基于商务智能的客户流失预测模型与算法研究

基于商务智能的客户流失预测模型与算法研究客户流失管理是许多行业关注的一个重要问题，近年来，以传统统计学方法和人工智能方法为基础，客户流失预测研究取得了丰富的研究成果，但尚存许多值得研究的问题。商务智能的崛起为客户流失预测的研究提供了新的思路。本文在商务智能理论和客户关系理论框架下，对现有客户流失预测模型结构进行修订，提出了新的预测模型结构。然后，以新的预测模型结构为基础建立了客户流失策略管理模型、客户流失特征提取与属性选择方法、客户流失预测模型，对电信业的客户流失预测问题进行了实证考察，从一个新的角度加深了对客户流失的规律理解。

最后，对控制客户流失的策略进行了研究。现总结如下一、提出一种新的客户流失预测模型结构，以一种崭新的思路研究客户流失问题。根据客户数据的特点和现用预测方式的不足，采用特征提取、属性选择、预测模型设计的预测新思路来研究客户流失问题。通过对新模型结构实现算法和实证的研究，证明了新模型结构比现用模型结构更加有效。

二、应用基于企业竞争的Delta策略模型，提出一种用于电信业的客户流失管理策略模型(CMSM)。通过使用某电信企业客户流失数据集，对CMSM进行了验证。其结果表明，该模型描述了客户流失的原因且包含了与企业竞争策略相关的主要预测因子，从而使其实际应用更易控制。三、利用特征提取和指标属性选择方法，对电信业客户流失预测进行实证分析。

主要结论是1、将核主成分分析(KPCA)引入到客户流失预测中，提出了相应的特征提取算法，将KPCA与Logistic回归结合，设计了预测模型。对某电信公司客户流失预测的实证结果表明，该方法获得的命中率、覆盖率、准确率、提升系数、命中率置信度区间、覆盖率置信度区间、整体准确率置信度区间和Kappa，高于原始属性集和主成分分析(PCA)特征提取法。这表明KPCA能提取客户数据的非线性特征，是研究客户流失预测问题的有效方法。2、将信息增益(IG)引入到客户流失预测中，提出了相应的属性选择算法，将IG与神经网络(NN)结合，设计信息增益神经网络(IGNN)预测模型。

对某电信公司客户流失预测的实证结果表明，该方法获得的命中率、覆盖率、准确率、提升系数、命中率置信度区间、覆盖率置信度区间、整体准确率置信度

区间和Kappa，高于属性相关性选择法、一致性选择法、实例选择法和对称不确定性选择法，这表明IGNN具有比NN更好的预测能力和泛化能力，从而证实了该方法的有效性、可行性和可靠性。3、客户流失预测中的属性选择是一个满意优化问题。针对已有属性选择方法较少考虑属性获取代价和属性集维数的自动确定问题，提出一种满意属性选择方法(SASM)，将样本分类性能、属性集维数和属性提取复杂性等多种因素综合考虑。给出属性满意度和属性集满意度定义，设计出满意度函数，导出满意属性集评价准则，详细描述了属性选择算法。

对某电信公司客户流失预测的实证结果显示，SASM获得的命中率、覆盖率、准确率、提升系数、命中率置信度区间、覆盖率置信度区间、整体准确率置信度区间和Kappa，高于属性相关性选择法、一致性选择法、实例选择法和对称不确定性选择法。证实了SASM的有效性、可靠性和实用性。4、随着时间跨度增加，利用特征提取和属性选择方法所建立的预测模型，需重新训练，才可能得到满意的结果。四、利用基于结构风险最小化准则的SVM方法，对电信业客户流失预测进行实证分析。

主要结论是1、应用标准SVM，研究了电信业客户流失预测问题，并以某电信公司客户流失预测为实例，与人工神经网络、决策树、贝叶斯分类器等方法进行了对比，发现，除模型整体准确率、整体准确率置信度区间略低于决策树C4.5外，该方法能获得最好的命中率、覆盖率、提升系数、命中率置信度区间、覆盖率置信度区间、Kappa，是研究客户流失预测问题的有效方法。2、针对目前客户流失预测方法的不足，在利用训练样本中不同类个数比值来确定各类惩罚参数的基础上，改进标准的C支持向量分类机(SVC)。通过以某电信公司客户流失预测为实例，与标准C-SVC、人工神经网络、决策树、贝叶斯分类器等方法进行了对比，发现，除模型整体准确率、整体准确率置信度区间略低于ANN，Logistic

回归和贝叶斯分类器外，该方法能获得较好的正确率、命中率、覆盖率、提升系数、命中率置信度区间、覆盖率置信度区间、Kappa，是研究客户流失预测问题的有效方法；3、利用简易SVM方法所建的客户流失预测模型，在模型评价结果相当的条件下，其运算花费的时间较小：4、通过对“拒真纳伪”两类错误在客户流失预测中不同影响分析比较，采用SVM作为预测模型，并利用某电信公司实际数据对两类错误的平衡控制进行了研究。实验结果表明，选取一个适当的损失

比例系数，预测模型能在控制两类错误的前提下，有效地减少期望损失函数值，这在实际应用中具有反映问题本质的现实意义。

5、随时间跨度的增加，预测模型应该重新训练才能得到满意的效果。五、结合客户关系管理理论，从客户价值和客户满意的角度提出了客户流失分类表；然后通过对客户流失进行受力分析，发现导致客户流失的为推力和引力；最后通过引入拉力策略和阻力策略来控制客户流失。

