建立模型——客户细分模型创建-电信业数据挖掘PPT

离网预警模型是电信行业中实用的一个工具。通过数据挖掘和客户行为，能够有效预测哪些客户有离网的，从而采取针对性的挽留措施。比如，通过客户的消费行为、使用习惯，甚至是社交媒体的互动情况，可以提前识别出潜在流失用户。这个模型适合应用在电信公司，他们减少客户流失，提高客户满意度。如果你想提升你们的营销效果，结合离网预警模型进行客户精细化管理肯定有哦，毕竟客户留存比开发新客户要成本低多了。离网预警模型常常和其他模型一起使用，比如精准营销模型和交叉销售模型，可以配合使用，进一步优化客户服务和营销策略。如果你还没了解过这些相关技术，建议可以深入看一下。

整体用户包括正常用户和预警用户，细分为高价值和低价值用户。预警用户按价值高、中、低进行分级，同时根据离网倾向和协议到期月份进行分层和分期。用户预警分为高预警、中预警、低预警和无预警。协议捆绑用户根据剩余期限划分为≤3个月和>3个月。共计27个基础分组，实际应用中可选择部分内容或整合部分分组。用户细分建议依据具体需求进行调整。

随着技术进步，电信业正积极优化3G客户终端偏好模型的建模流程。优化包括确定最佳匹配机型，分析ARPU与机型的匹配程度，并输出备选机型，以提升模型效果评估结果。

各组通话行为的强弱特征整理，做得还挺细的，适合搞电信用户的朋友参考一下。像组 1“低使用率组”跟 10086 打得多，但用得不广；组 4“联通联系紧密组”光看名字就懂，有联通用户通话偏好。嗯，标签分得清楚，强弱势也标得挺明白。你如果要做用户画像或者行为分类，这份 PPT 可以直接拿来参考建模特征。

数据挖掘技术在电信客户流失预测中的应用愈发重要，该技术提供了实现个性化服务和提前干预的可能性，对于电信公司管理客户关系至关重要。建议下载详细了解如何利用数据挖掘优化客户流失预测模型。

策略和渠道匹配建议举例 高价值协议快到期用户群 维系经理-捆绑型策略：客户续约策略 入网不足半年短信-优惠型策略：话费优惠等增值业务 费高于平均水平用户群 电子渠道-粘滞型策略：推广数据业务等 维度分类：- 维度一：分级- 维度二：分层- 维度三：分期- 维度四：分类- 维度五：分群 对于不同细分群体，其维系策略匹配和渠道选择应根据实际情况进行差异化设计：- 高预警级别用户：由维系经理外呼执行；- 中预警级别用户：根据各区实际渠道资源，外呼和短信渠道协同执行；- 低预警级别用户：采用短信渠道执行挽留活动。 针对协议捆绑到期月份：- 在3个月以内的用户群，适合采取续约捆绑挽留策略；-

本研究提出一种基于数据挖掘的大客户流失预测模型，从电信运营行业大客户流失的实际问题出发，详细阐述了数据挖掘在电信行业的应用。模型使用决策树算法进行数据挖掘，并已在实际中得到应用，效果良好。

流失模型设计的定义：将预警期出账、观察期未出账的用户定义为流失用户。用户分析包括统计月、用户状态正常，仅保留最近3个月连续出账的用户。排除入网满一年的3G用户、非职工、非公免、非公纳及测试用户以及无线上网卡用户。建模时间窗口定义为分析期，即用户流失前历史通信行为产生的时间段，是模型输入变量的时间窗口（M=2011年9、10、11月）。维系期指预警名单输出时间，即应用模型预警名单并开展维系工作的时间窗口（M=2010年12月）。观察期是流失定义标识产生的时间，时间跨度为一个月。

移动对对碰与语音信箱、移动梦网、随E行、数据通信、呼转小叮铛、彩信、百宝箱、20元/0元GPRS套餐都存在正向关联关系，这些关系展示了在电信业务中移动对对碰的影响。