顾客流失的预测分析
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商品销售数据分析
商品销售数据分析引言概述：商品销售数据分析在现代商业中扮演着重要的角色。
通过对销售数据的分析，企业可以了解市场趋势、顾客需求以及产品表现，从而制定更有效的销售策略。
本文将从五个大点出发，详细阐述商品销售数据分析的重要性和方法。
正文内容：1. 销售趋势分析1.1. 季节性趋势分析：通过对历史销售数据的分析，可以发现商品销售在不同季节或者时间段的变化趋势。
这有助于企业预测销售高峰期和低谷期，以合理安排生产和库存。
1.2. 增长趋势分析：通过对销售数据的长期观察，可以发现商品销售的增长趋势。
这有助于企业评估产品的市场潜力，制定长远的发展计划。
2. 顾客行为分析2.1. 顾客购买偏好分析：通过对销售数据和顾客信息的关联分析，可以了解顾客的购买偏好，如购买频率、购买渠道、购买金额等。
这有助于企业制定个性化的推广策略，提高销售转化率。
2.2. 顾客流失分析：通过对销售数据和顾客流失率的分析，可以了解哪些因素导致顾客流失。
这有助于企业采取措施提高顾客满意度，保留现有客户。
2.3. 顾客细分分析：通过对销售数据和顾客特征的分析，可以将顾客分成不同的细分市场，针对不同的市场制定不同的销售策略。
3. 产品表现分析3.1. 产品销售额分析：通过对销售数据的分析，可以了解不同产品的销售额和销售增长率。
这有助于企业评估产品的市场表现，决定是否需要调整产品组合。
3.2. 产品销售渠道分析：通过对销售数据和销售渠道的关联分析，可以了解不同销售渠道对产品销售的贡献度。
这有助于企业优化渠道布局，提高销售效益。
3.3. 产品市场份额分析：通过对销售数据和市场份额的分析，可以了解企业在市场上的竞争地位。
这有助于企业评估自身的竞争力，并制定相应的营销策略。
4. 销售预测分析4.1. 历史数据预测：通过对历史销售数据的分析，可以建立销售预测模型，预测未来销售趋势。
这有助于企业制定合理的生产计划和库存策略。
4.2. 市场需求预测：通过对市场趋势和顾客需求的分析，可以预测未来市场的需求变化。
客户流失分析
非常重要 的。
满足了自身需求 ， 就会产生更为个性化的需求 。所以， 信息
经济 时代的企业 必须 具备 向不 同顾 客 提供 个 性化 的 产 品和
服务 的意识 。缺 乏这种 意识 ， 必然会 导致顾 客 的流失 。产 品
当前 顾客 忠诚 带给企 业 的经 济效益 已得到 广泛 的认 同 ， 企业更 加关注维 系与 老顾 客 的关 系 。虽然 所 有 的企 业都 作 出了努力 ， 顾客仍 在不断 的流失 。因为不 同 的企 业有 自身 但 的特性 及不 同于其他竞争 者 的大环境 ， 各种影 响 因素相 互作
用， 导致 了流失 的发 生 。对 于企 业来 说 ， 寻找 新 顾 客对 于业
的生命 周期正 不断地 缩短 ， 这是 一 种市 场 发展 的趋 势 ， 是 也 市场发 展 的需 要 ， 业 必须 能够 准 确 、 时地 预测 顾 客未 来 企 及 的需求 ， 计并推 出创 新性 的产 品 或 服务 ， 则顾 客 就会 发 设 否 生流失 。企业这 样一种 竞争 的态 势下 ， 单靠扩 大市 场份 额 已
３ 经济 理 论 研 究 ２
经营与管理
代价 ， 这样的客户可不作重点分析 。毕竟客户可选择企业 ，
企业 也是可 选择 客户 的 。如该 客户 规模 较大 ， 企业 应 重 点 则 分析该 客户 流失 的具体 原 因 ， 尽力挽 回。 并 ３消费 习惯分 析 ． 即确定该 客 户 是 否 为 经 常 性 购 买 、 经 常 性 但 定 期 购 非 入； 或是 产 品的包装 出 了 问题 ， 如与 营 销 市场 的文化 习俗 冲 突， 未能 体现产 品 和本 企 业 的特 色 ， 等等 。企 业 根据 以上分 析可 重新做 出相 应营销 决策 。
