客戶挽留在很多行業都是乙個備受關注的問題，比如電信、銀行、保險、零售等。要做客戶挽留就需要對客戶流失進行預警、客戶流失原因分析、客戶滿意度或忠誠度研究、客戶生命週期研究等相關問題進行深入而全面的分析。例如，對客戶的行為特徵進行分析，可以了解有多少客戶流失，客戶是什麼時候流失的，以及客戶是如何流失的等問題，從而監控客戶流失、實現客戶關懷。
應用資料探勘技術可以根據過去擁有的客戶流失資料建立客戶屬性、服務屬性和客戶消費資料與客戶流失可能性關聯的數學模型，找出客戶屬性、服務屬性和客戶消費資料與流失的關係，給出明確的數學公式或規則，從而計算出客戶流失的可能性。
電信行業較早地提出了客戶關係管理、關係營銷等營銷管理模式，學界和企業界的積極參與也推動了客戶流失行為的相關研究。電信運營商在多年的業務支援系統建設中，積累了大量的歷史業務資料，這些資料涉及到使用者話單、通訊計費、客戶交費、市場營銷、業務收入等各個方面，它們不僅是歷史記錄的呈現，同時還蘊含了客戶的消費模式，客觀上就為資料探勘提供了豐富的素材。對於運營商來說，成熟有效的管理模式和技術可以更好地進行客戶管理，提高使用者的粘性才是硬道理。
建立流失模型可以解決由於客戶離網導致的市場份額減少、營銷成本增加、收入降低等問題，提高挽留成功率，降低離網率，降低挽留服務成本，減少由於客戶離網所帶來的收入損失。對客戶按照流失傾向評分，產生最可能流失客戶的名單，再由運營商對其進行挽留，把損失降到最低。
客戶流失分析大致步驟主要分為以下四步：
一是尋找關鍵因子，比如探索使用者離網的影響因素，根據影響因素判斷使用者離網發生的概率。通過研究現有**產品客戶在呼叫通話、業務使用等各方面的行為特徵，找到關鍵影響因子；
二是構建**模型：採用資料探勘監督類模型技術，訓練得到潛在客戶**模型，用於**將會選擇該類**產品的潛在流失使用者群，並以概率形式量化之。如果已經建立了logistic回歸模型，則可以根據模型，**在不同的自變數情況下，客戶流失的概率有多大；
三是判別：實際上跟**有些類似，根據logistic模型，判斷客戶有多大的可能性將會流失。這種技術與線性回歸類似，只是用分類目標字段代替了數值字段，而在目標含有兩個截然不同的類別時可以使用二項模型；
四是推送營業前台：通過營銷管理平台，直接將高概率產品目標流失客戶群推送到營業廳、簡訊及**、社群經理等營銷渠道，將挽留策略和產品在合適的時間、以合適的語言推薦給合適的客戶，從而贏得營銷。
客戶流失模型需要完成兩個方面的任務，即分析流失客戶的特徵，導致客戶流失的因素及客戶流失在這些因素上的分布情況，還有就是得出潛在的流失客戶群。
客戶流失**包括決策樹、神經網路和logistic回歸等研究方法，下面就通過乙個利用二項logistic回歸**電信客戶流失的例項，為大家介紹一種可用的客戶流失模型，為運營商的客戶關係管理提供有益的借鑑，也為其他行業的客戶流失分析提供挖掘思路。
客戶流失的幾個因素，主要有：客戶基本資訊，包括年齡、性別、郵編、位址等；客戶檔案，包括手機號、付費方式、停機日期、入網時長、工齡、是否使用租用裝置、是否使用**卡業務、是否使用語音；客戶賬戶，包括服務、是否使用網際網路等；計費資訊，包括撥打**數、付費總額、欠費總額等。
資料探勘案例 建立客戶流失模型
隨著市場競爭的加劇，中國電信面臨的壓力越來越大，客戶流失也日益增大。從統計資料看，今年固話小靈通的銷戶數已經超 過了開戶數。面對如此嚴峻的市場形式，當務之急就是要盡全力減少客戶的流失。因此，利用資料探勘方法，建立一套可以及時 客戶流失率的模型就相當有必要。一 確定客戶流失模型的目標 可能流失的客戶名...
資料探勘案例 建立客戶流失模型
本文 隨著市場競爭的加劇，中國電信面臨的壓力越來越大，客戶流失也日益增大。從統計資料看，今年固話小靈通的銷戶數已經超過了開戶數。面對如此嚴峻的市場形式，當務之急就是要盡全力減少客戶的流失。因此，利用 資料探勘 方法，建立一套可以及時 客戶流失率的模型就相當有必要。一 確定客戶流失模型的目標 可能流失...
資料探勘在電信客戶流失分析中的應用
資料探勘 是近年來伴隨著人工智慧和資料庫技術發展而出現的一門新興技術。它的核心功能是從巨大的資料集或資料倉儲中獲取有用資訊，以供企業分析和處理各種複雜的資料關係。隨著 電信市場競爭的日益加劇，運營商普遍開始向 客戶驅動 管理模式轉變。最近幾年，資料探勘技術以其強大的資料分析功能被普遍應用到電信運營商...