【参考1】用户流失模型
电信行业运营商客户流失率的预测模型构建
电信行业运营商客户流失率的预测模型构建一、引言在现代商业社会中，客户流失率已经成为一个重要的指标。
尤其是在电信行业，客户流失率是一个关键的指标，因为电信行业是一个高度竞争的市场，运营商需要在激烈的竞争中保持客户。
客户流失不仅导致收入的下降，也会影响企业形象和声誉。
因此，运营商必须采取措施有效地降低客户流失率。
然而，准确预测客户流失率是一项复杂的任务。
这需要收集大量的数据，并利用各种算法和技术来分析和预测客户流失率。
本文将介绍电信行业运营商客户流失率的预测模型构建。
二、文献综述客户流失率预测是近年来客户关系管理领域的热点研究。
为了预测客户流失率，研究人员使用了许多不同的技术和算法。
例如，著名的卡方自动交叉验证决策树算法可以帮助研究人员识别客户流失的关键因素。
此外，人工神经网络、逻辑回归、支持向量机等算法也被应用于客户流失率预测。
许多研究表明，客户满意度是客户流失的关键因素。
因此，研究人员通常将客户满意度作为模型构建的重要变量之一。
其他常用的变量包括客户年龄、性别、收入、地区、与运营商的历史交易等。
三、数据收集与预处理为了构建客户流失率预测模型，我们需要收集大量的数据。
数据收集可以通过问卷调查、电话访问、邮件征求以及网站数据分析等方式进行。
此外，我们还可以利用第三方数据分析工具，如Google Analytics，来收集和分析有关客户流失的数据。
在数据预处理阶段，我们需要清洗和转换数据，以使其适合用于分析。
这包括删除无效数据、填补缺失值以及将数据转换为数值形式等。
四、模型构建在模型构建阶段，我们需要选择和应用适当的算法和技术来分析和预测客户流失率。
以下是一些常用的算法：1. 逻辑回归逻辑回归是一种常见的分类算法，它可以预测二元变量的结果。
在客户流失率预测中，我们可以将客户流失定义为一个二元变量（0或1），并将逻辑回归算法应用于预测客户是否会流失。
逻辑回归模型的输入包括客户年龄、性别、收入、地区、与运营商的历史交易以及客户满意度等变量。
用户流失预警20190910
用户流失预警模型
1、定义流失用户
1）新用户流失：未成交，到期3月以上
2）老用户流失：消费用户，到期3个月以上
2.RFM模型对各生命周期用户进行分群
影响用户流失的主要指标：
R：流量使用时间，到期时间，用户访问时间
F：流量使用次数，购买次数，访问次数
M:使用流量，消费金额金额
用户活跃用户黏性用户价值
潜在流失用户价值判断(通过RFM计算综合得分，判断用户价值）
用户标签，可作用于用户生命周期各个阶段做分析。
3.通过数据挖掘捕捉潜在用户流失特征，分析和预测潜在流失用户
初步对潜在流失用户建立logistics回归模型，通过模型，获得一系列指标对流失留存的影响因子，并计算出每个用户的流失概率
4.流失用户预警
通过RFM模型监控用户活跃，对流失用户进行预警（如：到期1月内、购买68金额、购买1次数，访问次数<5，流失概率>80%）
5.预警分析流程
满足预警条件，立即启动预警机制；启动预警机制后，对用户进行分类，了解用户属于什么成长阶段的流失用户，启动不同的挽留策略。
可以根据用户的价值高低进行优先排序，高价值用户进行优先挽留。
详细流程图：
流失用户挽回策略：服务策略(如电话沟通，了解用户需求），产品策略（为不同用户群体提供差异性、个性化产品），价格策略（针对潜在流失用户提供有针对性的补贴价格）
M消费金额
购买频率
重要挽留客户
到期时间到期时间
一般挽留客户
F购买频率
M消费金额。
客户漏斗模型分析
8
目标客户
有效客户
目录
金华业务发展情况 “客户漏斗”模型 商企客户群的“客户漏斗”分析 公话客户群“客户漏斗”分析 住宅客户群“客户漏斗”分析 小结
15
目标客户 潜在客户 接触用户 意向客户 签约客户 装机客户 收费客户 有效客户
0
1 0.64 1.5 1Fra bibliotek8 7
5
10
15
20
有效客户 收费客户 装机客户 签约客户 意向客户 接触用户 潜在客户 目标客户
16
公众客户“客户漏斗”模型分析小结
瓶
根据分析得出的核心瓶颈问题从重要性及可控性进行排序.
颈 1、销售人员的能力不足，意向用户转为签约用户的仅占37.5% ;
有效客户
才是我们的有效用户。
7
“客户漏斗”模型
从前面介绍的销售过程来看，随着目标客户 向我们的有效客户逐步转变的过程中，每个环节 均不断的由部分用户被剔除，就像漏斗一样层层 筛选，留到最后的可能只是目标客户中的非常小 的一部分，这就是所谓的“客户漏斗”。
通过对“客户漏斗”中每一个环节的流失比 例分析，可以找出究竟哪个环节对我们的销售成 功带来最大的影响，这也就是销售的瓶颈，也就 是我们要着力解决的问题。
20 13
目标客户 潜在客户 接触用户 意向客户 签约客户 装机客户 收费客户 有效客户
0
1 0.47
4.5 2.5 1.5 1.2
5
10
15
20
有效客户 收费客户 装机客户 签约客户 意向客户 接触用户 潜在客户 目标客户
电子商务平台用户流失预测模型研究与应用
电子商务平台用户流失预测模型研究与应用随着电子商务行业的迅猛发展，电商平台逐渐成为消费者购物的首选。
然而，用户的忠诚度对于电商平台来说至关重要，因为用户流失将对平台的盈利能力和市场地位产生重大影响。
因此，建立一种准确可靠的用户流失预测模型，对于电子商务平台来说是一项迫切的需求。
1. 引言用户流失是指用户在一定时间内停止使用、购买或与某个特定平台交互的现象。
电子商务平台面临的挑战之一就是如何预测和减少用户流失。
通过分析用户行为和提前识别可能流失的用户，电子商务平台可以采取相关措施，如优惠券、个性化推荐等，以留住这部分用户，提高用户留存率和忠诚度。
2. 用户流失预测模型的重要性用户流失的成本往往高于留住用户的成本。
因此，使用用户流失预测模型可以帮助电子商务平台提前识别和理解用户流失的原因，从而采取针对性的措施，减少用户流失、提高用户的留存率。
3. 用户流失预测模型的构建用户流失预测模型是通过分析用户行为、购买历史和其他相关因素来预测用户是否会流失的模型。
