基于随机森林算法的广电客户流失预警模型

针对广电领域客户流失日益严重的问题,提出一种利用机器学习技术构建流失预警模型实现精准客户流失预警的方法。采用数据挖掘技术,结合该领域实际业务场景,基于随机森林算法和逻辑回归算法,构建广电领域客户画像标签体系,明确客户流失的定义,训练客户流失预测模型并在实践中对模型进行验证。结果显示,采取随机森林算法建立的流失预警模型在广电客户测试中表现良好,能在存量客群中有效地发现高风险且高价值的潜在流失客户群体,为实际工作指导一线人员提前制定高效、针对性的维系措施,提前挽留高风险客户,以达到降本增效的目的。

新型呼叫中心绩效管理问题研究

呼叫中心在中国发展十多年,根据其劳动密集型和技术密集型产业特点,通过提高管理水平、降低管理成本和提高生产效率,结合项目进行绩效管理是重要的管理技术之一。

省级广电集中式客服系统建设方案

随着三网融合的推进,各省网络公司都进行了整合工作,将全省广电资源整合起来,形成规模效应,提升广电网络公司在市场中的竞争力。本文以陕西广电实际为例,简要介绍全省集中式客服系统建设的方案,以及该方式相对于各地市分散建立或分布式座席方式的优势。

数据挖掘赋能广电客户维系方法探析

本文从广播电视客户流失分析着手,全面分析广电客户流失的主要原因和面临的问题,结合数据挖掘理论对广电行业的客户流失预警进行探究。在分析挖掘业务数据的基础上,对不同业务类型进行多种特征组合并利用逻辑回归算法构建流失预警模型,最后利用Kafka将高危流失客户进行实时推送和维系信息回传,保证客户维系过程可管可控。通过将数据挖掘领域的先进技术与广电业务相融合,实现高精度定位目标客群,提高客户维系成功率,提升广播电视的传播力、引导力、影响力、公信力。