基于预算限制和客户挽留价值最大化的电信客户流失挽留研究

在分析电信行业中挽留激励效应、自然流失效应和口碑传播效应对客户保持率的动力学机理的基础上,得到客户保持率在客户挽留周期中的演进路径;接着提出了使用挽留激励系数、自然衰减系数和口碑影响系数来具体描述这3种效应的作用力。然后基于客户保持率的演进路径推导出了客户挽留周期模型和客户挽留价值模型。最后建立了2种不同类型的客户挽留模型:基于挽留激励效应建立了单个客户挽留费用模型,并推导出了单个客户挽留费用的有效范围、挽留激励的高效率区域和低效率区域;基于定义的挽留收益函数和挽留边际收益函数建立了一对一客户挽留策略模型,并推导出了在挽留预算限制条件下的客户挽留顺序选择原则。实验结果表明,所提出的电信客户挽留方法是可行且有效的。

基于数据仓库的客户挽留系统

随着移动通信运营市场的竞争日趋激烈,移动电话客户"大进大出",导致客户离网率居高不下,造成营销资源的大量浪费。企业为了保持市场份额和运营效益,通过系统支撑手段加强客户流失挽留工作。锁定中高端客户,通过聚焦客户关怀、业务维系、流失预警挽留等重要手段,有针对性地开展服务营销工作,有效延长客户生命周期,保留存量市场,从而节约营销成本。

基于数据挖掘技术的通信业客户挽留系统研究

基于数据挖掘技术,建立了一个针对通信行业的客户挽留系统。首先运用数据挖掘的C5.0分类技术建立了客户流失预测模型,接着运用K-means聚类技术分析离网客户的离网特征,聚类产生了4个离网客户群,分别分析每个客户群离网的主要原因,然后参照无线通信行业客户分割矩阵分别为每个聚类制定了客户挽留建议。

基于数据挖掘的通信业客户挽留系统研究

简单的客户流失预测并不能减少客户的流失,要降低客户流失率,关键在于对流失客户的挽留。到目前为止,通信行业对客户流失预警的研究大多集中在提高客户流失预测的准确率上;而对如何针对不同离网用户制定合适的挽留策略这方面的研究还是比较的少。基于数据挖掘技术,建立了一个针对通信行业的客户挽留系统。该挽留系统由两个模型组成:客户流失预测模型和挽留策略制定模型。文章着重分析了离网客户的离网特征和离网原因,并依据客户离网率和客户价值,将离网客户分为4类,并参考客户分割矩阵,提出离网客户挽留建议。期望对通信行业的客户挽留问题有实用价值。

基于竞争对手反击的电信客户流失挽留研究

首先分析了挽留激励、竞争反击、自然衰减和口碑传播这4种效应对客户保持率产生影响的动力学模型,并得到了客户保持率在客户挽留周期中的演进路径;接着定义了挽留激励系数、竞争反击系数、自然衰减系数和口碑影响系数来具体刻画这4种效应的作用力.然后基于客户保持率的演进路径得到了客户挽留周期计算模型,分别基于竞争对手反击效应存在性的不同情况建立了3类客户挽留价值计算模型.最后基于客户挽留价值和挽留成本建立了客户流失挽留评估模型,基于挽留重要性指标建立了客户挽留顺序选择模型.实验结果表明所提出的客户流失挽留方法是可行且有效的.

