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  • 您的位置:写论文网 > 管理学 > 人力资源论文 > 什么是流失客户_经营分析中客... 正文 2019-08-04 08:54:07

    什么是流失客户_经营分析中客户流失分析挖掘技术及应用

    相关热词搜索:分析 流失 挖掘 客户 经营 分析客户流失的原因 4s店客户流失分析

    摘要:文章分析了通信行业客户流失问题的流失和发展的关系,阐述了运用数据挖掘技术建立经营分析客户流失分析模型的方法以及效果,旨在帮助决策分析人员发现客户的流失规律及倾向,适时采取相应措施,减少用户流失以及流失带来的损失。
      
      关键词:经营分析;数据挖掘;客户;流失 经济师论文发表 经济学论文发表 会计论文发表 财会论文发表 高级会计师论文发表 经济论文发表网站

      在经营分析系统中,通过对大量的客户数据信息进行分析处理,归纳出具有流失倾向客户的行为特点和规律,建立起数据挖掘模型,并不断地进行实证校验,完全可以在一定程度上预测出客户的流失倾向。客户流失是指客户停止使用原有的产品或服务,重入网或转而使用竞争对手的产品或服务。企业客户流失有三种表现形式:公司内客户转移,客户被动流失,客户主动流失。
      
      1 数据挖掘产生的分析方法
      
      目前通信运营企业的信息化建设已经非常深入,数据库的广泛采用为企业积累了大量的数据,并且相继建立起成熟的经营分析系统,在经营分析系统框架中,我们通过对历史数据的提取、转换、挖掘技术建立起数据仓库及用户流失分析模型,从中提取人们感兴趣的,事先未知的,有用的或潜在有用的信息。通过对客户的客户属性特征价值、使用时间、流失行为、渠道、损失等分类方式的数据分析,试图总结出用户的流失的行为和规律,帮助决策人员做出正确判断。
      
      1.1 客户流失与发展的关系分析
      ①流失率与发展率分析。通过某地区的逐月流失和发展的总体趋势曲线,能够看出用户发展率与流失率的关系。②按地域的流失率与发展率分析。根据流失率与发展率的分布图,能够定位某一地区流失与发展趋势的象限,从而帮助决策分析人员制订营销策略时提供有针对性的数据支持。③某地发展与流失数据分析,按地域流失与发展数据分析。
      
      1.2 流失用户构成分析
      ①流失用户的价值和在网时长分布。用以描述“流失用户的特征”,通过发展与流失的价值区间对比可以帮助发现用户价值取向。②用户的价值层次数据分析。按照价值层次分析流失与发展以及出账用户之间的关系。③流失用户的价值分布和在网时长关系分析。通过用户流失率与用户在网时长构成矩阵分析,能够分析按用户价值分类流失率最高(低)前三位,高(低)于价值平均值的用户分布。
      
      1.3 流失用户欠费情况分析
      分析流失用户的构成,有多少新发展流失用户,有多少欠费流失用户,有多少主动报停或者停机保号用户,还有多少零出账用户。老用户流失按照出账和状态分为欠费流失用户,非欠费流失用户和零出账流失用户。
      
      1.4 新用户流失分析
      ①入网渠道分析。从渠道的角度来观察新用户的流失,可以关联近期渠道营销任务对新用户的流失现象进行有针对性的分析,以衡量近期各渠道营销的特征。②新用户流失损失分析。对比新用户在观察期内的成本和收益,分析新用户流失带来多少损失,结合新用户流失渠道分析可帮助决策人员发现有益的数据。
      
      1.5 老用户流失分析
      ①老用户流失去向分析。分析用户流失去向是重入网、转往其它运营商或者自然流失。对同一用户的识别技术,有基于IM EI的识别和呼叫指纹识别模型两种,由于流失用户手机更换率在30%左右,故目前基本上采用呼叫指纹来综合表征移动用户在使用移动运营商的产品及服务过程中所产生的交往模式、消费模式、活动模式及其部分自然属性特征,并通过移动用户的呼叫指纹这一具有相对稳定性和个体差异性的特征来进行流失用户去向的识别。②老用户流失损失分析。对比老用户在观察期内的成本和收益,分析老用户流失带来多少损失。从出账费用和用户的贡献率,可以观察出老用户流失所带来的经济上的盈亏状况,从而为下一步营销政策的制订提供数据支持。
      
      2 结语
      
      通过前文的分析及论证,结论可以概括如下:第一,数据挖掘流失分析模型的构建和应用并不是直接帮助通信运营商大幅度降低客户流失率的;第二,通过流失分析模型的构建和应用,以及数据挖掘后的数据呈现,以及数据发掘的立意,可以帮助使用者发现有价值的现象、规律,帮助决策者大幅度地提高客户关怀与挽留工作的有效性,制订相应的营销手段,在同等资源投入的情况下,可以获得更大的收益回报。需要明确的是,对于数据挖掘后呈现的数据,不能只是看它的结果准还是不准,而不去做工作,这样就等同于看病时查出了毛病所在,却不去解决,且说数据挖掘模型并没有带来实际的收益。
    参考文献:
      [1]范明,孟小峰.数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2001.

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