客户流失

摘要： 客户流失已成为目前企业管理中所面临的突出问题,对客户流失情况进行分析显得尤为重要,研究客户流失分析模型成为重中之重.为了解决传统客户流失预测方法准确率不高的问题,将Elman神经网络模型与灰色系统相结合对客户流失进行预测,利用X电信公司的客户样本数据进行仿真,同时将该模型和常用的遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)模型、支持向量机(SVM)模型以及卷积神经网络(CNN)模型进行对比.结果表明,改进后的GM-Elman神经网络的精准率为85.21%、准确率为95.19%、F1值为77.33%、召回率为72.01%,均高于其它三种模型,改进Elman模型能够更高效地对客户流失进行预测.本研究为分析客户流失情况提供了一种新的方法.

摘要： 基于客户价值模型、聚类算法与机器学习算法,提出一套面向电子商务大数据领域的客户流失预测方法并对其进行验证。采用随机森林方法对高维数据进行降维并选择特征变量,利用RFM价值模型,详细地对客户进行划分。由于电商企业对真阳性错误更为敏感,所以对XGBoost算法引入惩罚因子,并结合特征变量预测客户流失,以提高预测准确性。根据对国内某电子商务平台客户数据的预测结果表明,经过预先客户细分处理的预测结果效果明显更好,同时改进后的XGBoost算法较改进前的预测准确率、精确率、召回率分别提升了2.8%、3.8%、2%,即所提出的预测方法是有效的。

摘要： 针对寿险行业的客户流失问题,构建基于外在、内在、行为(EIB)属性的寿险客户指标体系。提出改进的K-means算法,使用改进的轮廓系数公式判断初始聚类数目,并利用欧式距离相似度与余弦相似度的测度优势提出欧式类簇空间的局部、全局离群点过滤规则。运用传统的K-means算法、不同离群点监测阈值下的改进K-means算法进行客户细分及其可视化展示,并采用BP-Adaboost算法对细分后的客户进行流失预测。实证表明:改进的K-means算法可视化噪声降低、簇内误方差减小,可在后续的预测器中实现更高预测精度,为保险公司挖掘更精准的客户分类信息、挽留客户提供决策依据。

摘要： 针对电信客户流失检测率较低的问题,基于遗传算法来优化BP神经网络模型。首先对客户信息进行可视化分析并选取合适的特征,使用皮尔逊系数对特征进行相关性判断,筛选出有效特征;其次运用遗传算法对BP神经网络中的初始化权值阈值进行编码,经选择、交叉以及变异等操作后得出最优的权值阈值;最后运用BP神经网络进行电信客户流失预测。经实验验证,该模型的预测结果优于传统的BP神经网络模型预测结果。

摘要： 网络视频用户规模决定网络视频服务商收益,如何有效地降低客户流失率成为企业的关注重点.以Kaggle公开的网络视频客户流失数据为例,基于随机森林算法对客户流失进行预测.结果表明,预测效果良好,AUC值高达0.9781,准确率达到94%.在此基础上进一步研究客户流失的原因,构建CMASL模型,结合K-means算法对流失客户进行分类,分析对应类别客户流失的主要原因,为网络视频服务商提供不同类别客户相应的挽留策略.

摘要： “自去年10月开始,燃气公司对我司实行限量供气,导致我们的装置无法正常生产运行,不得不采取减产措施,公司客户流失很多。此外,频繁开停车也带来巨大的安全风险。我们多次向燃气公司申请增加供气量,都没有得到有效回复。5月30日,市长出面协调,燃气公司同意自6月1日起,供气量提高至每天12000立方米,但是12000立方米供气仍然不稳定,而且距我们装置达产,还有6000立方米的缺口……”。

摘要： 消费者对个性化和优质体验的需求是永恒的,B2B企业应当考虑将客户体验自动化纳入到业务发展战略中,并将持续改善客户体验视为长期发展目标。在当今竞争激烈的大环境下,拥有出色的产品或服务并不意味着100%成功,反而是客户在购买流程中的体验变得比以往任何时候都更加重要。随着企业业务的发展,提供个性化的客户体验变得愈加困难,许多企业因无法提供令人满意的客户体验而出现客户流失的现象。为此,客户体验自动化已成为企业业务战略中越来越重要的一部分。客户体验自动化涉及客户体验工作流程中关键部分的自动化、数字化,有助于维护客户的忠诚度并提高整个组织的内部效率,进而推动B2B公司的业务成功。

