电信业客户流失分析

电信市场竞争比较激烈，挽留一个老客户能够带来很大的收益，，可是这个客户挽留活动毕竟只是公司众多市场活动中的一个，预算也有限。因此分析流失客户的特征是很关键的，现要求对数据库中的数据进行分析，看看哪些客户可能会流失？这些客户都有哪些特征？根据流失客户的特征组织一个市场营销活动来遏制这种趋势。

数据表一: 客户基本信息表（custinfo.csv）

customerID: 客户编号；gender:性别；age：年龄；L_O_S：在网时间；tariff：话费方案;Handset:手机品牌；

表二：客户通话情况表的结构

Peak_calls：高峰时期电话数；peak_mins：高峰时期电话时长；offpeak_calls：低谷时期电话数；offpeak_mins:低谷时期电话时长；weekend_calls：周末时期电话数：weekend_mins:周末时期电话时长：international_mins:国际电话时长；Net_call_cost:国内电话时长；Month：月份；

表三：话费方案表

Tariff：话费类型；fixed_cost:固定费用；free_mins:免费时长；peak_rate:高峰时期单价；pffpeak_rate：非高峰时期单价；weekend_rate：周末单价；international_rate:国际长途单价

二、问题分析

根据已有的结果—流失客户，寻找他们流失的原因，即流失客户的特征。通过数据处理，统合数据，将用户通话总话费求出，代表一个特征来描述客户。在综合数据求出一些派生的特征指标，例如高峰比率、低峰比率等。综合这些特征的指标，我们通过用“特征选择模型”，选出对流失客户影响大的指标，再用决策树将选出的指标进行分析可以得到这些指标对流失客户的具体影响。

三、模型的建立和求解

3.1数据预处理

1、数据理解

2、数据预处理

根据所给数据分别计算出高峰平均每次通话时长、低峰平均每次通话时长、周末平均每次通话时长、国内通话总次数、国内通话总时长，进而求出国内平均每次通话时长以及全部时长、总费用，由国内通话费用=高峰+低谷+周末，得到总费用=国内通话费用+国际通话费用。

3.2模型建立

1、特征选择的算法：

为了缩小选择范围，可以使用特征选择算法来识别对某给定分析最为重要的字段

特征选择由以下三个步骤组成：

（1）删除不重要或有问题的输入、记录或个案（例如输入字段含有过多缺失值，或者输入字段的变异太大或太少而变得无用）。

（2）对剩余输入进行排序并根据重要性进行分级。主要运用Persron卡方统计量进行排序

（3）识别在后续模型中使用的功能子集，例如通过仅保留最重要的输入，过滤或排除所有其它输入。

Persron卡方统计量算法：

2、C5.0的算法

C5.0来处理数值型或分类型的资料，它的分类预测是基于逻辑的，即通过对输入变量取值的布尔比较实现对输出变量的分类预测，在众多的输出变量中选择一个当前最佳的分组变量，并从分组变量的众多取值中找到一个最佳的分割点，且为了清楚的表示分析结果，可用决策树(decision trees)或是 if- then 的关系显示.

C5.0模型基本算法

设是非标称属性集；是标称属性；是训练集；是决策树生成的函数：

// 函数返回值类型为决策树

{                                                

/ ***************** 相关定义     ********************

*为属性的值;

*为的子集，分别包含属性的不同值;

      ******************************************************/

(为空)    返回单一失败节点;

(包含的记录的标称属性值均相同)   返回具有该标称属性值的单一节点;

(为空)    返回用的最常见值赋值的单一节点;/* 此时为出

 错，记录没有被适当分类 */

在中找寻具有最大信息增益的属性;;

生成一棵以为根的树，分支为;

递归调用函数         

3.3模型的求解

1、运用spss modeler利用特征选择模型对合并后的数据进行重要性选择，选择对流失影响比较大的16个属性，整理成如下表（表一）：

2、利用C5.0决策模型建立模型，以客户流失与否为目标，上述表一得出的重要属性为影响目标的决策因素（图一）：

3、（1）不同手机品牌的流失平均值（表二）：

（2）不同套餐的流失平均值(表三)：

由表三和表四可以看出，由于手机品牌不同的流失平均值比由于套餐不同流失的平均值相对都要大，这说明，手机品牌比套餐影响客户流失的作用大。这也正好应正3.2.2图二的内容。