常用的用户流失预测模型包括：3.1 Logistic回归模型Logistic回归模型是基于统计学方法的一个常用模型。
它通过分析用户的多个特征，如年龄、性别、购买频率、购买金额等，来预测用户是否会流失。
利用Logistic回归模型可以计算出用户流失的概率，并根据概率确定相应的策略。
3.2 决策树模型决策树模型是一种以树状图的形式呈现的分类模型。
它通过分析用户的不同特征和行为来判断用户是否会流失。
决策树模型具有解释性强的优点，可以清晰地展示出影响用户流失的关键因素。
3.3 随机森林模型随机森林模型是一种基于多个决策树构建的集成模型。
通过将多个决策树的预测结果进行综合，来获得更准确的用户流失预测结果。
随机森林模型具有抗过拟合能力强、泛化能力好的特点，适用于复杂的用户流失预测问题。
4. 用户流失预测模型的应用用户流失预测模型可以应用于实际的电子商务平台中，来帮助平台预测和降低用户流失。
用户流失报告客户流失的模型构建与应用
用户流失报告客户流失的模型构建与应用用户流失报告1. 引言用户流失是指用户停止使用某个产品或服务的行为，对于企业来说，用户流失是一项严重的问题，不仅意味着对现有用户的损失，还可能影响企业的声誉和市场份额。
因此，构建有效的用户流失模型并将其应用于实际业务中，对于企业来说至关重要。
2. 客户流失的模型构建为了构建客户流失的模型，我们首先需要收集和整理大量的数据。
这些数据可以包括用户的个人信息、使用行为数据、交易记录等。
接下来，我们需要对这些数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等步骤。
2.1 数据清洗在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，以去除重复、缺失或错误的数据。
这可以通过使用数据清洗工具或编写自定义脚本来实现。
清洗后的数据将更加准确可靠，有助于后续的分析和建模工作。
2.2 特征提取特征提取是指从原始数据中提取出最能反映用户流失情况的特征。
这些特征可以包括用户的年龄、性别、消费金额、使用频率等。
我们可以使用统计学方法或机器学习算法来选择和提取这些特征。
2.3 模型选择与训练在选择模型时，我们可以根据实际情况选择适合的算法，如逻辑回归、随机森林或神经网络等。
然后，我们可以使用已准备好的数据集来训练模型，并使用交叉验证等方法评估模型的性能和准确性。
3. 客户流失模型的应用客户流失模型的应用可以帮助企业识别潜在的流失用户，并采取相应的措施来挽回这部分用户。
以下是一些常见的应用场景：3.1 个性化推荐通过分析用户的特征和行为数据，我们可以向用户提供个性化的推荐。
这样，用户能够更容易找到自己感兴趣的产品或服务，从而增加用户的粘性和留存率。
3.2 定向营销客户流失模型还可以用于定向营销，即向有流失风险的用户提供定制化的优惠、礼品或服务。
这样一来，用户可能更有动力继续使用产品或服务。
3.3 潜在用户预测通过客户流失模型，我们还可以预测未来可能出现流失的用户。
这样，企业可以提前制定相应的措施，以减少流失率并增加用户的忠诚度。
电信客户流失预测模型研究
识 别 。本 次 客 户 流 失 预 测 主 要 是 针 对 电信 行 业 的 流 失 客户 。 ３ ２ 数 据 理 解 和 准 备 ． 为 了建 立 客 户 流 失 模 型 ，必 须 收 集 所 有 的 原 始 数 据 ， 并
目前 在 全 球 电 信 业 发 展 处 于 低 迷 的情 况 下 ， 我 国 不 断 深 化 企 业 对
行 为 变 量 ； 内 、 内 漫 游 通 话 的 行 为 变 量 ； 澳 台 、 它 国 省 国 港 其 家 漫 游 通 话 及 国 际 、 澳 台长 途 的 行 为 变 量 ： 转 及 呼 叫 。 港 呼 反
映客户 呼转 到不同 电信运 营商的情况 ， 客户 呼叫不 同电信运
营 商 的 情 况 ； 据 业 务 的 使 用 情 况 ； 话 号 码 数 ： 户 的总 体 数 通 客 主 被 叫 行 为 等 ） 进 一 步 的衍 生 变 量 Ｘ４ 建 模 的 目的 就 是 要 ； 。 分析 、确 定这 些 向量变量 与客 户流 失状态 变 量 Ｙ 的关 系 ， 即 ： Ｆｘ１Ｘ２ Ｘ３ Ｘ ） Ｙ＝ ｆ ， ， ， ４ 。
具进行 数据预测 模型 的建立 ，数据处 理采用 了 Ｓ ｂｓ ｙａｅ公司
的 Ｉ 数据 仓库 。 Ｏ
３ 数 据 挖 掘 模 型 应 用 ．
进 行 知 识 挖 掘 时 ＿ 先 从 原 始 数 据 集 合 ｒ 里 指 数 据 挖 掘 ３ Ｊ ， 这
目标表 １ 中取 出一 个与探 索 的 问题 相关 的样本 数据 集 ， 经过
针对 被动流 失客户（ 即欠 费销户） 建立 模型 ， 一般客 户 对
而 言 ， 因欠 费停 机 ， 且 在 ３个 月 内 没 有 还 款 ， 后 会 被 欠 若 并 最
用户漏斗模型的基本原理
用户漏斗模型的基本原理
用户漏斗模型是一种市场分析工具，用于描述用户在完成特定目标的过程中的转化率。
它是根据用户行为流程建立的，通常包括几个关键步骤，如访问网站、注册账号、添加产品到购物车和最终完成购买。
该模型的基本原理是，用户在每个阶段的转化率会逐渐减少，从而形成一个漏斗形状。
这是因为在整个用户转化过程中，一部分用户会在每个阶段中流失。
通过分析用户漏斗模型，企业可以了解用户在每个阶段的转化率和流失率，从而优化和改进用户体验和转化率。
用户漏斗模型的基本步骤如下：
1. 确定关键步骤：首先，需要明确用户转化过程中的关键步骤，例如访问网站、注册账号、浏览产品、添加购物车和购买产品等。
2. 收集数据：收集每个阶段的用户数量和转化率数据。
这可以通过网站分析工具、用户调查或其他市场研究方法来获得。
3. 计算转化率：根据收集到的数据，计算每个阶段的转化率。
转化率可以通过将每个阶段的用户数量除以上一个阶段的用户数量来计算。
4. 分析结果：通过分析转化率数据，可以了解用户在每个阶段的转化率和流失率。
这有助于识别用户转化过程中的瓶颈和问题，并提出相应的解决方案。
5. 优化和改进：根据分析结果，优化和改进用户体验和转化率。
这可以包括改进网站导航、提供更好的产品信息、优化购物流程等。
