决策树算法对于缺失数据难以处理
（2）决策树忽略了数据库属性之间的相关性
3.数据预处理
3.1数据预处理概述
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
3.2 数据的商业理解
电信行业中，客户流失是CRM（客户关系管理）中客户生命周期的最后一个阶段，一般可以分为两类：一类为自愿流失，指用户从本电信运营商转至它网运营商；另一类为非自愿流失，指电信企业出于客户欠费或不履行责任等原因而主动取消用户的服务。大多数的客户流失属于第一类。流失往往受到一种或多种因素的影响，例如客户心理偏好、住宅搬迁、竞争对手的优惠政策、电信企业的服务质量等。
本文主要关注自愿流失客户，特别是其中用户价值和信用度高的群体。
3.3 数据预处理方法
3.3.1数据清理
数据清洗（D ATA C LEANING）能够填补空缺数据，平滑噪声，发现孤立点，纠正不一致的数据，进而改善数据质量，提高数据挖掘的精度和性能。如电信行业中的属性删除：将有大量不同取值且无概化操作符的属性或者可用其它属性来代替它的较高层概念的那些属性删除。比如客户信息表中的用户标识、身份证号码等，它们的取值太多且无法在该取值域内找到概化操作符，应将其删除，得到表3-1如下所示：
信息管理与工程系课程设计
表3-1部分客户信息表
学历职业缴费方式在网时长费用变化率客户流失
大学公务员托收1310%NO
高中工人营业厅缴费942%NO
研究生公务员充值卡263%YES
大学公务员营业厅缴费5 2.91%NO
初中工人营业厅缴费3 2.3%NO
高中无业人员充值卡2100%YES
初中无业人员营业厅缴费9 2.3%NO
3.3.2数据集成
数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。
3.3.3数据变换
通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
3.3.4数据归约
数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，虽然数据规模缩小了，但仍接近于原数据的完整性。常用的数据归约策略：数据立方体聚集、维归约、数据压缩、数值压缩、离散化、概念分层等。
4.构造决策树
4.1决策树分类的步骤
使用决策树进行分类分为两步：
第1步：利用训练集建立并精化一棵决策树，建立决策树模型。这个过程实际上是一个从数据中获取知识，进行机器学习的过程。
第2步：利用生成完毕的决策树对输入数据进行分类。对输入的记录，从根结点依次测试记录的属性值，直到到达某个叶结点，从而找到该记录所在的类。
4.2建模
4.2.1输入数据
由表3-1部分客户信息表的数据经过转化后得到表4-1如下所示：
表4-1 转化后的部分客户信息表
年龄学历职业缴费方
式
开户时间费用变化率客户流失
N3W3Z1T1H2F1NO N2W2Z2T2H2F2NO N1W3Z1T3H1F2YES N1W3Z1T2H1F1NO N1W1Z2T2H1F1NO N2W2Z3T3H1F3YES N3W1Z3T1H2F1NO 转化方法如下：
属性概化：用属性概化阈值控制技术沿属性概念分层上卷或下钻进行概化。文化程度分为3类：W1初中以下(含初中)，W2高中(含中专)，W3大学(专科、本科及以上)；职业类别：按工作性质来分共分3类：Z1一Z3；缴费方式：托收：T1,营业厅缴费：T2,充值卡：T3。
连续型属性概化为区间值：表中年龄、费用变化率和在网时间为连续型数据，由于建立决策树时，用离散型数据进行处理速度最快，因此对连续型数据进行离散化处理，根据专家经验和实际计算信息增益，在“在网时长”属性中，通过检测每个划分，得到在阈值为5年时信息增益最大，从而确定最好的划分是在5年处，则这个属性的范围就变为｛<=5,>5：H1,H2｝。而在“年龄”属性中，信息增益有两个锋值，分别在40和50处，因而该属性的范围变为{<=40,>40-<=50,>50}即变为{青年，中年，老年：N1,N2,N3}；费用变化率：指（（当月话费－近3个月的平均话费）/近3个月的平均话费）×％>0，F1:<＝30%，F2：30%-99%, F3:＝100%变为｛F1,F2,F3｝。
4.2.2输出类型
在本文中我们需要通过SQL Server Business Intelligence Development Studio工具进行数据挖掘，因此我们把输出类型选为“Microsoft决策树”。
4.2.3手工计算验证
（1）第1步计算决策属性的熵：决策属性“客户流失？”。该属性分两类：YES/NO
S1（YES）=200，S2（NO）=500，S=S1+S2=700;
出现概率：P1=200/700=0.286;P2=500/700=0.714
I（S1，S2）=I（200,500）=-P1Log
2P1-P2Log
2
P2
=-（0.286Log
20.286+0.714Log
2
0.714)=0.863
（2）第2步计算条件属性的熵
条件属性共有6个。分别是年龄、学历、职业、缴费方式、开户时间、费用变化率。分别计算不同属性的信息增益。
计算年龄的熵：青年，中年，老年：N1,N2,N3
青年：S1（YES）=100，S2（NO）=200，S=S1+S2=300;
P1=100/300=0.333;P2=200/300=0.667
I（S1，S2）=I（100,200）=-P1Log
2P1-P2Log
2
P2
=-（0.333Log
20.333+0.667Log
2
0.667)=0.918
同样的方法可得：中年： I（S1，S2）=1
老年： I（S1，S2）=0
则：
E（年龄）=0.429*0.918+0.286*1+0.286*0=0.680
G（年龄信息增益）=0.863-0.680=0.183
计算学历的熵：W1初中以下，W2高中，W3大学
E（学历）=0.286*0+0.286*1+0.429*0.918=0.680
G（学历信息增益）=0.863-0.680=0.183
计算职业的熵：Z1一Z3
E（职业）=0.429*0.918+0.286*1+0.286*0=0.680
G（学历信息增益）=0.863-0.680=0.183
计算缴费方式的熵：托收：T1,营业厅缴费：T2,充值卡：T3。E（缴费方式）=0.286*0+0.429*1+0.286*0=0
G（缴费方式信息增益）=0.863-0.429=0.434
计算开户时间的熵：<=5,>5：H1,H2
E（开户时间）=0.571*1+0.429*0=0.571
G（开户时间信息增益）=0.863-0.571=0.292