客户流失前行为分析

个人资产客户流失分析 为什么要进行个人存款客户流失分析： （1）客户是银行最重要的资源，客户的流失也是银行最头疼的问题，许多客户在流失之前并不会向银行发出信号（比如进行投诉和建议）。 （2）通过对流失客户的分析，可以完整的看到客户流失之前的行为特征，从而推断具有流失可能的现有客户。 （3）最后，可以通过每个环节进行问题分析，得出客户流失原因，进行改进。综上而言：对个人客户存款流失进行分析，是为了找出大部分客户流失之前的共同行为，发现问题，并形成客户流失预警机制。 基本思路：首先应该看看我行这几年资产规模和其增量变化，得出增量的增减变化情况，对大概情况有一个具体了解。（当出现异常情况时，比 如量减人增，增量减人增，或者量增，人减等要进行具体分析，发 现问题。） 对资产有流失的客户先进行分类（分析对象集中在有价值的客户身 上,主要考虑一段时间的日均存款量）； 再对有价值客户是何种性质（主动流失和被动流失）的流失进行统计。 调取分析对象在不同性质流失之前在我行的业务活动（也是一段时 间内的进行的业务活动），流程，进行归类处理。 主要的问题：分析流失客户的时间跨度应该是多少？ 分析的客户应是日均存款多少以上的？ 分析框架：（1）对资产流失客户的层级分类，找出有价值的分析对象。（主要的考虑因素放在存款日均余额高的客户身上） （以上划分还可以根据实际情况再进行细分） （2）按照一定的框架分析进行具体流失种类的划分。（如下图所示） 流失动因：主动（主动销户，改变资产配置策略而带来的资产规模的下降）还是被动（客户因为某些不合法的行为被银行强制停止服务或关闭账户）；

流失程度：完全（关闭所有的银行交易账户）还是部分（资产规模迅速下降）； 流失去向：主要看客户流失资产的途径；（看看客户资金流出是哪个途径，以及每个途径的比例。） 初步思路图（有待进一步实现可视化）： 可能的去向有：（1）支付宝，微信等消费（客户行为特征） （2）直接转入其他银行（转出渠道） （3）取现 （4）其他流向（在我行资金的流动，对我行有益。） 按照上面的流程：（1）划分出客户流失的原因（主动流失和被动流失），分别划出比例之后，舍弃被动流失客户。 （2）再将主动流失客户划分为高价值和低价值客户，分别统计出比例，舍 弃低价值客户。 （3）将高价值流失客户划分为完全流失和部分流失，分别统计出比例。 对于完全流失客户，我们要找出它的去向，看看资金到底是从哪个途 径出去了。需要将客户流失之前的行为进行一个流程细分，看看哪个 环节之后客户在我行的资产明显下降，直至完全流失。 对于部分流失客户，存在的挽回机会： 统计每个流失程度的客户比例。（可以看出我行客户流失的严重性）

《商务智能方法与应用》教学大纲

商务智能方法与应用 （含实验） （） 教学大纲 （2018版） 曙光瑞翼教育 2018年8月

前言 一、大纲编写依据 《商务智能方法与应用》是高校面向全校的公选课，是一门理论结合实践，专业性并不强的大数据相关课程。通过该课程的学习，培养学生设计和使用商务智能相关技术的能力，熟悉商务智能的基本概念及构成，重点掌握商务智能在各个领域的应用，以及如何进行建立数据仓库、如何进行在线分析处理、如何实现数据挖掘与数据可视化。通过这一系类的技术如何帮助决策者进行决策。 二、课程目的 1、知识目标 本课程目的是通过讲授及有关讨论使学生掌握在当今商务环境下如何整合和优化企业的信息资源，充分发挥企业的“知识资本”优势，将信息转换成企业智能，并进一步转换为企业利润。通过本课程的学习及讨论，将培养学生如何整合企业内部资源并部署实施商务智能战略的能力。主要重点在于大数据行业内的商务智能工具的应用以及行业实践。 2、能力目标 (1) 实践能力 通过本课程的学习，对学生进行实践技能的训练，巩固其在课堂上所学书本知识，加深对商务智能的基本概念、基本原理和分析方法的理解，掌握商务智能的核心技术与工具，并能运用典型的商务智能工具处理、解决一些实际问题。同时，通过实践教学活动，拓宽学生的知识领域，锻炼学生的实践技能，培养科学严谨、求真务实的工作作风。 (2) 创新能力 通过使用商务智能原理与应用的学习，从数据采集、数据分析、数据挖掘、数据可视化的工作原理与应用等方面，使学生具备一定的使用商务智能主流工具进行数据分析的能力。 三、教学方法 1、课堂教学 (1) 讲授 本课程的教学内容以讲授为主，讲授的主要内容有商务智能关键技术：数据仓库、在线分析处理、维度建模。根据教学大纲的要求，突出重点和难点。 (2) 教师指导下的学生自学 指导学生自主学习商务智能相关技术与主流商务智能相关工具。教师通过给出一些相关的实例程序帮助学生理解和进行方案设计，并布置相应的上机习题让学生进行练习。 (3) 其它教学方法 采用多媒体辅助教学手段，结合传统教学方法，解决好教学内容多、信息量大与学时少的矛盾；充分利用学校的图书馆的资源优势，查阅与课程相关的资料；通过布置课程设计来提高学生的综合处理问题的能力和软件开发的能力。 2、课外学习

Logit模型预测客户流失 - 软件测试,数据分析

Logit模型预测客户流失 - 软件测试，数据分析Logit模型预测客户流失 一、logit模型 二、logit模型应用 三、案例说明 1. 案例背景 2. SAS实现 3. Spss Clementine实现 (1)装载数据 (2)数据清理 (3)模型建立 (4)模型评价 (5)预测 4.CLEMENTINE与SAS结果比较 一、logit模型 在一般线性模型中，因变量为一个连续变量，如建立一个GDP与进出口的线性模型，GDP为一个连续变量。但在实际工作中，因变量常常为分类变量，比如性别，要么是男性、要么是女性，又如本文要解决的，对电信客户是否流失的预测。这时可以用事件的发生概率P为因变量，以影响因素作为自变量，进行线性回归分析，那么此时因变量P的取值就必须是0-1之间，一般的线性回归分析就不能满足了，logit回归可以解决这个问题。