用户漏斗模型可以应用于各种领域，如电子商务、应用程序开发和市场营销等。
它可以帮助企业了解用户的行为和需求，并优化用户转化过程，提高销售和用户满意度。
总之，用户漏斗模型是一种有助于分析用户转化过程的工具，通过了解每个阶段的转化率和流失率，企业可以优化用户体验和转化率，提高业绩和用户满意度。
一种定量预测客户流失率的分析模型
一种定量预测客户流失率的分析模型随着互联网的普及，越来越多的企业选择通过线上渠道来与客户进行沟通和交易。
然而，客户流失一直是企业面临的重要挑战之一。
客户对企业的忠诚度和付费意愿不足可能会导致客户流失，进而影响企业收入和利润。
因此，对于企业而言，及时发现可能流失的客户并采取有效措施争取留存对企业来说尤为重要。
为此，我们需要开发一种可行的方法来预测客户流失率。
一、什么是客户流失率？为什么要预测客户流失率？客户流失率指的是在一定时间内，不再与企业进行交易或沟通的客户所占总客户数的比例。
通常，客户流失率是企业评估客户忠诚度和企业运营情况的重要指标之一。
在预测客户流失率方面，我们需要了解以下几个方面的内容：1.客户流失的影响。
如果企业不能及时预测客户流失，可能会导致客户流失后无法找回，从而影响企业业绩和声誉。
2.客户流失原因的掌握。
我们需要了解客户流失的原因，如低质量的产品或服务、竞争对手的冲击、价格战等等。
了解这些原因可以帮助企业根据实际情况制定具体的留存策略。
3.留存策略的制定。
在了解客户流失原因的基础上，企业可以制定个性化的留存策略。
例如，通过提升产品或服务质量、增加客户的交互与互动、以及价格优惠等方式提升客户满意度和忠诚度。
二、一种可行的定量预测客户流失率的分析模型——逻辑回归分析逻辑回归分析是一种用于预测分类变量的数学方法。
在这里，我们可以将客户的流失与留存作为二分类变量来进行研究，使用逻辑回归分析可以预测出不同维度对客户流失率的影响，进而制定相应的具体留存策略。
具体地说，逻辑回归模型的预测函数被定义为一个S形函数。
当预测值为0.5时，我们将其作为分类中间值，该预测值大于0.5，则属于流失类别，小于0.5，则属于留存类别。
通过对数据进行建模，我们可以得到关键变量对客户流失率的影响程度。
三、如何使用逻辑回归分析来预测客户流失率？1.数据收集和预处理。
首先，我们需要收集客户的相关信息，例如购买历史、年龄、性别、地区、收入、教育水平等。
银行数学建模竞赛案例
银行数学建模竞赛案例以下是一个可能的银行数学建模竞赛案例：题目：银行客户流失预测模型背景：某银行希望通过数学建模来预测客户的流失情况，以便采取措施提高客户的留存率。
该银行提供各种金融服务，包括储蓄账户、贷款、信用卡等。
要求：针对该银行的客户数据库，建立一个客户流失预测模型，并使用该模型预测未来一年内的客户流失率。
数据集：- 客户特征数据：包括客户的年龄、性别、职业、收入、信用评级等。
- 服务使用情况数据：包括客户是否使用过各种金融产品，如储蓄账户、贷款、信用卡等。
- 客户流失数据：包括客户是否在过去一年内流失。
任务：1. 数据探索：对提供的数据进行统计分析和可视化，了解数据的分布、关联性等。
2. 特征工程：根据数据探索的结果，选择合适的特征用于模型建立，并进行数据预处理（如缺失值处理、标准化等）。
3. 模型建立：选择合适的机器学习模型或统计模型来建立客户流失预测模型。
可选择的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
4. 模型评估：使用交叉验证等方法评估模型的性能，并选择合适的评估指标（如准确率、召回率、F1分数等）。
5. 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，可以尝试不同的特征选择、模型调参等方法。
6. 未来预测：使用优化后的模型预测未来一年内客户的流失率，并给出相关报告和建议。
参考解决思路：1. 数据探索：使用统计方法和可视化工具对数据进行探索，分析客户特征和服务使用情况之间的关系，并观察流失客户与非流失客户的差异。
2. 特征工程：根据数据探索的结果选择重要的特征，并对数据进行预处理，如处理缺失值、进行标准化或归一化等。
3. 模型建立：根据任务的要求选择合适的模型进行建立，可以尝试多种模型并进行比较。
4. 模型评估：使用交叉验证等方法评估模型的性能，并选择合适的评估指标进行评估。
5. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可以尝试不同的特征选择、模型调参等方法来提高模型的性能。
6. 未来预测：使用优化后的模型对未来一年内客户的流失率进行预测，并给出相关报告和建议，如哪些客户群体容易流失，可以采取什么措施来提高他们的留存率等。
银行行业中的客户流失预测模型构建
银行行业中的客户流失预测模型构建随着科技的发展和金融行业的日益竞争，保持客户的忠诚度对于银行业来说变得越来越重要。
客户流失是银行业中一个常见的问题，因此建立客户流失预测模型成为银行业中至关重要的工作。
本文将介绍银行行业中的客户流失预测模型构建的方法和步骤。
首先，构建客户流失预测模型的第一步是数据收集和准备。
银行需要收集包括客户个人信息、账户活动信息、交易信息、产品使用信息等多种数据。
这些数据可以从内部数据库、银行系统、客户调查和市场研究等渠道获取。
在进行数据收集时，保证数据的准确性和完整性非常重要，因为这将直接影响到预测模型的精度和可靠性。
接下来，数据预处理是构建客户流失预测模型的关键步骤之一。
首先，需要进行缺失值处理，可以选择删除缺失值较多的变量或者采用合适的插值方法进行填补。
其次，对于分类变量，需要进行独热编码或者频率编码等处理，将其转换成数值型变量。
同时，还需要对数值型变量进行标准化处理，确保不同变量之间的单位差异不会对模型的结果产生影响。
此外，还需要处理异常值和离群值，以提高预测模型的准确性。
在数据预处理完成后，下一步是选择适当的特征。
特征选择的目的是筛选出对客户流失影响较大的特征变量，以减少模型的复杂度和提高模型的解释性。
常用的特征选择方法包括相关性分析、信息增益等。
