流失预警模型在移动行业客户保留中的应用-华院数据.pdfVIP

流失预警模型在移动行业客户保留中的应用 华院分析技术（上海）有限公司 咨询顾问 张高峰 摘要：本文研究了数据挖掘的流失预警模型在移动通信行业客户关怀与挽留中的 构建和应用。通过分析预警模型的“预测效果”、“应用效果”，作者指出，流失 预警模型不是用来大幅度降低流失率的，而是用来提高客户关怀与挽留工作有效 性的，而且这一工作的投资回报是相当可观的。 关键词：客户流失、预警、模型 一、客户流失严重影响移动公司的收入和利润 客户保持对公司的利润有着惊人的影响，远远超过公司规模、市场份额、 单位成本和其它许多通常被认为与竞争优势有关的因素。客户保持率小小的提高 能导致利润可观的改善。有关方面对美国 9 个行业进行调查的数据表明，客户保 持率增加 5%，行业平均利润增加幅度在 25% — 85%之间。在各行业，客户保持 已成为公司成功最至关重要的目标。 因客户流动性较强，移动通信行业的客户保持对利润的影响尤为突出。由于 各移动运营商相继取消了入网费，并采取了一些入网激励政策，使得客户的入网 门槛大大降低，亦即转网门槛变得极低，客户流失已经成为移动运营商非常头痛 的问题。举例来讲，A 地市的移动用户有 100 万，月平均流失率为 5%，假定用户 的月均 ARPU 为 80 元，则每月由于用户流失千万的收入减少将是 100(万)*5%*80=400 万元。这还不考虑由于用户流失而造成的用于新用户开拓的 各种费用，如广告、渠道等方面所发生的成本。 移动运营商的大量实践经验已经证明：客户保持工作的最佳时机是在其未流 失时，其原因在于已流失客户的回流阻力大，策反工作成本高且效果差。但对移 动公司而言，面对网上规模庞大的客户群，也不可能对每个客户都去做特殊的保 持工作。那么，如何预测出将要流失的高价值客户？并了解他/她的需求，及时 投入一定的资源，并通过针对性的挽留工作避免其流失，就成了移动运营商非常 关注的问题。因为这样不仅可以提高效率，而且可以大大节省成本，获得可观的 收益。 二、流失预警模型原理 预测哪些客户将要流失，并不是一件容易的事情。但可喜的是移动运营商已 经积累了大量的有关客户的有用信息，如 BOSS 系统的通话行为数据，客户服务 系统的客户服务、查询与投诉数据，帐务系统的缴费数据等等。通过对大量的客 户数据信息进行分析处理，归纳出具有流失倾向客户的行为特点和规律，建立起 数据挖掘模型，并不断地进行实证校验，完全可以在一定程度上预测出客户的流 失倾向。 流失预警模型构建的第一步是采用数据挖掘中的聚类、神经网络、决策树等 分析技术，通过对数据的探索和分析概括归纳出具有高度流失倾向的用户普遍特 征。然后是从当前在网的用户中找出具有类似特征的用户群，通过大量的对比分 析，最终利用用户的历史行为数据将不同用户归入不同的群组，并对不同用户群 的流失倾向给予评分，形成对客户流失可能性的预测。 以决策树算法为例，图一简单地说明了流失预警模型的工作原理。即通过A －X 等变量对用户进行分类，最终发现不同方格里的分组用户的流失倾向也不 同。如下图黄色方块所示，同时满足 A1 、B1 、…、X1 等条件的用户的流失概 率是 66.7% 。 100万客户 5万流失 A1 A2 30万客户 70万客户 3万流失 2万流失 B1 B2 B3 ………… 10万客户 10万客户 10万客户 1.5万流失