Logit回归属于概率非线性回归，假设在自变量作用下，某事件发生的概率为P，则该事件不发生的概率为1-P，P/(1-P)为发生于不发生概率之比，记为“优势”(odds)，若对odds取自然对数，得 Logit(p)=ln(odds)=ln() 称为P的logit变换，则logit回归模型为 Logit(p)=ln()= 可以看出，当P在(0，1)之间变化时，对应的logit(p)在之间变化，这样自变量可在任意范围内取值。 自变量对因变量的作用大小常用“优势比”(odds ratio，简称OR)来描述。所谓优势比 是指两个优势之比。对于某些发生率很低的事件来说，优势比可以作为相对危险度(relative risk,RR)的近似估计，即 OR= 二、logit模型应用 Logit模型全称logistic模型，主要针对定性变量(分类、有序变量)进行建模。广泛应用在医学、通信、金融业，如客户分类、客户流失预测、寻找发病因素等。 三、案例说明 1. 案例背景

银行个贷流失客户画像体系构造与预警建模

银行个贷流失客户画像体系构造与预警建模随着中国社会主义市场经济体制改革,金融市场的竞争也日趋激烈。银行经营模式逐渐更新和完善,使得银行中个人信用贷款业务水平的差异也逐渐减小,小型贷款公司和贷款app等的介入,使得金融市场中的金融部门之一,银行的业务出现了个体流失的情况。 现如今,个人信用贷款客户流失预警及客户挽留已经成为一项重要的研究课题,对于银行未来的业务发展至关重要。本文选用了商业银行的80000名个人信用贷款客户真实数据进行建模分析。 在构造客户画像体系时,首先把训练数据集与验证数据集合并,进行变量选取、数据正态化转换、变量聚类以及因子旋转,然后以K均值聚类法构建客户画像体系。最后得到聚类出六个类别的结果,描述评价各类别的属性特征,提出相应的挽留策略建议。 接下来进行个人信用贷款客户流失预警建模,在进行预测建模前,进行变量选取、过度抽样、相关性检验以及变量聚类步骤。得到预测模型后,用验证数据集进行检测,根据模型自身以及经过测试后的ROC曲线下面积来判断预测效果是否明显。 本文设置全部的数据都取自客户结清个人信用贷款之前,观测窗口期为6个月,客户流失的判断标准为变量bad_good为1(即个人信用贷款客户流失),然后对80000个商业银行原始客户数据进行清洗,625个变量进行降维处理,筛选后最终留下16个变量。然后分别运用Logistic回归、决策树、随机森林三种方法来对降维后的数据建模,并对建模的结果进行比较分析,找出预测效果好且稳定的预测模型。

本文系统性地对银行个人信用贷款客户进行了分类,构造了个人信用贷款流失客户画像体系,然后进行客户流失预警建模,可以有效地分类个人信用贷款客户,辅助银行预防个人信用贷款客户的流失,提高银行的业务竞争能力,帮助银行未来的可持续发展。

车险客户流失分析方法

车险客户流失分析预测 通过建立一个关于保险客户流失的预测模型，可以分析出主要有哪些因素导致他们想要退保并可以有针对性的挽留那些有退保倾向的客户，进而节约开支。客户流失预测考虑的主要因素如下： （1）客户购买频率：客户购买保单的频率越高，说明流失率低；反之流失率高； （2）客户付费历史：交纳保费方式，有没有过欠费历史，欠费多久才补缴保费等对客户流失都具有影响； （3）客户自然属性：教育程度，职业，家庭人口，收入等等； （4）客户工作的变化：包括工作性质的变化，工资的变化，职位的变化等等； （5）客户理赔处理情况：理赔的迅速、准确就会降低客户流失率，反之会提高客户流失率； （6）竞争对手促销策略：如果竞争对手采取新的促销策略，那么就会提高客户流失率。

利用数据挖掘中的分类方法建立客户流失分类预测模型对潜在流失客户进行分析预测。分类方法是一种有监督的学习方法，它通过在客户样本数据集上建立预测模型，得到区分客户是否具有流失倾向的预测模型，预测客户未来的流失倾向。 该类研究主要应用了以下分类方法：支持向量机、人工神经网络、Logistic回归、贝叶斯网络、决策树等。 决策树模型 决策树模型 保险客户流失预测考虑主要因素可以选择决策树的方法进行客户流失的预测，选择这种方法的原因是因为这种方法得出的模型可以很容易的被人们理解。尽管其他的一些数据挖掘技术，比如神经网络也可以产生很好的预测模型，但是这些模型很难理解。当用这些模型作预测分析的时候，很难对客户流失原因有深入的了解，更得不到任何对付客户流失的任何线索。如果附加其他算法，过程会比较复杂。 在客户流失趋势的预测上，利用信息论中的信息增益赖寻找数据库中具有最大信息量的字段，作为决策树的一个节点，再根据字段的不同取值建立树的分支；再每个分支子集中重复建立树的下算法是相同的，不过在运用的场景上不同而已。通过决策树预测，可以发现特征客户群的流失比例，从而对具有相似特征的客户预测其流失趋势。为了挽留那些客户，保险公司可以有针对性的采取措施，保护自己的客户，有效的防止客户流失。基本原理是这样的，数据挖掘工具会先根据保险公司客户的基本资料进行划分，产生若干细分群，每个细分群都会有一些特征，比如客户持有的保单类型、客户教育背景等等。根据历史记录，某个细分群中，会有三个客户数。一个是该群中的客户总数T，一个是现在还活动的客户数A，最后一个是已经离去的客户数L。那么该群的客户流失率就可以用I＝L/A来计算获得。 这样通过客户特征将他们分属于不同的决策树树叶中，就可以估算出他们的流失率，即流失趋势，同时，可以找出关于客户流失的主要特征。 C4.5算法的决策树构造和剪枝方法 此方法分为了两个部分：第一部分是决策树的建造过程，第二部分是决策树的剪枝过程。

