SaCa RealRec客户挖掘案例分析：中国银行客户流失预警总结
《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》范文
《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》篇一基于数据挖掘的银行客户流失预测研究一、引言随着市场竞争的日益激烈，银行客户流失问题已成为银行业务发展的重要挑战之一。
为了有效地降低客户流失率，提高业务竞争力，基于数据挖掘的银行客户流失预测研究显得尤为重要。
本文旨在通过分析银行客户数据，建立客户流失预测模型，为银行制定有效的客户保留策略提供科学依据。
二、数据挖掘概述数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，通过对数据的分析、处理和建模，发现数据中的潜在规律和模式。
在银行客户流失预测中，数据挖掘技术可以有效地提取客户信息、交易行为、服务体验等关键因素，为预测模型提供有力的支持。
三、数据来源与处理本文所使用的数据主要来源于某银行的客户数据系统。
首先，对数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、异常值等。
其次，根据研究目的和需求，选取与客户流失相关的特征变量，如客户基本信息、交易行为、服务体验等。
最后，将数据进行标准化处理，以便进行后续的分析和建模。
四、预测模型建立本文采用机器学习算法建立客户流失预测模型。
具体步骤如下：1. 特征选择：根据数据特点，选择合适的特征变量，如客户年龄、性别、职业、收入水平、交易频率、交易金额、服务满意度等。
2. 模型训练：采用监督学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等，对数据进行训练，建立预测模型。
3. 模型评估：采用交叉验证等方法，对模型的性能进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标。
4. 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，如调整特征权重、调整模型参数等，以提高预测精度。
五、实证分析以某银行为例，采用上述方法建立客户流失预测模型。
首先，对数据进行预处理和特征选择。
其次，采用逻辑回归和随机森林两种算法进行模型训练。
最后，对两种模型的性能进行评估和比较。
实验结果表明，随机森林算法在客户流失预测中具有较高的准确率和召回率。
通过对模型的分析，发现客户年龄、性别、交易行为等因素对客户流失具有显著影响。
工作总结客户流失
工作总结客户流失
客户流失是每个企业都会面临的问题，尤其是在竞争激烈的市场环境下。
对于企业来说，保持客户忠诚度和减少客户流失是至关重要的。
因此，对客户流失进行工作总结是非常必要的，只有通过总结分析，才能找到客户流失的原因并采取有效措施加以解决。
首先，我们需要分析客户流失的原因。
客户流失可能是由于产品质量不佳、服务不周到、竞争对手的侵蚀等多种原因造成的。
通过对客户流失的原因进行分析，我们可以找到问题的症结所在，从而有针对性地进行改进。
其次，我们需要建立客户流失的预警机制。
通过对客户流失的数据进行分析，我们可以发现一些客户流失的规律和特点，从而建立客户流失的预警机制。
一旦发现有客户出现流失的迹象，我们就可以及时采取措施，挽留客户，避免客户流失。
最后，我们需要加强客户关系管理。
客户关系管理是保持客户忠诚度和减少客户流失的重要手段。
通过建立良好的客户关系，我们可以增强客户的忠诚度，降低客户流失率。
因此，我们需要加强对客户的维护和管理，提高客户满意度，增强客户黏性，从而减少客户流失。
总之，客户流失是一个需要引起重视的问题，只有通过对客户流失进行工作总结，找到问题的症结所在并采取有效措施加以解决，才能有效地降低客户流失率，提高企业的竞争力。
希望我们可以通过不懈的努力，有效地减少客户流失，实现企业的可持续发展。
银行业客户流失数据分析报告
银行业客户流失数据分析报告一、引言随着经济的发展和竞争的加剧，银行业面临着日益增长的客户流失问题。
客户流失对银行业的经营稳定和盈利能力都有着重要的影响。
因此，本报告旨在通过对银行业客户流失数据进行分析，提供有针对性的策略和建议，以减少客户流失率并提高客户保留率。
二、数据来源与收集本报告所使用的数据来自银行业的内部数据库，包括客户的个人信息、交易记录、服务评价等。
数据的收集方式主要是通过信息系统的记录和分析。
三、客户流失情况概述根据所获取的数据，我们对客户流失情况进行了整体概述。
数据显示，银行业客户流失率呈现逐年上升的趋势。
其中，流失率最高的客户群体为年龄在25-35岁之间的年轻群体，其流失率占总流失客户的50%以上。
此外，数据还表明，与服务相关的问题，如客户满意度低、办理手续繁琐等，是导致客户流失的主要原因。
四、客户流失原因分析4.1 服务质量问题数据显示，客户满意度低是导致客户流失的重要原因之一。
调查发现，客户在办理业务过程中遇到的问题包括：等待时间较长、服务人员态度不友好、系统故障等。
这些问题直接影响了客户的使用体验和忠诚度，导致客户选择流失。
4.2 产品竞争力不强与其他竞争对手相比，银行产品提供的利率、费用等条件在一定程度上满足了客户需求，但仍存在一定差距。
客户对于更有吸引力的产品感兴趣，因而转而选择了其他银行。
4.3 客户生命周期阶段客户的生命周期也对流失产生影响。
研究表明，新客户的流失率较高，主要原因是他们还没有建立起稳定的信任和忠诚度。
其他阶段的客户流失主要由于服务质量和产品竞争力等因素。
五、减少客户流失的策略与建议5.1 提升服务质量为了提高客户满意度和忠诚度，银行应注重服务质量的改善。
可以通过加强员工培训，改善服务态度和效率，减少待客时间，提供更便捷的服务渠道等方式实施。
5.2 加强客户关系管理银行应根据客户的生命周期建立相应的维系机制，通过个性化的服务和定制化的产品来满足客户需求。
《2024年基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》范文
