基于综合业务的商业银行客户流失预警模型

随着我国国内银行的竞争加剧,商业银行客户流失现象越来越严重。而大量的统计数据表明,获取新客户的成本是维护现有客户的五倍。因此,从海量的客户交易记录中挖掘出对流失有影响的信息,从而建立有效地银行客户流失预警体系显得尤为必要了。本文结合我国商业银行业务现状,综合运用层次分析法和logistics回归分析方法,给出了基于综合业务考虑的商业银行客户流失预警模型。     

营销渠道客户流失风险研究

渠道是市场营销组合中重要的组成部分。渠道客户即渠道的组成部分,在很大的程度上影响着企业的利润。本文通过对营销渠道客户的界定,分析渠道客户流失的风险以及类型,总结渠道客户流失对企业的影响三个方面来写研究营销渠道客户流失风险。     

无约束条件下多客户流失挽救最优化决策

对无约束条件下多客户流失挽救的最优方案进行了研究.借助于广义客户终身价值,通过数学建模和分析发现,只有当挽救行动判定值大于1时,对流失客户的挽救才有必要,且存在最优挽救费用,各类客户中的合理挽救次序也存在.     

移动通信行业客户流失原因及对策——以某地联通校园公司为例

目前客户流失问题已成为电信运营商关注的焦点之一.本文以某地联通校园公司为研究对象开展问卷调查,调查表明其客户流失严重.客户流失外部原因包括竞争对手的促销活动和客户趋众心理;内部原因包括通话质量、服务质量和品牌.最后提出深入学生开展促销活动、创新校园渠道新模式、提高服务质量和做好离网客户挽留等解决对策.     

客户流失危机分析的决策树方法

叙述了客户流失的基本概念,分析客户流失危机产生的原因,指出了传统的客户流失危机分析方法存在的问题,在ID3算法的基础上,提出一种加权熵的概念,并对ID3算法进行改进,提出了一种基于决策树的客户流失危机分析方法,通过一个客户流失危机的分析实验对该模型进行了验证.实验结果表明该方法是可行的和有效的,为客户流失危机分析和预警提供了一种新的研究思路和分析方法.     

自我网络特征对电信客户流失的影响

近年来，随着移动通信行业的蓬勃发展，市场饱和度越来越高，企业获取新用户的成本也越来越大。随着中国三大运营商竞争的加剧，产品和服务的同质化程度也越来越高，这使企业在老客户的保留上变得异常困难，客户流失率也在逐年上升，如何识别高风险流失客户并有效防止客户流失已经成为该行业管理者普遍关心的问题之一。 着眼于客户流失影响因素研究，运用社交网络分析方法，通过构造与网络结构相关的变量进行影响因素的探讨，运用逻辑回归方法构建客户流失预警模型。从社交网络的视角出发，利用客户的通话详单数据建立客户之间的通信网络，在自我网络的相关理论框架下，构建个体的度、联系强度、个体的信息熵3个自我网络特征变量。运用中国某移动运营商公司的月度客户数据(包括基础通信数据和通话详单数据)，通过逻辑回归构建基于社交网络变量的客户流失预警模型。 研究结果表明，个体的度、联系的强度和个体的信息熵都对预测客户流失有显著效果。具体的，个体的度越大，联系强度越强，个体的信息熵越大，客户越不容易流失。外样本AUC值平均可以达到0.75以上，模型具有良好的预测精度。 研究结果对企业实践具有非常重要的意义，合作企业应用客户流失预警模型进行高风险流失客户的识别，预测精度可以达到70%，达到了企业的实践预期。客户流失预警模型可以帮助企业提前识别高风险流失客户，极大地降低企业维系客户的成本。建议企业管理者在未来更加关注与客户社交网络有关的变量，从网络结构的视角理解消费者行为，更好地进行客户关系管理。     

一种基于Rough集的客户流失风险分析方法

为了对客户流失风险分析过程中的大量的冗余特征进行约简或压缩,本文利用粗集理论中的特征约简方法来研究客户流失风险分析,提出了一种基于粗集的客户流失风险的分析方法.通过一个客户流失风险的分析实例对该算法进行了检验,实验结果表明,在保证分类质量基本不变的情况下,该算法可以查找出对分类起主要作用的特征,从而达到了特征约简的目的,成功地将粗集理论应用到客户流失风险的分析和预警中,为客户流失风险的分析和预警提供了一条新的研究思路和方法.     