《商务智能方法与技术》复习资料-

《商务智能方法与技术》课程复习资料 一、客观部分：（判断、不定项选择） （一）、判断部分 ★考核知识点:商务智能系统 附 1.1.1（考核知识点解释）： 商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。 商务智能不是通常的业务处理。它的目标是如何更快、更容易地做更好的决策。 IBM商务智能解决方案远远不只是数据和技术的组合，BI帮助用户获得正确的数据，发现它的价值，并共享价值。 ★考核知识点:知识概念 附 1.1.2（考核知识点解释）： 知识就是对信息进行的提炼、比较、挖掘、分析、概括、判断和推论。知识分为事实性知识和经验知识。事实性知识是人类对于客观事物和现象的认识结果。经验知识多事一种隐性知识，是存储在人们大脑中的经历、经验、技巧、体会和感悟等尚未公开的知识。 隐性知识和显性知识之间是可以相互转化的。 ★考核知识点:元数据 附 1.1.3（考核知识点解释）： 元数据管理包括对开发、管理数据仓库时所用的技术元数据和支持业务人员的业务元数据进行管理，它对数据仓库的设计和维护具有重要的作用。 数据仓库的所有数据都要通过元数据来管理和控制。元数据描述关于源数据

的说明，包括源数据的来源、源数据的名称、源数据的定义、源数据的创建时间等对源数据进行管理所需要的信息。 源数据的来源说明源数据是从哪个系统、哪个历史数据、哪个办公数据、哪个Web页、哪个外部系统抽取而来。源数据说明源数据在数据仓库的作用、用途、数据类型和长度等。 元数据：是用来描述数据的数据。它描述和定位数据组件、它们的起源及它们在数据仓库进程中的活动；关于数据和操作的相关描述(输入、计算和输出)。元数据可用文件存在元数据库中。元数据反映数据仓库中的数据项是从哪个特定的数据源填充的，经过哪些转换、集成过程。 要有效的管理数据仓库，必须设计一个描述能力强、内容完善的元数据。 ★考核知识点：数据分析 附 1.1.4（考核知识点解释）： 在线分析处理比较常用的操作包括对多维数据的切片与切块、等。 切片和切块(Slice and Dice)： 在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行切块,可得到所需要的数据。如在“城市、产品、时间”三维立方体中进行切块和切片,可得到各城市、各产品的销售情况。 钻取(Drill)： 钻取包含向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作，钻取的深度与维所划分的层次相对应。 ★考核知识点:数据集市 附 1.1.5（考核知识点解释）： 数据仓库是企业级的，能为整个企业各部门的运行提供决策支持手段。而数据集市（ Data Mart ）是部门级别的，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，也称为部门级的数据仓库。 数据集市有两种：独立的数据集市和从属的数据集市。

浅析银行客户流失因素

姓名：章瑜学号：08431119 班级：08工管一班 浅析银行客户流失因素 摘要：随着市场竞争日趋激烈，客户的个性化要求越来越高，客户流失现象更加频繁。各银行在所能提供业务基本无差异的情况下，向客户提供个性化、高质量的服务便成为了防止客户流失的有利武器。 关键词：银行；服务；客户；质量。 经济全球化的步伐日益加速，科学技术、信息产业的高速发展等种种因素使得市场竞争越来越激烈。科学技术的高速展直接影响着企业的生产和经营，一种新技术的运用可能为企业创造出明星产品，也可能让企业的传统产品被迫退出市场；随着信息产业的高速发展，消费者更容易获得满足同一类需求的不同产品、服务的信息，这有利于消费者对不同企业的产品和服务对比，从而优化购买决策，这在一定程度上也使得企业之间的竞争更加激烈。不论企业的目的是想开发新顾客还是维持老顾客，企业都必须提供优于竞争者的产品和服务，只有这样企业才能提高顾客满意度，减少客户的流失。 商业银行处于激烈的市场竞争环境中，不但要面临着来自国内银行的竞争压力，还要面对外国银行的压力。这样的情况下，商业银行发展自身的潜力、吸引优质顾客、防止顾客流失就显得格外重要。客户是企业最重要的资产，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的个性化需求，提高客户的满意度和忠诚度，才能保证客户终生价值和企业利润增长的实现。 当前，银行业客户流失的其中一个重要原因就是客户服务存在缺陷。例如：VIP客户随便插队现象，国内有些银行允许VIP用户在没有设制VIP专柜的银行网点通过非VIP柜台插队优先办理业务，银行这种默许非VIP柜台插队的现象，其实就是银行在服务上的缺陷，随着一些银行在全国各地不遗余力地推进VIP 理财业务，但相应服务不能及时跟进，类似的事情可能会越来越多，这将会成为导致客户流失的潜在因素，特别是非VIP客户。银行容许VIP客户在非VIP窗口随意插队只是银行相关理财业务流程的内部运作与规定而已，这种规定不合情理，暴露出银行服务体系的缺陷。任何时候，银行都不能牺牲占绝对多数的普通储户的利益，普通储户是银行生存的根基。如果银行不尽快规范和完善服务，势

《商务智能》考试复习内容 (含答案)