满足了自身需求 ， 就会产生更为个性化的需求 。所以， 信息
经济 时代的企业 必须 具备 向不 同顾 客 提供 个 性化 的 产 品和
服务 的意识 。缺 乏这种 意识 ， 必然会 导致顾 客 的流失 。产 品
当前 顾客 忠诚 带给企 业 的经 济效益 已得到 广泛 的认 同 ， 企业更 加关注维 系与 老顾 客 的关 系 。虽然 所 有 的企 业都 作 出了努力 ， 顾客仍 在不断 的流失 。因为不 同 的企 业有 自身 但 的特性 及不 同于其他竞争 者 的大环境 ， 各种影 响 因素相 互作
用， 导致 了流失 的发 生 。对 于企 业来 说 ， 寻找 新 顾 客对 于业
的生命 周期正 不断地 缩短 ， 这是 一 种市 场 发展 的趋 势 ， 是 也 市场发 展 的需 要 ， 业 必须 能够 准 确 、 时地 预测 顾 客未 来 企 及 的需求 ， 计并推 出创 新性 的产 品 或 服务 ， 则顾 客 就会 发 设 否 生流失 。企业这 样一种 竞争 的态 势下 ， 单靠扩 大市 场份 额 已
３ 经济 理 论 研 究 ２
经营与管理
代价 ， 这样的客户可不作重点分析 。毕竟客户可选择企业 ，
企业 也是可 选择 客户 的 。如该 客户 规模 较大 ， 企业 应 重 点 则 分析该 客户 流失 的具体 原 因 ， 尽力挽 回。 并 ３消费 习惯分 析 ． 即确定该 客 户 是 否 为 经 常 性 购 买 、 经 常 性 但 定 期 购 非 入； 或是 产 品的包装 出 了 问题 ， 如与 营 销 市场 的文化 习俗 冲 突， 未能 体现产 品 和本 企 业 的特 色 ， 等等 。企 业 根据 以上分 析可 重新做 出相 应营销 决策 。
顾客留存率与流失率指标
流失率的变化趋势。
监控顾客留存率与流失率的关键
指标
01
顾客留存率关键指标
• 日留存率、周留存率、月留存率：分别
反映不同时间周期的顾客留存情况。
• 顾客留存率变化趋势：分析顾客留存率
的变化趋势，预测未来顾客留存情况。
02
顾客流失率关键指标
• 日流失率、周流失率、月流失率：分别
反映不同时间周期的顾客流失情况。
建立顾客留存率与流失率的分析体系
数据收集与整理
分析方法
• 收集顾客数据：包括顾客基本信息、
• 描述性分析：分析顾客留存率与流失
购买记录、服务记录等。
率的总体情况。
• 整理数据：对收集到的数据进行整理，
• 影响因素分析：分析顾客留存率与流
便于分析。
失率的影响因素。
• 预测性分析：预测未来顾客留存率与
服务质量对顾客留存率与流失率的影响
• 高品质产品有助于提高顾客留存率，
• 高服务质量有助于提高顾客留存率，
因为顾客更愿意继续使用满意的产品。
因为顾客更愿意继续使用满意的服务。
• 低品质产品可能导致顾客流失，因为
• 低服务质量可能导致顾客流失，因为
顾客可能转向竞争对手。
顾客可能转向竞争对手。
价格策略对顾客留存率与流失率的影响
• 顾客流失率变化趋势：分析顾客流失率
的变化趋势，预测未来顾客流失情况。
根据分析结果调整策略以提高顾客留存率与降低流失率
01
02
03
调整产品品质与服务质量
调整价格策略
调整营销活动与销售渠道
• 根据顾客留存率与流失率的影响因素
• 根据顾客留存率与流失率的影响因素
• 根据顾客留存率与流失率的影响因素
监控顾客留存率与流失率的关键
指标
01
顾客留存率关键指标
• 日留存率、周留存率、月留存率：分别
反映不同时间周期的顾客留存情况。
• 顾客留存率变化趋势：分析顾客留存率
的变化趋势，预测未来顾客留存情况。
