【摘 要】
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随着电信用户市场趋近饱和,以及近年来携号转网政策的实施,5G网络的迅速发展,各大电信运营商都更加关注客户流失问题。而存量用户的规模关系到企业的实际利润,电信运营企业都在加大用户留存的投入与留存力度。本文研究的客户流失预测问题归根结底是分类问题。借助某电信运营商分公司的实际业务数据,依次进行数据清洗、数据处理、字段衍生、特征选择等操作,建立了决策树分类模型,以及当前运用广泛的XGBoost分类模型。
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随着电信用户市场趋近饱和,以及近年来携号转网政策的实施,5G网络的迅速发展,各大电信运营商都更加关注客户流失问题。而存量用户的规模关系到企业的实际利润,电信运营企业都在加大用户留存的投入与留存力度。本文研究的客户流失预测问题归根结底是分类问题。借助某电信运营商分公司的实际业务数据,依次进行数据清洗、数据处理、字段衍生、特征选择等操作,建立了决策树分类模型,以及当前运用广泛的XGBoost分类模型。最后计算相应的评估指标,将两模型进行对比分析,验证了本文建立的XGBoost模型在客户流失预测上具有较好的预测表现。本文从二维度对客户流失问题进行考量,客户流失预测与流失客户价值评价的结合能有效维系有价值客户。利用预测模型输出的流失客户名单后,还需衡量其对于企业具体价值的大小,而后考虑挽留客户再投入费用的限度,因此本文还建立了客户价值预测模型。本文对客户流失预测模型和客户价值判断作出研究,最后提出减少客户流失的策略,帮助企业降低客户流失率,有效维系存量用户,达到为企业提高运营利润的目标。
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