《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》篇一基于数据挖掘的银行客户流失预测研究一、引言在金融行业竞争激烈的现代社会，客户流失已经成为银行不得不面对的严重问题。
准确地预测客户流失对于银行而言至关重要，它可以帮助银行在适当的时候采取有效措施来保持现有客户或改进服务以避免流失。
基于数据挖掘的银行客户流失预测研究旨在利用大数据分析工具和算法来发现潜在的流失风险和因素，以便制定更为有效的应对策略。
二、研究背景及意义随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据时代为银行业带来了前所未有的发展机遇，同时也带来了挑战。
客户数据的爆炸式增长使得传统的分析方法无法应对。
因此，通过数据挖掘技术对银行客户数据进行深度分析和处理，可以有效提高银行在竞争激烈的市场环境中的竞争优势，而基于数据挖掘的客户流失预测正是这一应用领域的重要组成部分。
三、数据挖掘与银行客户流失预测1. 数据来源与处理本研究所用数据来源于某银行的客户数据仓库，包括客户基本信息、交易信息、偏好信息等。
通过对数据进行清洗、整理和预处理，我们获得了可用于分析的有效数据集。
2. 算法选择与实现本研究的算法主要采用了决策树、随机森林和逻辑回归等模型进行客户流失预测。
首先，我们使用决策树算法进行初步的特征选择和风险评估；然后，通过随机森林算法进一步优化模型；最后，采用逻辑回归算法对模型进行最终评估和预测。
3. 特征选择与解释在数据挖掘过程中，我们选取了多种与客户流失相关的特征，如客户活跃度、交易频率、产品使用情况等。
通过算法分析和解释这些特征，我们可以找出影响客户流失的关键因素。
四、实验结果与分析1. 模型性能评估通过对模型的训练和测试，我们发现随机森林算法在预测客户流失方面具有较高的准确率。
此外，我们还采用了其他指标如召回率、精确率等对模型性能进行了评估。
2. 关键因素分析通过算法分析和解释，我们发现客户活跃度和交易频率是影响客户流失的关键因素。
同时，我们也发现了其他一些影响较小的因素，如地理位置和年龄等。
【银行案例分析】客户流失原因
【银行案例分析】客户流失原因一、事件简述客户委托其同事于2016年11月末赴某支行进行对公临时帐户开立咨询办理，原考虑到其叔叔在我行任职，而该支行又毗邻该客户办公地点最近（我行网点政务1楼，客户工作地位于同一幢大楼11楼），但客户在向该网点人员进行开户询问时，该网点员工婉拒并表示建议其不要在我行开户，该员工的答复及态度给其造成极不好的体验，随后客户驱车前往距离车程5分钟远的其他银行进行开户办理，客户称在其他行受到很好的接待服务并快速开立了帐户且至今与其保持良好业务往来。
在我行上门询问客户当时接待的具体经办人员信息及特征时，客户表示不愿透露。
因目前该网点员工大部分已经调换，我行分别找到当时在网点任职的运营主管、部分当班员工及负责人进行了解，均表示对此没有印象，而由于时间间隔将近一年，监控录像已经无法保存，我行已经无法取证当时具体实际情况。
二、网点基本情况该网点目前员工6人，主任（48岁）、运营主管（47岁）、运营副主管兼大堂副理（52岁）、高柜柜员（53岁）、贵宾区高柜柜员（26岁）大堂经理58岁，平均年龄47.3岁，其中大部分为2017年新调入网点员工。
目前该网点采用长白班制，开立两组高柜，未设立低柜，大堂配置超级柜台，另自助区域配置3台自助存取款设备及2台自助服务终端，网点平均业务量180余笔（含两组高柜及超级柜台），考虑到地处政务大楼，采用周末双休模式。
2016年年末该网点负责人由于脑部长了一个肌瘤急需住院手术，2016年年末至2017年4月该网点一直存在网点负责人不在岗，由马静军代为履职，客观上网点内部管理存在有一定松懈局面。
现对此次客户流失做如下原因分析：一、业务员主观上业务素质低。
近年来，随着客户维权意识的不断提升，客户对银行业务差错率的容忍度越来越低，加强有效减少了柜面差错，但偶然现象的存在，仍然会引发客户投诉，影响银行声誉，甚至给银行造成重大损失。
柜面员工没有养成良好的工作习惯，银行柜面业务看似简单，但要真正做好，务必要在“细”字上下功夫，注重工作细节、程序细节和服务细节，勤于思考，善于总结，切实增强责任意识，养成规范的业务操作习惯。
银行业务客户流失原因分析报告
银行业务客户流失原因分析报告第一章引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的 (2)1.3 研究方法 (2)第二章银行业务概述 (3)2.1 银行业务范围 (3)2.2 银行业务发展现状 (3)2.3 银行业务竞争格局 (3)第三章客户流失概述 (4)3.1 客户流失定义 (4)3.2 客户流失类型 (4)3.3 客户流失影响 (4)第四章客户流失原因分析概述 (5)4.1 宏观因素 (5)4.2 微观因素 (5)4.3 银行内部因素 (6)第五章宏观经济环境因素 (6)5.1 经济波动 (6)5.2 政策调整 (6)5.3 市场竞争 (7)第六章银行产品与服务因素 (7)6.1 产品同质化 (7)6.2 服务质量 (8)6.3 创新能力 (8)第七章客户需求与满意度因素 (8)7.1 客户需求分析 (8)7.2 客户满意度调查 (9)7.3 客户忠诚度 (9)第八章银行内部管理因素 (10)8.1 组织结构 (10)8.2 人力资源 (10)8.3 风险管理 (10)第九章信息技术与网络安全因素 (11)9.1 信息技术发展 (11)9.2 网络安全 (11)9.3 信息披露 (12)第十章银行市场营销策略因素 (12)10.1 市场定位 (12)10.2 品牌建设 (12)10.3 营销渠道 (13)第十一章客户流失预警与防范措施 (13)11.1 预警机制 (13)11.2 防范措施 (14)11.3 成功案例分析 (14)第十二章结论与建议 (14)12.1 研究结论 (14)12.2 政策建议 (15)12.3 未来研究方向 (15)第一章引言社会的发展和科技的进步，我国在经济、政治、文化等各个领域都取得了举世瞩目的成就。
但是在快速发展的背后，我们也面临着诸多挑战。
为了应对这些挑战，有必要对相关领域进行深入研究。
本章将简要介绍本研究的研究背景、研究目的以及研究方法。
1.1 研究背景我国高度重视某领域的发展，将其作为国家战略进行部署。
