电信客户流失预警模型的构建

客户流失是电信业普遍存在的问题。本文基于数据挖掘技术,构建了一个电信客户预警模型,该模型旨在提取了客户流失的重要属性和决策树的改进。最后通过实例验证该模型是有效的、可行的。     

移动通讯公司流失客户信息分析

以移动通讯公司为背景,从流失客户本身的特征和流失客户消费行为特征两方面进行了分析,从而为公司制定减少客户流失的措施提供依据。     

一种基于CART算法的移动通信客户流失预测模型

分析了通信企业客户流失现状,给出选择CART算法的原因,然后利用CART算法建立客户流失预测模型并以移动通信企业为例,对其客户流失情况进行预测,把预测结果反馈给相关部门,从而制定出有效的营销措施预防客户流失。     

移动运营商个人客户流失风险信息分析

电信客户流失分析常用的数据挖掘方法有决策树、自动聚类、神经元网络。它们是采用运营数据本身来训练模型的。电信客户流失是由客户、运营商及其竞争者等多方面的因素决定的,利用电信客户流失分析的已有知识,可以提高预测的精度。该文根据专家的认识和已有的研究成果,利用德尔菲法、层次分析法、模糊数学,构造移动通信个人客户的风险指标体系,为分析客户流失等不确定问题提供了新的思路。     

数据挖掘在证券客户流失管理中的应用

随着证券市场竞争的不断加剧,如何针对不同的客户群实施差异化营销和服务已成为当前证券企业的迫切需求.客户流失分析系统可以预测客户流失情况,对潜在流失的客户进行预警,为营业部提前进行客户挽留提供帮助.首先简要介绍了数据挖掘技术的基础理论,接着提出了证券客户流失的含义并阐述了证券客户流失分析系统的构建步骤,最后结合某证券公司的实例数据对证券客户流失系统进行了应用说明.     

基于客户价值的信息用户流失预测研究

对信息用户流失分析中的相关问题展开了研究,提出基于客户价值的流失预测模型。结果表明在客户价值细分后进行流失预测,可以提高预测精度并深刻地了解用户特征,从而更有针对性地开展用户保持工作。     

基于CRM的银行客户信息管理研究

本论文主要研究方向是对基于CRM的客户信息资源管理的研究,通过对数据挖掘技术的介绍和分析,剖析了如何利用数据挖掘技术找出企业客户信息资源当中的有价值的信息,从而为企业做出适时的合理的决策提供依据,并且通过对客户信息资源的分析预防和解决客户流失的问题。     

数据挖掘在电信客户流失中的应用

将数据挖掘技术应用到防止电信客户流失中,以某电信运营商的历史资料为对象,建立客户流失预测模型。并对高价值高流失概率的客户进行K-means聚类分析,同时对不同流失客户群提供相应的营销策略。     

基于粗糙集和SVM的网站客户流失预测研究

针对网站收费客户流失预测领域特点,尝试了多种方法对客户信息进行约简和客户流失预测。以某大型网站收费客户信息为样本的数据实验表明,基于粗糙集的属性约简算法保持数据分类能力,简化客户信息;另外利用SVM建立的分类模型可以取得满意的预测效果,与其他数据挖掘方法相比有较大的优势。网站可根据实验结果减少信息收集量,预测流失用户,从而采取有效措施。     

电信业客户流失战略管理模型

应用基于公司竞争的Delta战略模型,提出一种用于电信业的客户流失战略管理模型(CSMM)。通过使用重庆市电信有限公司小灵通客户流失数据集,对CSMM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公司竞争战略相关的主要预测因子,从而使其实际应用更易于控制。     

基于电信行业集团客户信息管理系统分析

集团客户是电信运营企业重点关注客户，按2/5原则，集团客户收入贡献将是电信运营企业主要利润来源，集团客户信息管理系统不仅为企业提供一套十分有效的集团客户基本档案资料的管理，客户各种因素分析以及为客户提供各种服务，也让企业对集团客户服务的“服务过程”、“客户状态”、“客户满意度”等方面进行有效的管理，以期做到防止集团客户流失、用户惩意欺诈等，对集团客户进行更好的管理和提供更周到的服务。     