通过这些方法，可以选择出与客户流失相关性较高的特征变量，用于模型的训练和预测。
构建客户流失预测模型的下一步是选择适当的算法。
常见的预测算法有逻辑回归、决策树、支持向量机等。
逻辑回归是一种常用的二分类算法，可以预测客户是否会流失。
决策树算法能够根据特征变量的取值划分样本，从而预测客户的流失情况。
支持向量机是一种强大的分类器，可以通过构建超平面来区分不同类别的样本。
根据具体的情况和需求，选择合适的算法进行模型构建。
在模型构建完成后，需要对模型进行评估和验证。
常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率等。
准确率是指模型在预测中正确分类的样本所占的比例，精确率是指预测为正样本的样本中真正为正样本的比例，召回率是指真实的正样本中被模型正确预测为正样本的比例。
基于机器学习的客户流失预警模型构建与分析
基于机器学习的客户流失预警模型构建与分析现代企业面临的一个重要问题是客户流失，即客户由于各种原因选择停止购买产品或服务。
客户流失对企业来说意味着失去了可靠的收入来源和声誉。
因此，预测和预防客户流失变得非常重要。
本文将介绍一个基于机器学习的客户流失预警模型，该模型可以帮助企业及时识别潜在的流失趋势，并采取适当的措施以挽留客户。
首先，我们需要了解什么是客户流失预警模型。
客户流失预警模型是通过分析和建模客户的行为和特征，来预测客户流失的概率。
该模型可以根据客户的历史数据和其他相关信息，识别出可能出现流失的客户，并提供个性化的建议和解决方案以留住客户。
构建一个有效的客户流失预警模型需要以下几个步骤：1. 数据收集和准备：收集与客户流失相关的数据，例如客户的购买记录、消费行为、投诉记录等。
同时，还可以考虑一些额外的信息，如客户的个人特征、家庭背景等。
这些数据将成为我们构建模型的基础。
2. 特征工程：在模型构建之前，需要对原始数据进行特征工程，以提取和选择对客户流失具有预测能力的特征。
这可能包括计算一些统计指标、创建新的特征、删除无效或冗余的特征等。
特征工程的目标是提高模型的准确性和效率。
3. 模型选择和训练：选择适合客户流失预测的机器学习算法。
常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等。
通过将历史数据划分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型并使用测试集来评估模型的性能。
4. 模型评估和优化：使用评估指标（如准确率、召回率、F1 分数等）来评估模型的性能。
根据评估结果，对模型进行调整和优化，以提高模型的准确性和鲁棒性。
5. 部署和应用：在模型经过优化并达到预期性能后，将其部署到实际应用中。
根据客户的行为和特征，实时对客户进行流失预测，并提供个性化的建议和解决方案。
这将帮助企业及时采取措施来挽留客户，减少客户流失率。
除了基本的模型构建和分析，还可以进一步改进客户流失预警模型。
1. 数据增强：通过收集更多的客户数据，包括更多的细分特征和行为特征，以提高模型的准确性和覆盖范围。
电子商务平台用户流失预警模型构建与分析
电子商务平台用户流失预警模型构建与分析电子商务平台是近年来兴起的一种购物方式，吸引了大量用户参与其中。
然而，在用户使用电子商务平台的过程中，有时会出现用户流失的情况。
用户流失对于电子商务平台来说是一种严重的现象，因为它不仅意味着收入的减少，还表示着用户体验或服务质量出现了问题。
因此，构建和分析电子商务平台的用户流失预警模型对于提高平台的用户维持和发展至关重要。
一、用户流失的原因分析用户流失可以有多种原因，我们可以根据用户行为和个人信息来分析。
首先，用户的购买行为和活跃程度是用户流失的重要指标。
如果用户长时间不曾下单或者在平台上活动，那么有可能是用户流失的前兆。
其次，个人信息的变化也可能引起用户流失，例如用户换手机号、邮箱等，这些都可能是用户不再使用原来账号的信号。
另外，用户对于平台的不满意度也是用户流失的常见原因，例如物流延迟、售后服务不到位等。
最后，用户的购买偏好和消费能力也会影响用户流失，如果平台不能满足用户的需求或者价格超出用户承受能力的范围，那么用户可能会选择流失。
二、构建用户流失预警模型为了准确预测用户流失，我们可以采用机器学习算法来构建用户流失预警模型。
以下是一个简单的流程来说明如何构建该模型。
1. 数据收集和整理：首先，我们需要收集用户的相关数据，这些数据可以包括用户的购买行为、活跃度、个人信息等。
然后，对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
2. 特征选择：在数据整理完成后，我们需要从大量的特征中选择出对用户流失预测有意义的特征。
可以使用统计方法或机器学习算法来进行特征选择，确保选出的特征具有代表性和预测性。
3. 模型选择和训练：选择适合用户流失预测的机器学习算法，例如逻辑回归、支持向量机等，并使用训练数据进行模型的训练。
在训练过程中，需要对数据进行拆分，一部分用于训练，一部分用于验证。
4. 模型评估和调优：利用验证数据对训练好的模型进行评估，可以使用准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的性能。
基于数据挖掘技术的客户流失预警模型
基于数据挖掘技术的客户流失预警模型【摘要】结合客户细分的思想，提出了一种基于慢启动的频繁模式挖掘算法，并基于该算法提出了一种新的电信企业客户流失预警模型，湖南某大型电信企业基于该客户流失预警，在其一个地市分公司进行了客户维系与挽留二期工程的实施试点，试点结果表明，提出的客户流失预警模型具有良好的预警功能。
【关键词】客户流失客户维系与挽留预警模型电信企业一、引言随着电信企业之间的竞争加剧，电信运营商不断推出新的套餐和新的业务，希望能够争取到更多的市场份额。
但同时也在很大程度上加大了客户的不稳定性，使得客户离网现象频繁发生。
研究表明，一个公司如果将其顾客流失率降低5%，利润就能增加25%至85%。
由此可见，大量的客户流失让运营商蒙受巨大损失。
结合客户细分的思想，本文提出了一种新的电信企业客户流失预警模型。