闭卷考试，时间120分钟，五种题型：选择题（10分）、判断题（10分）、名词解释题（30分）、简答题（30分）、论述题（20分） 第1章商务智能基本知识 （1）商务智能的概念、价值、驱动力。 概念： 商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力-王茁专著《三位一体的商务智能》. IBM商务智能解决方案远远不只是数据和技术的组合，BI帮助用户获得正确的数据，发现它的价值，并共享价值。 价值： To support decision making at all levels of business management based on the facts and (scientific) predictions of current and future business situations that are obtained from intelligent analysis of historical business data. 支持各级决策基于事实和商业管理的(科学)的预测当前和未来的业务情况下获得历史业务数据的智能分析。 Business decisions made with BI support are more -Correct 恰当 -Accurate 准确 -Objective 客观 -Timely 及时 驱动力： 在商务智能背后有一些商业驱动力，例如： 增加收入，减少费用和更有效地竞争的需求。 管理和模拟当前商业环境复杂性的需求。 减少IT费用和利用已有公司业务信息的需求。 （2）商务智能系统的功能、主要工具。 功能： 在商务智能背后有一些商业驱动力，例如： 增加收入，减少费用和更有效地竞争的需求。 管理和模拟当前商业环境复杂性的需求。 减少IT费用和利用已有公司业务信息的需求。 主要工具： 第2章商务智能核心技术 （1）商务智能系统的架构如何？

【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。此外，柜面员工没有认真进行学习和培训。银行应当定期对柜面人员，尤其是新入行员工进行培训，从礼仪形象到沟通技巧，从规章制度到临柜业务操作知识，使其全面了解各操作环节的要领和依据，熟练掌握各项业务流程和技能，促进柜台服务快、准、好，避免出现差错和堵塞。 二、业务员没有做到以客户为中心。银行业是高风险行业，它的每一笔业务都要在规章制度的约束下进行，只有这样才能保障客户的合法正当权益，这也是近年来“铁款、铁账、铁规章”的运营管理制

第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析教学教材

第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析

电信客户流失影响因素与预测分析 一、引言 目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。对电信运营商来说，客户即生命，如何保持现有客户是企业客户管理的重中之重。因此，电信运营商拥有的客户越多，作为主要成本的前期投资就会越大，企业的利润也就越大。客户资源对于电信运营商来说其意义不言而喻，电信运营商之间的竞争实际上就是对客户资源的竞争。可以说，未来的电信行业，得客户者得天下。 当今电信市场竞争激烈,运营商每月客户流失率在1%～3%,挽留将要流失客户,降低客户流失率是近年来热门的研究领域。而数据挖掘技术是解决这一问题的有效途径,本文使用IBM Spss Clementine（IBN SPSS Modeler）进行数据挖掘与分析，深入了解电信客户流失的关键，以对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户。 二、问题分析 根据已有的结果——流失客户（在数据中直接有判别数据有没有流失的字段churn），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，根据以前拥有的客户流失数据建立基本属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性的数据模型，找出其潜在的关系，分析出客户流失的因素，计算出客户流失的可能性，预测客户是否流失的可能性。 对于客户的基本数据、客户行为数据及消费数据，进行数据挖掘，研究已流失客户数据，从中找出先前未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则，发掘潜在流失客户，让企业适时把握住市场及客户动态，掌握客户流失的规律。

三、算法简介 3.1分类分析 分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构建模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是数据挖掘的主要方法，分类模型能很好地拟合训练样本集中属性集与类别之间的关系，也可以预测一个新样本属于哪一类。分类技术已经在很多领域得到成功应用，如医疗诊断，客户流失预测，信用度分析，客户分群和诈骗侦测。常见的分类方法有贝叶斯分类（Bayesian），神经网络（neural networks），遗传算法（genetic algorithms）和决策树分类器（decision trees）。在这些分类方法中，决策树分类器在大规模的数据挖掘环境中已经获得了最为广泛的应用。 3.2决策树演算法 决策树演算法是在进行数据挖掘时经常使用的分类和预测方法。 一个决策树的架构，是由三个部分所组成：叶节点 (Leaf Node)、决策节点 (Decision nodes) 以及分支。决策树演算法的基本原理为：通过演算法中所规定的分类条件对于整体数据进行分类，产生一个决策节点，并持续依照演算法规则分类，直到数据无法再分类为止。 3.3决策树演算法的比较 决策树演算法依据其演算原理以及可适用分析数据类型的不同延伸出多种决策树演算法。在 IBM SPSS Modeler 中，主要提供了四种常用的决策树演算法供使用者选择，分别为：C5.0、CHAID、QUEST 以及 C&R Tree 四种。使用者可依据数据类型以及分析需求的不同，选择适当的决策树演算法进行分析。虽

18秋学期(1703)《商务智能方法与技术》在线作业

18秋学期（1703）《商务智能方法与技术》在线作业 一、单选题共12题，24分 1、知识和信息最主要的区别是 ?A知识比信息重要 ?B信息系统比知识系统昂贵 ?C信息是某种事实而知识是某种经验 ?D知识比信息更容易被组织 学生答案：C得分:2分 2、()是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。 ?A维 ?B维的层次 ?C维的成员 ?D数据单元 学生答案：A得分:2分 3、（）是基于网页内容或其描述中抽取知识的过程 ?A内容挖掘 ?B结构挖掘 ?C个性挖掘 ?D使用(日志)挖掘 学生答案：A得分:2分 4、（）是结构化、可以用语言、文字进行口头或书面表达的 ?A显性知识 ?B隐形知识