基于客户价值的客户分类方法研究

准确的客户分类是企业有效地实施客户关系管理的基础。基于客户价值的客户分类是根据客户的价值大小来判断客户的类别。本文首先在现有的客户价值评价体系的基础上结合客户生命周期理论设计了一种新的客户价值评价指标体系，从客户的生命周期阶段和客户发展潜力两个方面来评价客户价值。然后根据该指标体系的指标特性，选择神经网络作为评价方法。最后根据客户价值评价结果进行客户分类，并对每个类别的客户特征及其相应的营销策略进行了分析。     

数据挖掘在企业客户价值管理中的应用

现代企业的经营管理以客户为中心,客户价值管理可以增强企业竞争优势。数据挖掘技术是企业进行客户价值管理的重要工具。数据挖掘的主要功能包括分类、聚类、估计与预测、关联和序列发现、数据描述。在企业客户价值管理过程中,数据挖掘可以实现发展新客户、客户细分、交叉营销、识别优质客户、发现客户异常行为,防止客户流失等功能。     

电子商务客户流失三阶段预测模型

采用某网上商场的2525名客户样本,构建了基于SMC和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电子商务客户流失三阶段预测模型.首先应用SMC模型计算出客户活跃度,以0.5为阚值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次将训练样本送入LSSVM进行训练和学习,进而对测试样本的客户流失状态进行判别,然后将误判客户样本输入最近邻分类器进行再判断.结果表明,与SMC模型、BP神经网络模型、LSSVM模型相比,三阶段模型对测试样本预测精度更高,是一种更有效和实用的分类方法,可为电子商务企业客户关系管理提供一个新的方法.     

基于动态分类器集成的客户流失预测模型研究

目前大多数客户流失预测研究常采用单一预测模型.因此,本文将动态分类器组合与自组织数据挖掘理论(SODM)相结合,提出了基于SODM的动态分类器集成方法.以国内、国外电信公司客户流失预测数据为例,并与单一的预测模型以及已有的动态分类器组合方法进行了详细对比,发现该方法能在很大程度上提高客户流失预测的准确率、命中率以及提升系数,是进行客户流失预测的有效工具.     

保险业客户流失预测模型的建立与实现

通过分析选择决策树作为保险业客户流失预测模型实现的手段,给出了决策树实现流失预测的算法设计,通过流程图及相应数据结构的说明,介绍了算法实现要点,最后的实验结果表明所建立的预测模型具有良好的准确率。     

基于CART二叉决策树的电信业客户流失的模型构建与控制

分析了决策树在电信业客户流失分析中的重要应用,建立了基于CART算法的二叉决策树构造的电信业客户流失分析模型,研究如何使用二叉决策树的构造方法来克服客户流失分析中数据碎片的产生,使用spss clementin数据挖掘平台构造挖掘模型并且使用实时的数据出现概率来进行模型的优化控制。实验与仿真证明,该模型的准确率较高,效果显著。     

客户知识共享的博弈分析

通过客户知识共享过程中的完全信息动态博弈分析，求得子博弈完美纳什均衡解。从而获得促使客户知识共享的条件。就解决知识拥有者与需求者之间共享动力匮乏的问题提出了合理建议，揭示了企业与客户问通过知识共享，实现各自利益最大化的实质。     

基于数据挖掘的移动通讯业客户流失分析

对于移动通讯行业而言,客户是行业发展的根本,因此客户流失也是移动通讯行业十分重视的一个问题,加强对客户流失的原因分析,并通过调整降低客户流失量对于移动通讯行业而言具有着重要的意义。数据挖掘技术的应用能够为移动通讯行业客户流失问题的分析提供有效的途径,本文将针对数据挖掘技术支持下的移动通讯业客户流失分析展开探究。     

现代商业银行客户忠诚度及其影响因素的分析

商业银行作为我国现代经济结构的重要组成部分,为国家经济建设作出了巨大贡献.随着金融市场的不断开放,金融市场体系不断健全,现代商业银行也面临着同业竞争激烈、客户流失等各方面的挑战.如何在竞争激烈的金融环境中不断开拓新的市场,同时保证原有的零售老客户不流失,是当前银行业面临的一个不小的难题,通过研究现代商业银行客户忠诚度及其影响因素,对商业银行如何有效提高客户忠诚度提出相应策略,从而可以不断提高商业银行盈利能力,并且通过老客户拓展更多的市场份额,为银行业金融机构在硝烟四起的市场竞争中提升核心竞争力贡献一份力量.