计算费用变化率的熵：F1:<＝30%，F2：30%-99%, F3:＝100%
E（费用变化率）=0.571*0+0.286*1+0.143*0=0.286
G（费用变化率信息增益）=0.863-0.0.286=0.577
（3）第三步比较上述6个条件属性的信息增益值，其中费用变化率信息增益值最大，因此作为决策树的根节点。
（4）第四步：如果选择年龄作为节点分为青年，中年，老年：N1,N2,N3
依次计算均值、信息增益值，并确定决策树的子根节点。
（5）第五步：重复上述步骤，直至遍历所有属性，得出最终决策树如下图所示：
（6）决策树分析：
在图中，NO表示客户不流失，YES表示客户流失。从图可以看出，客户费用变化率为100%的客户肯定已经流失；而费用变化率低于30%的客户；即每月资费相对稳定的客户一般不会流失，费用变化率在30%～99%的客户有可能流失，其中年龄在40～50岁之间的客户流失的可能性非常大，而年龄低于40岁的客户，用充值卡缴费的客户和在网时间较短的客户容易流失；年龄较大的客户，则工人容易流失。
4.2.4 SQL Server Business Intelligence Development Studio工具验证
（1）先创建一个数据库，将需要挖掘的数据导入到sqlserver2008数据库中; （2）打开SQL Server Business Intelligence Development Studio，新建一个AnalysisServices项目kehu;
（3）创建数据源，如图4-2所示：
图4-2 数据源向导图
（4）创建数据源视图，如图4-3所示：
（5）创建挖掘结构,选择“Microsoft 决策树”挖掘技术，如图4-4所示：
图4-4数据挖掘向导图
（6）指定定型数据，如图4-5所示：
图4-5 指定定型数据图
此处，“键”为字段编号，“可预测值”为字段客户流失。（7）查看挖掘模型，如下所示：
图4-6 挖掘的决策树模型图
图4-7 依赖关系网络图
图4-8 挖掘准确性图表图
（8）挖掘结果分析：
从图4-6可以看出，客户费用变化率为100%的客户肯定已经流失；而费用变化率低于30%的客户；即每月资费相对稳定的客户一般不会流失，费用变化率在30%～99%的客户有可能流失，而决定这些客户是否流失的原因则是客户的缴费方
式决定的，缴费方式为托收的则可能影响不大，而缴费方式为营业厅缴费和充值卡方式，则客户的流失率反而减小，这正适应当前消费者的消费模式。
4.2.5实验结论分析
通过手工计算和挖掘工具挖掘验证，二者的结果虽然不是完全一致，但大体上还是相符的，两者的结论都得到6个条件属性中，费用变化率的信息增益值最大，因此费用变化率属性作为决策树的根节点，由此可得出规则：客户费用变化率为100%的客户肯定已经流失；而费用变化率低于30%的客户一般不会流失；费用变化率在30%～99%的客户有可能流失，是否流失则由其他条件属性决定。
5总结与后需改进工作
5.1总结
本文首先介绍了数据挖掘于电信企业在国内外的发展状况和研究的目的意义，以及数据挖掘大体的流程：从商业理解数据→数据收集→数据准备→数据建模→模型评估。随后介绍了决策树算法的提出发展、基本概念、以及优缺点，紧接着介绍了数据预处理，包括预处理概述、数据的商业理解和预处理方法。最后则进行构造决策树，建模、得出结论。
在这个项目中，通过手工计算并结合SQL Server Business Intelligence Develo-
pment Studio数据挖掘软件对电信业客户的资料进行了分析，提出了一个对电信业客户流失预测的具体方案，通过应用分类方法中的决策树算法得到了该预测模型。详细的讲述了一个项目挖掘的流程：数据的预处理、挖掘的算法实现以及对挖掘结果的分析, 从中也讲述了数据挖掘在S QL Server Business Intelligence Develo-
pment Studio的应用。
5.2后续需要改进的工作
在本次项目的研究以及最后生成的模型来看，尚有很多需要学习和改进的地方，由于时间和本人的能力都有限，只在本次的项目中得到一个并不是很完善、完美的模型。因此在以后的学习中必须继续努力，特别在以下几点必须加强学习：
（1）在本次论文中用到的数据只有700条记录，因此模型具有很大的局限性，使得模型并不完善。
（2）在算法上由于时间有限，只用到了分类方法中的决策树算法，并没有用多种算法建模,在对得到的不同模型进行比较，选择合适的算法。
（3）算法理论和软件应用都掌握的不够深度，不能很好的理论结合实际应用。
个人资产客户流失分析 为什么要进行个人存款客户流失分析： （1）客户是银行最重要的资源，客户的流失也是银行最头疼的问题，许多客户在流失之前并不会向银行发出信号（比如进行投诉和建议）。 （2）通过对流失客户的分析，可以完整的看到客户流失之前的行为特征，从而推断具有流失可能的现有客户。 （3）最后，可以通过每个环节进行问题分析，得出客户流失原因，进行改进。综上而言：对个人客户存款流失进行分析，是为了找出大部分客户流失之前的共同行为，发现问题，并形成客户流失预警机制。 基本思路：首先应该看看我行这几年资产规模和其增量变化，得出增量的增减变化情况，对大概情况有一个具体了解。（当出现异常情况时，比 如量减人增，增量减人增，或者量增，人减等要进行具体分析，发 现问题。） 对资产有流失的客户先进行分类（分析对象集中在有价值的客户身 上,主要考虑一段时间的日均存款量）； 再对有价值客户是何种性质（主动流失和被动流失）的流失进行统计。 调取分析对象在不同性质流失之前在我行的业务活动（也是一段时 间内的进行的业务活动），流程，进行归类处理。 主要的问题：分析流失客户的时间跨度应该是多少？ 分析的客户应是日均存款多少以上的？ 分析框架：（1）对资产流失客户的层级分类，找出有价值的分析对象。（主要的考虑因素放在存款日均余额高的客户身上） （以上划分还可以根据实际情况再进行细分） （2）按照一定的框架分析进行具体流失种类的划分。（如下图所示） 流失动因：主动（主动销户，改变资产配置策略而带来的资产规模的下降）还是被动（客户因为某些不合法的行为被银行强制停止服务或关闭账户）；
流失程度：完全（关闭所有的银行交易账户）还是部分（资产规模迅速下降）； 流失去向：主要看客户流失资产的途径；（看看客户资金流出是哪个途径，以及每个途径的比例。） 初步思路图（有待进一步实现可视化）： 可能的去向有：（1）支付宝，微信等消费（客户行为特征） （2）直接转入其他银行（转出渠道） （3）取现 （4）其他流向（在我行资金的流动，对我行有益。） 按照上面的流程：（1）划分出客户流失的原因（主动流失和被动流失），分别划出比例之后，舍弃被动流失客户。 （2）再将主动流失客户划分为高价值和低价值客户，分别统计出比例，舍 弃低价值客户。 （3）将高价值流失客户划分为完全流失和部分流失，分别统计出比例。 对于完全流失客户，我们要找出它的去向，看看资金到底是从哪个途 径出去了。需要将客户流失之前的行为进行一个流程细分，看看哪个 环节之后客户在我行的资产明显下降，直至完全流失。 对于部分流失客户，存在的挽回机会： 统计每个流失程度的客户比例。（可以看出我行客户流失的严重性）