?C两者皆可 ?D两者都不可 学生答案：A得分:2分 5、知识管理就是对信息的管理是哪个知识管理学派的说法（） ?A行为学派 ?B技术学派 ?C管理学派 ?D综合学派 学生答案：B得分:2分 6、()将会对以后步骤中必须的数据转换提供一个初步的了解，比如数据清理和整合。 ?A业务分析 ?B领域分析 ?C数据分析 ?D专业分析 学生答案：C得分:2分 7、（）就是对一个企业集体的知识与技能的捕获，是为增强组织的绩效而创造、获取和使用知识的过程 ?A知识处理 ?B知识创造 ?C知识储存 ?D知识管理 学生答案：D得分:2分 8、OLAP分析属于哪种驱动型发现。 ?A验证驱动型

?B经验驱动型 ?C事实驱动型 ?D发现驱动型 学生答案：A得分:2分 9、（）存储格式一般比较适合于需要总结数据的查询有较快的响应时间，同时基数据的量又比较大的场合。 ?A ROLAP ?B MOLAP ?C HOLAP ?D ServerOLAP 学生答案：C得分:2分 10、（）针对包括Web页面内容、页面结构和用户访问信息等在内的各种Web数据，应用数据挖掘方法发现有用的知识帮助人们从大量Web文档集中发现隐藏的模式 ?A内容挖掘 ?B结构挖掘 ?C文本挖掘 ?D使用挖掘 学生答案：C得分:2分 11、（）目标就是将恰当的知识在恰当的时候传递给恰当的人，以便使他们能够作出最好的决策 ?A知识处理 ?B知识创造 ?C知识管理 ?D知识储存 学生答案：C得分:2分 12、知识管理将信息处理能力和人的创新能力相互结合，增强组织对环境的适应能力是哪个知识

南开18春学期《商务智能方法与技术》在线作业

(单选题) 1: （）是基于网页内容或其描述中抽取知识的过程 A: 内容挖掘 B: 结构挖掘 C: 个性挖掘 D: 使用(日志)挖掘 正确答案: (单选题) 2: （）目标就是将恰当的知识在恰当的时候传递给恰当的人，以便使他们能够作出最好的决策A: 知识处理 B: 知识创造 C: 知识管理 D: 知识储存 正确答案: (单选题) 3: 知识管理将信息处理能力和人的创新能力相互结合，增强组织对环境的适应能力是哪个知识管理学派的说法（） A: 行为学派 B: 技术学派 C: 管理学派 D: 综合学派 正确答案: (单选题) 4: 选择供应商一般以满足时间约束的条件下（）为目标 A: 最小化物流成本 B: 最大化物流成本 C: 最小化维护成本 D: 最大化维护成本 正确答案: (单选题) 5: 知识和信息最主要的区别是 A: 知识比信息重要 B: 信息系统比知识系统昂贵 C: 信息是某种事实而知识是某种经验 D: 知识比信息更容易被组织 正确答案: (单选题) 6: OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析，此描述是指OLAP的哪个特性。A: 快速性 B: 可分析性 C: 多维性 D: 信息性 正确答案: (单选题) 7: 哪种数据库工具采用矩阵方式来存储数据。 A: 多维数据库工具（MOLAP） B: 关系型数据库工具（ROLAP） C: 桌面型数据库工具 D: 都不是 正确答案: (单选题) 8: （）存储格式一般比较适合于需要总结数据的查询有较快的响应时间，同时基数据的量又比较大的场合。 A: ROLAP B: MOLAP C: HOLAP D: ServerOLAP 正确答案: (单选题) 9: 归咎（imputation）是处理()的一种方法。

水土流失预测的常用计算方法

浅谈水土流失预测的常用计算方法 朱荣华 (乐清市水利水电建筑勘测设计院) 摘要：水土流失作为一项世界性的研究课题，一直受到世界各国的重视，长期以来，在其基础理论方面开展了大量的研究，并取得了有益的成果。水土流失预测是水土流失问题研究中很重要的内容，其预测方法也很多，常用的有通用土壤流失方程法、类比法、分类分级法、流失系数法等。在我省由于各地方自然条件、地理环境等存在很大差异，采用各种预测方法对水土流失进行预测时，必须确定该方法是最符合本地区实际情况的，这将直接影响到水土流失量数据的精确性，因此对预测方法和计算公式的选择至关重要。 关键词：水土流失预测计算公式侵蚀模数 水土流失与当地自然条件和人类活动密切相关，水土流失的影响因素包括自然因素和人为因素两个方面，其中自然因素主要有气候(降雨强度)、地形(坡长、坡度)、植被状况、地质构造和土壤类型等诸因素，人为因素主要表现为在工程建设过程中改变原有地形(坡长、坡度)，破坏原有植被，使地表裸露，削弱其原有的蓄水保土功能，并产生新的水土流失，从而增加水土流失量。 水土流失作为一项世界性的研究课题，一直受到世界各国的重视，长期以来，在其基础理论方面开展了大量的研究，并取得了有益的成果。水土流失预测是水土流失问题研究中很重要的内容，其预测方法也很多，常用的有通用土壤流失方程法、类比法、分类分级法、流失系数法等。在我省由于各地方自然条件、地理环境等存在很大差异，采用各种预测方法对水土流失进行预测时，必须确定该方法是最符合本地区实际情况的，这将直接影响到水土流失量数据的精确性，因此对预测方法和计算公式的选择至关重要。 1水土流失预测常用计算公式 1.1通用土壤流失方程

SaCa RealRec客户挖掘案例分析：中国银行客户流失预警总结

中国银行客户流失预警总结 技术战略发展部 孟令胜1 1.Email:menglsh@https://www.wendangku.net/doc/5115933512.html,

