消费者通过在线评论分享产品和服务的使用心得,这些评论信息中包含客户的情感倾向。而客户流失是客户对产品和服务由积极转变为消极的情感变化过程,积极的在线评论对应用户流失的低风险,相应地,消极的在线评论对应用户流失的高风险。因此,可以通过用户的在线评论的情感分析去判断客户流失风险。不同于以往由用户消费行为数据去研究客户流失的影响因素从而构建流失预测指标体系的思路,本研究以在线评论信息为基础,从用户情感角度出发,通过词语级情感分析技术把评论情感倾向定量化表示为积极与消极情感两类,然后运用BP神经网络进行客户流失预测建模来进行用户流失预测。研究结果表明,会员等级、评论星级、点赞数、回复数等在线评论信息均不同程度影响客户流失,其中评论内容情感极性为识别客户流失的主要指标。