电信客户流失影响因素与预测分析 一、引言 目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。对电信运营商来说，客户即生命，如何保持现有客户是企业客户管理的重中之重。因此，电信运营商拥有的客户越多，作为主要成本的前期投资就会越大，企业的利润也就越大。客户资源对于电信运营商来说其意义不言而喻，电信运营商之间的竞争实际上就是对客户资源的竞争。可以说，未来的电信行业，得客户者得天下。 当今电信市场竞争激烈,运营商每月客户流失率在1%～3%,挽留将要流失客户,降低客 户流失率是近年来热门的研究领域。而数据挖掘技术是解决这一问题的有效途径,本文使用IBM Spss Clementine（IBN SPSS Modeler）进行数据挖掘与分析，深入了解电信客户流失的关键，以对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户。 二、问题分析 根据已有的结果——流失客户（在数据中直接有判别数据有没有流失的字段churn），寻找他们流失的原因，即流失客户的特征。通过数据处理，统合数据，根据以前拥有的客户流失数据建立基本属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性的数据模型，找出其潜在的关系，分析出客户流失的因素，计算出客户流失的可能性，预测客户是否流失的可能性。 对于客户的基本数据、客户行为数据及消费数据，进行数据挖掘，研究已流失客户数据，从中找出先前未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则，发掘潜在流失客户，让企业适时把握住市场及客户动态，掌握客户流失的规律。 三、算法简介 3.1分类分析 分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构建模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是数据挖掘的主要方法，分类模型能很好地拟合训练样本集中属性集与类别之间的关系，也可以预测一个新样本属于哪一类。分类技术已经在很多领域得到成功应用，如医疗诊断，客户流失预测，信用度分析，客户分群和诈骗侦测。常见的分类方法有贝叶斯分类（Bayesian），神经网络（neural networks），遗传算法（genetic algorithms）和决策树分类器（decision trees）。在这些
客户流失的八种原因 沟通不畅自然流失。有些客户的流失属于自然流失，公司管理上的不规范，长期与客户缺乏沟通，或者客户转行转业等。现在的商业领域很广泛，生产企业也处在供大于求的状态，所以企业如果不能够很好的去维护你的客户，那么流失客户的资源是非常正常的表现。 作为商人，经常会遇到这样的情况：某一天，你的某个客户忽然对你说，他决定终止和你企业的合作，转为经营某竞争对手企业品牌的产品；你企业的一个业务员辞职，接着他负责的几个客户都相继结束了和你公司的合作；你的已经合作三年的一个客户最近居然连续三个月没有进货了…… 在营销手段日益成熟的今天，我们的客户仍然是一个很不稳定的群体，因为他们的市场利益驱动杠杆还是偏向于人、情、理的。如何来提高客户的忠诚度是现代企业营销人一直在研讨的问题。客户的变动，往往意味着一个市场的变更和调整，一不小心甚至会对局部(区域)市场带来致命的打击。这个现象在医药企业的处方产品中尤其明显，一个 医院由一个代表做到一定的销售量，但是这个医药代表离开后，那么销量的下滑是很明显的。如果你是公司的管理者，请务必在关键时刻擦亮你的眼睛，以免你的客户在不经意间流失，给公司的市场运作带来不利影响。当然，这其中的因素和地区的主管、经理也有很大的直接关系。 客户的流失，通常主要出现在以下几种情况： 公司人员流动导致客户流失这是现今客户流失的重要原因之一，特别是公司的高级营销管理人员的离职变动，很容易带来相应客户群的流失。如今，营销人员是每个公司最大最不稳定的“流动大军”，如果控制不当，在他们流失的背后，往往是伴随着客户的大量流失。其原因是因为这些营销人他们手上有自己的渠道，也是竞争对手企业所看到最大的个人优势和资源。这样的现象在企业里比比皆是。 竞争对手夺走了客户任何一个行业，客户毕竟是有限的，特别是优秀的客户，更是弥足珍稀的，20%的优质客户能够给一个企业带来80%的销售业绩，这是个恒定的法则。所以，往往优秀的客户自然会成为各大厂家争夺的对象。也许你的主要竞争对手现在正在对你的大客户动之以情，晓之以理，诱之以利，以引诱他放弃你而另攀高枝。任何一个品牌或者产品肯定都有软肋，而商战中的竞争对手往往最容易抓到你的软肋，一有机会，就会乘虚而入，所以也警示企业一个问题，那就是加强员工团队的建设问题。 市场波动导致失去客户任何企业在发展中都会遭受震荡，企业的波动期往往是客户流失的高频段位，因为企业高层出现矛盾，拿伊利来讲，当年不是高层的政变，也没有今天的蒙牛了。在有一个问题就是企业资金出现暂时的紧张，比如出现意外的灾害等等，都会让市场出现波动，这时候，嗅觉灵敏的客户们也许就会出现倒戈。沈阳的飞龙也就是这样的情况下不能再飞起来的真正原因。其实，在当代市场中，以利为先的绝大多数商人多会是墙头草，那边有钱可赚就会倒向哪边。
Logit模型预测客户流失 - 软件测试，数据分析Logit模型预测客户流失 一、logit模型 二、logit模型应用 三、案例说明 1. 案例背景 2. SAS实现 3. Spss Clementine实现 (1)装载数据 (2)数据清理 (3)模型建立 (4)模型评价 (5)预测 4.CLEMENTINE与SAS结果比较 一、logit模型 在一般线性模型中，因变量为一个连续变量，如建立一个GDP与进出口的线性模型，GDP为一个连续变量。但在实际工作中，因变量常常为分类变量，比如性别，要么是男性、要么是女性，又如本文要解决的，对电信客户是否流失的预测。这时可以用事件的发生概率P为因变量，以影响因素作为自变量，进行线性回归分析，那么此时因变量P的取值就必须是0-1之间，一般的线性回归分析就不能满足了，logit回归可以解决这个问题。