3.4模型准确性评价

准确率结果评估表（表五）：

3.5结果分析：

由树形决策图可以看出：

手机型号对客户流失的影响最大，其中型号SOP10、SOP20、ASAD90、CAS30的客户比较容易流失，在手机型号SOP10影响最大的情况下，高峰通话时间<71.4的客户容易流失。 在高峰通话时间>71.4的前提下，使用手机套餐Play100的客户容易流失，在此前提下，年龄<32岁的客户容易流失，在网时间>49.533的客户容易流失。

 

第二篇：基于客户信息的电信企业客户流失问题分析

情报杂志20xx年第12期

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　?情报方法?

基于客户信息的电信企业客户流失问题分析

周支立　　　　　刘　斌　

(西安交通大学管理学院)　(联通陕西分公司记费信息系统部)

摘　要　在数据挖掘的基础上,提出针对电信运营企业的客户流失问题的分析方法,通过某公司客户中已经流失客户的信息分析以寻找某些特征,从而为解决客户流失问题打下基础。关键词　客户信息　客户流失　电信企业

　　近10年来,我国电子信息产品制造业以3倍于GDP增长的速度高速发展,为国民经济和社会发展做出了巨大贡献。

20xx年的信息产业已占GDP的4.2%,20xx年我国电子信息

对客户关系管理(CRM)的内容进行了研究,然后阐述了数据挖掘方法在CRM中的应用;王浩鸣提出Internet的呼叫中心与CRM的信息技术融合的概念;齐佳音在分析客户关系管理的内涵及其意义的基础上;李宝,以及数据挖CRM中实施数;盛;

中国人民大学统计学系数据挖掘中心则论述了在现代技术条件下,数据挖掘在企业客户关系管理中的重要性,并进一步阐述如何以数据挖掘技术为指导来建立客户关系管理系统;蔡淑琴分析了企业销售信息流,设计了面向客户关系管理的企业销售信息系统主要数据模型,给出了主要功能与结构,探讨了电子商务环境下企业在售前、售中和售后的服务过程中可以采取的客户关系管理策略;赵国庆分析了有关客户分类的指标,着重研究了有关其操作的重点内容———客户分类及其方法问题;瞿邦清论述如何在电力企业营销工作中引入客户关系管理思想,建立客户关系管理体系,加强电力企业争取和保持电力客户的能力;赵宏波提出数据挖掘在电信客户关系管理中应用的思想;李国秋对证券业客户关系管理中的客户信息进行了分析;黄中实提出客户关系管理及其实施步骤;杨林探讨了面向客户关系管理(CRM)的综合决策支持系统框架;丁旭详细分析了电信大客户流失的原因,包括电信运营商自身、竞争对手、客户自身的原因以及市场监管和政策变化的原因,在此基础上对防范电信大客户流失提出了一些对策等。尽管他们做了一些研究,但是尚缺少对客户流失问题进行分析。基于此,本文提出客户流失分析方法,并给出西安某电讯公司的分析结果。

2　流失客户的分类

产业突破1.6万亿元,继续保持国民经济第一支柱产业的地位。在整个信息产业,电信运营业起了龙头的作用,对国民经济发展具有显著的直接和间接效益。国际电信联盟的研究表明,电信业对发达国家GDP增长的直接贡献度仅为6%到