二、相关定义（一）客户流失的定义与分类客户流失只指客户因为某些原因与电信运营商解除服务合同的行为。
客户解除服务合同的原因有多种多样，但归纳起来主要有如下几类：自然流失：是指客户因为企业不能给提供所期望的产品和服务（如不能提供宽带上网功能等）或者某些客观因素（如到异地工作或下岗等）而选择离网所导致的客户流失；恶意流失：是指客户因为个人私欲因素（如恶意欠费后为了逃避缴费等）而选择离网所导致的客户流失；竞争流失：是指客户因为企业竞争对手因素（如竞争对手提供了更优惠的资费政策）而选择离网所导致的客户流失；失望流失：是指客户因为企业服务质量因素（如网络覆盖或服务态度等）而选择离网所导致的客户流失。
三、客户流失预警模型的构建（一）客户细分客户细分有多种方法，如依据客户的性别、年龄、支付能力、信用度等均可对客户进行分类。
在客户流失预警模型中，我们依据客户对企业的贡献大小进行分类，主要分为以下三种：高价值客户、普通价值客户、低价值客户。
假定企业每月均摊到每个客户的日常维护成本为c，则各类客户定义如下：高价值客户：是指月均话费大于等于kc的客户；普通价值客户：是指月均话费介于1c到kc之间的客户；低价值客户：是指月均话费小于1c的客户。
员工流失预测模型的构建和应用
员工流失预测模型的构建和应用在当今竞争激烈的市场中，企业的稳定性和持续性对于企业的发展至关重要。
而企业的核心竞争力往往来自于人才资源，员工的流失对企业的影响不可小觑。
因此如何预测员工的流失情况，并采取有效的措施进行干预成为了企业人力资源管理的关键问题之一。
一、员工流失预测模型概述员工流失是指企业内部员工离职的情况。
员工流失预测有助于企业提前评估员工离职的概率，进行保留关键人才和有效措施的制定和实施。
通常的员工流失预测模型从以下几个方面来进行评估：1. 个人因素：包括员工的年龄、职位、工龄、岗位特征等。
不同的个人因素会对员工的流失影响不同。
2. 经济因素：包括薪资、奖金、福利待遇等。
其中薪资待遇是最为直接影响员工流失的经济因素。
3. 组织因素：包括企业文化、工作氛围、领导风格、管理制度和公司目标等。
组织因素对员工的流失也有着重要的影响。
基于这些因素，可以建立员工流失预测模型。
通过建立适合企业的模型，企业可以准确预测员工的流失概率，减少人力资源管理的成本，维持人力资源的稳定性和可持续性。
二、员工流失预测模型的构建1. 数据采集最基本的是需要收集员工的个人信息、薪资待遇信息、奖金、福利待遇等信息，同时也需要了解员工对于企业的评价、对企业未来目标的看法、对岗位的满意度等，这是建立员工流失预测模型的基础数据。
除此之外，还需收集员工离职的原因，这可以作为参考信息帮助企业找出员工流失的原因，并给予员工更好的留任保障。
2. 特征工程收集到的数据需要进行特征工程，包括缺失值填充、异常值处理、数据标准化等预处理步骤。
在特征工程中，需要根据业务场景和模型的核心思想来挖掘有用的特征，并且对特征进行处理和优化选择出一组最优特征。
3. 模型选择模型选择是根据企业的业务需求与特征进行，常见的有Logistic回归模型、决策树模型和神经网络模型等。
其中，Logistic 回归模型是最常用的预测模型，具有简单直观、易于理解和解释的特点；决策树模型虽然不如Logistic回归模型那么简单，但它能够更好地拟合复杂的关系；而神经网络模型的预测能力在相对复杂、多变且高维度的数据集上更加优秀。
客户流失分析模型
客户 流失
人员离职前通常存在一段时间心情震荡期，倘若不能有效解决， 会很伤害客户。这是导致我公司企业下降的重要因素，有时候隐藏的 比较隐蔽。
客户维护主要是靠钱，要保持良好的客户关系，日常请客吃饭/ 送礼、出差，避免不掉，这也是维护客户关系的主要渠道。
比例15%
接受客户人 员不匹配/ 无交接条件
老客户交接新销售人员
交接流失型
无引荐/无联系方式 不了解客户情况/账务混乱
客户 流失
公司在交接制度和流程上的空白，常常导致业务人员离职，客 户跟着流失，很大一定程度上是交接流程及制度的缺失造成。
比例25%
主要出现在 客户较多的 销售人员
因为个人精力不足或者个人利益 人为的淘汰客户
个人淘汰型
客户 流失
个人精力不足/因客户被罚款或提成较少 接受的他人客户自行筛选淘汰/账务混乱
80%销售额 下降
销售额
20%销售额 增长
90%老客户 流失
10%老客户 销售额流失
60%老客户销 售额增加
40%新客户增 加
老客户自然流失 企业自行淘汰老
客户 客户维护不到位
客户维护不到位 占客户采购额比
例降低 跟单服务不到位
客户经营不景气
客户流失分析模型
占比82.8%
90%客户维护问 题
客户维护到位
考，对销售额影响很低。
比例30%
销售人 员消极 怠工
为离职做准备，或已打算离职
离职疏忽型
转移客户/忽视客户 拖延客户/拒绝沟通
客户流失模型
客户 流失
销售人员无 力/不愿承 担维护开支
比例30%
维护支出，非硬性规定， 业务员层面居多。
费用紧凑型
游戏数据分析：用户流失模型的建立
用户流失模型的建立流失预测模型在很多行业都有引用到切实的市场运营当中，而接下来就开门见山的说一下游戏行业有关用户流失模型的建立。
目标：关于游戏用户的流失，普片的衡量指标有周流失与月流失，接下来研究的问题有两个：①有关付费用户的月登陆流失问题②有关付费用户的月付费流失（付费用户的月登陆流失定义：本月充值的用户在下个月不再有登陆行为。
付费用户的月付费流失：本月充值的用户在下个月不在有付费行为。
但有可能还有登陆行为，这部分用户被称为沉默付费用户。
）数据指标理解：影响流失的普片判断有：在线活跃、充值或消费活跃、还有玩家账号一些属性（如果细分还有副本的活跃度，某些活动的活跃度，或者社交的数据等）。
本文在做流失预测模型之前做以下数据准备：∙玩家ID∙玩家角色名∙等级∙注册时间∙本月充值总额∙本月铜币活跃（铜币的交易次数）∙本月绑定铜币活跃（绑定铜币交易次数）∙本月元宝活跃（元宝交易次数）∙本月活跃天数（登陆天数）∙本月登陆次数∙本月登陆总时长∙下月充值总额∙下月登陆天数以上是从数据库中取出来的基本指标，而进行分析的指标可以在这个基础指标的基础上再进行丰富，例如：每活跃天在线时长=登陆总时长/活跃天数；每活跃天登陆次数=登陆次数/活跃天数；活跃度=活跃天数/本月已注册时长（大家将发现这里衍生的“活跃度”指标在后面的分析会起到神奇的效果）。
