電信客戶流失分析與應(yīng)用.pdf

1、隨著電信市場改革步伐的加速,各大運(yùn)營商的競爭也隨之加劇。紛紛把客戶關(guān)系管理的中心從客戶的業(yè)務(wù)受理、營業(yè)、收費(fèi)、投訴等基本功能轉(zhuǎn)向客戶流失的控制。根據(jù)調(diào)查,企業(yè)吸引一位新客戶所花的成本是維系一位現(xiàn)有客戶的五至十倍,因此如何維持現(xiàn)有的客戶是電信運(yùn)營商急需解決的一個課題。要保持現(xiàn)有的客戶,電信運(yùn)營商需提前預(yù)知某些客戶是否有流失的可能性,進(jìn)而采取市場策略。本文的客戶流失模型就是為了解決電信運(yùn)營商這種需要而提出的,為他們提供一個數(shù)據(jù)上的支撐系統(tǒng),

2、幫助他們從大量的用戶中發(fā)現(xiàn)具有高流失性的用戶。并分析其消費(fèi)行為。本文首先對客戶流失進(jìn)行定義,根據(jù)流失的原因不同進(jìn)行分類。使用聚類等手段分析不同流失類的特性,并在問卷調(diào)查的基礎(chǔ)上得出與客戶流失密切相關(guān)的因素:年齡、在網(wǎng)時長、月消費(fèi)額、主叫比例、掉線比例、呼叫客戶中心的頻率等20個因素。把這20個屬性項作為RBF輸入對客戶流失進(jìn)行建模,闡述了RBF的學(xué)習(xí)算法,并分析了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中心、權(quán)值以及寬度對逼近能力和泛化能力的影響,RBF的寬度

3、直接影響網(wǎng)絡(luò)的泛化性能,其值偏大網(wǎng)絡(luò)精度不夠,偏小時泛化能力降低,在此分析的基礎(chǔ)上采用最小鄰近聚類來確定RBF中心與權(quán)值。在確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的寬度時,摒棄了以往采用經(jīng)驗值或者經(jīng)驗公式的方式,把混沌搜索優(yōu)化的全局優(yōu)化能力與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬合能力結(jié)合起來,采用變尺度混沌優(yōu)化算法來確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的寬度。最后通過實際的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了應(yīng)用評估,結(jié)果表明使用混沌搜索優(yōu)化的RBF寬度而建立起來的客戶流失預(yù)測模型對客戶流失做出了準(zhǔn)確的預(yù)