02
顾客流失率关键指标
• 日流失率、周流失率、月流失率：分别
反映不同时间周期的顾客流失情况。
建立顾客留存率与流失率的分析体系
数据收集与整理
分析方法
• 收集顾客数据：包括顾客基本信息、
• 描述性分析：分析顾客留存率与流失
购买记录、服务记录等。
率的总体情况。
• 整理数据：对收集到的数据进行整理，
• 影响因素分析：分析顾客留存率与流
便于分析。
失率的影响因素。
• 预测性分析：预测未来顾客留存率与
服务质量对顾客留存率与流失率的影响
• 高品质产品有助于提高顾客留存率，
• 高服务质量有助于提高顾客留存率，
因为顾客更愿意继续使用满意的产品。
因为顾客更愿意继续使用满意的服务。
• 低品质产品可能导致顾客流失，因为
• 低服务质量可能导致顾客流失，因为
顾客可能转向竞争对手。
顾客可能转向竞争对手。
价格策略对顾客留存率与流失率的影响
• 顾客流失率变化趋势：分析顾客流失率
的变化趋势，预测未来顾客流失情况。
根据分析结果调整策略以提高顾客留存率与降低流失率
01
02
03
调整产品品质与服务质量
调整价格策略
调整营销活动与销售渠道
• 根据顾客留存率与流失率的影响因素
• 根据顾客留存率与流失率的影响因素
• 根据顾客留存率与流失率的影响因素
客户流失率
4. 5.
销售
投入
开发新顾客
维系现有忠实顾客
流失率分析步骤 1. 鉴定核心顾客群。 鉴定核心顾客群。
A.这部分顾客是不是我们希望的核心顾客？ 这部分顾客是不是我们希望的核心顾客？ 这部分顾客是不是我们希望的核心顾客 B.这部分顾客是不是提供了主要的销售贡献？ 这部分顾客是不是提供了主要的销售贡献？ 这部分顾客是不是提供了主要的销售贡献 C.如不一致，是我们去迎合现在的最主要销售贡献群体，还是我们去定义并改变其组成？ 如不一致，是我们去迎合现在的最主要销售贡献群体，还是我们去定义并改变其组成？ 如不一致
2.成立独立项目组确定该因素的产生环节。 成立独立项目组确定该因素的产生环节。 成立独立项目组确定该因素的产生环节 并根据每个环节制定改进策略，评估可行性。 并根据每个环节制定改进策略，评估可行性。
3.项目组和各牵涉部门共同研究产生原因。 项目组和各牵涉部门共同研究产生原因。 项目组和各牵涉部门共同研究产生原因 制定改进策略。 制定改进策略。
新客户 •体验型购买 >> 50up%流失 •转化为忠实顾客 >> 重复 购买 老客户 •忠实顾客，重复购买 •普通顾客(非唯一 选择) •不满顾客(转向 替换品牌)
口碑效应（忠实顾客） 口碑效应（忠实顾客）
成本 开发一个新客户成本
5
维系一个现忠实客户成本
1
1000 300
99950
100
客户流出
• 在此模型下挽回 1%的不满客户， 可以提供1.7%的 的销售增长。理 论上，此值可以 达到2%。 • 结合贡献率，我们可以看出， 以每5单位的成本用以维系现忠 实客户可以提供8.5%的销售贡 献率，单位客户8500的购买， 而每5单位成本来开发新客户， 则可以提供1%的销售贡献率， 单位用户500的购买。
餐饮业中的客流分析和预测
提高客流预测准确性的策略实施案例
总结词
采用多种策略和技术提高预测准确性
详细描述
某大型连锁餐厅为了提高客流预测准确性，采取了多种 策略和技术。首先，他们收集了尽可能多的历史数据， 包括天气、节假日、促销活动等与客流量相关的因素。 其次，他们采用了多种机器学习算法进行交叉验证，选 择最佳模型进行预测。此外，他们还定期对模型进行更 新和调整，以适应市场变化和顾客需求变化。这些措施 显著提高了客流预测的准确性和可靠性，为餐厅的运营 决策提供了有力支持。
收集销售数据
记录餐厅每天的销售额、 菜品销售量等数据。
数据分析
趋势分析
分析客流量和销售额的变 化趋势，了解餐厅的经营 状况。