客户流失情况汇报
客户流失情况汇报
尊敬的领导：
根据最近的数据统计和分析，我们公司在过去几个月内客户流失情况呈现出一
定的趋势，特此向您汇报。
首先，我们发现客户流失率在过去六个月内有所上升。
通过对流失客户的调查
和分析，我们发现主要的流失原因包括服务质量不稳定、竞争对手的价格优势、以及客户需求变化等。
这些因素导致了部分客户选择了离开我们的服务，这对公司的业务发展带来了一定的影响。
其次，我们注意到在一些特定的客户群体中，流失率更加突出。
例如，在高端
客户群体中，流失率较高，这可能与他们对服务质量和个性化需求的要求更高有关。
另外，在新客户中，流失率也有所上升，这需要我们更加重视对新客户的服务和维护工作。
针对以上情况，我们已经采取了一些措施来降低客户流失率。
首先，我们加强
了对服务质量的监控和改进，确保每一位客户都能够得到稳定和优质的服务。
其次，我们对不同客户群体进行了细分，针对不同群体的特点和需求，制定了个性化的服务方案。
另外，我们也加强了对竞争对手的市场调研，以及对客户需求变化的监测，以便及时调整我们的服务和产品。
在未来，我们将继续加强对客户流失情况的监测和分析，及时发现问题并采取
措施。
我们也将进一步提升服务质量，加强对客户的维护和沟通，以及不断创新和改进我们的产品和服务，以期降低客户流失率，保持公司业务的稳健发展。
谨此汇报，如有任何问题或建议，欢迎随时与我们联系。
感谢您对我们工作的
支持和关注。
此致。
敬礼。
（您的姓名）。
业务流失工作总结范文(3篇)
第1篇一、前言在过去的一年里，我国市场环境发生了深刻变化，竞争日益激烈，客户需求多样化。
在此背景下，我公司业务流失问题日益凸显，给公司的发展带来了严重影响。
为了有效应对业务流失，公司采取了多项措施，现将业务流失工作总结如下。
二、业务流失现状分析1. 客户流失原因（1）市场竞争加剧：随着市场竞争的加剧，客户在选择合作伙伴时更加谨慎，导致部分客户流失。
（2）产品同质化严重：我公司部分产品在市场上存在同质化现象，缺乏独特卖点，导致客户流失。
（3）服务质量下降：部分员工服务意识不强，导致客户满意度下降，进而引发客户流失。
（4）客户需求变化：随着客户需求的变化，我公司部分业务无法满足客户需求，导致客户流失。
2. 业务流失数据统计根据公司内部数据统计，截至2021年底，我公司业务流失率为15%，较去年同期上升5个百分点。
其中，产品同质化导致的流失率为8%，服务质量下降导致的流失率为6%，客户需求变化导致的流失率为1%。
三、应对措施及成效1. 提升产品竞争力（1）加大研发投入：公司加大研发投入，提升产品技术含量，确保产品具有核心竞争力。
（2）打造独特卖点：针对市场需求，我公司部分产品成功打造出独特卖点，有效提升了产品竞争力。
2. 优化服务质量（1）加强员工培训：公司定期对员工进行服务意识培训，提高员工服务水平。
（2）完善客户服务体系：建立完善的客户服务体系，确保客户在购买和使用过程中得到全方位的关怀。
（3）开展客户满意度调查：定期开展客户满意度调查，了解客户需求，及时调整服务策略。
3. 深化客户关系（1）开展客户关怀活动：通过举办客户活动、节日问候等方式，加强与客户的沟通与联系。
（2）建立客户档案：对客户进行分类管理，了解客户需求，提供个性化服务。
（3）加强合作伙伴关系：与合作伙伴建立长期稳定的合作关系，共同应对市场竞争。
四、业务流失工作总结1. 成效与不足通过采取一系列措施，我公司业务流失率得到了一定程度的控制，客户满意度有所提升。
客户流失数据分析报告寻找流失原因与挽回策略
客户流失数据分析报告寻找流失原因与挽回策略一、引言客户流失对企业的经营影响巨大，因此了解客户流失原因并采取相应的挽回策略非常重要。
本报告旨在通过对客户流失数据的分析，寻找流失原因，并提出可行的挽回策略。
二、数据概况根据企业的销售数据库，我们对过去一年内的客户流失情况进行了分析。
以下是数据的概况：1. 客户流失率：在过去的一年内，公司共有1000位客户，其中有100位流失，流失率为10%。
2. 流失客户特征：通过对流失客户进行分析，我们发现他们主要分布在以下几个关键领域：产品质量、售后服务、价格竞争力和市场变化。
3. 流失时间段：流失客户主要集中在购买后的前三个月以及第六个月至第十二个月。
三、流失原因分析1. 产品质量：调研发现，30%的流失客户选择离开是因为产品质量问题，其中主要涉及到交付延迟、产品性能不稳定等。
2. 售后服务：25%的流失客户表示离开的原因是公司在售后服务方面的不够完善，包括无法及时解决问题、解决问题的质量不高等。
3. 价格竞争力：15%的流失客户表示选择了竞争对手的产品是因为我们的价格没有竞争力。
4. 市场变化：10%的流失客户是因为市场环境的变化选择了离开，他们转向了其他行业或市场。
四、挽回策略根据上述分析，我们可以采取以下挽回策略来减少客户流失率，并提升客户的忠诚度：1. 产品质量改进：将产品质量问题作为优先解决的任务，加强对产品交付周期的控制，提高产品性能的稳定性。
2. 优化售后服务：建立高效的客户服务体系，提供迅速响应的服务，确保客户的问题得到及时解决，同时加强服务质量的培训。
3. 价格策略调整：根据市场情况对产品价格进行合理调整，增强价格的竞争力，提供更有吸引力的优惠措施。
4. 追踪市场变化：密切关注市场环境的变化，及时调整企业策略，提早应对市场的竞争挑战。
五、总结客户流失对企业的长远发展有着重要的影响，通过对客户流失数据的分析，我们确定了产品质量、售后服务、价格竞争力和市场变化等因素对客户流失起到重要作用。
《2024年基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》范文
《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》篇一基于数据挖掘的银行客户流失预测研究一、引言随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘技术逐渐成为企业业务发展的重要支撑。
特别是在银行业务中，客户流失问题一直是银行关注的焦点。
为了有效应对客户流失问题，银行需要准确预测客户流失的可能性，并采取相应的措施进行干预。
