本文關鍵詞： 客戶流失 支持向量機 客戶關系營銷 預測　出處：《生產力研究》2010年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：客戶流失分析與預測是客戶關系管理的重要內容,針對銀行客戶流失數據中正負樣本數量不平衡而且數據量大的特點,論文應用支持向量機建立客戶流失預測模型,并以國內某商業(yè)銀行VIP客戶流失預測為實例,與人工神經網絡、決策樹、邏輯回歸和貝葉斯分類器方法進行了對比,發(fā)現該方法能獲得最好的正確率、命中率、覆蓋率和提升系數,是預測現有客戶流失傾向的有效方法。
[Abstract]:Customer churn analysis and prediction is an important part of customer relationship management, aiming at the imbalance of positive and negative samples in bank customer churn data and the large amount of data. In this paper, the support vector machine is used to establish the customer churn prediction model, and take the VIP customer churn prediction of a commercial bank in China as an example, and artificial neural network, decision tree. The comparison of logical regression and Bayesian classifier shows that this method can obtain the best accuracy hit rate coverage and promotion coefficient which is an effective method to predict the current customer turnover tendency.
【作者單位】： 西北大學經濟管理學院;中國農業(yè)銀行陜西省分行;西安外事學院;
【分類號】：F830.4
【正文快照】： 客戶保持(customer retention)對銀行的利潤底線有著驚人的影響,遠遠超過規(guī)模、市場份額、單位成本和其它許多通常認為與競爭優(yōu)勢有關的因素的影響。[1]客戶流失不僅會因為減少銷售而產生機會成本,而且會導致所吸引的新客戶相對減少[,2]一個小的客戶保持率的提高都能導致利潤

【參考文獻】

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【共引文獻】

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5 吳U，

本文編號：1475194