Pareto/NBD模型实证与应用研究

对客户未来购买行为预测是客户终身价值评估、客户流失管理等研究领域的关键.近年来由于客户关系管理的兴起,Schmittlein等提出的Pareto/NBD模型作为在非契约条件下描述客户重复购买行为的基础模型得到关注和应用,但对该模型还缺乏实证检验.对Pareto/NBD模型的有关研究进行了简单的回顾,以某专业视频设备零售商近5年的客户购买数据作为样本,用最大似然法进行参数估计,对Pareto/NBD模型有关客户活跃度、客户未来购买期望等方面的预测性能进行实证检验.提出结合Pareto/NBD模型与购买金额期望模型计算有(无)购买历史客户的客户终生价值、根据客户终生价值设置客户流失预警点等方法.     

基于OSA算法和GMDH网络集成的电子商务客户流失预测

电子商务客户流失预测是一种典型的高维、非线性、数据不平衡问题,传统的方法已很难提高其预测精度。本文将自组织数据挖掘方法(SODM)引入电子商务客户流失预测,提出一种基于客观系统分析(OSA)和数据分组处理(GMDH)网络集成的电子商务客户流失预测模型。首先利用OSA算法自动选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入GMDH网络进行学习与训练,进而对测试样本客户流失状态进行预测。为了提高预测精度,本文还利用向上采样法进行数据平衡化,使得流失类和非流失类客户数量大致相等。应用该模型对某网上商场客户流失状态进行预测,并将预测结果与神经网络、SVM等方法得到的结果进行了比较,验证了该模型的有效性及实用性。     

客户抱怨怎么办?

<正> 美国贝因咨询公司在对24个行业中的100多家公司进行研究后,在《哈佛商业评论》上指出:客户流失减少5％能够使利润增加25％(信贷保险业务)到85％(银行分行业务)。 客户的流失比出废品糟得多。扔掉一个废部件,损失的只是那个部件的价格,但当一位不满意的客户昂首离开公司时,那么所损失的是好几年的利润——譬如,对一家零售银行来说,在今后10年中将损失5000美元。更糟的是,你可以拿起有缺陷的     

基于改进支持向量机的电信客户流失预测模型

随着电信业改革的深入和竞争的加剧,电信企业的客户流失率逐步攀升,如何预测并有效减少客户流失直接关系到电信企业的生存和发展.流失客户在客户总体中占比例较低,因此电信客户数据集中存在明显的非平衡数据问题,传统的客户流失预测把客户流失作为普通的模式识别问题处理,建立基于普适机器学习的预测模型.在两类错误的错分代价相差较大的情况下,基于普适机器学习的预测模型缺乏实用价值,因此引入代价敏感学习理论建立了基于改进支持向量机的电信客户流失预测模型,将不同的错分代价纳入建模过程,有效的提高了模型的预测性能.     

基于粗糙集理论-神经网络-蜂群算法集成的客户流失研究

针对电信客户流失问题的复杂性,融合粗糙集理论、神经网络和蜂群算法的优势,提出了一种新的客户流失预测模型——基于粗糙集理论、神经网络和蜂群算法线性集成多分类器的客户流失预测模型。首先利用自组织神经网络(SOM)对连续属性值进行非监督离散化处理;接着使用粗糙集方法(RS)对离散属性进行约简;然后分别使用BP神经网络、RBF神经网络、ELMAN神经网络和广义回归神经网络(GRNN)在约简属性集上建立4个子分类器;最后使用模型集成法对4个子分类器进行线性集成,并采用人工蜂群(ABC)算法优化线性组合的权重。将该模型应用于某电信客户流失,实验结果表明该集成方法是可行且有效的。     

基于客户流失预测的特征选择

特征选择是数据预处理的一个重要手段，本文介绍了特征选择的几种常用方法：过滤法，封装法及这两种方法的混合，最后结合客户流失预测这个特定的问题提出适当的方法。     

数据挖掘在电信企业客户关系管理中的应用探讨

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程。本文介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信企业客户关系管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，探讨了数据挖掘的应用过程。     