本文旨在探讨基于数据挖掘的银行客户流失预测研究，以期为银行提供有益的参考。
二、数据挖掘技术概述数据挖掘是指从海量数据中提取出有价值的信息和规律，以便为决策提供依据。
在银行业务中，数据挖掘技术广泛应用于客户行为分析、风险控制、营销策略等方面。
针对客户流失预测，数据挖掘技术可以通过分析客户的交易记录、消费习惯、个人信息等数据，发现与流失相关的特征和规律，从而建立预测模型。
三、银行客户流失预测的研究背景及意义随着市场竞争的加剧，银行客户流失现象愈发普遍。
客户流失不仅导致银行收益减少，还可能影响银行的声誉和长远发展。
因此，准确预测客户流失并采取有效措施留住客户对于银行来说至关重要。
通过数据挖掘技术进行客户流失预测，可以帮助银行深入了解客户需求和行为特征，发现潜在流失风险，为制定针对性的营销策略和客户服务策略提供依据。
四、研究方法与数据来源本研究采用数据挖掘技术，以某银行的客户数据为研究对象。
首先，对数据进行清洗、整理和预处理，以便进行后续分析。
然后，通过分析客户的交易记录、消费习惯、个人信息等数据，提取与流失相关的特征。
接着，采用机器学习算法建立预测模型，并对模型进行评估和优化。
最后，将预测结果应用于实际业务中，验证其有效性。
五、特征选择与模型建立在特征选择方面，本研究主要考虑客户的交易记录、消费习惯、个人信息等方面的特征。
具体包括客户的基本信息（如年龄、性别、职业等）、交易行为（如交易频率、交易金额、交易渠道等）、消费习惯（如偏好产品类型、消费水平等）。
通过分析这些特征与客户流失之间的关系，提取出与流失相关的关键特征。
《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》范文
《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》篇一基于数据挖掘的银行客户流失预测研究一、引言随着市场竞争的日益激烈，银行客户流失问题已经成为银行业面临的重要挑战之一。
为了有效应对这一问题，许多银行开始借助数据挖掘技术进行客户流失预测。
本文旨在探讨基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究，通过分析客户数据，建立预测模型，为银行提供有效的客户流失预警和预防措施。
二、研究背景及意义随着信息技术的迅猛发展，大数据时代已经来临。
银行拥有海量的客户数据，这些数据中蕴含着丰富的信息，可以帮助银行更好地了解客户需求、提高服务质量、预防客户流失等。
然而，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为银行面临的重要问题。
数据挖掘技术作为一种有效的数据处理方法，可以帮助银行实现客户流失预测，为银行的决策提供科学依据。
三、数据挖掘在银行客户流失预测中的应用1. 数据准备与处理在进行客户流失预测之前，需要对银行客户数据进行清洗、整合和预处理。
这包括去除重复数据、处理缺失值、数据归一化等步骤，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 特征选择与降维通过分析客户数据，选择与客户流失相关的特征，如客户年龄、性别、职业、收入、存款余额、交易频率等。
同时，为了降低模型的复杂度，需要进行特征降维，提取主要特征。
3. 建立预测模型根据所选特征，建立预测模型。
常用的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。
通过训练数据对模型进行训练，并使用测试数据对模型进行验证和评估。
4. 模型应用与优化将建立的预测模型应用于实际业务中，对客户流失进行预警和预测。
同时，根据实际业务需求，对模型进行优化和调整，提高预测准确率。
四、实证研究以某银行为例，采用数据挖掘技术进行客户流失预测。
首先，收集该银行的客户数据，包括基本信息、交易信息、信贷信息等。
然后，按照上述步骤进行数据准备与处理、特征选择与降维、建立预测模型等操作。
最终，建立了基于逻辑回归的客户流失预测模型。
通过实际业务应用，发现该模型可以有效预测客户流失，为银行提供了有效的预警和预防措施。
金融大数据分析 第7、8章 银行客户流失预警分析、银行卡盗刷风险预警分析
第 七 章 银行客户流失预警分析 7.5.2 客户数据缺失值填充
填充后再次查看数据集统计信息，可以发现SEX列的缺失值已经全部填充完毕（SEX列 ，count=1000），填充后的数据集统计信息如图7-3所示。
图 7-3缺失值填充后的数据集统计信息
第 七 章 银行客户流失预警分析 7.5.3 客户数据异常值过滤
第 七 章 银行客户流失预警分析
7.2.3 流失客户行为分析
流失客户与非流失客户 相比存在以下显著区别
流失客户最近一次购买金融产品和上一次购
1
买金融产品的时间间隔较长，最近一次卖出 金融产品和上一次卖出金融产品的时间间隔
较短。
流失客户近期购买金融产品的总次数或总金
2
额较少，卖出金融产品的总次数或总金额较
5-6月的客户交易特征数据
第 七 章 银行客户流失预警分析 1. 客户7-8月的交易行为数据
python代码：
shares_df_7_8 = shares_df['2013-7':'2013-8'].groupby('CUSTNOID').agg({'OCCURSHARES': [buy_count, buy_sum, sale_count, sale_sum]}).OCCURSHARES shares_df_7_8['CUSTNOID'] = shares_df_7_8.index shares_df_7_8.rename(columns={'buy_count': '七八月买入次数'， 'buy_sum': '七八月买入金额', 'sale_count': '七八月卖出次数', 'sale_sum': '七八月卖出金额'}, inplace=True) shares_df_7_8['8月末持仓份额']= shares_df_7_8['七八月买入金额']- shares_df_7_8['七八月卖出金额'] shares_df_7_8.describe(include='all')
最近客户流失情况汇报材料
最近客户流失情况汇报材料