顾客行为分析
通过分析顾客的消费习惯 和偏好，了解顾客的需求 和喜好。
竞争情况分析
了解竞争对手的客流量和 销售额，评估自身在市场 中的竞争力。
数据可视化
图表展示
数据报告
使用柱状图、折线图等图表展示客流 量、销售额等数据，便于理解和分析 。
例如，ARIMA模型、指数平滑等方法可以用来分析历史客流 数据，并预测未来的客流量。
机器学习模型
机器学习模型利用人工智能技术进行预测，通过训练大量 的数据来学习客流量的规律和趋势。常见的机器学习模型 包括线性回归、决策树、随机森林等。
这些模型可以处理非线性关系和复杂的模式，提供更准确 的预测结果。在餐饮业中，机器学习模型可以基于历史客 流数据、天气、节假日等因素进行预测。
反馈机制
建立有效的反馈机制，收集一线员工的意见和建 议，不断完善客流预测体系。
06
案例分析
某知名连锁餐厅的客流分析案例
总结词
通过数据分析，优化餐厅布局和菜单
超市零售业中的商业数据分析方法(二)
超市零售业中的商业数据分析方法（二）引言概述：商业数据分析在超市零售业中扮演着至关重要的角色，它可以帮助企业理解市场趋势、优化经营策略、提升销售业绩。
本文将介绍超市零售业中常用的商业数据分析方法，并对每种方法的应用场景和优势进行详细探讨。
正文：1. 销售数据分析- 产品销售趋势分析：通过对产品销售数据的统计和分析，了解产品的销售趋势和季节性变化。
- 产品销售渠道分析：针对不同销售渠道的产品销售数据进行对比分析，找出销售渠道的优劣势。
- 促销活动效果分析：通过对促销活动期间的销售数据进行分析，评估促销活动的效果及ROI。
2. 顾客数据分析- 顾客行为分析：通过对顾客购买记录的分析，了解顾客的购买偏好和消费行为，并结合其他因素进行细分和定位。
- 顾客忠诚度分析：通过分析顾客的购买频率、购买金额等指标，评估顾客的忠诚度，提高顾客关系管理能力。
- 顾客流失预测分析：通过分析顾客的购买历史和行为数据，建立流失预测模型，早期发现潜在流失客户并采取措施留住他们。
3. 库存数据分析- 周转率分析：通过计算库存周转率，评估库存管理的效率，避免过多资金固定在库存中。
- 采购计划优化：通过分析销售数据和库存数据，确定最佳的采购计划，并避免出现库存积压和缺货情况。
- 供应商选择分析：通过对供应商交货准确率、产品质量等数据的分析，选择合适的供应商，保证供应链的稳定性。
4. 价格数据分析- 定价策略优化：通过分析市场竞争对手的价格、顾客的价格敏感度等数据，优化产品的定价策略，提升销售额和利润率。
- 促销策略分析：通过对促销活动的销售数据进行分析，评估促销策略的效果，并优化促销方案。
- 定价弹性分析：通过分析价格变化对销售数量、销售金额等的影响程度，估计价格的弹性。
5. 市场竞争数据分析- 市场份额分析：通过对竞争对手的销售数据进行分析，评估企业在市场上的份额，并及时调整市场策略。
- 竞争对手分析：通过对竞争对手的产品定位、价格水平等进行分析，了解竞争对手的策略，并针对性地调整自身的竞争优势。
顾客流失的诊断与对策
顾客流失的诊断与对策买方市场条件下，顾客成为现代企业最重要的稀缺性资源，顾客决定着企业的命运与前途。
因此，谁能占有更多的顾客资源，谁就拥有更多的市场份额，谁就能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
正如管理学大师彼得·德鲁克所言：“衡量一个企业是否兴旺发达，只要回过头看看其身后的顾客队伍有多长就一清二楚了。
”顾客价值与顾客流失现代公司通过计算一位顾客一生能为公司带来多少销售额和利润来衡量顾客价值。
例如：一位顾客每周平均去某超市一次，平均每次购物元，一年周就是元，假定他在该区域居住年，就是万元；按％的利润计算就是元利润。