9%,而间接贡献度却通常超过90%;,带

动了通信设备制造业的发展。同时,,动了计算机产业。、了电子元器件产业、。这些事实说明,电信运营业的发展在信息产业中的确具有举足轻重的作用。但是随着市场不断的扩展,电信业也遇到了一定的困难,如代理费用的升高和宣传费用的升高,使进一步发展新用户越来越难,并且发展新用户的平均成本和新用户带来的平均利润的比例在逐步升高,依靠扩大规模而实现利润增长的难度在迅速提高。在发展新用户的收益率逐步下降的同时,随着竞争的逐步激烈,老用户的流失问题也日益严重起来。因此,对于每个电信运营企业来说,客户已经不再仅仅是销售和服务的对象,而是在经营发展中拥有的一项重要战略资源,成为各个电信企业在竞争中取胜的关键因素之一。由于电信企业在技术上和产品上同质化程度非常高,为客户提供优质服务、保持良好的客户关系和顾客忠诚度已经成为电信企业之间竞争的焦点。安盛咨询公司统计表明,争取、吸引一个新客户的费用是保住现有客户费用的5～15倍。预计在近5年中,这种战略转移将成为潮流。因此,在开发新用户的同时,尽量减少老用户的流失(降低用户离网率)问题,就摆到了移动通信运营企业面前。

1　客户关系研究概述

为了解决上述问题,不少学者对客户关系进行了研究,提出了客户关系管理的方法。如:葛清俊对客户关系管理在国外金融业中的应用模型研究进行了综述;张晓航提出客户关系管理系统的框架;宋仁海分析了目前电信运营中大客户工作中存在的一些问题,在此基础上提出了应用客户关系管理来完善大客户工作的建议,并给出了具体的措施;周水银首先

作为电信运营商,其盈利模式就是发展用户,并为他们提供电信服务,同时收取服务费。但是由于种种原因,现有的用户会减少使用本企业的服务,或停止使用本企业的服务,这就是客户流失。前者是隐性的(减少使用),后者是显性的。根据实际的经验,隐性的客户流失往往会发展成为显性的流失。并且,一个离网用户往往是从对某电信企业提供的服务存在

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某方面的不满开始的。为了对客户流失进行分析,这里首先按照通话的费用情况,对各种流失客户进行分类。

　211　话费流失用户　用户的月消费额比以往月份呈下降趋势的用户。为了研究方便,这里将话费流失的客户再进一步分为A、B、C三类,这三类用户的月话费以不同的规律下降,其具体特征如下:A类流失用户。这种用户的月账单金额呈逐月下降的趋势,每月都比上月少,并严格保持这种下降趋势。这种用户在逐渐减少使用某电信企业手机进行通话,这种用户很可能正在考虑离网,对某方面不满。B类流失用户。这类用户的月账单金额出现突然下降的情况。这类用户显然由于某方面的原因,已经基本上不用某电信企业手机进行通话,肯定对某电信企业提供的通讯服务存在严重不满,很可能已经开始使用替代品。C类流失用户。这类用户的月话费额处于一个下降通道中,话费(包括月租和通话费)逐月呈波浪式下降。这种用户的话费虽然也是逐月下降,但存在一个明显的下降通道,说明用户并不是没有犹豫。这种用户即使是准备离网,也存在着挽留的可能。

　212　休眠用户/冬眠用户　休眠用户是指只有月租费而没有通话费(或通话极少)的用户。信企业手机进行通话,还可能重新启用,,已经真正地流失了费的用户。3个月后就不再收取月租费,所以,这种用户都是3个月都没有通话的用户。

　213　退网用户　到营业厅办理正式的退网手续并交清所欠费用的用户就叫退网用户。由用户的使用发展规律可以推断出各种用户之间的发展规律。首先通常话费流失的用户,会呈现出各种不同的流失规律。有的话费下降的快些,有的话费下降的慢些,有的还会起伏不定。由于用户每次通话在公司的计费系统中都有详细的记录,所以通过上述分类及消费情况分析,可以对各种流失客户进行识别。其次,正常用户、话费流失用户、休眠用户以及离网用户之间存在着一定的相互关系。研究这种相互关系,对采取措施防止正常用户变成话费流失用户或离网用户有着重要的作用。

3　客户流失的分析方法

用户总数的百分比。通过分析各类用户中的性别比例,可以具体分析不同性别的用户在流失的过程中有什么特点。

3.2.2　年龄特征。年龄特征指一个用户群体中用户资

料所反映出的,该用户群中19～60岁的用户分别在该用户群中所占的比例。不同年龄阶段的用户有着自身的特点,这里通过研究不同类型用户群中的各年龄段用户的比例,然后和正常用户的各年龄段用户的比例进行比较,从而可以得到各类用户群在年龄构成上具有的特点,然后进一步分析出用户年龄对用户流失的影响。