移动通讯行业客户流失预警及挽留模型构建与应用

文章以移动通信业为例,讨论企业如何分析客户的基本数据、交易数据和行为模式,建立客户流失预测模型,并在此基础上进行初步的流失原因分析和流失趋势预测,给出有效控制客户流失的建议。

客户维系与挽留的IT支撑

该文分析了当前电信行业客户维系与挽留的现状和缺乏高效的IT支撑给中国电信带来的问题,介绍了IT支撑及其特性,以及采用IT支撑技术对客户维系与挽留工作的可行性和必要性,结合当前实际需求,提出一种基于CRM的综合应用架构。

电信客户流失预警模型的构建

客户流失是电信业普遍存在的问题。本文基于数据挖掘技术,构建了一个电信客户预警模型,该模型旨在提取了客户流失的重要属性和决策树的改进。最后通过实例验证该模型是有效的、可行的。

客户流失预警模型及其在电信企业的应用

大量的客户流失让运营商蒙受巨大损失,从而使得存量客户的维系与保持逐渐成为国内主流电信运营商关注的焦点。本文结合客户细分的思想,提出了一种新的电信企业客户流失预警模型,湖南某大型电信企业基于该客户流失预警模型,在其一个地市分公司进行了客户维系与挽留一期工程的实施试点,试点结果表明,提出的客户流失预警模型具有良好的预警功能,能从企业海量的客户信息中有效地发现具有潜在离网倾向的有价值客户,从而为企业有针对性地开展客户维系与挽留工作提供科学的参考和依据。

数据挖掘在电信客户流失管控中的应用

数据挖掘技术是对分析和信息提取海量数据的重要工具。本文利用数据挖掘技术,以"浙江电信有限公司宁波分公司"作为研究对象,构建出较优的客户流失预测T-N混合模型。同时应用此模型去分析流失客户数据,计算出将要流失客户的客户挽留价值,并分析具体的客户挽留政策。

基于数据挖掘关于通信行业客户的研究

简单的客户流失预测并不能减少客户的流失,要降低客户流失率,关键在于对流失客户的挽留。本文基于数据挖掘技术,建立了客户流失预测模型和挽留策略制定模型,针对不同流失客户提出相对应的挽留建议。期望对通信行业的客户挽留问题有实用价值。

衰退和离网阶段的客户生命周期管理在中国电信之应用研究

随着我国电信业发展开始饱和、竞争加剧、客户流失加大,各大运营商纷纷引进客户生命周期管理这一新兴理论。本文以该理论的应用为基础,着重探讨如何构建电信客户挽留体系对衰退和离网阶段的客户进行有效的管理,保持有价值的客户,延长其在网时间,从而提高客户生命周期总价值。

基于数据挖掘技术的客户流失预警模型

结合客户细分的思想,提出了一种基于慢启动的频繁模式挖掘算法,并基于该算法提出了一种新的电信企业客户流失预警模型,湖南某大型电信企业基于该客户流失预警,在其一个地市分公司进行了客户维系与挽留二期工程的实施试点,试点结果表明,提出的客户流失预警模型具有良好的预警功能。

企业提升客户满意度与忠诚度研究

同时提升客户满意度与忠诚度,是电信运营企业对2005世界电信日主题——“行动起来,建立公平的信息社会”号召的积极响应,对于客户和企业而言是双赢的。

基于数据挖掘技术的客户流失预警模型

结合客户细分的思想，提出了一种基于慢启动的频繁模式挖掘算法，并基于该算法提出了一种新的电信企业客户流失预警模型，湖南某大型电信企业基于该客户流失预警，在其一个地市分公司进行了客户维系与挽留二期工程的实施试点．试点结果表明，提出的客户流失预警模型具有良好的预警功能。

中国证券公司经纪业务的研究——以H证券公司H营业部为例

在佣金自由化之后,证券公司之间的佣金战越发激烈,由此严重影响了证券公司业务收入尤其是经纪业务收入,尤其是对于几乎完全依靠经纪业务获得收入的众多证券公司营业部来说,影响更为惨烈。为此,研究新形势下的证券公司经纪业务的发展方向以及具体到某个证券公司的某个营业部的谋生之道就变得迫切起来。首先通过对国外相同状况下券商采取的对策对于整个行业的发展提出展望,之后通过分析提出挽留客户在微观领域对于某个证券公司的某个营业部的重要性,并通过案例分析提出挽留客户以及对于整个经纪业务发展的建议。