论文部分内容阅读
随着全球经济一体化和信息技术的飞速发展，企业经营理念和管理模式从根本上发生了改变，基于4P(Product-产品，Place-渠道，Price-价格，Promotion-促销)的竞争模式已逐渐被以客户为中心的经营理念所取代。客户关系管理(CRM)越来越显示出其重要的作用。客户关系管理的核心是通过客户信息的采集和客户数据的分析，企业提供个性化、高效的客户服务，以提高客户的满意度，实现客户价值的最大化，提高企业竞争力。为实现这一目标，必须对客户的偏好和行为进行系统的分析。客户流失分析是客户分析中的关键内容之一，它以客户价值理论为基础，通过分析客户行为等数据，掌握客户流失的特点与原因，用以指导企业的营销、售后等各方面的服务活动，实现提高客户忠诚度、减少客户流失、为企业创造更多价值的目的。
电信行业客户流失是一个长期以来困扰电信运营商的难题。据统计，赢得一个新客户所花费的成本是保留住一个老客户的5到6倍，所以根据客户性质和消费行为，建立客户流失预测模型，预测客户的流失概率，再根据不同流失倾向的客户采取不同的营销措施，包括套餐资费调整、服务方式变更、竞争对手调查等，进行有针对性的客户关怀、客户保留等措施是非常必要的。
本文首先介绍CRM研究的必要性、客户流失预测研究的重要性，并着重介绍了电信行业客户流失预测研究的现实意义；对一些数据挖掘方法也进行了回顾，重点介绍了决策树、Logist回归、以及贝叶斯网络，总结了各个方法的优缺点以及应用范围。目前，客户流失分析常用方法包括模糊聚类、决策树和人工神经网络等，这些方法都需要大量的历史数据进行训练学习。客户流失是由客户心理、服务质量和对手竞争等诸多复杂的因素造成的，如能基于这些先验知识建立客户流失预测模型，一方面可以降低对数据量的要求，另一方面可以增加预测的精度。所以本文选择贝叶斯网络作为客户流失预测研究的主要工具。
然后建立了基于贝叶斯网络分类器的客户流失预测模型，并基于逐步判别分析方法找出影响客户流失的主要判别因子，建立了客户流失预测的评价指标体系。以电信行业客户数据为例进行实证研究，对客户流失情况进行了预测，并分析客户流失的原因，有助于制定出保留客户的营销措施，以此验证客户流失建模方法的可行性和有效性。
最后结合预测结果以及分析结论，建立客户流失的预警模型。以方便业务部门深入分析客户流失的原因，并根据不同的原因及时制定出相应的挽留措施，从而达到有效防止客户流失，实现更多的客户价值的目的。