3.2.3　在网时长特征。指一个用户群体中用户资料所

反映出的,该用户群中以入网的时间长短(以月为单位)为特征,将用户群进行细分,然后统计各个在网时长的用户数占该用户群的用户数的比例。每一位用户从入网开始都会有一些共同的情况,而有些情况会和用户在网的时间长短有关。统,然后和正常用。

　3.　对于电信行,消费行为就是指用户使用电信服务的行为。对移动通信运营商而言,用户的消费行为也就是使用手机进行通信的过程。可以分7个特征来研究各种类型的用户在消费行为上存在的特征。为了减少单个用户分析的偶然性,所以,这里的分析都是针对一类用户的消费行为进行分析的。

3.3.1　主叫比例。移动用户的通话分为主叫和被叫通

话,主叫比例是指用户的主叫通话次数在总的通话次数中所占的比例。具体公式:主叫比例=主叫次数/(主叫次数+被叫次数),这个指标可以反映用户主动使用手机通话意愿的强烈程度。把各类流失用户的指标与正常用户的指标进行对比,就可以发现流失用户在主动使用手机通话的愿望上与正常用户的区别。

3.3.2　呼转通话比例。呼转通话比例是指用户一个月

的通话记录中呼转通话次数占总通话次数的百分比。通常在用户开始使用其他电信运营商的移动通信服务的初期,为了

保持通信的连续性,用户会把手机关闭,同时把新号码设为呼叫转移的号码。通过监测用户呼叫转移比例,可以发现用户的转网动向。

3.3.3　漫游通话比例。漫游通话比例是指一个月内用

　3.1　各种流失用户之间的关系　a.话费流失用户与休眠用户的关系。根据已知休眠用户找到比较拟合的话费变化规律,确定话费流失标准。b.休眠用户与离网用户关系。根据已知休眠用户找到与离网用户关系。

　3.2　流失用户和正常用户的客户特征分析　客户信息特征是指客户在入网登记时所填写的用户资料所反映出的各种信息,以及由这些信息进行统计而得出的各种特征。这些特征是反映用户基本情况的基础性资料。

3.2.1　性别比例特征。性别比例特征是指一个用户群

户的各种漫游通话的次数在用户通话总数中所占的比例。漫游通话比例比较高的用户,商务活动和私人的活动比较频繁,这样的用户往往属于高端用户,对网络的要求比较高。同时处于漫游状态的移动手机在通话时技术上更为复杂,发生问题的几率也比较大。所以分析各类用户的漫游通话比例,然后与正常用户进行比较,可以评估漫游通话对于用户流失的影响。

3.3.4　长途通话比例。长途通话比例是指一个月中用

体中,用户资料显示为女性或者男性的用户数量占该用户群　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　98

户的长途通话次数占用户所有通话次数的百分比。长途通话

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的电话频率可以作为预警的重要指标。f.掉线比例。掉话率对于用户流失有一定的影响。g.通话伙伴比例。通过加大对网内通话的优惠力度,可以有效地改善用户流失情况。

5　结　论

费用比本地通话要高,是电信运营商的重要收入来源。长途通话比例较高的用户属于优质用户,该类用户对于资费优惠有特殊的要求,应该单独研究能够拉动这些用户消费的资费套餐。

3.3.5　拨打1001客服电话频率。“拨打1001客服电话

频率”是指用户在一个月内,拨打1001客服电话的次数占总的主叫通话次数的百分比。有理由相信,当用户拨打1001客服电话的比例升高的时候,必然伴随着用户对服务满意程度的降低。此特征可以作为预警的重要指标。

3.3.6　掉线比例(掉线率)。“掉线率”的高低是网络质

客户流失直接影响公司的效益,因此,客户流失问题在电信企业中占有重要的地位。本文在数据挖掘的基础上,通过分析各种流失用户之间的关系,流失用户和正常用户在年龄、性别和在网时长三个方面的客户特征分析,流失用户和正常用户主叫比例、呼转比例、漫游比例、长途比例、拨打1001客服电话比例、掉线比例、通话伙伴等的消费行为的分析,寻找客户流失的规律,找出了客户流失的问题所在,从而为电信企业解决客户流失问题打下了基础。

