客户流失预警

1、背景介绍:我们国家主要的移动通讯运营商有三个，它们分别是：移动，电信，联通。在过去的十年里，这三家公司都得到了极其快速的增长。这种增长主要来源于移动通讯设备的普及，来源于发卡量的增长。但是，在过去的几年里，故事有所变化。一个很大的变化是，发卡量似乎不再增长了，因为手机已经完全普及了。在这种情况下，如何实现业务增长，成了三大运营商头痛的问题。一个方案是精耕细作，极大化现有客户的价值。一个方案就是挖墙脚，争取把竞争对手的客户吸引过来。因此就出现了，联通挖电信，电信抢移动，移动偷联通的激烈竞争局面。一个直接后果就是客户流失率的居高不下，尤其是高价值客户。因此，客户流失成了运营商大会小会都要谈的重要问

2、题。为此，通过数据分析,理解客户的流失规律意义重大。该数据包含4975条有效观测。每条观测来自于一个手机号码的某个年度。数据说明因变量流失用户：在25个月的观测期内，用户是否已经流失。1=是，0=否自变量套餐金额：用户购买的月套餐的金额，1为96元以下，2为96到225元，3为225元以上额外通话时长：用户的实际通话时长减去套餐内包含的通话时长得出用户在使用期间的每月额外通话时长，这部分需要用户额外交费。数值是每月的额外通话时长的平均值，单位：分钟额外流量：用户的使用的实际流量减去套餐内包含的流量得出用户在使用期间的每月额外流量，这部分需要用户额外交费。数值是每月的额外流量的平均值，单位：兆改

3、变行为：是否曾经改变过套餐金额，1=是，0=否服务合约：用户是否与联通签订过服务合约，1=是，0=否关联购买：用户在使用联通移动服务过程中是否还同时办理其他业务（主要是固定电话和宽带业务），1=同时办理一项其他业务，2=同时办理两项其他业务，0=没有办理其他业务集团用户：用户办理的是否是集团业务，相比个人业务，集体办理的号码在集团内拨打有一定优惠。1=是，0=否使用月数：截止到观测期结束(2012.1-2014.1),用户使用联通服务的时间长短，单位：月裁黄行为eMMR废甘用户*1年4qu2E1力酎2T14B4g0»我们采取二分类逻辑回归来进行建模，模型结果如下图:据侑用:周值埼箕用

4、户正确百分比C1步疆。海失用户010Q10913634.010007度百分比7S.3物常戴包含在模型中b,洋竭篇30U分班表总闰阐信澹一用户土林"叶比01小源1流失用0110596322303190.09B4鹏想百分比90.3分值制SDO模型正确百分比98.3%,不错方程式中的那骐BSE.WaledfExp旧)'1''.自362ess，一期脚81.236.,5161甲32A23宾管金丽(2),5951.277,217t.6411.913崩外通诲时蟆001.000乩1Mt.041.Q9Q歌灯海堂UU1.0011029t.310.998或变行为,049.559,0

5、06.9301.050”居泞口)335.2661.6(7t715为眼明买,640.724至聚西买0)030.554,003t.9561.031身鞠向工,444.720,3901.5371.558/印啾,9052&iI1.7311.0012472使用月皎*1,171.073256.0S6t.000.310常鼬泡。口42J6411C,5911,000片na.#01上输人的要父一【除工，1；trbLLJ-3f1fi；W-MWfr嬴g9RmI1i1WE0gQ2iT216?21?J4If-：aM咨班；41:1ATpsgllqqji胃一1ii必疔96，FEEQ1TMMIMF,FA从显著性来看，只有

6、额外通话时长.集团用户.使用月数这些变量0.05,说明只有它们具有统计意义，最能影响预测结果（ps:但也不是绝对，可能样本量太少或自变量数量太多导致有影响的指标变得没影响）对于显著性0.05的自变量我们要一个一个删掉后优化模型得到下图3出心UP的帽啦9SEWd由嘴普怜EioO)85%E<F(Er即哈期“七由座响月方。带001173JOOO.299m1.7375029112S1M3101h口5M111II慎，W1000OCQ310156BE*119弱1435从模型的结果可以看到，在控制其他变量不变的情况下，得出结论如下额外通话时长对流失概率影响不大；集团用户用户办理了集团业务，流失概率变大。使用月数越长,流失概率越低;额外通话时长每增加1分钟，流失概率就下降0