移动通讯行业客户流失预警及挽留模型构建与应用16800.docx

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1、移动通讯讯行业客客户流失失预警及及挽留模模型构建建与应用用20099-122-4摘摘要文文章以移移动通信信业为例例，讨论论企业如如何分析析客户的的基本数数据、交交易数据据和行为为模式，建建立客户户流失预预测模型型，并在在此基础础上进行行初步的的流失原原因分析析和流失失趋势预预测，给给出有效效控制客客户流失失的建议议。 关关键词数据挖挖掘，客客户流失失预警，客客户挽留留 CRRM 在渐渐趋成熟熟的竞争争性市场场环境下下，理解解客户行行为并做做出有效效反应是是企业生生存和发发展的根根本保障障。客户户流失是是高度竞竞争产业业中的一一个普遍遍现象，也也是束缚缚企业发发展的瓶瓶颈问题题。迄今今为止，大大

2、部分企企业解决决客户流流失问题题的主要要手段还还停留在在经验识识别的水水平上；而学术术界对客客户流失失问题的的研究则则主要集集中在流流失种类类、原因因和后果果的定性性识别上上，这些些研究结结果和商商业问题题的耦合合相对松松散，难难以在管管理实践践中加以以应用。 数据据挖掘技技术的出出现，有有效地解解决了上上述问题题。但现现有的少少数利用用数据挖挖掘工具具对客户户流失数数据建模模的尝试试，大多多过分注注重对算算法与技技术的研研究，而而忽视了了对商业业问题解解决的重重视。而而且，这这些研究究并未将将对客户户流失研研究的成成果深入入到客户户保留领领域，使使得作为为客户流流失研究究最终目目的的客客户保

3、留留和客户户价值提提升工作作缺乏系系统的可可操作的的管理体体系。 1 理解解客户流流失与客客户保留留 客户户流失问问题是客客户关系系管理CCRM中中客户忠忠诚度研研究的重重要内容容之一。早早在19984年年，有研研究就发发现获取取一个新新客户的的成本比比维持一一个现有有客户的的成本高高五倍。因因此，企企业应充充分重视视两类客客户：一一类是“竞竞争性的的客户”，即即那些虽虽然现在在将本企企业视为为“首选选”，但但却认为为其它某某些供应应商与本本企业是是非常类类似的客客户；其其次是“可可转变的的客户”，即即那些认认为本企企业与这这些客户户的首选选供应商商是非常常类似的的客户。对对这两类类客户应应采

4、取不不同的营营销手段段以有效效防止潜潜在流失失，达到到良好的的销售效效果。对对客户忠忠诚度的的研究主主要集中中于客户户与厂商商建立并并保持关关系意愿愿上。同同时，一一些学者者认为，应应对那些些尽管仍仍然保持持忠诚，却却比其他他人有更更高的离离开关系系意愿和和更少的的保持关关系意愿愿的客户户给予特特别关注注。 客户户流失和和客户保保留是一一组对企企业经营营效益有有着显著著影响的的概念。国国外研究究发现客客户流失失对公司司的利润润有着惊惊人的影影响，远远远超过过公司规规模、市市场份额额、单位位成本和和其它许许多通常常被认为为与竞争争优势有有关的因因素。因因此“客客户保留留”应运运而生，成成为学术术

5、界和企企业界均均极为关关注的问问题。通通过实施施客户保保留，客客户流失失率小小小的降低低就能导导致利润润可观的的改善。有有关方面面对美国国9个行行业进行行调查的的数据表表明，客客户流失失率降低低5%，行行业平均均利润增增加幅度度在255%885%之之间。在在各行业业，客户户保留已已成为公公司成功功至关重重要的目目标。 2 客客户为什什么会流流失 客户户流失主主要是基基于以下下原因： (11)产品品质量与与价格 产品品的质量量与价格格是导致致客户流流失的主主要因素素之一。为为客户提提供品质质优良的的产品是是企业必必须尽到到的义务务。粗制制滥造或或性能不不达标的的产品必必然导致致客户的的流失。所所

6、以，企企业开展展商业活活动必须须以产品品的高质质量为基基础。产产品和服服务的个个性化也也可以有有效地降降低企业业客户流流失率。 (22)对客客户不闻闻不问 客户户的抱怨怨和询问问不能得得到妥善善的处理理会造成成他们的的离去。真真正提出出抱怨的的客户也也是最有有可能回回头的客客户，企企业应当当认真倾倾听客户户的意见见，给予予及时妥妥善的解解决，让让他们感感觉到自自己受到到了尊重重。在提提高客户户的满意意度的同同时还能能从客户户那里收收集到免免费的建建议，以以便不断断改善企企业的产产品和服服务。 (33)对员员工置之之不理 为了了保持客客户，企企业必须须首先赢赢得自己己的员工工，特别别是那些些直接