关于我国当前电力营销工作的一些建议

企业加强电力营销与客户满意度管理,其意义在于:通过分析客户满意度各指标所占的权重,来科学地指导电力企业提升营销过程中重要的指标,从而使企业为客户提供智能化、个性化服务,方便客户,延长服务手段,改善企业形象;同时加大客户让渡价值,提高客户忠诚度、满意度,降低客户流失风险;提供更多的电费回收渠道和灵活的交费方式,促进电费回收效率,提高企业的资金周转率;使管理者从处理繁琐的、重复的、事务型的事后处理上面解放出来,将大部分精力和时间都放在综合、分析、解决经营活动中出现的重大问题或预测、分析、解决可能出现的问题上。     

基于竞争对手反击的电信客户流失挽留研究

首先分析了挽留激励、竞争反击、自然衰减和口碑传播这4种效应对客户保持率产生影响的动力学模型,并得到了客户保持率在客户挽留周期中的演进路径;接着定义了挽留激励系数、竞争反击系数、自然衰减系数和口碑影响系数来具体刻画这4种效应的作用力.然后基于客户保持率的演进路径得到了客户挽留周期计算模型,分别基于竞争对手反击效应存在性的不同情况建立了3类客户挽留价值计算模型.最后基于客户挽留价值和挽留成本建立了客户流失挽留评估模型,基于挽留重要性指标建立了客户挽留顺序选择模型.实验结果表明所提出的客户流失挽留方法是可行且有效的.     

基于CART和自适应Boosting算法的移动通信企业客户流失预测模型

客户流失问题一直以来都受到企业的重视,如何有效预测流失客户是一个重要课题。本文通过对某通信企业原始数据进行严格的数据预处理,以及利用直方图检验和卡方检验相结合的方法对模型变量进行筛选,同时采用抽样的方法选取出模型的训练样本和测试样本,并利用分类回归树算法和自适应Boosting算法生成相应的强分类器模型,仿真实验结果表明本文使用的模型在预测该通信企业的离网客户中具有较高的准确性,从模型的ROC曲线可知,该模型是一个比较理想的分类模型。另外,本文通过与其他两个模型的预测结果进行比较发现本文的集成模型具有更好的预测性能。     

客户正在流失，怎么办？

原本合作很好的客户,却在一夜之间投奔了竞争对手 张雄最近比较烦,又有几个原本合 作很好的客户好端端地流失了, 一夜之间投奔了竞争对手。作为 这家制造企业的营销副总,眼睁睁地看着 客户名单中又少了几个名字,张雄的心里 很难过。究竟是什么原因导致了客户流 失?有没有更好的方法挽留住他们?     

基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测研究

针对不同样本在特征空间中具有不同的区域特性和不同分类算法之间的预测互补性,在电信客户流失预测理论基础上,融合多分类器动态集成理论和成本敏感学习理论,建立了电信客户流失多分类器集成预测的利润函数,并提出了一类新的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测模型.首先使用K均值聚类法聚类训练样本成多个分区;接着使用NaiveBayes算法、多层感知机算法和J48算法在各分区样本上构建客户流失预测子分类器;最后使用改进人工鱼群算法分别对各分区的子分类器进行成本敏感优化集成.实验结果表明,所提出的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成模型的分类性能不仅优于由训练集全体样本所构建的3个单模型,也优于基于改进人工鱼群算法优化集成这3个单模型而得到的集成模型.     

基于预算限制和客户挽留价值最大化的电信客户流失挽留研究

在分析电信行业中挽留激励效应、自然流失效应和口碑传播效应对客户保持率的动力学机理的基础上,得到客户保持率在客户挽留周期中的演进路径;接着提出了使用挽留激励系数、自然衰减系数和口碑影响系数来具体描述这3种效应的作用力。然后基于客户保持率的演进路径推导出了客户挽留周期模型和客户挽留价值模型。最后建立了2种不同类型的客户挽留模型:基于挽留激励效应建立了单个客户挽留费用模型,并推导出了单个客户挽留费用的有效范围、挽留激励的高效率区域和低效率区域;基于定义的挽留收益函数和挽留边际收益函数建立了一对一客户挽留策略模型,并推导出了在挽留预算限制条件下的客户挽留顺序选择原则。实验结果表明,所提出的电信客户挽留方法是可行且有效的。