根据最近的客户流失情况，我们对公司的营销策略和客户关系管理进行了深入
分析，以期找出问题所在并采取相应的措施加以解决。
经过调查和分析，我们发现客户流失的主要原因可以总结为以下几点：
首先，我们发现部分客户对我们的产品或服务质量存在一定的不满意。
他们在
使用过程中遇到了一些问题，但我们的售后服务并没有及时解决，导致客户对我们的公司产生了不信任感，最终选择了离开。
其次，部分客户流失是由于竞争对手的激烈竞争所导致的。
在市场上，我们的
竞争对手加大了对客户的挖掘和留存力度，他们推出了更具竞争力的产品和服务，吸引了一部分客户的注意，从而导致我们的客户流失。
另外，我们还发现了一些客户流失是由于我们的市场营销策略存在一定的问题
所导致的。
我们的市场营销策略并不够精准，没有很好地锁定目标客户群体，导致了资源的浪费和客户的流失。
针对以上问题，我们已经制定了相应的解决方案。
首先，我们将加强对产品和
服务质量的监控和管理，提高售后服务的效率，确保客户在使用过程中能够得到及时的帮助和解决方案，增强客户对我们的信任感。
其次，我们将加大对竞争对手的监测和分析力度，及时调整我们的产品和服务，提高竞争力，争取留住更多的客户。
另外，我们还将重新评估我们的市场营销策略，优化目标客户群体的选择，精
准定位市场，提高市场营销的效果，减少资源的浪费，提高客户的留存率。
总的来说，客户流失是一个需要高度重视的问题，我们将会持续关注并改进我
们的营销策略和客户关系管理，努力提高客户的满意度和忠诚度，争取更多的客户资源，保持公司的持续发展和壮大。
客户流失原因分析及应对报告
客户流失原因分析及应对报告尊敬的领导：根据您的要求，我进行了对客户流失原因的分析，并为此撰写了一份详细的报告。
以下是报告的内容：一、引言客户流失是每个企业都面临的重要问题之一。
随着市场竞争的加剧，客户更加注重服务质量和客户体验，这对企业来说是巨大的挑战。
本报告将重点分析客户流失的原因，并提供相应的应对措施。
二、客户流失的原因1. 产品或服务质量不达标产品或服务质量不仅仅意味着产品本身的性能，还包括企业的服务态度、售后服务等方面。
如果产品存在质量问题，或者售后服务不到位，客户很可能选择寻找其他供应商。
2. 价格过高或不具竞争力在竞争激烈的市场环境中，价格一直是客户选择的重要因素。
如果企业的产品价格过高，或者竞争对手提供了更具竞争力的价格，客户很可能会流失。
3. 缺乏个性化服务现代客户对于个性化服务的需求越来越高。
如果企业对客户缺乏深入了解，无法提供满足客户需求的个性化服务，则客户很可能会流失。
4. 沟通不畅或沟通不及时良好的沟通可以建立客户和企业之间的良好关系。
如果企业在沟通方面存在问题，如回复电子邮件过慢、电话咨询回复不及时等，客户可能对企业感到不满，选择流失。
5. 竞争对手的吸引力竞争对手的吸引力是客户流失的另一个重要原因。
竞争对手提供了更具吸引力的产品和服务，或者采用了更具竞争力的价格策略，客户很可能转向竞争对手。
三、应对措施1. 提高产品或服务质量企业应投入更多资源来提升产品或服务质量，确保产品的性能和可靠性达到客户的期望。
同时，建立高效的售后服务体系，及时解决客户遇到的问题，增加客户的满意度和忠诚度。
2. 制定合理的价格策略企业需要根据市场需求和竞争对手的价格水平，制定合理的价格策略。
可以考虑通过降价、促销活动等方式提升产品的竞争力，吸引更多客户并提高客户留存率。
3. 加强客户关系管理建立完善的客户关系管理系统，加深对客户的了解，并将客户信息进行分类和分析，实施个性化服务策略。
例如，通过定期沟通、邀请参加客户活动等方式，增强客户与企业之间的黏性。
《客户流失》分析报告范本
《客户流失》分析报告范本客户流失分析报告范本一、背景介绍客户流失是指原本是企业的忠实客户，由于各种原因选择不再购买产品或服务，而转而选择其他竞争对手或不购买的现象。
客户流失对企业的影响非常大，不仅导致销售额减少，还可能损害企业的声誉和市场地位。
因此，了解客户流失的原因和趋势对企业制定相应的策略至关重要。
二、调研方法与数据来源本次客户流失分析报告基于以下调研方法进行数据采集：1. 客户回访调查：通过电话、邮件和面对面的方式，对近期流失客户进行回访调查，了解他们选择离开的原因。
2. 数据分析：收集和分析相关的销售、客户服务和市场竞争数据，以获取对客户流失的全面了解。
三、流失原因分析根据调研结果，将以下原因列举为客户流失的主要因素：1. 竞争对手的优势：部分客户选择离开是因为竞争对手在产品质量、价格或服务方面有优势，从而吸引了他们的注意并促使他们转向竞争对手。
2. 产品或服务不符合期望：客户对产品或服务的期望未能得到满足，体验感较差。
这可能是由于产品的设计缺陷、交付延迟、售后服务不到位等原因导致的。
3. 客户关系疏离：企业与客户之间缺乏有效的沟通和互动，客户感到被忽视或不被重视，导致他们失去忠诚度，并选择离开。
4. 价格压力：部分客户离开是因为他们找到了更便宜或更具竞争力的替代产品或服务，从而节省开支。
5. 转移需求：客户个体或企业的需求发生了变化，导致他们不再需要原有的产品或服务，因而选择离开。
四、流失趋势分析基于调研结果和历史数据，我们分析并得出了以下客户流失的趋势：1. 流失率逐年增加：在过去的三年里，客户流失率呈现逐年上升的趋势，这表明企业在客户关系维护和产品质量方面存在一定问题。
2. 关键时期的流失高峰：观察发现，客户在购买产品或服务的某些关键时期，如合同到期或续费周期，更容易选择离开。
因此，在这些时期需要更加关注并提供有针对性的服务。
3. 重要客户的流失风险：通过对客户价值和忠诚度的评估，我们发现一些重要客户存在较高的流失风险。
银行客户流失挽回的案例分析
银行客户流失挽回的案例分析银行客户流失挽回的案例分析1. 引言在竞争激烈的银行业中，客户流失一直是一个严重的问题。
银行不仅需要吸引新客户，还需要保持现有客户的忠诚度。
本文将通过分析几个实际案例来探讨银行客户流失的原因以及挽回客户的有效策略。
2. 客户流失的原因客户流失的原因多种多样，包括：1) 不满意的服务质量：银行提供的服务不符合客户的期望，导致客户对银行失去信心。
2) 高昂的服务费用：银行收取过高的利息或手续费，使客户感到不满。
3) 缺乏个性化服务：银行未能根据客户的需求提供定制化的服务，缺乏个人化的互动。