所以，一位不满意的顾客可能意味着该店失去万元生意及元的利润。
另一方面，公司通过计算顾客流失成本可以了解顾客价值。
如一公司有个客户，假定因劣质服务，今年流失％的客户，即户，若平均对每位客户的销售收入是元，则收入损失万元，利润为％的话，利润损失万元。
据美国市场营销学会顾客满意度手册所列的数据显示：每个满意的顾客会带来个新顾客；每收到一个顾客投诉，就意味着还有名有同感的顾客；获得一个新顾客的成本是保持一个满意顾客成本的倍；争取一个新顾客比维护一个老顾客要多倍的工作量；客户水平提高成，营业额将提升％。
然而，市场调查显示：一个公司平均每年约有％％的顾客却在流失。
但很多公司常常不知道失去的是哪些顾客，什么时候失去，也不知道为什么失去，更不知道这样会给他们的销售收入和利润带来怎样的影响。
他们完全不为正在流失的顾客感到担忧，反而依然按照传统做法拼命招揽新顾客。
冷静地研究分析顾客流失，对于企业挽救危机、健康成长具有十分重要的意义。
顾客流失诊断与对策．顾客流失分类顾客流失可以是与企业发生一次交易互动关系的新顾客的流失和与企业长期发生交易互动关系的老顾客的流失；可以是中间顾客(代理商、经销商、批发商和零售商)流失，也可以是最终顾客流失。
不论是哪一类顾客，由于种种原因，随时随地都存在着离开企业的可能性。
如何使用AI技术分析和预测客户行为
如何使用AI技术分析和预测客户行为使用人工智能（AI）技术分析和预测客户行为已经成为许多企业的关注焦点。
通过深入了解客户的需求和行为模式，企业可以更好地满足客户的期待，并采取针对性的市场营销策略。
本文将探讨如何利用AI技术分析和预测客户行为，以提高企业的竞争力和效率。
一、AI技术在分析客户行为中的应用1. 数据收集与整合AI技术能够帮助企业收集和整合大量的客户数据，包括社交媒体上的评论、购买记录、搜索记录等。
通过利用机器学习算法，AI可以根据这些数据推断出客户的偏好、兴趣和消费习惯。
2. 行为分析与模式识别通过对海量数据进行分析，AI可以帮助企业理解客户的行为模式，并从中发现规律和趋势。
例如，在电子商务领域，AI可以根据顾客的浏览历史、购买记录等信息，预测他们可能感兴趣的商品或服务，并提供个性化推荐。
二、利用AI技术预测客户行为1. 网络舆情分析AI技术可以通过对社交媒体、新闻媒体等平台上的用户评论和观点进行分析，预测客户的态度和情绪。
企业可以根据这些预测结果调整产品设计、改进服务质量，以更好地满足客户的需求。
2. 购买意向预测通过对用户行为数据进行挖掘和分析，AI可以帮助企业预测客户的购买意向。
例如，在电商平台上，AI可以根据用户的搜索记录、点击行为等信息，推测他们可能购买的商品种类和价格区间，并相应地进行促销活动或个性化营销。
3. 客户流失预警AI技术还可以通过分析客户流失的原因和规律，提前发现可能会流失的客户，并采取措施挽留。
例如，在电话营销中，AI可以根据客户通话时长、购买历史等信息，评估客户忠诚度，并预测潜在流失风险较高的客户。
三、利用AI技术优化客户关系管理1. 个性化推荐基于AI技术对用户偏好和行为模式的分析，企业可以给每个用户提供个性化推荐服务。
通过向顾客展示他们感兴趣的商品或服务，企业可以提高用户满意度和购买率。
2. 客户服务自动化AI技术还可用于客户服务的自动化。
通过聊天机器人等形式，AI可以为客户提供快速、准确的帮助，并解答常见问题。
基于生存分析的顾客流失预测及挽救效果研究
、
构建预 测 易流失 顾客 的 Ｃ ＯＸ 比例 风 险 回归模 性 检验通 过的 Ｂ值 是影响顾 客流失 的最重要 因素 ， 值为正 若该