数据都准备好了之后，现在就开始建立模型，以下用到的是SPSS Modeler软件。
首先采用源节点来录入数据，数据分为两份，第一份为“11月预测12月”数据，第二份为“12月预测1月”的数据。
接着利用“导出”节点导出我们所需要的衍生字段。
因为这里的“下月充值流失”是根据下月是否有充值来判断转换的，下月充值为0即为流失则标志为T，否则为F（“下月登陆流失”同理）。
利用导出节点，我们依次衍生了以下字段：∙下月充值流失∙下月登陆流失∙每活跃天铜币交换次数∙每活跃天绑定铜币交易次数∙每活跃天元宝交易次数∙每活跃天登陆次数∙每活跃天登陆时长∙每活跃天充值额度活跃度（登陆天数/本月已注册天数）接下来就是对一些多余字段的过滤还有数据的清理（如包括空值的数据，或者不合理数据，如活跃度>1为不合理数据）。
业务增值综合运营平台(VGOP)应用模型-高价值客户流失预警模型
1流失预警模型—高价值客户1.1 建设目标跟踪高价值客户消费和流量使用行为，及时预警核心业务量（数据ARPU、GPRS流量、短信）下降的高价值客户，从终端保有、资费优惠、积分回馈等开展高价值客户挽留。
1.2 场景流程通过高价值客户流失预警模型识别出高价值流失客户，根据流失原因有针对性的进行客户保有。
借助营销管理平台，通过各类渠道（如：短信、彩信、WAP Push、外呼等）进行客户挽留和服务提升等信息的推送。
1.3 数据输入1.3.1高价值客户识别数据输入1.3.2高价值客户流失预警数据输入1.4 模型计算1.4.1高价值客户模型算法※高价值客户判别算法流程图指标说明：1、拍照高价值客户：上一年度末第四季度连续三个月满足高价值客户条件定义为本年度拍照客户，年底需重新刷新拍照高价值客户；2、本期新纳入高价值客户：满足高价值客户条件，且不在上一周期高价值用户当中；3、本期高价值客户：上一期高价值客户（1月即为拍照高价值客户）+本期新纳入高价值客户；1.4.2高价值客户预警模型※预警原因分析1.5 数据输出1.5.1高价值客户识别模型数据输出1.5.2高价值预警客户模型数据输出1.6 应用实施1.6.1高数据ARPU客户保有1.6.1.1双卡用户分流1.6.1.1.1 应用描述根据高数据ARPU预警客户，结合双卡用户识别模型，判定该批预警用户是否为新增双卡用户。
对于新增双卡用户，分两种情况：本网双卡：客户双卡均为本网卡，该类客户对本网的依赖度高，离网可能性小。
可以不作为保有目标客户。
异网双卡：客户使用本网卡及异网卡，该类客户离网可能性大。
客户可能基于通讯的方便性，及交往圈的维持，暂时保留本网号码，该类客户需作为重点保有目标客户。
对目标客户采取针对性的保有措施。
如：推荐促销产品（捆绑、合约计划）；推荐T网流量包等T网业务等。
以促进客户对本网的依赖度，起到客户保有的目的。
1.6.1.1.2 服务策略●服务对象：营销管理平台●服务时机：本期新增异网双卡客户●服务内容：促销产品（捆绑、合约计划）等●服务方式：周期性触发（每月）●服务渠道：营业厅、短信、彩信或外呼等●目标客户：1)高数据ARPU预警客户；2)异网双卡客户；3)剔除免打扰客户；4)过滤一段时间内（如：30天）已接触或推送过的用户。
短视频平台的用户行为分析与建模
短视频平台的用户行为分析与建模在互联网普及的今天，短视频平台成为人们日常娱乐不可或缺的一部分。
用户在短视频平台的行为数据积累量十分庞大，这些数据成为了深入了解用户行为、改进业务策略的宝贵资源。
因此，对短视频平台的用户行为进行分析和建模具有重要的意义。
一、用户行为分析用户行为分析是对用户行为及其背后的意图进行挖掘和研究的过程，通过对用户的点击、观看、评论等行为进行数据统计和分析，可以了解用户的偏好、需求和行为特征，为短视频平台的内容生产和推荐提供参考。
1.用户注册与登录行为用户的注册与登录行为是短视频平台用户行为的起点。
通过分析用户注册渠道、注册时间、注册设备等数据，可以了解用户的来源和行为特征。
同时，登录行为也是用户忠诚度的体现，通过分析用户的登录频率和登录设备等数据，可以衡量用户的活跃度和忠诚度。
2.用户浏览与筛选行为在短视频平台上，用户会进行浏览和筛选来寻找自己感兴趣的内容。
通过分析用户的浏览时长、浏览页面、浏览路径等数据，可以了解用户的兴趣点和偏好，为个性化推荐提供依据。
同时，还可以通过分析用户的筛选条件和倾向，优化平台的搜索和分类功能，提升用户体验。
3.用户互动行为互动行为是用户在短视频平台上与他人互动的过程，包括点赞、评论、分享、关注等活动。
通过分析用户的互动次数、互动对象、互动内容等数据，可以了解用户的社交需求和行为习惯。
同时，还可以通过分析热门的互动话题和用户的关注度，为平台的社交功能和活动策划提供参考。
4.用户创作行为除了消费短视频内容外，一些用户还会积极参与到短视频的创作中。
通过分析用户的创作频率、创作内容、创作风格等数据，可以了解用户的创作能力和兴趣，为平台的创作者培养和内容推广提供支持。
二、用户行为建模用户行为建模是对用户行为进行量化和预测的过程，通过对历史数据进行分析和挖掘，构建模型来预测用户的未来行为，为平台提供决策支持和业务优化。
1.用户流失模型用户流失是短视频平台面临的一个重要问题，通过对用户行为数据进行分析，构建用户流失模型可以判断用户是否存在离网风险，并采取相应的措施进行挽留。
移动通讯客户流失预警及挽留模型的构建与应用
移动通讯客户流失预警及挽留模型的构建与应用引言移动通讯行业竞争激烈，客户流失是一个常见的问题。
为了提前预测客户流失并采取挽留措施，一种有效的方法是构建和应用客户流失预警及挽留模型。
本文将介绍移动通讯客户流失预警及挽留模型的构建方法和应用场景。
1. 客户流失预警模型的构建为了构建客户流失预警模型，需要进行以下步骤：1.1 数据收集和清洗首先，需要收集大量的客户数据，包括客户基本信息、通话记录、短信记录、上网记录等。
收集到的数据需要经过清洗和预处理，包括去除重复记录、填补缺失值等。