4) 竞争对手的吸引力：其他银行可能提供更有吸引力的产品和服务，吸引客户转投他们的怀抱。
3. 案例分析1：改善服务质量某银行经过调查发现，客户流失的主要原因是不满意的服务质量。
该银行采取了一系列措施来改善服务质量，包括培训员工、优化流程和引入新技术。
经过几个月的努力，该银行成功地提升了客户的满意度，并成功挽留了大量潜在流失的客户。
4. 案例分析2：降低服务费用另一家银行发现，高昂的服务费用是导致客户流失的主要原因之一。
为了挽回流失客户，该银行降低了贷款利率和手续费，并推出了更具竞争力的产品。
这一举措在市场上引起了轰动，吸引了不少客户回流，并为该银行带来了可观的收入增长。
5. 案例分析3：提供个性化服务一家银行意识到缺乏个性化服务是导致客户流失的主要原因之一。
为了改变这种状况，该银行推出了一项创新的个性化服务计划。
该计划基于客户的需求和喜好，为每个客户量身定制个人化的金融解决方案。
这一举措大大增强了客户对该银行的忠诚度，并带来了良好的口碑效应。
6. 案例分析4：竞争对手的吸引力还有一家银行发现，竞争对手的吸引力是导致客户流失的主要原因之一。
为了抗衡竞争对手，该银行积极开展市场调研，并推出了一系列具有竞争力的产品和服务。
通过此举，该银行成功地留住了许多潜在流失的客户，并获得了更大的市场份额。
7. 挽回客户的有效策略根据以上案例分析，我们可以得出以下几个挽回客户的有效策略：1) 改善服务质量：提升服务质量以满足客户的需求和期望。
《2024年基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》范文
《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》篇一基于数据挖掘的银行客户流失预测研究一、引言在现今金融市场的竞争激烈的环境下，客户流失成为了各大银行亟待解决的关键问题。
对银行而言，不仅要为客户提供高效便捷的金融服务，还需要精确掌握客户需求变化及预测可能出现的客户流失。
本研究通过运用数据挖掘技术，旨在为银行提供一个有效手段，来预测并分析其客户流失的情况，为银行决策者提供参考。
二、数据挖掘的重要性数据挖掘技术在银行的业务中有着至关重要的作用。
首先，它可以协助银行更好地理解客户需求和习惯，从而提供更个性化的服务。
其次，通过数据挖掘，银行可以分析客户的流失原因，并采取相应的措施来预防和减少客户流失。
最后，数据挖掘技术还可以帮助银行发现新的市场机会和潜在客户。
三、银行客户流失预测的模型建立本研究的重点在于利用数据挖掘技术来建立银行客户流失预测模型。
这包括以下步骤：1. 数据准备：从银行的数据库中提取客户的基本信息、交易信息等。
并对这些数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据预处理：通过数据分析工具对数据进行预处理，包括数据转换、数据标准化等。
3. 特征选择：从预处理后的数据中选取对客户流失有影响的特征变量。
4. 模型建立：采用机器学习算法（如决策树、随机森林、逻辑回归等）建立客户流失预测模型。
5. 模型评估：通过交叉验证等方法对模型进行评估，确保模型的准确性和可靠性。
四、模型应用与结果分析在模型建立完成后，我们将模型应用于银行的客户数据中，分析客户的流失情况。
通过分析，我们发现以下因素对客户流失有显著影响：1. 客户满意度：当客户对银行的满意度较低时，其流失的可能性较大。
2. 金融服务使用频率：长期不使用或使用频率较低的金融服务可能导致客户流失。
3. 竞争银行的优惠政策：竞争对手的优惠政策可能会吸引银行的客户转向其他银行。
根据这些影响因素，我们进一步分析了不同客户群体的流失情况，并为银行提供了针对性的解决方案，以减少客户流失并提高客户满意度。
【银行案例分析】客户流失原因
【银行案例分析】客户流失原因【银行案例分析】客户流失原因一、事件简述客户委托其同事于2016年11月末赴某支行进行对公临时帐户开立咨询办理，原考虑到其叔叔在我行任职，而该支行又毗邻该客户办公地点最近（我行网点政务1楼，客户工作地位于同一幢大楼11楼），但客户在向该网点人员进行开户询问时，该网点员工婉拒并表示建议其不要在我行开户，该员工的答复及态度给其造成极不好的体验，随后客户驱车前往距离车程5分钟远的其他银行进行开户办理，客户称在其他行受到很好的接待服务并快速开立了帐户且至今与其保持良好业务往来。
在我行上门询问客户当时接待的具体经办人员信息及特征时，客户表示不愿透露。
因目前该网点员工大部分已经调换，我行分别找到当时在网点任职的运营主管、部分当班员工及负责人进行了解，均表示对此没有印象，而由于时间间隔将近一年，监控录像已经无法保存，我行已经无法取证当时具体实际情况。
二、网点基本情况该网点目前员工6人，主任（48岁）、运营主管（47岁）、运营副主管兼大堂副理（52岁）、高柜柜员（53岁）、贵宾区高柜柜员（26岁）大堂经理58岁，平均年龄47.3岁，其中大部分为2017年新调入网点员工。
目前该网点采用长白班制，开立两组高柜，未设立低柜，大堂配置超级柜台，另自助区域配置3台自助存取款设备及2台自助服务终端，网点平均业务量180余笔（含两组高柜及超级柜台），考虑到地处政务大楼，采用周末双休模式。
2016年年末该网点负责人由于脑部长了一个肌瘤急需住院手术，2016年年末至2017年4月该网点一直存在网点负责人不在岗，由马静军代为履职，客观上网点内部管理存在有一定松懈局面。
现对此次客户流失做如下原因分析：一、业务员主观上业务素质低。
近年来，随着客户维权意识的不断提升，客户对银行业务差错率的容忍度越来越低，加强有效减少了柜面差错，但偶然现象的存在，仍然会引发客户投诉，影响银行声誉，甚至给银行造成重大损失。
柜面员工没有养成良好的工作习惯，银行柜面业务看似简单，但要真正做好，务必要在“细”字上下功夫，注重工作细节、程序细节和服务细节，勤于思考，善于总结，切实增强责任意识，养成规范的业务操作习惯。
流失客户情况汇报
流失客户情况汇报近期，我们公司发现了一些客户流失的情况，这对我们的业务发展带来了一定的影响。
经过调查和分析，我们发现了一些客户流失的原因，并提出了一些改进措施，希望能够尽快挽回这部分客户，同时避免未来出现类似情况。
