基于數(shù)據(jù)挖掘的電信業(yè)客戶流失分析與應用.pdf

1、當今，隨著國內(nèi)電信業(yè)的改革，各運營商在企業(yè)大客戶、長途業(yè)務、IP業(yè)務、移動業(yè)務等領域展開了激烈的競爭。傳統(tǒng)的以技術(shù)為驅(qū)動、以銷售產(chǎn)品為目的的市場戰(zhàn)略逐漸被以客戶為中心、以滿足客戶需求為目的的市場戰(zhàn)略所取代，客戶資源成為了企業(yè)競爭的焦點。 激烈的競爭必然導致客戶處于不穩(wěn)定狀態(tài)，各運營商都面臨嚴重的客戶流失問題。大量而頻繁的客戶流失延長了企業(yè)利潤回收的周期，給企業(yè)造成了巨大的損失。在這種形勢下，如何防止客戶流失、實施客戶保持工作，已

2、成為運營商關(guān)注的焦點之一。如何根據(jù)客戶的特性和客戶行為預測客戶的流失，并結(jié)合競爭環(huán)境的變化制定有效的客戶挽留和贏回策略并實現(xiàn)贏利，是電信運營企業(yè)正常運營的重要任務，也是電信客戶研究咨詢領域的一個重要課題。 論文首先對客戶價值作了初步的探討，將客戶價值分析引入客戶流失預測和控制；同時，根據(jù)客戶背景資料、消費/支付數(shù)據(jù)、行為資料及相關(guān)推導指標等歷史數(shù)據(jù)，本文將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡、最近鄰聚類、時間序列等多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應用于客戶流失研究，

3、針對目前相關(guān)研究中存在的問題，給出了客戶流失研究中涉及的主要問題的解決方案，包括客戶描述、屬性規(guī)約、流失原因分析以及流失預測與控制策略等，重點解決流失模型的建立問題，并利用基于梯度下降的誤差糾正算法監(jiān)督學習模型參數(shù)，提高模型訓練和預測的精度及可靠性；最后利用訓練后的模型對每個客戶的流失可能性進行預測以及生成公司可能流失的客戶列表。 通過對實際案例的應用，作者對模型的有效性和可操作性進行了驗證，取得了良好的效果，證明其具有相當?shù)膶?/p>