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。

移动运营商的客户流失管理案例分析报告

移动运营商的客户流失管理案例分析 发布时间：20070427 作者：转载出处：C114 录入：雷 1. 问题的提出： 近十年来我国电信业以3倍于GDP的速度增长，成为国民经济支柱产业中增长速度最快的行业之一。电信业的急速增长在很大程度上是由电信服务业中移动通讯市场的急速发展所推动的。但是,随着市场的拓展和竞争，移动通讯业也遇到了一些问题，如代理费用的升高和宣传费用的升高，这使发展新客户的难度增加、收益率下降。 价值客户不仅是电信企业的宝贵资源，也是其竞争对手不断争取的对象。电信企业的客户流失非常严重。据某运营商的统计，该运营商的移动客户在2004年1-10月平均每月离网400万户，月平均流失率达4.7%。其他运营商的客户流失率也居高不下。 根据美国市场营销学会顾客满意手册的统计数据表明，吸引一个新顾客所耗费的成本大概相当于保持一个现有客户的5倍。 这使得移动运营商不得不关注客户流失管理，以采取有力措施防止客户流失。 2.中国移动-客户流失管理的支撑系统和策略 中国移动通信主要经营移动话音、数据、IP电话和多媒体业务，其网络规模和客户规模列全球第一。截止到2006年11月底，客户总数已达2.964亿户。 2.1.支撑系统 中国移动已经形成了完整的业务支撑体系，由BOSS系统、经营分析系统（数据仓库）和支撑网网管系统三部分组成。经营分析系统已经成为市场经营过程（包括客户流失管理）的重要支撑环节。

2.1.1.经营分析系统建设概述 从2001年开始规划，2005年底建成世界最大的数据仓库（超过842TB容量），2006年7月容量已达1614TB；应用了OLAP、数据挖掘技术；提高了企业内部数据的标准化程度，有统一的逻辑模型、统一的指标解释；方便指标、报表、即席查询；与BOSS系统进行了互动。 中国移动数据仓库系统的分级结构 2.1.2.经营分析系统的意义 分析内部数据资源，理顺企业管理流程，提升管理模式；提升中国移动的精细化营销能力，降低营销成本（客户营销/服务从地毯式轰炸转向精确式打击）。例如：某地区真实流失人数190人（总样本的6.13%），不用模型就要对1455人（6.13%）做市场活动；采用了流失模型后，仅需要对712人（3.00%）做市场活动。 2.1. 3.经营分析系统的经济效益 中国移动经营分析系统取得了较为显著的经济效果，某个单项的应用就可以带来显著的经济效益：

商务智能期末考试整理

第一讲商务智能概述（综合论述题） 1学习本课程的原因： 现代管理需要基于计算机的方法 让决策更有有效性 企业需要有智能 A:在分析型商务智能软件的帮助下，用户可以建立统一的企业数据仓库平台，并收集，访问，分析每个商业领域的数据，同时，数据库技术的进步，服务器性能的提升以及分析软件算法的优化，是的访问大型数据库处理海量信息变得更加容易便捷。 B:商务智能可以提供个性化服务，以满足不同用户的需求，智能搜索可以给决策者以很好的数据分析。 2与本专业的关联性: 信息技术迅速发展的今天，电子商务已在国民经济中显现出极其重要的作用。伴随着服务形态在全球扩张，市场需求多样化，社会网络的广泛建立等社会经济巨大变革；数据量正以每年翻倍的速度扩增，然而数据源分散，异构数据库难以整合，数据接口复杂等问题严重，导致大量数据中真正能被利用来分析和运用的数据不足10%。如何将数据有效转化为决策者所需要的信息，提升电子商务整体应用水平，已经成为政府，企业界和软件开发界关注的一个研究方向。（BI发展趋势：绩效管理，产品模块的集成，结构化和非结构化数据，数据质量，预测分析，客户定制化。）根据商务智能的主要技术，以及电子商务的移动，虚拟性，个性化，社会性等新型特征，把商务智能同电子商务基础性规律结合起来，完善商务节点的数据挖掘，抽取，转化集成和应用。提升电子商务中的智能搜索，精度营销，比较购物，供应链、配送优化等现实需求。描述商务智能融合技术在电子商务中的应用展望。 3商务智能在电子商务中的典型应用 （1）数据挖掘的应用：挖掘主要是挖掘出有潜力价值数据的信息拘束，主要应用在情报分析，数据库营销，识别用户消费行为，客户流失分析，划分客户群体等 相关应用。（沃尔玛超市尿布与啤酒的销售） （2）智能搜索的应用：人们运用关键词进行搜索返还的结果信息之间缺乏有效的关联，不仅增加了用户筛选结果信息的时间，而且也为用户查找有效信息增加了

基于商务智能的客户流失预测模型与算法研究

基于商务智能的客户流失预测模型与算法研究客户流失管理是许多行业关注的一个重要问题，近年来，以传统统计学方法和人工智能方法为基础，客户流失预测研究取得了丰富的研究成果，但尚存许多值得研究的问题。商务智能的崛起为客户流失预测的研究提供了新的思路。本文在商务智能理论和客户关系理论框架下，对现有客户流失预测模型结构进行修订，提出了新的预测模型结构。然后，以新的预测模型结构为基础建立了客户流失策略管理模型、客户流失特征提取与属性选择方法、客户流失预测模型，对电信业的客户流失预测问题进行了实证考察，从一个新的角度加深了对客户流失的规律理解。 最后，对控制客户流失的策略进行了研究。现总结如下一、提出一种新的客户流失预测模型结构，以一种崭新的思路研究客户流失问题。根据客户数据的特点和现用预测方式的不足，采用特征提取、属性选择、预测模型设计的预测新思路来研究客户流失问题。通过对新模型结构实现算法和实证的研究，证明了新模型结构比现用模型结构更加有效。 二、应用基于企业竞争的Delta策略模型，提出一种用于电信业的客户流失管理策略模型(CMSM)。通过使用某电信企业客户流失数据集，对CMSM进行了验证。其结果表明，该模型描述了客户流失的原因且包含了与企业竞争策略相关的主要预测因子，从而使其实际应用更易控制。三、利用特征提取和指标属性选择方法，对电信业客户流失预测进行实证分析。 主要结论是1、将核主成分分析(KPCA)引入到客户流失预测中，提出了相应的特征提取算法，将KPCA与Logistic回归结合，设计了预测模型。对某电信公司客户流失预测的实证结果表明，该方法获得的命中率、覆盖率、准确率、提升系数、命中率置信度区间、覆盖率置信度区间、整体准确率置信度区间和Kappa，高于原始属性集和主成分分析(PCA)特征提取法。这表明KPCA能提取客户数据的非线性特征，是研究客户流失预测问题的有效方法。2、将信息增益(IG)引入到客户流失预测中，提出了相应的属性选择算法，将IG与神经网络(NN)结合，设计信息增益神经网络(IGNN)预测模型。 对某电信公司客户流失预测的实证结果表明，该方法获得的命中率、覆盖率、准确率、提升系数、命中率置信度区间、覆盖率置信度区间、整体准确率置信度