1.2 特征工程特征工程是客户流失预警模型构建的关键步骤。
通过对客户数据进行特征提取和转换，得到可以用于预测客户流失的特征。
常用的特征包括客户的消费金额、通话时长、短信数量等。
1.3 模型选择和训练在选择模型之前，需要将数据划分为训练集和测试集。
常用的流失预警模型包括逻辑回归、支持向量机、随机森林等。
通过对训练集进行模型训练，得到一个预测客户流失的模型。
1.4 模型评估与调优在训练完成后，需要对模型进行评估和调优。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率等。
通过调整模型参数和特征选择，可以提高模型的预测性能。
2. 客户流失挽留模型的构建与应用客户流失挽留模型的目标是根据客户的流失预警结果，制定相应的挽留措施。
以下是客户流失挽留模型的构建步骤：2.1 挽留策略制定首先，需要制定一套适用于不同预警结果的挽留策略。
如何有效地挽留客户取决于客户的付费习惯、使用特点等因素。
2.2 数据分析和建模通过对挽留策略的执行和客户反馈数据的收集，可以对挽留效果进行数据分析。
同时，可以利用这些数据训练挽留模型，以预测客户的挽留可能性。
2.3 挽留模型的应用根据挽留模型的预测结果，制定相应的挽留措施。
例如，对于预测为高挽留可能性的客户，可以提供更多优惠活动或个性化服务。
对于低挽留可能性的客户，可以采取更加激励性的挽留措施。
3. 应用场景举例客户流失预警及挽留模型可以应用于多个场景，以下是一些应用场景的举例：3.1 个人用户通过对个人用户的消费习惯和使用特点进行分析，可以预测客户的流失可能性并采取相应的挽留措施。
4种用户流失类型盘点
4种用户流失类型盘点用户运营的主要工作包括：用户获取、用户激活、用户留存、用户付费、用户传播，也就是AARRR模型的主要内容。
但是AARRR模型更重视从用户接触产品开始一步一步正向去引导用户行为、提升用户价值，却没有反向考虑到用户流失的预防运营，当用户不再使用产品时任何的价值提升工作都无济于事，高昂的获客成本随着用户流失也难以收回。
因此，用户流失预防运营在用户运营工作中有着极其重要的作用。
这次系统和大家分享用户流失的运营思路和方法，和用户不能轻易说再见！产品生命周期：何时关注用户流失所有产品都应该关注用户流失，但优先级和投入不同。
产品生命周期理论将产品划分为引入期、成长期、成熟期以及衰退期四个阶段，不同的阶段有不同的用户运营重点，在产品的早期主要关注用户获取留存，对用户流失的关注和投入则主要是在成熟期。
成熟期的产品用户数量较大，产品较为成熟体验稳定，并且积累了一定用户数据，对用户运营工作有更好的支持，这个阶段投入对用户流失的预防运营，更容易实现正向的投入产出。
当然，在运营资源充足的情况下，还是推荐较早进行用户流失的预防运营。
用户流失类型：哪些用户值得运营在进行用户流失的预防运营之前，我们需要了解下用户为什么流失，这样才能够针对性的设计流失预防策略。
根据用户流失的原因，我将用户流失划分为四种类型：1、自然流失自然流失是指用户需求/兴趣减弱或消失，不再需要使用我们的产品。
驾考类产品的用户流失主要就是自然流失，用户因为考取驾照需求开始使用产品，考取驾驶证后就不再需要产品，自然发生流失。
此外，曾经爆火的足迹、脸萌等产品，因新奇创意的产品功能获取了大量用户，但是仅满足了用户短时的兴趣，用户兴趣减弱后，发生了大量用户流失。
针对自然流失，很难通过流失前预防、流失后召回等方式进行运营，而是要从产品服务层面解决。
一种思路是，丰富产品服务内容，延长用户生命周期。
现在驾考类的产品会有很多模块，除驾考服务和内容外，也增加了买车服务、车主社区等，在用户完成驾考之后仍有对应功能服务满足用户后续需求。
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前面谈到了客户细分，这里说下流失分析吧
流失分析是客户细分大框架里面的一部分最重要的标签。
切割用户有很多角度（例如性别、年龄等自然属性；成长状况等生命周期属性；贡献情况等价值属性；问题倾向等风险属性；消费特性等行为属性），我觉得最重要的特征是价值和风险，也就是说切割用户的头两刀应该是分开不同价值、风险倾向的用户
流失分析是获得用户风险倾向的分析，分析的结果是按照业务定义的风险类型，给用户打上不同的风险分值和风险分群
有了客户细分模型后，我们可以尝试在做更复杂模型是，进行模型的交叉，也就是说把细分等一些初等模型的结果成为重要模型的输入变量，这有利于提高精确度，最重要的是给模型的解释和实施代理很大的帮助（试想下，我们知道一个人有问题，但如果知道了这个人的细分标签，就意味着我们可以动手拯救他，而不是卧在桥头看水流）
说说流失分析的过程吧
step1-流失的界定：流失的界定是整个流失分析的重要环节，需要结合业务目的和数据状况界定流失（一般来说业务方界定的流失和技术上界定的流失不一致）。
如何才算好的流失界定呢个
1、有业务含义，围绕着用户的业务目的来界定流失，例如：目的是促成用户消费，则xx天前有消费，当前没有消费的界定为流失；目的是促成用户提升价值，曾xx天前比当前消费降低50%以上的用户界定为流失
2、有稳定性：可以引入流动性分析，看用户在什么样的流失界定下，自然回复率低，也就是说如果我们不管他，他一般就挂了
3、操作性：回忆下人生（其实我也很年轻，那就回忆别人的吧，呵呵），最大的流失莫过于失去生命，如果到用户死了后再抢救有效果么？？呵呵，所以我们界定的用户流失，一定是在发现流失后，有可以行动的方案
3、churn级别设定：详细分开，用户有几种阶段（好-有点问题-有问题-问题过大），我们需要在数据上给每个用户在churn中打一个级别，这对于模型学习有意义，最终使用好用户和有问题的用户对比建模，而不是用有点问题和问题过大的用户。
这样有些复杂，但我对比尝试过，虽然对模型准确率没太大提升，但对模型的解释性有帮助，在稳定性上也会好一些吧
5、可以考虑定义多个流失，分别做模型：有多少种业务情况，就有多少种流失，最终可以考虑再做一个大模型，把所有的流失再封装一层
step2-变量列表：重复我个人的观点，变量列表的设计是以了解业务为基础的，每个变量都应该有业务猜测和原因。