7、与与客户打打交道的的人员。企企业员工工的流失失，可能能导致和和他长期期保持联联系的重重要客户户的流失失。为了了减少客客户流失失率，要要求企业业必须拥拥有高素素质的、稳稳定的员员工群体体。 此外外，企业业思想消消极以及及竞争对对手的行行动也是是企业客客户流失失的主要要原因。 3 利利用数据据挖掘进进行客户户流失分分析的可可行性 预测测哪些客客户将要要流失，并并不是一一件容易易的事情情。但可可喜的是是在某些些行业，如如移动通通讯业、银银行业等等，企业业已经积积累了大大量的有有关客户户的有用用信息，如如运营商商系统中中的通话话行为数数据，客客户服务务系统的的客户服服务、查查询与投投诉数据据，账务务系

8、统的的缴费数数据等。通通过对大大量的客客户数据据进行分分析处理理，归纳纳出具有有流失倾倾向客户户的行为为特点和和规律，建建立起数数据挖掘掘模型，并并不断地地进行实实证校验验，完全全可以在在一定程程度上预预测出客客户的流流失倾向向。 流失失预警模模型构建建的第一一步是采采用数据据挖掘中中的决策策树、神神经网络络等分析析技术，通通过对数数据的探探索和分分析归纳纳出具有有高度流流失倾向向的用户户普遍特特征。然然后从现现有用户户中找出出具有类类似特征征的用户户群，通通过大量量的对比比分析，最最终利用用用户的的历史行行为数据据将不同同用户归归入不同同的群组组，并对对不同用用户群的的流失倾倾向给予予评分，

9、形形成对客客户流失失可能性性的预测测。 图11反映的的就是数数据挖掘掘模型的的核心部部分分类与与预测的的一个简简单例子子(以移移动通讯讯行业为为例)。算算法的输输入是一一部分样样本数据据(即训训练数据据)，通通过分类类算法，按按我们需需要的目目标属性性，对这这些样本本数据进进行多次次分类，直直到找到到可以将将目标属属性全部部筛选出出来的标标准。最最后在其其它样本本数据上上应用这这些标准准，预测测可能同同样具有有目标属属性的数数据。 图11分类与与预测的的一个例例子 在客客户流失失预警模模型中，通通常采用用决策树树算法获获取分类类标准。图图2简单单地说明明了流失失预警模模型的工工作原理理。假定定

10、训练数数据中有有1000万个客客户的信信息，其其中有55万已经经流失。通通过多个个变量，逐逐层将这这1000万个客客户分组组，即把把他们归归入图中中决策树树不同的的叶子中中。通过过多次分分类，最最终发现现不同方方格里的的分组用用户的流流失倾向向也不同同。如绿绿色方块块所示，同同时满足足A1、BB1、X11等条件件的用户户的流失失概率是是66.7%，远远远大于于样本的的平均流流失率55%。这这样，通通过构建建流失预预警模型型，就非非常准确确地发现现了具有有高流失失倾向的的用户群群。如果果将其他他用户的的行为数数据作为为模型的的输入，对对这群用用户的流流失倾向向进行评评分，就就可以发发现具有有较高

11、流流失可能能的用户户群体。这这意味着着如果对对这一类类客户进进行挽留留的话，将将大大提提高挽留留工作的的针对性性，以尽尽可能少少的资源源投入换换取尽可可能大的的挽留成成果。 图22 流失失预警模模型的决决策树算算法举例例 4 移动通通信行业业客户流流失预警警及挽留留流程 客户户流失解解决方案案可以划划分为四四部分：发现挽挽留机会会制订订挽留策策略实实施挽留留行动、收收集客户户反馈评估挽挽留效果果并调整整策略。 (11)发现现挽留机机会 最基基本的做做法是建建立客户户流失预预测模型型(用决决策树方方法)，然然后对在在网客户户进行流流失倾向向的评分分，按倾倾向高低低判别。但但此处最最好结合合对全体