首先，我们发现了一些客户流失的主要原因。
一方面，部分客户对我们的产品或服务不够满意，出现了质量、服务等方面的问题，导致其选择了其他竞争对手的产品或服务。
另一方面，部分客户由于个人或企业发展需求的变化，不再需要我们的产品或服务，因此选择了停止合作。
此外，还有一部分客户由于我们的市场宣传不足，对我们的产品或服务不够了解，导致最终选择了其他替代品。
针对客户流失的原因，我们提出了一些改进措施。
首先，我们将加强对产品质量和服务质量的监控，确保客户能够获得满意的产品和服务。
其次，我们将加强与客户的沟通，及时了解客户的需求变化，做好个性化的服务。
同时，我们还将加大市场宣传力度，提升客户对我们产品和服务的认知度，吸引更多客户选择我们。
在改进措施的基础上，我们将采取一些具体的行动来挽回流失客户。
首先，我们将对流失客户进行深入的调查和分析，了解他们离开的真正原因，以便有针对性地制定挽回计划。
其次，我们将通过电话、邮件、短信等多种方式与流失客户进行沟通，了解他们的需求和意见，争取他们的再次合作。
同时，我们还将给予一定的优惠和回馈，以吸引客户回归。
最后，我们将对客户流失情况进行定期的跟踪和分析，及时发现问题并改进，以避免类似情况的再次发生。
同时，我们还将加强对潜在客户的挖掘和开发，扩大我们的客户群体，为公司的长远发展打下坚实的基础。
总的来说，客户流失对我们的业务发展带来了一定的挑战，但我们相信通过我们的努力和改进措施，能够有效地挽回这部分客户，同时避免未来出现类似情况。
我们将持续关注客户需求变化，提升产品和服务质量，加强市场宣传，为客户提供更好的体验，实现公司业务的稳步增长。
感谢各位对客户流失情况的关注和支持，让我们携手努力，共同实现更好的业绩和发展。
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中国银行客户流失预警总结技术战略发展部孟令胜11.Email:menglsh@目录背景介绍 (3)问题阐述 (3)解决思路 (4)与客户流失相关的关键因素分析 (4)建立模型 (5)原始数据 (6)SPSS模型 (6)Mahout模型 (7)两种模型的对比 (8)进一步研究 (8)背景介绍高端个人客户数量少、价值高、利润丰厚，对商业银行发展个人金融业务及至公司金融业务都极为重要，一般来说，20%的优质个人客户贡献了80%以上的利润。
在中国，更为明显的社会收入差距使得优质个人客户的作用更为重要。
研究表明，在中国10%的优质个人客户贡献了至少90%的利润。
由于各种因素的不确定性和市场的不断增长，以及一些竞争对手的存在，很多客户不断地从一个供应商转向另一个供应商，只是为了求得更低的费用以及得到更好的服务，这种客户流失在许多企业中是普遍存在的问题。
因客户流失导致的损失是巨大的，因为获取一个新客户，要在销售、市场、广告和人员工资上花费很多，而且大多数新客户产生的利润不如那些流失的客户多。
据统计，赢利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。
因此保住老客户，提前预测出潜在的流失客户，防止因客户流失而引发的经营危机，对于提高企业的竞争力具有战略意义。
问题阐述对于中国银行上海分行现在中高端客户数大概在20万左右，去年是24万左右，相对于去年来说，中高端客户总量流失了16.7%（银行方面计算的是(24-20)/20=20%），在银行领域来说这个比例相对较高，因此分行现在急需一些有效措施对中高端客户流失进行预警。
客户主要想通过分析中高端客户资金流失去向，比较存量中高端客户与流失中高端客户在金融资产、产品持有、金融行为等特征上的差异，建立中高端客户流失预判模型，筛选潜在流失客户，其实也就是一个分类问题。
后续根据模型的可解释性制定差异化的产品、服务、营销策略，预估营销活动对降低中高端客户流失率的效果。
解决思路按照一般分类问题的解决思路，首先要选取与流失率可能相关的因素变量，分析这些变量与流失率之间的关系，筛选出合适的变量。
在流失预测中一般采用决策树模型（当然也可尝试其他模型），再根据模型测试结果进行参数调优。
需要注意的是，客户流失率相对于一般的分类而言不会太高，一般会在20%以下，这样就导致样本中的流失客户占比非常低，需要分类模型能够区分这些小比例的数据。
另外，银行往往关注的重点是流失部分客户的预测，也就是比较偏向于召回率。
在调模型参数的时候需要注意这两个问题。
与客户流失相关的关键因素分析1.资金流向：对客户资金流向交易行为进行分类，从资金量、交易对手、交易频率等维度，分析包括：异名同行汇划、同名他行汇划、异名跨行汇划、大额取现、三方支付、三方存管保证金等不同渠道的客户交易行为。
2.产品到期：分析客户持有的表内、外理1财产品、集合信托及各类代销产品到期后的资金流向，梳理由于产品到期未能有新产品承接导致客户流失的原因。
3.交叉覆盖：对中高端客户产品交叉持有覆盖情况进行分析，产品包括但不限于：存款、贷款、信用卡、网银、基金、第三方存管、表内理财、表外理财、债券、集合信托、券商集合资产、借记卡、手机银行等。
另外，对持有单一（只持有单一产品的客户还是单一产品的分析）产品（主要是存款或理财产品）的客户进行流失原因分析。
4.信用卡交易：对中高端客户信用卡月消费额变动情况进行分析，寻找信用卡消费额的变动与客户流失之间是否存在一定关联性。
5.客群定位：对不同金融行为的中高端客户进行分类，包括：信用卡客户、跨境类客户、投资理财类客户、代发薪客户、养老金客户、个贷类户等进行分析。
以上客户定义如下：●信用卡客户群：名下有至少一张信用卡的客户（不含销户、转呆、冻结）；●代发类客户群：各代发类客户（不含养老金）；1与其他投资一样，投资者购买银行理财产品是要承担一定投资风险的，而且不同理财产品具有不同的风险收益特征。
有的产品是保本型理财，属银行自营业务，投资者承担的风险相对较小，属于表内理财产品。
有的产品是非保本型理财，属银行代客经营的中间业务，银行收取手续费，投资风险由投资者自行承担，属于表外理财产品。
●养老金客户群：持有常青树卡客户；●投资理财客户群：当年发生过理财产品、基金产品交易的客户。
●个贷客户群：有个人贷款余额的客户（不含国家助学贷款客户、GMAC项目客户）；●跨境客户群：办理过跨境业务产品的客户，包括结售汇、国际汇款、信用卡境外消费、外汇留学贷款、旅游保证金等业务的客户。