Logit回归属于概率非线性回归，假设在自变量作用下，某事件发生的概率为P，则该事件不发生的概率为1-P，P/(1-P)为发生于不发生概率之比，记为“优势”(odds)，若对odds取自然对数，得 Logit(p)=ln(odds)=ln() 称为P的logit变换，则logit回归模型为 Logit(p)=ln()= 可以看出，当P在(0，1)之间变化时，对应的logit(p)在之间变化，这样自变量可在任意范围内取值。 自变量对因变量的作用大小常用“优势比”(odds ratio，简称OR)来描述。所谓优势比 是指两个优势之比。对于某些发生率很低的事件来说，优势比可以作为相对危险度(relative risk,RR)的近似估计，即 OR= 二、logit模型应用 Logit模型全称logistic模型，主要针对定性变量(分类、有序变量)进行建模。广泛应用在医学、通信、金融业，如客户分类、客户流失预测、寻找发病因素等。 三、案例说明 1. 案例背景
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。
车险客户流失分析预测 通过建立一个关于保险客户流失的预测模型，可以分析出主要有哪些因素导致他们想要退保并可以有针对性的挽留那些有退保倾向的客户，进而节约开支。客户流失预测考虑的主要因素如下： （1）客户购买频率：客户购买保单的频率越高，说明流失率低；反之流失率高； （2）客户付费历史：交纳保费方式，有没有过欠费历史，欠费多久才补缴保费等对客户流失都具有影响； （3）客户自然属性：教育程度，职业，家庭人口，收入等等； （4）客户工作的变化：包括工作性质的变化，工资的变化，职位的变化等等； （5）客户理赔处理情况：理赔的迅速、准确就会降低客户流失率，反之会提高客户流失率； （6）竞争对手促销策略：如果竞争对手采取新的促销策略，那么就会提高客户流失率。
利用数据挖掘中的分类方法建立客户流失分类预测模型对潜在流失客户进行分析预测。分类方法是一种有监督的学习方法，它通过在客户样本数据集上建立预测模型，得到区分客户是否具有流失倾向的预测模型，预测客户未来的流失倾向。 该类研究主要应用了以下分类方法：支持向量机、人工神经网络、Logistic回归、贝叶斯网络、决策树等。 决策树模型 决策树模型 保险客户流失预测考虑主要因素可以选择决策树的方法进行客户流失的预测，选择这种方法的原因是因为这种方法得出的模型可以很容易的被人们理解。尽管其他的一些数据挖掘技术，比如神经网络也可以产生很好的预测模型，但是这些模型很难理解。当用这些模型作预测分析的时候，很难对客户流失原因有深入的了解，更得不到任何对付客户流失的任何线索。如果附加其他算法，过程会比较复杂。 在客户流失趋势的预测上，利用信息论中的信息增益赖寻找数据库中具有最大信息量的字段，作为决策树的一个节点，再根据字段的不同取值建立树的分支；再每个分支子集中重复建立树的下算法是相同的，不过在运用的场景上不同而已。通过决策树预测，可以发现特征客户群的流失比例，从而对具有相似特征的客户预测其流失趋势。为了挽留那些客户，保险公司可以有针对性的采取措施，保护自己的客户，有效的防止客户流失。基本原理是这样的，数据挖掘工具会先根据保险公司客户的基本资料进行划分，产生若干细分群，每个细分群都会有一些特征，比如客户持有的保单类型、客户教育背景等等。根据历史记录，某个细分群中，会有三个客户数。一个是该群中的客户总数T，一个是现在还活动的客户数A，最后一个是已经离去的客户数L。那么该群的客户流失率就可以用I＝L/A来计算获得。 这样通过客户特征将他们分属于不同的决策树树叶中，就可以估算出他们的流失率，即流失趋势，同时，可以找出关于客户流失的主要特征。 C4.5算法的决策树构造和剪枝方法 此方法分为了两个部分：第一部分是决策树的建造过程，第二部分是决策树的剪枝过程。
流失客户原因分析公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]
流失客户原因分析 1、公司人员流动导致客户流失 这是现今客户流失的重要原因之一，特别是公司的高级营销管理人员的离职变动，很容易带来相应客户群的流失。因为职业特点，如今，营销人员是每个公司最大最不稳定的“流动大军”，如果控制不当，在他们流失的背后，往往是伴随着客户的大量流失。 2、竞争对手夺走客户。 任何一个行业，客户毕竟是有限的，特别是优秀的客户，更是弥足珍稀的，所以往往优秀的客户自然会成为各大厂家争夺的对象。小心，也许你的主要竞争对手现在正在对你的大客户动之以情，晓之以理、诱之以利，以引诱他放弃你而另栖高枝。任何一个品牌或者产品肯定都有软肋，而商战中的竞争对手往往最容易抓到你的软肋，一有机会，就会乘虚而入。 3、市场波动导致失去客户 企业的波动期往往是客户流失的高频段位，任何企业在发展中都会遭受震荡，比如高层出现矛盾，比如企业资金出现暂时的紧张、比如出现意外的灾害等等，都会让市场出现波动，这时候，嗅觉灵敏的客户们也许就会出现倒戈。其实，在商业场中，以利为先的绝大多数商人多会是墙头草，那边有钱可赚就会倒向哪边。 4、细节的疏忽使客户离去 客户与厂家是利益关系纽带牵在一起的，但情感也是一条很重要的纽带，一些细节部门的疏忽，往往也会导致客户的流失。 某企业老板比较吝啬，其一代理商上午汇款50万并亲自来进货，中午企业却没安排人接待，只叫他去食堂吃了一个盒饭。代理商觉得很委屈，回去后就调整经营策略做起了别的品牌。 5、诚信问题让客户失去 厂家的诚信出现问题，有些业务经理喜欢向客户随意承诺条件，结果又不能兑现，或者返利、奖励等不能及时兑现给客户，客户最担心和没有诚信的企业合作。 一旦有诚信问题出现，客户往往会选择离开。 6、店大欺客，客户不堪承受压力 店大欺客是营销中的普遍现象，一些着名厂家的苛刻的市场政策常常会使一些中小客户不堪重负而离去。 或者是心在曹营心在汉，抱着一定抵触情绪来推广产品。一遇到合适时机，就会甩手而去。 7、企业管理不平衡，令中小客户离去 营销人士都知道“80%的销量来自20%的客户”，很多企业都设立了大客户管理中心，对小客户则采取不闻不问的态度。广告促销政策也都向大客户倾斜，使得很多小客户产生心理不平衡而离去。其实不要小看小客户20%的销售量，比如一个年销售额10个亿的公司，照推算其小客户产生的销售额也有2个亿，且从小客户身上所赚取的纯利润率往往比大客户高，算下来绝对是一笔不菲的数目。
