【摘要】：如今無論是管理概念,市場局勢或者消費觀念均處在變化之中,企業(yè)也漸漸將視線放到了針對客戶行為的研究。挖掘客戶行為數(shù)據(jù)以分析潛在客戶的流失趨勢,使企業(yè)在應對即將發(fā)生的市場變化,能夠提前指定具有針對性的補救措施。同時,通過總結(jié)預測結(jié)果能夠及早發(fā)現(xiàn)客戶的流失根源,是企業(yè)能夠及時發(fā)現(xiàn)自身問題。因而此類客戶流失的預警機制的建立對企業(yè)有著建設性意義。本文旨在建立一套適用于電信用戶的客戶流失預測模型。作為后續(xù)的模型研究的理論基礎(chǔ),本文先就客戶關(guān)系與數(shù)據(jù)挖掘等理論知識做出了簡要梳理。以客戶關(guān)系管理中客戶的流失管理和客戶的價值分析兩個主要方向為理論基礎(chǔ);以相關(guān)理論知識為基礎(chǔ),結(jié)合中國電信哈爾濱分公司實際情況,構(gòu)建了本文研究的模型框架,在實驗階段以哈爾濱電信客戶數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)樣本,樣本數(shù)據(jù)經(jīng)預處理后,使用兩種流失預測建模方式:直接運用logistic回歸的模型及以客戶價值利潤為指標,先利用RFT模型對客戶的價值進行分類,之后對每類價值客戶使用logistic模型進行建模預測。本文最后以哈爾濱電信分公司的實際客戶數(shù)據(jù)進行實證研究,研究結(jié)果表明模型中引入客戶價值的客戶流失預測模型比直接采用logistic回歸模型的準確率高。本文將理論與實際相結(jié)合,建立了一個客戶流失預測模型。該模型具有科學性和可操作性,可以實現(xiàn)較高的預測水平。
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圖 1.1 美國無線業(yè)的流失情況戶的流失是各個國家的無線業(yè)務普遍存在的現(xiàn)象。近年相比美國，亞著更為嚴重的客戶流失現(xiàn)象，歐洲無線運營商的客戶流失情況卻相對樂

圖 4.1 基于年齡角度統(tǒng)計客戶流失分布情況ex：下面接著按照性別為分類標準進行劃分，目的是度量客戶流失與性別以性別為指標的如圖 4.2，可見客戶流失與性別有聯(lián)系，與之前以年齡段結(jié)果相比，，所以它們之間的聯(lián)系相對較小，其影響較小�？梢钥偨Y(jié)為性
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F626;F274;TP311.13

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前5條

1 賴院根;劉礪利;;基于客戶價值的信息用戶流失預測研究[J];情報理論與實踐;2011年07期

2 王觀玉;郭勇;;支持向量機在電信客戶流失預測中的應用研究[J];計算機仿真;2011年04期

3 林盛;肖旭;;基于RFM的電信客戶市場細分方法[J];哈爾濱工業(yè)大學學報;2006年05期

4 石永華;電信業(yè)務流失建模的研究[J];廣東通信技術(shù);2003年06期

5 張朝暉,陸玉昌,張鈸;利用神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)現(xiàn)分類規(guī)則[J];計算機學報;1999年01期

本文編號：2631867