摘要： 近年来,随着金融证券行业的蓬勃发展,市场饱和度越来越高,企业获取新用户的成本也越来越大,因此客户流失问题受到证券公司的广泛关注。本文以某券商A为研究对象,通过融合证券公司的多源数据信息,建立了一套流失预警体系,该体系通过变量挖掘、模型建立和模型应用三个模块,实现对A证券公司客户流失行为监控和预警的目的。

摘要： 针对电信客户流失数据集的多维特征和不均衡问题,本文给出了一种基于代价敏感的逻辑回归的电信客户流失预测模型。通过对不平衡样本集分别采用不同权重调整,将代价敏感学习与传统分类算法相结合,建立基于逻辑回归的电信客户流失预测模型,最后对实际电信客户流失进行验证。通过与其他分类器模型的对比显示此方法在各种评估指标上均有更好的表现,更加符合电信业预测客户流失的实际情况。

摘要： 随着证券市场竞争的日益加剧,证券行业客户数量呈现动态增长模式,但是在大量客户开户的同时,又有大批客户流失,带来较多的无交易客户,导致业务与收入总量增长相对趋缓,出现“增量不增收”的现象.准确预测潜在流失客户,对这些客户实施差异化营销和服务已成为当前证券企业的迫切需求.基于证券客户交易的历史数据,在给出证券流失客户定义的基础上,选择合适的自变量和因变量时间窗口,建立信息熵,趋势值和波动值三类特征指标体系,使用CART算法建立决策树模型,并采用交叉验证法选取最优决策树,实现依据历史交易数据对客户是否流失进行预测.数据实验结果表明,所提出的预测方法可以较准确地对潜在流失客户进行预测.

摘要： 目前,国内运营商间的竞争激烈,客户流失现象较为普遍.客户流失预测是有效解决通信行业客户流失问题的关键环节.本文借助Lagrange函数求极值的思想将基本模型进行组合,建立流失预测模型,以提高维系有价值客户的准确度.

摘要： 本文介绍的家宽流失预警识别模型是根据已流失宽带客户流失前后的行为变化,利用客户网络使用特征、营销案情况、投诉故障告警等数据,通过建模识别宽带流失预警客户,有针对性进行客户挽留.

摘要： 本文选用炼化企业某大区公司一年交易数据为样本,从现有客户流失状态分析出发,识别现有客户流失特征,并运用数据挖掘C5.0算法,该算法采用实际业务需求和boosting与交叉验证相结合方法,对炼化客户建立流失预测模型.实际研究结果表明所使用的挖掘技术获得了满意的预测效果.

摘要： 不均衡数据的分类问题是数据挖掘领域中一大难题.电信客户流失数据集分布存在高度的不均衡性,导致占少数比例的流失客户较难被识别.在电信行业中,保留一个现有的客户的成本,往往比成功引进一个新客户要少得多.因此致力于类别不均衡问题的分类研究具有重大意义.传统的数据挖掘分类算法在不均衡数据分类中不能得到理想的结果,相关学者对此进行了改进和优化.本文对不均衡数据分类方法和电信客户流失分析的方法进行比较和总结,并对未来的研究方法提出了展望.

摘要： 针对当前电信企业的客户流失问题,提出一种基于决策树和神经网络的混合模型,获取即将流失的客户,以便企业制定科学合理的营销策略挽留客户,从而最大程度降低客户流失率.实验证明,此模型能够很好的对电信客户流失进行预测分析.

摘要： 通信市场三分天下的形式由来已久,客户市场日趋饱和,各家运营商逐渐转变经营模式,由传统的扩张新增市场转向深耕存量客户市场,减少客户流失成为以保促增、以稳求升的关键.从客户贡献价值来看,一个存量客户相当于3～4个新增客户,因此客户保有工作成为所有工作的重中之重,关乎企业未来发展,而如何准确判断客户的流失倾向,及时给予关怀和挽留成为客户保有工作的基本前提.本文提出了基于联合决策树算法的客户流失预测模型,根据客户的基本信息、消费特征等情况,对客户的离网趋势做出准确预测,有效的降低了离网率,为客户保有工作提供了有力的支撑.

摘要： 数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术.基于Spark的大数据挖掘是近年来伴随着人工智能和大数据技术,以及分布式计算、云计算发展而出现的一门新兴技术.它的核心功能是从巨大的、多样性数据集或数据仓库中迅速获取有用信息,以供企业分析和处理各种复杂的数据关系.最近几年,数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中.在本文中,利用数据挖掘实现了电信宽带用户的流失分析,利用Spark的技术实现了并行的聚类算法、决策树算法.