值 ， 明该 因素是促 使顾 客流失 的因素 ， 说 若该值 为负值 ， 明该 说 生 存 分 析 数 据 的 一 个 独 特 之 处 在 于 它 包 含 了持 续 时 间 的 因素对顾 客流失有 阻止 作用 。 历 史 信 息 。 在 生 存 分 析 中 ， 常用 的 一 种 分 析 方 法 是 比例 风 险 最 二 、 建分 析顾 客 流 失挽救 效 果 的 Ｋ ｐ ｎ Ｍｅ ｅ 构 ａｌ — ｙｒ ａ 回归 ， 比例风险模型 的关键之处在 于不 同个体具有不 同的风 险 模 型 函 数 ， 且 这 些 风 险 函 数 相 互 之 间 成 常 比 ， 们 可 以 假 设 共 变 而 我 当顾 客关 系 出 现 问 题 时 ， 对 退 出成 本 与 继 续 维 持 关 系两 在 量分别为 Ｚ ｛ ２ Ｉ Ｚ …， 、 ￣Ｚ ， ，ｍ … ， ２ ＝ …ｚ ｚ ｝Ｚ－ ｌｚ ｚ ２｛２ ｚ】 ｐ的两个个体 者 进 行 平 衡 之 后 ， 客 通 常 会 有 一 些 反 应 。 通 常 会 有 四种 典 型 顾 的 风 险 函 数 之 间 的 比例 ｈ ｔ，ｈ ｔ 不 随 时 间 变 化 。没 有 时 间 （ｚ） （ｚ） ｌ ／ ｌ 的 顾 客 反 应 行 为 ： 怨 （ ｏ ｅ ， 诚 （ ｙｌ ） 任 凭 关 系 恶 化 抱 Ｖ ｉ ）忠 ｃ １ ａｙ、 ｏ ｔ 依 赖 共 变 量 的 基 本 模 型 可 被 写 作 ：． ）Ａ （）ｘ ， 。 ＋ ｈ（ ＝ ｔｅｐ ｚ … （ ｅｌ ｔ、 出（ ｅ ｃ ｏ ） ｔ ｎ ｇ ｃ）退 ｅ Ｄ ｆ ｔ ｎ 。在 种模 式 中， ｅｉ 顾客 的抱 怨行为都 ）不 失 一 般 性 ， 以 写 为 ：（，）ｈ（） （ ， ， ｎ组 顾 客 ， 可 ｈ ｔｚ＝ 。ｔ砂 ｚ卢）设 是识别顾客退 出现有关系 的主要依据 。 一旦通过抱怨发现顾客 流失 数据 ：Ｉ：… … 其 中 ｄ组 是 顾 客 完 全 流 失 数 据 ， 完 全 流 关系 出现 问题 ， ｌｔ ＇， ｔ 把 企业应立 即采取适 当的行动来控 制顾客的流失 失数 据 的 寿命 按 大 小 排 队 记为 ｌ】 ＜ ， Ｒ＝ ≥ ｝ Ｉ …＜ 记 ｆ ＜ ， 倾 向 。而顾客流失 的原因不外乎两种 ， 一种是企业 提供给顾客 ｊ１２ … ， ， 记 （） ＝ ，， ｄ略 ｉ为 （ Ｊ）Ｚ． Ｚ Ｂ， ， 为第 ｉ 流失 的个体 ｔ 个 ， 的感知价值客 观Ｊ低 于维持顾客关 系所需 要的水平 ； 二 另一种是 的协变量 向量。第 ｉ 个个体 生存期 为 ｔ ｊ 的条 件概率 可 以表示 顾 客对企业提供 的顾 客价值认识不 足。对 于第二种情况 ， 只要 成： 企 业 与顾 客 双 方 进 行 广 泛 的 深 入 交 流 ， 业 很 容 易 就 能把 握顾 企
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。
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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。
735.1 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重要的一点是，必须牢记：成功的客户流失预测模型需完全适合公司客户保留程序。
客户流失预测建模不仅包括对客户流失情况进行评分，还包括业务战略开发中会用到的客户流失描述。
我们将详细讨论数据挖掘是如何利用您公司可用的变量来让您预测哪些客户很可能会流失。
其中的基本假设是，从公司流失的客户在流失之前都会出现一些显而易见的行为或特征。
因此，您可以在其从公司流失之前尽早发现这些行为。
在构建客户流失预测模型时，我们并不建议您对各种各样的客户流失情况进行整体预测。