常把“变量是否有效要模型结果说了算”挂在嘴边的人，不知道技术如何，模型应用上肯定是傻子，尝试着说服他们更多的关注业务吧
1、尽量选择已有的变量，会使得变量准备的工作量小
2、按照业务内容把变量分类，综合考虑业务需要和计算量选择合适的变量；同时可以衍生一些从数据加工角度看冗余，但建模需要的变量（例如把入网时间->在网月份数）
3、确认变量获取的时间长度是否足够：对于消费总量的纯增量数据，只要系统最近没有大割接问题都不大；对于用户等级等快照变量，要想回溯快照可不是件容易的事情，要想好哦
4、已有的模型结果变量，可以作为准备变量交叉参与模型
step3-数据加工和检验：检验比加工更重要
1、数据加工不说了，有些用数据库，有人用c，有人用sas或climenting挖掘工具处理数据，都可以，没有哪个好，只有熟不熟
2、数据检验非常重要（会决定项目的成败），分成3类：单指标验证（每个指标的数据分布状况）、多指标交叉验证（指标间的大小、量级、加和等关系，需要穷举）、时间序列检验（在时间上的稳定性）--我曾经写了大约2000行代码的sas数据检验程序，可以配置的生成html 报告，感觉对效率提升很大
3、调整和反馈：这个看起来小事，实际做起来占用50%以上的数据准备时间，一般第一轮准备的变量都有问题，反馈几轮后数据加工的逻辑问题会减少，但越多会发现数据准备人员和建模人员对变量的理解不一致，没办法不熟悉模型的数据加工人员是要交学费的，只有2个选择-放弃变量或重新获取（有些重新获取是要改动底层的），抉择吧，呵呵
4、问题数据记录：数据检验后，经常发现boss数据源问题，例如银行中发现身份证年龄不足、通信行业发现boss计费或调涨错误，呵呵，记下来，考虑对哪些样本从建模和打分中排除（也能作为模型不准的时候打马虎眼的说辞，试试看？？）
step-好好睡个觉，呵呵以上过程已经占用了建模60%以上的工作量（我今天也困了，改天继续）step4-模型建立：流失模型是典型的学习模型，有几个常用方法可以选-决策树、逻辑回归（有人会尝试神经网络，不利于应用和解释，也可以试试看）。
决策树的特点：适用布尔、分类和连续的变量（对连续变量也会内部转化为分类变量）、结果容易解释、筛选变量快；但决策树不稳定，容易训练过度（在训练时看起来很准确，但应用时预测准确率大打折扣）
逻辑回归的特点：逻辑回归的底层思想和多元回归接近，延续了回归算法不温不火的稳定风格，相比回归算法，logistic回归不要求变量有正态分布和等协方差前提，也可以尝试着用哑变量来融入分类变量，使用更方便，但逻辑回归准确率相对较低（所谓成也萧何，败也萧何）。
和决策树相比，回归算法稳定性好的多
我习惯于：
1、使用决策树进行变量范围筛选
2、使用逻辑回归进行预测
3、个别时候尝试着用因子分析进行变量转载（我试过的模型，有时候有一点点小的提升，和变量共线性特点有关，但不会有超乎意料的收获）
step5-模型解释：我们进入了最具挑战性的阶段，这个阶段会受前面的过程中是否有很多业务思考影响，也会直接导致模型应用的成功与失败
1、变量的解释目的有2个：给业务使用方信心、推动模型的应用
2、在选择变量时多构造些容易被解释的变量
3、在筛选变量的过程中，应该去从业务角度对去留的变量进行思考，可能这样做对准确率提升帮助不大，但对模型解释非常有利
4、花多一点时间把模型的结果和业务问题做对应，好好思考下为啥xxx这样的变量留下了并且importance这么高
5、尽量使用用户可以听懂和看懂的东西讲解给用户（决策树绝对是解释模型的上选）
6、在准确率的解释上，不要太强调技术指标，讨论下准确率和盖全率就完全ok，如果能把这些指标解释为成本和收益就更ok了
step6-模型应用：如果顺利通过了模型解释，这一步需求方会催着你，否则就是你催着根本不鸟你的需求方了，呵呵--想想别人是否想用你的模型，还是取决于模型解释过程中给你打多少分喽。
1、模型应用首先依赖于业务操作人员，一个漂亮的模型如果无法被业务人员使用、操作起来，而只停留在报告阶段，非常可悲
2、其次模型的应用依赖于系统：如果模型结果可以和系统工作量绑在一起，把流失预警结果直接生成任务，那模型就真的有价值了
3、要想应用好，必须吧模型解释关联到策略或行动：在细分的基础上做流失预警，非常有效，我们可以知道谁要流失，还能看到这个人特点，就可以行动了--举个例子：如果医生告诉你你
的病了，但不告诉你病因，是不是很痛苦，呵呵--流失预警好像我们知道谁生病了，细分就好比我们知道病因
4、模型应用时会后悔建模在工程上的实施性：假设建模时用了非常复杂的变量，模型实施时一定有人会出来和你对着干--太复杂的计算参与模型，虽然在数据准备是一次性ok，但应用的时候每期都要运行，还是有压力（尤其是每天运行的时候，如果打分变量都算不出来，模型没法被应用）
step7-模型调整：如果你经过了step6才进行模型调整那说明模型在应用中出现了一些问题，恭喜你；否则说明模型没有上线就被质疑了，呵呵
1、模型应用后的调整是很幸运的事情，说明模型在被人关注。
非规则模型一般不会调整，模型至少运行了数据准备时间窗口后才可能被调整，否则调整就是过拟合（例如用过去6个月的数据建模，那模型一般运行6个月以上才有可能要调整）；规则类的模型，可能随着规则前提的变化被动调整（例如：新入网某些套餐的用户流失率高，如果那些套餐不再接纳新入网用户，模型就没有前提保证了，调吧，没办法，早知道不选这个变量了，呵呵）
2、模型还没有应用就调整，有2个原因：其一是模型准确率太低（其实在top20%的群体有4-5倍提升率是比较困难的），准确率低一般不是技术问题（除非你技术实在太菜了），不要幻想着换牛逼方法对准确率有本质提升，只能看看业务上是否有很大疏漏，或者尝试着换个说法解释给需求方；其二是模型解释不被用户认可--呵呵，找个业务专家一起讨论一次，你会有很大收获
3、模型调整有几种方式：根据业务情况重新界定和调整变量（你是否由于业务理解不足，缺一些重要变量）、在变量处理过程中对默认值和极值容错来提升模型（对于回归等模型这个比较重要，对决策树没关系）、对模型的建模对象进行分割（例如：对用户化妆品偏好建模时，把男人女人一起建模是不是很愚蠢啊，那就建 2个模型呗，呵呵）。