在信息产业急速发展的背景下,电信行业竞争激烈,电信运营商的客户流失现象日益严重。由于电信市场新增客户空间有限且吸引新客户的成本较高,预测客户流失并采取相应措施留存现有客户已成为电信运营商业务分析中的重要环节。然而传统的客户流失预测模型研究没有考虑到客户的价值,在部分忠实客户群体间的预测性能较差,无法准确把握到各个价值群体客户的流失原因。因此,本文通过对电信业务客户的基本信息和行为特征进行分析,先基于客户的价值进行分群,再对分群后的各个群体分别建立客户流失预测模型,将表现最好的模型进行组合,从而提高针对不同客户价值群体的流失预测能力。本文研究能帮助电信运营商了解不同客户群体的行为模式、消费习惯、服务需求等方面的特征;对运营商精细化管理客户,提高客户维护水平,促进企业保持竞争优势并实现可持续发展有着重要意义。本文的工作具体如下:首先,通过对数据可视化分析和预处理,初步了解各变量对客户流失的影响情况,为后续建模做好准备。其次,基于RFM模型的思想构建客户的价值指标,利用粒子群优化K均值聚类算法,通过手肘法和轮廓系数确定客户分群的最佳类别数量,实现客户细分,并对各类别客户进行特征刻画。再次,在客户细分结果基础上,分别使用逻辑回归、随机森林、XGBoost、支持向量机与Cat Boost等分类算法对各客户类群构建客户流失预测模型。最后,对比在客户分群前后建立模型的预测性能差异,并利用SHAP理论对模型进行可解释性探究,具体分析特征对单个客户样本和整体客户样本流失的影响。本文的研究有效提高了模型的预测性能和应用能力,细分后组合的模型在所有样本和各个价值群体样本上对流失客户的识别能力都有了显著提升。具体来说,(1)在整体样本数据上,保证预测准确率75%以上的情况下,细分组合后的预测结果流失类别查全率为79%,相对客户聚类前最优模型的查全率57%提升了约22%。(2)经过细分组合的模型在各个价值类群上的表现都优于在整体数据上建立的模型,尤其是对于一般价值客户群体和高消费忠诚客户群体,细分组合前的模型查全率分别为20%和11%,细分组合后的模型查全率分别为94%和76%。