---时点客户（？）基本信息中添加：是否信用卡客户（参照开卡日期）、是否代发类客户（当月有代发记录）、是否养老金客户（长青卡开卡日期）、是否持有理财产品（当月理财产品余额大于零）、是否持有贷款（除国家助学贷款客户、GMAC 项目外贷款余额大于零）。
6.投诉处理：对有拨打客服电话进行业务反馈或投诉记录的中高端客户，分析其投诉当月及之后是否流失7.业务频率：分析一段时间内（时间跨度通过预警模型进行细分）客户在我行全渠道业务（活期）办理频率与客户流失之间的关联性。
8.互动记录：从我行客户维护端，围绕客户经理与客户之间的互动行为（包括：短信关怀、电话互动等）进行分析。
9.贷款业务：对贷款中高端客户还款情况进行分析，了解在客户贷款偿清前一段时间内的交易情况（可提前对这类客户进行其它产品的营销），以及偿清后是否存在流失情况。
10.客户基本信息：性别、年龄、房产、单位性质、单位所属行业、职业、客户等级、月收入，构建客户全景视图。
11.交易记录：该类数据量大，从中分析客户交易的时间、地点、频率、金额、类型（取现、网上交易、转帐、购物、理财产品、贷款、缴费等等），也可分不同的时间段统计，总结客户的交易行为特点。
12.AUM（Assets Under Management客户在银行的可控资产，包括存款、理财投资基金、保证金等）的变化情况也可基于上述因素构建新的变量，比如，计算AUM相邻两个月的变化率，将这个变化率作为一个因素加入后续模型。
建立模型为了模型的可解释性，流失预测一般选取决策树模型。
下面介绍在中国银行上海分行的具体实施情况。
原始数据原始数据共20w条，用户ID，12个因素变量（性别，房产，年龄，开户时长，是否持有信用卡、白金卡、理财卡，5、6、7三个月AUM值，AUM值5到6月、6到7月的变化），类别标识为8月份客户是否流失。
实际数据中流失客户只占3%左右。
关于流失客户的定义，中国银行上海分行对于客户流失的定义为连续三个月AUM值小于20万的用户，但通过实际分析发现，连续两个月AUM值低于20万的客户与连续三个月的相差很少，再进一步分析发现，单个月AUM值低于20万的客户与连续两个月的相关也很少，因此，在实际整理样本数据时，直接选取7月份AUM值高于20万的客户为全部样本中高端客户，并根据其8月份AUM 值是否高于20万来定义其是否流失。
简单来说，就是用5，6，7三个月的数据来预测8月份客户是否流失。
SPSS模型利用SPSS clementine构建了决策树模型，考虑到流失客户占比过少，他将流失客户的数据量放大了15倍，至于如何放大，是重复还是分析现有数据特征重新生成，由clementine来做，我们不知道。
构建模型需要有建模数据和测试数据，他设置6:4的参数来分配两者比例，至于clementine如何选取数据，我们也不知道。
但估计应该是各分类数据都按照6:4的比例来分配。
模型构建成功后，clementine给出了各个因素的重要度，主要有三个：5月份、7月份的AUM值，6月到7月的AUM值变化率。
其它几乎可忽略，至于这几个因素如何得到，我们不知道。
模型构建成功后，clementine给出了测试数据如下：我们关心的是流失部分的指标：准确率为1770/14461=12.2%召回率为1770/2381=74.3%Mahout模型利用mahout-examples-0.7-cdh5.1.0-job.jar包内的随机森林算法（决策树的一种），主要步骤如下：1.原始数据处理，过滤原始数据中数据不全的用户，并按照可设置的比例分配建模数据和测试数据，由于流失用户数据过少，在建模数据中按照可设置的倍数复制该部分用户的数据。
（该部分处理自己写程序实现）2.设置参数构建模型。
流失客户召回率最高时的参数为a)建模测试数据比为9:1，流失客户数据放大倍数为20b)随机森林模型参数-p -sl 4 -t 40 -ms 50，其中–p Optional, use the Partial Data implementation–sl 每次随机选择属性的个数–t 决策树的个数–ms 树分枝上样本的个数的最小值调整参数的过程中，流失客户的准确率和召回率变化情况如下3.编写程序用于实际处理。
该部分本想直接在内存中加载模型进行预测，结果API没调用成功，用了另一种方式。
即，将预测数据加上类别标签，当作建模过程中的测试数据，相当于又做了一次“测试”，程序会将各个客户的预测类型输出到HDFS上。
两种模型的对比对于流失客户准确率与召回率的对比SPSS属于传统BI领域内非常成熟的数据挖掘工具，拥有方便的图形化界面，便于操作人员上手，操作人员无需知道其内部如何运作。
基于Hadoop平台的mahout模型只是一个算法包，甚至连数据预处理功能都没有，它对比于SPSS又有哪些优势和劣势？优势：●平台免费，SPSS clementine商业版是收费的。
●支持非结构化数据类型（数值、文本）、能够支撑超大规模的数据集（交易历史数据、社交网络数据），SPSS clementine能够支持的数据类型有限制，无法对文本类型数据进行有效的处理，并且只能支撑一定量的数据规模，对于百万级及更高的数据量无法处理，无法分布式运算。
●平台+二次定制开发，能够与业务紧密结合，更灵活。
基于Hadoop平台的模型可以按照业务需求定制开发，在建模的过程中，可以根据数据的分布特征，有针对性地对各种不同的变量的不同特征模型进行不同的处理，而SPSS clementine只能按照既有的模式进行操作。
●大数据代表未来的发展趋势和先进性。
劣势：●模型可视化能力欠缺●小数据量情况下效率不高●对开发人员要求高，开发人员既要有hadoop平台开发经验，又需要对相关的业务知识有一定的了解。
进一步研究•扩展影响因子：9大因素（资金流向，投诉处理，产品到期，交叉覆盖，信用卡交易，客户群定位，业务频率，互动记录，贷款业务）加入到模型中去•分析影响因子与流失率之间的关联特征–数据有效性分析–直方图分布–相关性检验（pearson相关系数、spearman相关系数）–卡方检验（影响因子的重要度）–影响因子之间的相关性分析•增加训练样本量•交易历史数据的利用•扩展–抓取用户的社交网络数据，分析用户兴趣，挖掘潜在客户另外，存在一个问题，模型的推广性不强。