银行个人存款流失情况分析报告

银行个人存款流失情况分析报告 截至XX年X月31日，我支行总体运营情况良好，各项存款余额较年初有所下降，现将存款流失情况分析如下： 一、存款流失基本情况 经过全面分析，支行存款流失集中在以下两个方面：一是过渡性账户余额减少；二是理财产品收益性不强。 二、原因分析 一是利率市场化直接冲击。央行降息和自主利率调控促使客户在获取更多的存款利息收益方面拥有了更多的主动权和选择权，加之金融脱媒、互联金融等因素对银行业负债业务持续影响，造成客户忠诚度下降。同时，XX年两会后，利好消息冲击股票市场，走势向好的股市致使大量个人资金流入证券市场。 二是社区银行对此冲击。如与支行一墙之隔的兴业社区银行，虽然我行在零售业务板块有利率优势，但其夜市理财直接抢占有固定收入且日间不便出行办理业务的中高端客户群，分散了我行目标客户群。 三、下一步工作措施 一是对存量客户进行梳理，全面维护存量客户，

实施一对一营销方案，通过与每一个客户的沟通和互动，与客户逐一建立持久、长远的双赢关系，为客户提供定制化产品。 二是开发潜在客户，综合分析个人存款业务客户的关联账户，力求将关联账户全部营销入我行。 三是树立以市场为导向、客户为中心的服务理念，充分挖掘客户需求，及时告知客户理财信息，增加客户的黏性，以此，来守住存款量。 四、对总行建议 在利率市场化进程不断加深以及监管层对银行理财业务逐步规范的背景下，我行应全面创新服务方式，不断研发满足客户需求的理财产品。同时，理财产品应摆脱当前按照预期收益率刚性兑付的发行模式，真正转向基金化、结构性的代客理财资产管理模式，这是银行理财发展的一个趋势，也是保证我行个人存款业务的有效措施。

顾客流失的预测分析

5 您能预测哪些客户有可能流失吗？ 本章中，我们将阐述可预测哪些客户在不久的将来可能会从您公司流失的数据挖掘方 法，电信业务常将这种方法称为客户流失预测。 如今，电信业务市场日渐成熟，电信公司也意识到主动性客户关系管理的重要性，从而 非常关注对现有客户服务，即如何维系重要客户，以及怎样使之为公司带来更丰厚的利 润？ 通过数据挖掘，您可以根据客户历史数据获得数据挖掘模型，从而生成公司很可能流失 的客户列表。最终，这将为您制订有效的市场营销战略提供有价值的业务洞察力，以防 止公司客户的流失。 本章所阐述的客户流失预测过程是以采用数据挖掘方法的预测建模为基础的，包括对每 个客户的流失可能性的预测，以及对可能流失客户及不会流失客户的分类。 73

5.1 业务需求 客户流失预测通常因其市场饱和度和动态市场变化等典型市场特征而成为电信公司首 要考虑的问题。由于电信市场日趋饱和，所以获取新客户的成本比留住现有客户群要昂 贵得多，并且竞争对手、技术，以及法律法规等动态市场变化更容易使客户流失到其他 公司。 5.1.1 数据挖掘的作用何在？ 客户流失管理要求对客户行为具有良好的了解。首要问题是要弄清楚哪些客户将会从公 司流失，以及哪些客户会给公司带来利润。为防止客户流失，公司需要采取的首要措施 是在客户流失到其他公司前掌握客户行为，并努力找到客户流失的行为模式，这样公司 就可以提前采取一些规避措施。您可以通过简单的查询方式、OLAP 分析，或仅根据经 验来了解客户行为。但是，在把握与客户流失相关的客户行为的过程中，数据挖掘起着 极其重要的作用，而这些客户行为隐藏在诸如呼叫事务等庞大的数据集中。应当建立合 适的数据挖掘模型来识别客户流失行为模式，并为客户提供适当的产品和服务以防止流 失。在以下章节中，我们将阐述如何应用数据挖掘方法来防止电信企业的客户流失现象， 以及如何将其应用到您的 CRM 系统中。 5.1.2 起点？ 该通用方法的第一步是把您要提出的业务需求转换成一个或多个可通过数据挖掘解答 的问题。 客户流失预测是一种不断变化的过程，而非单一事件。客户流失预测与公司的客户保持 过程密切相关。客户保持过程涉及三个方面： 明确哪些客户可能会流失。 确定可能流失的客户中您需要保留哪些客户。 开发客户保持策略(开展客户保持活动)以防止好这些客户流失。 作为客户保持过程的基础，客户流失预测对公司而言是一件非常有意义的工作。然而， 客户流失预测所面临的挑战在于，如何预测未来的客户行为，以及如何根据这一预测针 对客户采取相应的措施。 74