摘要： 本文综合介绍了对于保险客户数据挖掘不同时期采用的数据挖掘算法。近年来，为了克服传统数据挖掘算法在保险客户数据挖掘中的缺点，研究者们引入了人工智能技术的算法，将其应用到数据挖掘中，通过跨学科的算法研究，将数据挖掘的算法的研究空间进一步拓宽了。具体包括基于BP神经网络算法的保险客户流失预测，基于遗传神经网络算法的保险客户数据挖掘。并对其进行了评价,对保险客户数据挖掘的算法的未来发展做出了展望,以便为未来保险客户数据挖掘算法的研究提供一个参考.

摘要： 近年来电信业蓬勃发展,各个运营商之间的竞争也愈演愈烈,如何减少客户流失尤其是优质客户的流失已经是运营商发展过程中面临的一个严重问题,本文主要是对电信行业客户流失情况进行数据挖掘,通过对运营商的历史数据资料进行数据挖掘分析,建立客户流失预测模型.由以上分析可以看出，利用数据挖掘来分析电信行中业影响客户流失率的相关因素，使运营商能够有效地找出流失的原因，以及在设施管理和服务上的不足，及时地调整自己的运营策略、管理方式，有针对性的提高自己的技术水平，从而有效的增加客户忠实度，并有力的竞争新客户，保证了企业的长久发展，增强企业竞争实力。所以说，在电信行业中，引进数据挖掘技术是非常之必要的。

摘要： 随着全业务的深入开展,通信行业竞争日益激烈,“拓展新用户、维稳老用户”是电信运营商当前面临的热点和难点问题。从用户规模及营销成本来看,老用户保有更是当前工作的重中之重。将决策树算法作为建模工具,以“用户当月通信消费指标预测其第三个月流失概率,为营销保有工作预留两个月宝贵窗口期”为指导思想,结合北方某省移动公司实践工作,出台“预警流失概率越高,促销力度越大”的保有政策,形成了一套理论与实践相结合的通信行业用户预警模型。从模型应用效果来看,通信用户预警准确率较高，保有效果显著,模型结果通过了通信市场的实践检验,对电信运营商生产一线的指导作用较大。

摘要： 本发明提供了一种掌银易流失客户促活成功概率预测的方法，其特征在于：通过基于专家经验规则模型从当前全量客户集中筛选全量潜在待评估客户集，再进一步将待评估客户集中的各个客户的特征数据输入XGBoot模型进行促活成功概率预测计算，并输出各个客户的促活成功概率的预测结果，选择预测促活成功概率的用户开展促活活动。将传统专家经验的规则模型与XGBoost算法模型相结合，先基于专家经验规则模型筛选全量潜在客户，再使用XGBoost模型进一步筛选高潜力精准客群，提高营销转化率。基于此方法的掌银易流失促活精准营销模型的营销成功率提升约7.78倍，有效提升营销效果，缩减营销成本。

摘要： 本发明公开了一种基于客户画像的客户流失预测及挽回方法和系统，所述基于客户画像的客户流失预测及挽回方法包括S1：获取客户各类相关信息；S2：通过将客户的信息映射到客户画像，获得客户特征，并对特定的业务场景下的客户信息进行系统描述；S3：在得到客户特征后，使用机器学习模型对客户流失情况进行预测；S4：针对S3中对客户流失情况的预测结果，对客户流失概率高的客户进行个性化营销挽回；S5：根据客户对营销活动的响应情况，对客户的标签进行更新，完成客户画像的更新；S6：对客户流失预测模型进行优化。通过客户画像搭建标签体系，构成特征进行客户流失预测可以帮助了解客户需求，为向客户提供有针对性的服务奠定基础。

摘要： 本发明为一种用于客户流失预测的数据挖掘方法，涉及数据监控技术领域，包括数据获取步骤，特征变量选择步骤，样本选取步骤，数据预处理步骤，构建训练集和和测试集步骤和执行训练步骤，数据获取步骤包括，建立数据库，对接银行数据系统；特征变量选择包括，选取满足预测算法的特征变量；样本选取步骤包括，根据原始算法，以所收集的数据，对客户流失量进行数据准备；数据预处理步骤包括，整合基础数据，清理无关数据和空值；构建训练集和测试集步骤包括，抽取样本，将所抽取的样本分为训练集和测试集；执行训练步骤包括，按照模型参数的重要性程度进行训练，并以最优解滚动迭代，根据本方法可以预测用户流失概率，从而方便工作人员进行维护。