利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析 利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析随着世界经济的全球化、市场的国际化和我国加入 WTO 步伐的加速，国际化的市场环境要求国内的公众电信运营企业在经营管理上向国外先进的电信运营企业看齐，以迎接电信运营业的国际化竞争。同时随着国家改革的深化，国内电信业的市场环境已渐趋合理且竞争将日益加剧。国内、国际电信业的如此态势，对公众电信运营企业的服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意识，已提出了严峻的挑战。企业的经营模式和服务体系正以客户的价值取向和消费心理为导向，真正体现“创造需求”、“引导消费”的现代客户服务意识与理念。 在电信企业面向市场，面向国内外众多的竞争者，努力创造更高价值的同时，客户流失的不断增加，客户平均生命周期的不断缩短严重影响了电信企业的发展。那么，在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前，如何最大程度的降低客户的流失率呢？常用的方法之一就是利用数据挖掘技术。 数据挖掘技术是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。它的分析方法是利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则，在很多的行业已经具有成功的应用。在电信行业的应用领域主要有客户关系管理，客户欺诈分析，客户流失分析，客户消费模式分析，市场推广分析等。 那么，在客户流失分析系统中，如何应用数据挖掘技术呢？主要方式是根据以前拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失的最终状态的关系，并给出明确的数学公式。只要知道客户属性、服务属性和客户消费数据，我们就可以计算出客户流失的可能性。市场/销售部门可以根据得到的数学模型随时监控客户流失的可能性。如果客户流失的可能性过高，高于事先划定的一个限度，就可以通过多种促销手段提高客户的忠诚度，防止客户流失的发生，从而可以大大降低客户的流失率。基于严格数学计算的数据挖掘技术能够彻底 改变以往电信企业在成功获得客户以后无法监控客户的流失，无法实现客户关怀的状况，把基于科学决策的客户关系管理全面引入到电信企业的市场/销售工作中来。通常一个完整的数据挖掘过程由业务问题定义，数据选择，数据清洗和预处理，模型选择与预建立，模型建立与调整，模型的评估与检验，模型解释与应用等多个步骤组成。这里我们以个人客户流失为例说明各个步骤的功能。 1．业务问题的定义 业务问题的定义要求非常明确。任何不明确的定义都会严重影响模型的准确和应用时的效果。例如：在客户流失分析系统中，需要明确客户流失的定义。在客户流失分析中，主要有两个核心的变量： 1.财务原因/非财务原因； 2.主动流失/被动流失。客户的流失利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析类别根据这两个核心变量可以分为四种。其中自愿的、非财务原因的流失客户往往是高价值的、稳定的客户。他们会正常的支付自己的服务费用，并对市场活动有所响应。所以这种客户才是我们真正想保持的客户。而真正在分析客户流失的状况时，我们还必须区分公司客户与个人客户，不同服务的贡献率，或者是不同客户消费水平流失标准的不同。举例来说，对于用一种新服务替代原有服务的客户，是否作为流失客户？又或者，平均月消费额为 2000
姓名：章瑜学号：08431119 班级：08工管一班 浅析银行客户流失因素 摘要：随着市场竞争日趋激烈，客户的个性化要求越来越高，客户流失现象更加频繁。各银行在所能提供业务基本无差异的情况下，向客户提供个性化、高质量的服务便成为了防止客户流失的有利武器。 关键词：银行；服务；客户；质量。 经济全球化的步伐日益加速，科学技术、信息产业的高速发展等种种因素使得市场竞争越来越激烈。科学技术的高速展直接影响着企业的生产和经营，一种新技术的运用可能为企业创造出明星产品，也可能让企业的传统产品被迫退出市场；随着信息产业的高速发展，消费者更容易获得满足同一类需求的不同产品、服务的信息，这有利于消费者对不同企业的产品和服务对比，从而优化购买决策，这在一定程度上也使得企业之间的竞争更加激烈。不论企业的目的是想开发新顾客还是维持老顾客，企业都必须提供优于竞争者的产品和服务，只有这样企业才能提高顾客满意度，减少客户的流失。 商业银行处于激烈的市场竞争环境中，不但要面临着来自国内银行的竞争压力，还要面对外国银行的压力。这样的情况下，商业银行发展自身的潜力、吸引优质顾客、防止顾客流失就显得格外重要。客户是企业最重要的资产，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的个性化需求，提高客户的满意度和忠诚度，才能保证客户终生价值和企业利润增长的实现。 当前，银行业客户流失的其中一个重要原因就是客户服务存在缺陷。例如：VIP客户随便插队现象，国内有些银行允许VIP用户在没有设制VIP专柜的银行网点通过非VIP柜台插队优先办理业务，银行这种默许非VIP柜台插队的现象，其实就是银行在服务上的缺陷，随着一些银行在全国各地不遗余力地推进VIP 理财业务，但相应服务不能及时跟进，类似的事情可能会越来越多，这将会成为导致客户流失的潜在因素，特别是非VIP客户。银行容许VIP客户在非VIP窗口随意插队只是银行相关理财业务流程的内部运作与规定而已，这种规定不合情理，暴露出银行服务体系的缺陷。任何时候，银行都不能牺牲占绝对多数的普通储户的利益，普通储户是银行生存的根基。如果银行不尽快规范和完善服务，势
【银行案例分析】客户流失原因 一、事件简述 客户委托其同事于2016年11月末赴某支行进行对公临时帐户开立咨询办理，原考虑到其叔叔在我行任职，而该支行又毗邻该客户办公地点最近（我行网点政务1楼，客户工作地位于同一幢大楼11楼），但客户在向该网点人员进行开户询问时，该网点员工婉拒并表示建议其不要在我行开户，该员工的答复及态度给其造成极不好的体验，随后客户驱车前往距离车程5分钟远的其他银行进行开户办理，客户称在其他行受到很好的接待服务并快速开立了帐户且至今与其保持良 好业务往来。在我行上门询问客户当时接待的具体经办人员信息及特征时，客户表示不愿透露。因目前该网点员工大部分已经调换，我行分别找到当时在网点任职的运营主管、部分当班员工及负责人进行了解，均表示对此没有印象，而由于时间间隔将近一年，监控录像已经无法保存，我行已经无法取证当时具体实际情况。 二、网点基本情况 该网点目前员工6人，主任（48岁）、运营主管（47岁）、运营副主管兼大堂副理（52岁）、高柜柜员（53岁）、贵宾区高柜柜员（26岁）大堂经理58岁，平均年龄47.3岁，其中大部分为2017年新调入网点员工。目前该网点采用长白班制，开立两组高柜，未设立低柜，大堂配置超级柜台，另自助区域配置3台自助存取款设备及2台自助