对客户流失进行明确的定义，并对流失类型加以过滤，将会使预测能力最大化，从而使其对业务用户更具意义。
以下章节阐述的客户流失定义和流失过滤是流失预测过程中最为重要的步骤之一。
5.1.3 客户流失的定义客户流失是客户因某种原因而离开为其服务公司的一种常见行为。
客户离开某公司的原因多种多样。
根据客户流失原因，我们可识别不同种类的客户流失。
可根据促成客户流失的责任方(公司或客户)来对客户流失进行分类。
自愿流失如果导致客户流失的首要责任在于客户本身，我们称之为自愿流失。
在这种情况下，可根据各种流失原因对自愿流失进行进一步细分，如：合同到期、手机变更、服务质量、业务竞争、专业流失、技术更改、法律法规变更等等。
总之，一切不属于非自愿流失的客户流失都被认为是自愿流失。
75提示：自愿流失的原因多种多样，但主要取决于各个国家的电信政策。
例如，如果客户对公司应尽的义务有一定时间期限，那么客户流失的主要原因就可能是合同到期。
但是，如果客户对公司没有义务，那么更常见的客户流失原因可能是客户的专业发生变化。
专业流失客户总是希望从其他服务提供商处获得更好的服务，因此会频繁地改变向其提供服务的公司。
非自愿流失非自愿流失是指客户流失责任在于公司的一种客户流失。
造成这种情况下，可能是因为公司因为某种原因(如：资信问题)而决定终止向客户提供服务。
5.1.4 客户流失过滤根据公司的客户流失原因定义不同的客户流失类型是非常重要的，因为如果我们能针对每一种模型来预测特定类型的客户流失，那么在建立和实用预测模型时，流失预测的效果就会更好。
提示：区分客户流失类型的另一种方法是：首先，根据将从公司流失的客户情况建立模型，然后再利用其它模型确定流失原因(客户流失类型)。
用于区分不同客户流失类型的过滤程序包括以下步骤：弄清楚客户流失类型(从某个公司(国家)流失到另一公司(国家))。
确定需要预测的客户流失类型。
定义把该类客户流失同其他客户流失类型区别开来所需的过滤过程。
本章中，将以无线公司的私人用户为例来进行自愿客户流失预测，其中不涉及哪些为获得更好服务而从公司流失的客户。
有关因资信问题而导致的非自愿客户流失，请参阅第6 章“如何发现客户的真正价值”。
765.2 备用数据很显然，如果没有关于您客户的数据，您就无法进行数据挖掘。
但是，哪些数据才是您需要的呢？数据挖掘方法的第二阶段将识别哪些数据是解决业务需求所需的数据，以及从何处获取这些数据。
以下是电信公司客户流失预测建模一般所需的数据类型：客户流失指标客户信息数据- 人口统计数据- 合同数据呼叫数据计费和支持数据根据事务数据推导出的客户指标其它数据5.2.1 客户流失指标在预测建模过程中，我们需要用于建立预测模型的目标变量。
即需要预测的变量；本案例中为客户流失变量。
5.2.2 客户信息数据客户信息数据可分为两组。
一组是客户人口统计学数据，另一组是与客户合同相关的数据。
人口统计学数据诸如年龄、性别、职业等客户统计数据可在首次向其提供电话服务时由客户提供，这些数据对于识别或阐述客户群的特征非常有用。
但是，某个客户的私人信息可能会随时发生变化，并且，如果公司不经常收集可靠数据的话，这些就容易变得过时或不准确。
77合同数据合同数据是一些与客户合同相关的数据，如合同开始时间、价格方案、支付方式、服务描述、客户所选手机类型等。
这些信息可通过最初的合同收集，但它们可能会因之后的公司策略或客户计划的变更而改变。
有时，合同变更信息对客户流失预测而言是最有用的信息。
因为电信行业的市场情况和政策因公司(或所在国)的不同而不同，因而我们不能对客户流失预测最有用的因素一概而论。
5.2.3 呼叫数据呼叫数据可以各种方式对客户呼叫行为进行描述。
通常，呼叫数据应可在一定时间范围内进一步汇总，以供客户流失预测建模时使用。
在该案例中，我们使用了过去 6 个月的呼叫数据。
