移动流失客户挽留价值估算模型探讨

移动流失客户的挽留价值判断是客户流失管理中的一个难点,也是企业在实际运营中关心的重要问题。本文对移动通信流失客户挽留价值如何估算进行了探讨,为企业实现资源的合理配置和投入产出的最大化提供了科学的判别依据。

电子商务下流失客户赢回策略的有效性研究

电子商务环境下企业间争夺客户的竞争变得越来越激烈,流失客户的赢回显得日益重要。本文基于国内一家著名垂直宠物用品网络零售企业的运营数据,分析了价格促销和关系投资两项流失客户赢回策略的有效性,并验证了关系时间与流失时间对两种策略赢回效果的调节作用。研究发现,两种赢回策略均有效但价格促销的效果比关系投资更好,关系时间和流失时间因素分别会提升和降低赢回策略的有效性。

基于价值考虑的流失客户选择策略研究

客户忠诚是实现客户不断重复购买的保证,拥有长期忠诚客户的公司比拥有低单位成本、高市场份额但客户流失率高的对手更有竞争优势。衡量客户忠诚的指标有两个,客户占有率和客户流失率。要保持一定的客户占有率可以通过两个方面:不断强化公司内客户的忠诚度,避免客户流失;采取多种方法,挽回流失的客户。

基于消费者偏好的电信流失客户赢回沟通组合研究

文章从与流失客户的沟通方式的整合和选择上来进行研究,提出了基于客户偏好的客户沟通方式的选择,一方面能够合理利用企业的资源,降低企业的沟通成本;另一方面可以提高客户沟通效果。

基于合作博弈理论的流失客户赢回决策研究

本文针对不同类型的流失客户分别针对流失客户赢回策略即费用进行博弈,将赢回预算按比例分配这一方式和夏普利值以及核仁的分配进行比较,研究发现企业赢回投入和赢回概率具有正相关的关系,同时对于企业营销实践具有重要的意义。

云南高端卷烟品牌流失客户赢回管理决策的研究

运用多准则决策层次分析模型(AHP),以购买高端卷烟的比重,云南品牌认知度,接受焦油含量8mg以下消费者比重,高端卷烟吸烟人群的平均年龄为影响因素,依据企业发展战略,分析提出了多个市场中选择最优市场进行流失客户赢回管理决策的方法和路径。

潜在流失客户的发掘模型探讨

提出了一个基于数据挖掘技术的解决方案 ,首先运用C4 .5决策树算法识别客户的客观指标集合 ,然后对这些客观指标进行偏差分析 。

移动通讯公司流失客户信息分析

以移动通讯公司为背景,从流失客户本身的特征和流失客户消费行为特征两方面进行了分析,从而为公司制定减少客户流失的措施提供依据。

铁路货运流失客户挽留价值研究

面对日趋激烈的货运市场竞争,为了更好地提供铁路货运客户流失管理,从而为铁路货运部门提供精准高效的货运流失客户挽留策略,结合铁路货运行业特征,在货运客户细分和货运客户流失预测的基础上,提出货运流失客户挽留价值的研究方法,从而为货运流失客户挽留策略的制定提供支撑。结合铁路货运特征,提出货运客户的可期货运价值;其次对铁路货运流失客户挽留策略的执行效果进行研究,提出货运流失客户挽留效果模型;之后提出货运流失客户挽留成本的计算方法;最后提出流失客户挽留价值模型。仿真实验结果表明:通过对挽留价值进行计算,可以校验挽留策略的执行效率;并且为货运流失客户挽留优先级的确定提供依据;针对具体细分类别的货运流失客户制定挽留策略具有更好的挽留效果和高成功率。

中国电信业流失客户分类研究

对电信业的流失因素的分析和研究已经有很多,但是大多数的文章都是从企业的角度和企业的统计数据展开的分析,实际在除了客户的人文数据的统计资料,企业的数据比较全面和真实以外,客户的原因了解对于企业来说还是很欠缺的,所以本文一方面对企业的流失客户数据作了更加深入地剖析,另外一方面从直接客户的角度问卷调查后得到了流失原因的统计分析资料,其目的就是为了给电信企业更好地对客户进行管理和制定保留客户和赢回流失客户策略提供依据。

以客户终身价值最大化为准则的流失客户挽救模型

一、引言 联想集团收购IBM公司PC业务的方案出台后,惠普、戴尔等美国企业猛烈发起的抢夺客户战使联想面临大客户流失的危胁.国人在为受37亿元巨亏打击的四川长虹感叹的时候,再一次关注着民族产业进军国际市场的前途,如何挽救大客户成为人们激动后的冷静思考.

基于客户终身价值的流失客户研究

讨论了关于流失客户的各种定义,提出了基于客户终身价值的流失客户预测模型,并通过使用某市移动公司全球通客户的数据对该模型进行了验证。计算结果表明,该模型不仅可以有效预测出流失客户,还可以计算出该客户的终身价值,以期为企业有针对性地采取挽留措施提供依据。

基于成本利润的电信流失客户挽留策略研究

在全球电信市场竞争激烈的情况下,电信运营企业普遍都存在客户流失率居高不下的问题。如何做好客户流失预警工作,降低用户离网率,对将要流失的客户采取相应的挽回措施,都是电信运营企业为降低企业营销成本、提高经营绩效必须要解决的问题。客户流失预警作为一种有效的客户流失管理方法,通过构建预警模型,可以减少客户流失,减少企业损失。本文结合美国DUKE大学TERADATA客户关系管理中心的100 000条虚拟客户数据,通过构建模型对通信客户的潜在流失行为进行识别,结合成本利润模型实现对潜在流失客户的挽回,实现企业成本最小化,利润最大化。