服务终端，网点平均业务量180余笔（含两组高柜及超级柜台），考虑到地处政务大楼，采用周末双休模式。 2016年年末该网点负责人由于脑部长了一个肌瘤急需住院手术，2016年年末至2017年4月该网点一直存在网点负责人不在岗，由马静军代为履职，客观上网点内部管理存在有一定松懈局面。 现对此次客户流失做如下原因分析： 一、业务员主观上业务素质低。近年来，随着客户维权意识的不断提升，客户对银行业务差错率的容忍度越来越低，加强有效减少了柜面差错，但偶然现象的存在，仍然会引发客户投诉，影响银行声誉，甚至给银行造成重大损失。柜面员工没有养成良好的工作习惯，银行柜面业务看似简单，但要真正做好，务必要在“细”字上下功夫，注重工作细节、程序细节和服务细节，勤于思考，善于总结，切实增强责任意识，养成规范的业务操作习惯。此外，柜面员工没有认真进行学习和培训。银行应当定期对柜面人员，尤其是新入行员工进行培训，从礼仪形象到沟通技巧，从规章制度到临柜业务操作知识，使其全面了解各操作环节的要领和依据，熟练掌握各项业务流程和技能，促进柜台服务快、准、好，避免出现差错和堵塞。 二、业务员没有做到以客户为中心。银行业是高风险行业，它的每一笔业务都要在规章制度的约束下进行，只有这样才能保障客户的合法正当权益，这也是近年来“铁款、铁账、铁规章”的运营管理制
第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析
电信客户流失影响因素与预测分析 一、引言 目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。对电信运营商来说，客户即生命，如何保持现有客户是企业客户管理的重中之重。因此，电信运营商拥有的客户越多，作为主要成本的前期投资就会越大，企业的利润也就越大。客户资源对于电信运营商来说其意义不言而喻，电信运营商之间的竞争实际上就是对客户资源的竞争。可以说，未来的电信行业，得客户者得天下。 当今电信市场竞争激烈,运营商每月客户流失率在1%～3%,挽留将要流失客户,降低客户流失率是近年来热门的研究领域。而数据挖掘技术是解决这一问题的有效途径,本文使用IBM Spss Clementine（IBN SPSS Modeler）进行数据挖掘与分析，深入了解电信客户流失的关键，以对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户。 二、问题分析 根据已有的结果——流失客户（在数据中直接有判别数据有没有流失的字段churn），寻找他们流失的原因，即流失客户的特征。通过数据处理，统合数据，根据以前拥有的客户流失数据建立基本属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性的数据模型，找出其潜在的关系，分析出客户流失的因素，计算出客户流失的可能性，预测客户是否流失的可能性。 对于客户的基本数据、客户行为数据及消费数据，进行数据挖掘，研究已流失客户数据，从中找出先前未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则，发掘潜在流失客户，让企业适时把握住市场及客户动态，掌握客户流失的规律。
三、算法简介 3.1分类分析 分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构建模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是数据挖掘的主要方法，分类模型能很好地拟合训练样本集中属性集与类别之间的关系，也可以预测一个新样本属于哪一类。分类技术已经在很多领域得到成功应用，如医疗诊断，客户流失预测，信用度分析，客户分群和诈骗侦测。常见的分类方法有贝叶斯分类（Bayesian），神经网络（neural networks），遗传算法（genetic algorithms）和决策树分类器（decision trees）。在这些分类方法中，决策树分类器在大规模的数据挖掘环境中已经获得了最为广泛的应用。 3.2决策树演算法 决策树演算法是在进行数据挖掘时经常使用的分类和预测方法。 一个决策树的架构，是由三个部分所组成：叶节点 (Leaf Node)、决策节点 (Decision nodes) 以及分支。决策树演算法的基本原理为：通过演算法中所规定的分类条件对于整体数据进行分类，产生一个决策节点，并持续依照演算法规则分类，直到数据无法再分类为止。 3.3决策树演算法的比较 决策树演算法依据其演算原理以及可适用分析数据类型的不同延伸出多种决策树演算法。在 IBM SPSS Modeler 中，主要提供了四种常用的决策树演算法供使用者选择，分别为：C5.0、CHAID、QUEST 以及 C&R Tree 四种。使用者可依据数据类型以及分析需求的不同，选择适当的决策树演算法进行分析。虽
客户流失原因分析 经过对车源和货源小组反馈的收集下面将从平台因素、服务因素、市场因素几个方面进行总结分析。 一、平台缺陷导致的客户流失 1.客户依然对公司定位很模糊，使得公司平台不易被接受导致客户流失。 建议解决办法：淡化本身物流性质的概念，用一种容易贴近顾客的姿态去推销产品，例如：把自己定位于一个类似信息部性质的企业。这种推销的方法既通俗易懂又能 拉近公司业务人员和顾客之间的距离，只有真正能经得起市场考研的产品才是好的 产品。 2.车源信息陈旧，很多信息失真实使得客户对平台的信任度大幅降低导致客户的流 失 解决方法：车源信息资料属于一种有偿的信息资源。公司可以通过不同的渠道获取 最新的车辆信息，要保持车辆信息的真实性。使部门同事在今后的工作开展中效率 更高。 3.价格过高，平台降价功能没有实现，过高的价格导致许多的客户无法接受。 解决方法：公司平台一大功能特色就是车辆询价，目前这个功能并没有实际的效果 一方面是车源信息的稀少，领一方面平台并未把这一特色功能作为主推项目。提请 领导重视。 4.许多客户反应信息上线很久但没有车丧失了需求客户 解决方法：由于是前期的试运营阶段，有些线路必定会出现车辆不足的情况。建议 公司增加车辆信息来源的获取渠道，只有增加车辆和线路才能吸收跟多的资源来聚 集到我们的物流平台上来。 5.客户反映公司联系车辆到达装货地点后发现货不好拉拒绝装车。平台缺乏约束功 能模块导致客户失信。 解决方法：属于流程缺失，没有核实好发货人的货物信息，和司机在沟通过程中没 有反应客户货源情况。导致车主货主双方对公司的服务产生了质疑，影响了公司的 声誉和形象。建议增加货物鉴定的流程，在收到货源信息的第一时间了解货物属于 抛货还是重货。并及时告知车主规避此类事件的发生。