呼叫数据可用呼叫次数、呼叫记录，或呼叫额表示。
与呼叫相关的信息可成为决定客户流失的重要因素之一，通常表示为推导数据的基础。
呼叫数据可分为三组。
一组为呼叫频率，一组为呼叫质量，第三组为呼叫模式。
呼叫频率呼叫频率数据可用客户呼叫行为表示，如：对最常用电话号码的呼叫次数、对不同电话号码的呼叫次数等等。
呼叫质量呼叫质量数据包含有关客户在呼叫期间是否遇到问题的信息。
成功呼叫次数、中断呼叫次数和失败呼叫次数均是表示呼叫数据质量的参数。
呼叫数据质量常常是预测客户流失行为的有用数据。
呼叫模式呼叫模式数据用于描述与特定时间范围或某种呼叫类型相关的客户行为。
呼叫模式数据可以折扣时间范围内的呼叫次数、夜间呼叫次数和来电次数为例。
785.2.4 计费和支付数据计费和支付数据可包含计费数额、客户给公司带来的收入和欠款数额等信息。
对因资信问题引起的非自愿客户流失问题与自愿客户流失问题而言，此类信息具有重要作用。
5.2.5 根据呼叫事务数据推导的主要指标正确推导产生的主要指标(亦称主要指标或主要性能指标)可将实际业务经验转化成数据，而客户行为则可利用从详细呼叫数据推导而来的数据得到充实。
推导指标的示例对客户流失预测建模有着重要作用。
在第81页的 5.3 节“初始化及及预处理数据”中，您可找到对部分此类指标的详尽阐述。
呼叫质量指标呼叫行为趋势指标客户影响范围指标灵活性指标5.2.6 其它数据可能有些特定因素会被公司内客户流失管理部门根据经验认为是很重要的因素，如：客户索赔数据和竞争对手的信息数据。
客户索赔数据可用于描述客户对您服务的满意度。
竞争对手信息可帮助公司识别其他公司可能导致您客户大量流失的行为。
5.2.7 用于客户流失预测的数据模型表 5-1 是本章用于客户预测建模的变量样表——资料来源于一家无线电信公司。
表 5-1 数据模型样表变量名说明CHURN_INDICATOR1 Churn 时间延迟后客户是否从公司流失。
CUSTOMERINFO792 Age 年龄3 Gender 性别4 Job 职业5 Agent 首次使用电话的地方6 Handset_type 手机型号7 New_handset 现在使用的手机是或不是新手机。
8 Priceplan 价格计划9 Pay_method 支付方式10 Status 客户当前联系状态(可联系、暂时不可联系等)11 Grade 客户等级(金、银、铜牌客户等)12 Contract_exp 合同到期日。
13 Tenure 自开始业务关系以来已持续了多少个月。
14 Suspen_before 在最近6个月内电话被中止的次数。
15 Discon_before 最近6个月内电话打不通的次数。
16 Handset_ch 手机型号变更次数。
17 Pay_method_ch 支付方式变更次数。
18 Priceplan_ch 价格计划变更次数。
19 Svc_call 呼叫相关服务(呼叫转发、呼叫等待)的次数。
20 Svc_info 信息相关服务(如SMS)的次数。
21 Svc_data 数据相关服务的次数。
22 Svc_discount 与折扣优惠计划相关服务的次数23 Svc_free 免费服务的次数24 Svc_nonfree 有偿服务的次数呼叫8025 Total_dur 总通话时长分钟数。
26 Inbound_dur 拨出呼叫的时长。
27 Discount_share 折扣优惠呼叫(常规呼叫方面)。
28 Complet_call 3个月内完成呼叫的次数。
计费/支付29 Revenue 收入30 Bill_amt 话费额31 Pay_delayed_before 费用支付延迟发生过多少次？推导指标32 Outsphere 拨打不同电话号码的次数。