参考献

1　葛清俊11金融论坛,2002;

2　11电信技术,2002;(8)

31(CRM)的体系框架分析1工业工程,2002;

)

4　周水银,陈荣秋1基于Internet的客户关系管理研究1工业工程与管理,2002;(2)

5　王浩鸣1基于Internet的呼叫中心与客户关系管理1信息技术,2002;(10)6　齐佳音,韩新民,李怀祖1我国客户关系管理研究的紧迫性和方向分析1管

量的重要指标。掉线是通话质量极度恶化的表现,也是用户非常关注的问题。电话率的升高往往会使用户满意度急剧下降。所以统计各类用户的此项指标,然后与正常用户进行比较,就可以发现电话率指标对于用户流失的影响。

3.3.7　通话伙伴比例。每一次通话,至少会有两个通话

方。对于联通的用户,其一必然是联通,而对方就有四种可能:中国联通,中国电信,中国移动,中国铁通。用同种移动用户通话的次数除以总通话次数,就得到移动通话伙伴的通话份额。,,;,,能比较高。

4　示　例

理科学学报,2002;(4)

7　李宝东,宋瀚涛1数据挖掘在客户关系管理(CRM)中的应用1计算机应用研

究,2002;(10)

8　祁沁午,陈京民,朱惠云1企业的客户关系管理(CRM)实施过程1企业经济,2002;(2)

9　盛　丽1商业银行的客户关系管理1统计与决策,2002;(8)

10　中国人民大学统计学系数据挖掘中心1建立数据挖掘为基础的客户关系

本文采用上述方法,对西安电讯某公司的数据进行分析,得到如下结果:

　411　各种流失用户之间的关系　各种流失客户的发展规律:正常用户→话费流失用户→休眠用户→离网用户。　412　流失用户和正常用户的客户特征分析　a.性别比例特征上,男性用户比起女性用户相对要稳定一些。b.年龄特征上,年轻用户的流失倾向要高于中年用户。c.在网时长特征上,为了使用户尽快进入稳定状态,必须设法使用户从在网时长中得到好处。

　413　流失用户和正常用户的消费行为分析　a.主叫比例。主叫比例突然升高或降低,都是一种信号。若某用户群的主叫比例下降,必然会带来该用户群话费的下降;若某用户群的主叫比例突然大幅升高,就要注意防范欠费风险。b.呼转通话比例。现阶段由于很多用户不会使用这项功能或对这项功能的收费存在顾虑,所以呼转话单绝对数量过少,偶然因素比较大。c.漫游通话比例。A、C两类流失用户以外,流失用户的省内漫游比例都比正常用户高。d.长途通话比例。长途比例过低会带来话费收入的下降,长途比例过高又意味着用户有流失的倾向。e.拨打1001客服电话频率。拨打1001客服

管理体系1统计与信息论坛,2002;(4)

11　蔡淑琴,王庆国,金　鹏等1面向客户关系管理的企业销售信息系统1系

统工程理论与实践,2002;(8)

12　迟国泰,李敏玲,杨德礼1电子商务环境下的客户关系管理策略1中国软

科学,2002;(7)

13　赵国庆1客户关系管理中的客户分类方法研究1安徽机电学院学报,2001;

(4)

14　瞿邦清,周　平1电力营销工作中的客户关系管理1电力需求管理,2001;

(5)

15　赵宏波,孟雅玲1数据挖掘在电信客户关系管理中的应用1电信技术,

2001;(12)

16　李国秋1证券业客户关系管理中的客户信息及其分析1情报科学,2001;

(7)

17　黄中实1客户关系管理及其实施步骤1企业改革与管理,2001;(12)18　杨　林,黄立平1面向客户关系管理(CRM)的综合决策支持系统框架探讨

1物流技术

,2001;(2)

19　丁　旭1电信大客户流失原因分析及对策1现代电信科技,2003;(1)

(责编:钧亦愚)

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