Modeler 帮助电信运营商预测客户流失案例 本文主要通过运用IBM SPSS Modeler 中C5.0 节点所具有的特殊算法对电信客户的属性特征进行分析，得出流失客户的基本特征，以帮助企业管理者对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户，达到亡羊补牢的效果 引言 目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。对电信运营商来说，客户即生命，如何保持现有客户是企业客户管理的重中之重。因此，电信运营商拥有的客户越多，作为主要成本的前期投资就会越大，企业的利润也就越大。客户资源对于电信运营商来说其意义不言而喻，电信运营商之间的竞争实际上就是对客户资源的竞争。可以说，未来的电信行业，得客户者得天下。 数据挖掘在电信领域有着广泛的应用：计费分析、客户细分、电话欺诈、客户流失预警分析等等。客户流失预警分析是通过数据挖掘，发现和分析出客户的许多属性特性和行为特征，从而找到流失客户的特征，为企业挽留这类客户提供决策参考。 本文主要通过运用IBM SPS Modeler 中C5.0 节点所具有的特殊算法对电信客户的属性特征进行分析，得出流失客户的基本特征，以帮助企业管理者对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户，达到亡羊补牢的效果。 数据准备 读入数据源 读入电信客户数据，数据有多达42 个字段，其中包含一些客户个人信息，例如年龄、婚姻状况、地址、收入、教育程度、行业、退休、性别、居住地和客户类别，还包含一些客户使用电信服务信息，例如使用电信服务时间，是否开通无线服务，是否开通语音信箱服务，是否开通亲情号服务，以及上月基本话费，上月长话费，上月上网费，累计基本话费，累计长话费，累计上网费等等。将流失字段churn 角色设置为目标。将所有其他字段的角色设置为输入。 图 1.数据源
客户流失原因分析 当我们以真诚的态度和深入调查的精神向消费者了解他们对现在很多企业的信任程度及其产生原因时，从消费者的脸上我们看到的大多是充满失望的表情，当然还伴随着对商家的一系列不满和抱怨，比如追求浮华、甚至言过其实的广告宣传，流于形式的“客户满意度调查”，手续繁琐的售后服务程序…… 而对于商家来说，消费者的这些评价似乎让他们个个觉得满腹委屈——几乎所有的商家都声称：自己始终在为满足客户需求的问题上坚持不懈地努力；为了赢得客户的信赖，我们总是尽可能地做好各个环节的工作，等等。 现代企业之间的激烈竞争迫使企业必须想方设法赢得客户信赖，而大多数企业确实也在一直努力。可是，究竟哪里出现了问题？为什么客户的反映与企业的努力会出现如此悬殊的偏差？问题可能存在于企业活动的任何一个环节，只要企业在处理客户关系的过程中没有将真正将工作做到实处，那么无论企业多么标榜自己的真诚、付出多少努力，最后都将无法得到客户的充分信赖，最终企业只能被客户所抛弃。众所周知，在日常的经营活动中，任何一家企业都希望能拥有一个忠实的客户群体，因为有了这个群体，不仅使日常的工作省心、省事、省力，而且对新品牌的引入与推广及销售市场的良性循环也起到了至关重要的作用。但很多时候都是事与愿违，事物并不是朝你所想象方向去发展，很多企业已经意识到，拥有忠实的客户群体远比人们想象中的要难得多。要想获得客户忠诚，首先要赢得客户的信赖。虽然各个企业都十分清楚地意识到了这个问题，可是在建立客户信任度、赢得客户信赖的具体工作过程中，各项工作所发挥的实效却总是不尽如人意。为了更充分地提高客户对企业的信赖程度、增强客户忠诚度，企业必须要找到自身失去客户信任的关键——各项工作的决策与具体执行都没有真正落到实处。关于这一关键问题的产生和具体解决途径，我们认为，应从以下几方面进行深入分析 一、企业失去客户信任的主要原因 企业不能获得客户信赖的原因有很多，在现代企业的生产经营活动过程中，导致企业失去客户信赖的主要原因有如下几种： 1.对客户需求缺乏深入了解 不了解客户的真正需求，这是很多企业失去客户信赖的重要因素之一。虽然一些企业标榜自己始终是从客户的实际需求出发，实际上，他们的这种标榜只是对企业品牌及其产品或服务的一种宣传，当他们的市场宣传手段与客户的真正需求相脱离之时，留给客户的便是被愚弄的感觉。因为，很少有客户会认为，一家无法满足其实际需求的企业是值得他们信赖的企业，这些企业的产品和服务自然也不会得到客户的认可。 当企业对客户的需求缺乏足够了解之时，如果企业还不能及时而清醒地意识到这一点，而只是自顾自地继续以所谓的“市场宣传”手段来迷惑客户，那么客户就会自然而然地走到竞争对手那里。 2.企业文化中缺少务实精神
中国银行客户流失预警总结 技术战略发展部 孟令胜1 1.Email:menglsh@https://www.doczj.com/doc/0017173147.html,
目录 背景介绍 (3) 问题阐述 (3) 解决思路 (4) 与客户流失相关的关键因素分析 (4) 建立模型 (5) 原始数据 (6) SPSS模型 (6) Mahout模型 (7) 两种模型的对比 (8) 进一步研究 (8)
背景介绍 高端个人客户数量少、价值高、利润丰厚，对商业银行发展个人金融业务及至公司金融业务都极为重要，一般来说，20%的优质个人客户贡献了80%以上的利润。在中国，更为明显的社会收入差距使得优质个人客户的作用更为重要。研究表明，在中国10%的优质个人客户贡献了至少90%的利润。由于各种因素的不确定性和市场的不断增长，以及一些竞争对手的存在，很多客户不断地从一个供应商转向另一个供应商，只是为了求得更低的费用以及得到更好的服务，这种客户流失在许多企业中是普遍存在的问题。因客户流失导致的损失是巨大的，因为获取一个新客户，要在销售、市场、广告和人员工资上花费很多，而且大多数新客户产生的利润不如那些流失的客户多。据统计，赢利一个新客户所花费的成本是保留住一个老客户的5到6倍。因此保住老客户，提前预测出潜在的流失客户，防止因客户流失而引发的经营危机，对于提高企业的竞争力具有战略意义。 问题阐述 对于中国银行上海分行现在中高端客户数大概在20万左右，去年是24万左右，相对于去年来说，中高端客户总量流失了16.7%（银行方面计算的是(24-20)/20=20%），在银行领域来说这个比例相对较高，因此分行现在急需一些有效措施对中高端客户流失进行预警。 客户主要想通过分析中高端客户资金流失去向，比较存量中高端客户与流失中高端客户在金融资产、产品持有、金融行为等特征上的差异，建立中高端客户流失预判模型，筛选潜在流失客户，其实也就是一个分类问题。后续根据模型的可解释性制定差异化的产品、服务、营销策略，预估营销活动对降低中高端客户流失率的效果。