12、体客户的的分群来来识别出出真正的的挽留机机会，并并非流失失倾向越越高就越越值得挽挽留。比比如可以以按照客客户价值值进行分分群，优优先考虑虑对中高高价值客客户的挽挽留；同同时根据据客户行行为分群群，判别别出哪些些客户可可能已经经用了竞竞争对手手的服务务，或者者属于欺欺诈类型型的客户户，对这这批客户户的挽留留可能是是没有成成效的，不不应视为为挽留机机会。 (22)制订订挽留策策略 经过过第一个个步骤，我我们已经经从预测测名单中中圈定了了值得挽挽留的客客户。但但是一般般来说，这这批客户户依然数数目较大大，难以以逐个分分析而决决定采取取何种挽挽留策略略。可以以对圈定定的客户户进行进进一步分分群，将将他

13、们划划分为几几种类型型，当然然此时最最好在分分群模型型中放入入行为等等属性，然然后逐群群制订有有针对性性的挽留留策略。比比如有的的群组是是属于夜夜间通话话多(和和总体的的均值相相比)的的客户，那那么针对对他们的的挽留策策略可能能是推荐荐一些夜夜间通话话优惠的的资费方方案。 (33)实施施挽留行行动、收收集客户户反馈 这里里最好有有类似操操作型CCRM的的系统来来支撑。将将上述两两步骤给给出的挽挽留机会会和挽留留策略分分配给相相应的实实施人员员，由他他们实施施，并收收集客户户反馈。在在挽留阶阶段，最最佳实践践步骤是是： 下载预预警高危危客户名名单； 预警高高危客户户分类分分析； 针对不不同高危危

14、细分人人群设计计适宜的的政策； 大客户户经理对对高危名名单进行行分析并并判断是是否回访访； 开展回回访并对对过程进进行详细细记录； 分析对对比及经经验总结结。 (44)评估估挽留效效果 在客客户流失失预测专专题分析析的试运运行阶段段，由于于模型预预测的效效果、挽挽留机会会的识别别是否准准确、挽挽留策略略的制订订是否合合适等方方面尚未未得到确确认，常常常会将将预测名名单中圈圈定的客客户划分分为两组组实实施组和和对照组组。对前前者展开开挽留，对对后者不不采取任任何行动动，根据据两组的的流失情情况来评评估模型型的预测测效果和和挽留效效果。当当专题分分析基本本稳定后后，对照照组会被被取消。 5 结结论

15、 实际际上，回回答流失失预警模模型要不不要做，首首先要回回答的问问题是：客户关关怀要不不要做？也就是是说，做做流失预预警模型型的目的的是为了了降低流流失率呢呢？还是是为了提提高关怀怀与挽留留工作的的有效性性？这是是一个不不能回避避的问题题，但它它的答案案也是早早就存在在的。那那就是：如果是是单纯为为了大幅幅度降低低客户流流失率，流流失预警警模型所所起到的的效果是是相对较较小的。为为什么呢呢？原因因也很简简单，数数据挖掘掘的流失失模型其其实是一一种方法法论，它它并不能能直接带带来客户户流失率率的降低低。打个个比方，就就如同病病人看病病，再先先进的医医疗设备备也只能能帮助病病人查出出毛病，而而不能

16、帮帮助病人人养好病病。归根根结底，流流失预警警模型的的构建目目的应该该是为了了提高关关怀与挽挽留工作作的有效效性，而而不是所所谓的大大幅度降降低用户户流失率率。 参考考文献 11戴维维奥尔尔森，石石勇，著著. 吕吕巍，等等译. 商业数数据挖掘掘导论M. 北京京： 机机械工业业出版社社，20007. 22吕巍巍，编著著. 精精确营销销M. 北北京：机机械工业业出版社社，20008. 33周颖颖，等. 基于于数据挖挖掘技术术的移动动通信行行业客户户细分J. 上海海交通大大学学报报，20007(7). 44梁波波，吴俊俊峰，舒舒华英. 移动动通信客客户保持持及其决决定因素素实证研研究JJ. 北京邮邮电大学学学报(社会科科学版)，20005(4). 55吴学学雁，辜辜敏，漆漆晨曦. 综合合运用各各种建模模方法提提高预测测模型的的准确度度J. 广广东通信信技术，220066(6). 66盛昭昭瀚，柳柳炳祥. 客户户流失危危机分析析的决策策树方法法J. 管管理科学学学报，220055(2).作作者简介介 吕巍巍：教授授，上海海交通大大学安泰泰经济与与管理学学院副院院长，博博士生导导师，研研究方向向为消费费者行为为和战略略管理。 李玉玉峰：上上海交通通大学安安泰经济济与管理理学院博博士研究究生，研研究方向向为消费费者行为为。