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客户关系案例精粹二十例 案例一：移动通信行业客户挽留（数据挖掘）高价值客户流失预测 我国的移动通信企业经过前几年的高速发展，同时随着国内外运营商经营力度的逐步加大，现在正步入企业生存的关键时期。由于运营商寡头局面的形成，移动通信客户有了越来越多的选择，移动通信注册客户数动态增长，即在大量客户入网的同时，又有大批客户离网流失；每月注册客户数与在网活动客户数相差悬殊，涌现大批零次话务客户；业务与收入总量增长相对趋缓，出现“增量不增收”因此，分析客户流失原因，吸引潜在客户入网，增加现有客户满意度，减少客户流失几率，提高客户消费水平，充分占有市场是移动通信企业在激烈市场竞争中制胜的关键。 客户流失分析作为经营分析系统中的一个重要主题。主要任务是根据流失客户和没有流失的客户性质和消费行为，进行挖掘分析，建立客户流失预测模型，分析哪些客户的流失率最大，流失客户的消费行为如何，客户流失的其他相关因素，如竞争对手的优惠政策、业务系统事故国家政策和现行经济运行环境等。为市场经营与决策人员制订相应的策略、留住相应的客户提供决策依据，并预测在该策略下客户流失情况。 通过建立客户流失预测模型，使企业能够预测客户离网的可能性，并通过对客户离网原因的分析，提出相应的挽留政策，从而使客户保留在自己的网上，降低客户离网率，从而减少企业的运营成本。因此，该模型的建立对企业来说有着极为重要的意义。 1.商业问题目标化 随着电信企业之间竞争的加剧，电信运营商不断推出新的套餐和新的业务，希望能够争取到更多的市场份额。但同时，这也在很大程度上加大了客户的不稳定性，使得客户离网现象频繁发生。客户流失情况也逐渐凸现出来。客户的流失对企业来说有着重要的影响，与企业利润是息息相关的。客户流失问题已经成为移动通信运营商必须尽快解决的问题。 针对这种客户流失的情况进行分析，并制定如下的商业目标：首先，通过对预测出的可能流失的客户进行挽留服务，降低总的客户流失率。然后依据获得流失客户特征，分析出原因和流失特点，针对性地采取措施。由于客户流失的种类较多，包括主动流失、被动流失以及内部流失和外部流失四种情况。主动流失，由于客户自身原因自愿与运营商解除服务合同；被动流失，通信运营企业由于某种原因而决定中止向客户提供服务；内部流失，指客户解除合同后，继续选择了本企业提供的其他产品和服务；外部流失，指客户解除服务合同后转向竞争对手。 其中，客户被动流失主要是由于客户恶意欠费或信用问题造成的。而内部流失又包括优向和劣向两种情况，如果客户新的选择的业务品牌优于原有的品牌，对企业来说，这种流失带来的是客户价值的提升，属于优向流失。如果客户放弃高端品牌选择了低端品牌，就属于劣向流失，这种流失是企业应该尽量避免的。我们关心的就是高价值客户的外部流失，主要是指客户解除服务合同后转向竞争对手，是电信运营企业最不愿意看到的一种流失，也是企业客户流失分析的重点。 2.数据理解 在这一部分中，由于高价值客户对于企业具有十分重要的意义，因此我们沿用已有分析得到的高价值客户群体为观察对象，对这部分客户进行流失预测。我们选取已得到的动感地带高价值客户群体1038人的数据来训练模型，选定时间窗为3个月，如果这些用户在紧接这3个月后的连续3个月中发生流失，就定义为己流失的用户，否则为非流失用户。 为解决客户流失模型，根据移动通信行业经验，我们需要的数据源包含两大类，客户基本信息和客户通话行为信息。客户基本信息包括：用户的性别、年龄、在网时间、职业、爱好、籍贯、入网品牌与号码、注册服务等级（SLA）、客户标识、地域编号、受理渠道、客户状态、开户时间、入网时间、最近开停机时间、退网时间、销户时间，资费套餐标识、服务套餐标识等。 这些资料在客户登记入网或客户调查等过程中得到，是对客户个体特征的描述，并永久保存在客户资料数据库中。不同背景的客户有不同的社会行为特征和爱好，如职业影响收入，年龄影响产品购买类型等。 客户通话行为信息：这部分数据包括两类：一是基于用户通话清单设计的多个统计变量，例如：工作日通话时间、费用；周末通话时间、费用；IP通话时间、费用；短信次数、费用；国内外长途通话时间、费用；通话对象及亲情号码、通话地点、漫游类型、数据业务使用情况、消费积分、客户价值类型等，这些数据可以在计费中心客户消费话单和账单中获取。二是客户通过投诉渠道或客户服务界面（如营业厅、网站、客户经理等）进行的有关缴费、服务投诉/建议的情况。通过这两类数据给客户个体有了一个较为丰满、全面的描述。 3.数据预处理 在明确我们可以使用的数据源之后，我们需要对数据进行预处理，具体过程包括数据清洗、整合、格式化，以消除数据中的噪声部分。数据预处理的细节包括：在用户状态中仅选取正常状态的用户，去除数据源中的极值和超出范围的部分，选择在研究期间（05年6