摘要： 本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于用户信息及行为的客户流失预警方法，包括：将用户信息数据集及行为数据集编码为用户信息数值型特征集及行为数据数值型特征集；提取与客户流失数据关联的用户信息关联特征集及行为数据关联特征集；利用交叉验证算法构建训练集及测试集，对预构建的客户流失预警模型进行训练，得到训练完成的客户流失预警模型；利用客户流失预警模型对待分析客户的用户信息数据、行为数据进行分析，得到待分析客户的流失意向得分。此外，本发明还涉及区块链技术，用户信息数据集可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于用户信息及行为的客户流失预警装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高客户流失预警的准确度。

摘要： 本公开提供了一种客户流失预测方法、客户流失预测装置、计算机可读存储介质和电子设备。该方法包括：获取待预测客户的流失属性数据；根据待预测客户的流失属性数据，确定待预测客户的特征数据和标签；将待预测客户的特征数据和标签输入至融合模型中，确定出待预测客户的综合流失概率；根据综合流失概率，确定出目标流失客户。本公开提供一种预测精准度更高的客户流失预测方法。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的客户流失预测方法，包括：步骤1：获取银行客户的个人信息数据；步骤2：利用生成式对抗填补网络模型，对步骤1中获取的个人信息数据进行缺失值填补，再对填补后的个人信息数据进行最大‑最小归一化处理；步骤3：搭建MSDCNN‑LSTM预测模型，步骤4：训练MSDCNN‑LSTM预测模型；步骤5：将客户数据输入到经步骤4训练好的MSDCNN‑LSTM预测模型，得到待测客户的流失概率。其解决了传统机器学习方法在预测大数据下银行客户流失概率时效率低的问题。

摘要： 本申请涉及一种汽车4S店客户流失的预警方法和装置；所述方法包括：获取客户的历史数据，生成数据集；根据所述历史数据构建初始自变量和因变量；对初始自变量进行逻辑回归建模，并从所述初始自变量中筛选出若干个最终自变量；采用所述最终自变量再次建立逻辑回归模型，获得预警模型；将待预测的客户数据输入到所述预警模型中进行处理，获得预警结果。本申请的方案根据门店积累的与客户消费行为有关的大量数据，进行深入的分析和挖掘，通过模型的方法克服了传统手段分析维度单一的问题，从而有效增加了预警的准确度和及时性。

摘要： 本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种基于生存分析的客户流失风险的预测方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括获取预设观测时段内客群的产品买卖记录；根据所述购买记录与所述赎空记录建立生存时间的概率分布模型；通过生存分析对所述生存时间的概率分布模型进行客群流失的风险因素分析；将客群的业务场景结合客群流失的风险因素的分析结果确认最终入模客群；通过深度学习方法将入模的客群的流失比例风险函数代入Cox比例风险模型中进行非线性拟合并获得非线性拟合结果。此外，本申请还涉及区块链技术，分类体系树可存储于区块链中。本申请推荐的客户挽留策略更匹配，提高捕捉风险因素的灵敏度，提升分析精度以及分析结果的准确性。

摘要： 本发明提供了一种客户流失几率模型的训练方法及装置，其中该方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括客户在银行系统中的数据；根据所述训练数据集中的数据的属性，对所述训练数据集中的数据进行预处理、均衡化处理和标准化处理，生成处理后的数据集；以及根据所述处理后的数据集对XGBoost模型进行训练，得到模型参数。能够提高客户流失几率模型的数据处理能力，提高预测结果的准确性。本发明可用于人工智能技术领域。

摘要： 本发明是一种基于语义特征组的信用卡客户流失数据降维可视化分析方法。本发明涉及数据可视化分析技术领域，所述方法以多视图融合的方式，对数据集特征进行可视化分析，收集信用卡客户流失的数据；基于T‑SNE算法和PCA方法，对信用卡客户进行降维可视化分析，分析信用卡客户流失的数据；基于语义特征组，对信用卡客户数据进行分析，进行降维可视化分析，分析信用卡客户流失的数据。本发明从可视化任务的实质出发，提出了基于语义特征组的降维可视化方法。对比分析了多视图融合可视化方法、T‑SNE算法和PCA降维可视化方法，实现了基于语义特征组的信用卡客户流失数据降维可视化分析方法。