移动运营商的客户流失管理案例分析 发布时间：20070427 作者：转载出处：C114 录入：雷 1. 问题的提出： 近十年来我国电信业以3倍于GDP的速度增长，成为国民经济支柱产业中增长速度最快的行业之一。电信业的急速增长在很大程度上是由电信服务业中移动通讯市场的急速发展所推动的。但是,随着市场的拓展和竞争，移动通讯业也遇到了一些问题，如代理费用的升高和宣传费用的升高，这使发展新客户的难度增加、收益率下降。 价值客户不仅是电信企业的宝贵资源，也是其竞争对手不断争取的对象。电信企业的客户流失非常严重。据某运营商的统计，该运营商的移动客户在2004年1-10月平均每月离网400万户，月平均流失率达4.7%。其他运营商的客户流失率也居高不下。 根据美国市场营销学会顾客满意手册的统计数据表明，吸引一个新顾客所耗费的成本大概相当于保持一个现有客户的5倍。 这使得移动运营商不得不关注客户流失管理，以采取有力措施防止客户流失。 2.中国移动-客户流失管理的支撑系统和策略 中国移动通信主要经营移动话音、数据、IP电话和多媒体业务，其网络规模和客户规模列全球第一。截止到2006年11月底，客户总数已达2.964亿户。 2.1.支撑系统 中国移动已经形成了完整的业务支撑体系，由BOSS系统、经营分析系统（数据仓库）和支撑网网管系统三部分组成。经营分析系统已经成为市场经营过程（包括客户流失管理）的重要支撑环节。
2.1.1.经营分析系统建设概述 从2001年开始规划，2005年底建成世界最大的数据仓库（超过842TB容量），2006年7月容量已达1614TB；应用了OLAP、数据挖掘技术；提高了企业内部数据的标准化程度，有统一的逻辑模型、统一的指标解释；方便指标、报表、即席查询；与BOSS系统进行了互动。 中国移动数据仓库系统的分级结构 2.1.2.经营分析系统的意义 分析内部数据资源，理顺企业管理流程，提升管理模式；提升中国移动的精细化营销能力，降低营销成本（客户营销/服务从地毯式轰炸转向精确式打击）。例如：某地区真实流失人数190人（总样本的6.13%），不用模型就要对1455人（6.13%）做市场活动；采用了流失模型后，仅需要对712人（3.00%）做市场活动。 2.1. 3.经营分析系统的经济效益 中国移动经营分析系统取得了较为显著的经济效果，某个单项的应用就可以带来显著的经济效益：
银行个人存款流失情况分析报告 截至XX年X月31日，我支行总体运营情况良好，各项存款余额较年初有所下降，现将存款流失情况分析如下： 一、存款流失基本情况 经过全面分析，支行存款流失集中在以下两个方面：一是过渡性账户余额减少；二是理财产品收益性不强。 二、原因分析 一是利率市场化直接冲击。央行降息和自主利率调控促使客户在获取更多的存款利息收益方面拥有了更多的主动权和选择权，加之金融脱媒、互联金融等因素对银行业负债业务持续影响，造成客户忠诚度下降。同时，XX年两会后，利好消息冲击股票市场，走势向好的股市致使大量个人资金流入证券市场。 二是社区银行对此冲击。如与支行一墙之隔的兴业社区银行，虽然我行在零售业务板块有利率优势，但其夜市理财直接抢占有固定收入且日间不便出行办理业务的中高端客户群，分散了我行目标客户群。 三、下一步工作措施 一是对存量客户进行梳理，全面维护存量客户，
实施一对一营销方案，通过与每一个客户的沟通和互动，与客户逐一建立持久、长远的双赢关系，为客户提供定制化产品。 二是开发潜在客户，综合分析个人存款业务客户的关联账户，力求将关联账户全部营销入我行。 三是树立以市场为导向、客户为中心的服务理念，充分挖掘客户需求，及时告知客户理财信息，增加客户的黏性，以此，来守住存款量。 四、对总行建议 在利率市场化进程不断加深以及监管层对银行理财业务逐步规范的背景下，我行应全面创新服务方式，不断研发满足客户需求的理财产品。同时，理财产品应摆脱当前按照预期收益率刚性兑付的发行模式，真正转向基金化、结构性的代客理财资产管理模式，这是银行理财发展的一个趋势，也是保证我行个人存款业务的有效措施。
5 您能预测哪些客户有可能流失吗？ 本章中，我们将阐述可预测哪些客户在不久的将来可能会从您公司流失的数据挖掘方 法，电信业务常将这种方法称为客户流失预测。 如今，电信业务市场日渐成熟，电信公司也意识到主动性客户关系管理的重要性，从而 非常关注对现有客户服务，即如何维系重要客户，以及怎样使之为公司带来更丰厚的利 润？ 通过数据挖掘，您可以根据客户历史数据获得数据挖掘模型，从而生成公司很可能流失 的客户列表。最终，这将为您制订有效的市场营销战略提供有价值的业务洞察力，以防 止公司客户的流失。 本章所阐述的客户流失预测过程是以采用数据挖掘方法的预测建模为基础的，包括对每 个客户的流失可能性的预测，以及对可能流失客户及不会流失客户的分类。 73
5.1 业务需求 客户流失预测通常因其市场饱和度和动态市场变化等典型市场特征而成为电信公司首 要考虑的问题。由于电信市场日趋饱和，所以获取新客户的成本比留住现有客户群要昂 贵得多，并且竞争对手、技术，以及法律法规等动态市场变化更容易使客户流失到其他 公司。 5.1.1 数据挖掘的作用何在？ 客户流失管理要求对客户行为具有良好的了解。首要问题是要弄清楚哪些客户将会从公 司流失，以及哪些客户会给公司带来利润。为防止客户流失，公司需要采取的首要措施 是在客户流失到其他公司前掌握客户行为，并努力找到客户流失的行为模式，这样公司 就可以提前采取一些规避措施。您可以通过简单的查询方式、OLAP 分析，或仅根据经 验来了解客户行为。但是，在把握与客户流失相关的客户行为的过程中，数据挖掘起着 极其重要的作用，而这些客户行为隐藏在诸如呼叫事务等庞大的数据集中。应当建立合 适的数据挖掘模型来识别客户流失行为模式，并为客户提供适当的产品和服务以防止流 失。在以下章节中，我们将阐述如何应用数据挖掘方法来防止电信企业的客户流失现象， 以及如何将其应用到您的 CRM 系统中。 5.1.2 起点？ 该通用方法的第一步是把您要提出的业务需求转换成一个或多个可通过数据挖掘解答 的问题。 客户流失预测是一种不断变化的过程，而非单一事件。客户流失预测与公司的客户保持 过程密切相关。客户保持过程涉及三个方面： 明确哪些客户可能会流失。 确定可能流失的客户中您需要保留哪些客户。 开发客户保持策略(开展客户保持活动)以防止好这些客户流失。 作为客户保持过程的基础，客户流失预测对公司而言是一件非常有意义的工作。然而， 客户流失预测所面临的挑战在于，如何预测未来的客户行为，以及如何根据这一预测针 对客户采取相应的措施。 74