基于扩散模型生成数据重构的客户流失预测

在数据挖掘领域普遍存在数据不平衡影响到模型预测精度的问题,同时还存在未考虑用户隐私保护的问题.生成伪造数据是一种重要的解决方法,但在以结构化数据为主的场景中,由于存在数据特征维度多且不相关等特点,生成高质量的数据存在挑战.考虑到扩散模型在图像生成等任务中被成功应用,以客户流失预测为典型应用场景,尝试将扩散模型应用到客户流失预测任务中.针对该场景数据中的数值型特征和类别型特征,通过高斯扩散模型和多项式扩散模型获得生成数据,并对模型预测效果和数据隐私保护能力进行研究和分析.在多个领域的客户流失数据上进行了大量实验,探索应用生成数据对真实数据融合重构的可能性.实验结果表明基于扩散模型可生成高质量数据,且对多种预测方法均有一定提升,可实现缓解数据不平衡问题.同时,基于扩散模型生成的数据分布更接近真实数据,具有应用于用户隐私保护的潜在价值.

基于机器学习的银行客户流失分析

为了准确预测可能在今后两年内与某银行终止业务关系的客户,基于机器学习构建了客户流失分析预测模型,该模型在预测客户流失方面与传统逻辑回归模型相比具有显著优势。通过深度神经网络对银行客户流失进行预测,并使用准确率、召回率、精度和F-Measure等指标对预测结果进行全面评估。对于被预测为即将流失的客户,银行可以采取针对性的支持措施,解决客户不满意之处和遇到的问题进而留住客户。这一预测模型不仅有助于银行提前识别潜在的流失风险,还为银行提供了挽留客户的重要机会,有助于建立长期客户关系。

基于集成学习的广电客户流失预测模型研究

在互联网时代,广电行业面临的竞争日益激烈。针对目前客户流失预测模型精准率不高的问题,提出一种基于集成学习的广电客户流失预测模型。结合客户数据特性,分析不同模型的训练原理差异,通过Stacking集成框架,融合多个具有互补优势的单一预测模型,实现对客户流失的精准预测。在公开数据集上进行仿真验证,并将仿真结果与几种单一模型预测结果进行对比。结果表明,所提模型能够有效提升客户流失的预测精度,有助于广电运营商的客户维系工作。

基于粒子群优化BP神经网络的汽车4S店客户流失预警

客户流失预警作为防止汽车4S店客户流失的重要手段,不仅为当代车企提供了有效的经济效益保证,也为车企对未来决策带来了新的研究依据。为建立汽车4S店客户流失预警分级标准,该文从客户基本信息、车龄、车辆销售价格、贷款金额、维修保养次数、维修保养时间等29个指标着手,基于粒子群优化BP神经网络算法,建立汽车4S店客户流失预警分级标准模型。该模型首先预测出客户流失概率,然后根据值为0-1之间的概率大小分为1-5共5个等级,其中1表流失可能性很小,5表示流失可能性很大。最终得到测试集客户流失预警从1到5等级的比例分别为71.39%、3.75%、3.50%、5.86%和15.50%。同时,通过训练集中有78.65%的客户未流失作为先验概率,判定预测概率小于等于先验概率为客户未流失,大于先验概率为客户流失,得到该模型总体的准确率为91.71%。

基于机器学习算法的餐饮企业客户流失预测

客户流失是餐饮企业普遍面临的问题,机器学习技术能为餐饮企业提供便捷的数据分析工具,餐饮企业可根据客户基本信息及消费产生的订单信息构建客户流失特征,结合分类算法中的决策树算法与支持向量机算法预测客户流失,调整销售策略,从而减少客户流失,提高餐饮企业的收益。经过实验证明,支持向量机算法能更准确地预测出准流失的客户,更适合进行餐饮企业客户流失预测,对餐饮企业针对性挽留客户策略的实施具有指导作用。

基于Stacking的电信客户流失预测模型设计研究

随着互联网的高速发展,电信市场竞争激烈,因此运用数据挖掘技术构建电信客户流失预测模型显得极为重要。基于Stacking集成算法,以梯度提升迭代(GBDT)、决策树、随机森林为基学习器,以逻辑回归模型为次学习器,构建了电信客户流失预测模型。通过与单一预测模型进行对比,Stacking集成模型有更好的预测效果,对电信客户流失预测具有重要意义。

基于高维特征因子的券商客户流失预警模型研究

随着证券行业的竞争日趋激烈,如何留住现有客户并预防潜在的客户流失已成为该行业管理者普遍关心的重要问题之一。本文针对证券行业客户流失进行研究。首先,结合证券行业的实际业务背景,探索了证券行业客户流失的定义;其次,提出了基于高维特征因子的独立性筛选方法;最后,基于筛选的因子,分别构建了客户流失预警日模型和周模型。研究结果表明,资产类因子和非资产类因子对预测客户流失具有显著效果,复合因子的预测效果不显著。客户流失预警日模型的外样本AUC值平均可以达到0.95以上,说明模型具有良好的预测精度。客户流失预警周模型的预测效果与日模型基本一致,并且具有计算成本低、预测效率高、模型更加稳定的特点。本文的研究结果可以为企业进行客户挽回提供策略分析,划分客户群体,针对不同流失风险的客户制定不同的挽回策略。另外,本文提出的流失预警模型在企业实际环境测试中也具有良好表现。