Caso de análisis de abandono de clientes basado en minería de datos
Caso de análisis de abandono de clientes basado en minería de datos
La retención de clientes es un tema de gran preocupación en muchas industrias, como las telecomunicaciones, la banca, los seguros, el comercio minorista, etc. Para retener a los clientes, es necesario llevar a cabo un análisis exhaustivo y en profundidad de cuestiones relacionadas, como la alerta temprana de la pérdida de clientes, el análisis de las causas de la pérdida de clientes, la investigación de la satisfacción o fidelización del cliente, la investigación del ciclo de vida del cliente, etc. Por ejemplo, al analizar las características de comportamiento de los clientes, se puede comprender cuántos clientes se pierden, cuándo y cómo se pierden, a fin de monitorear la pérdida de clientes y lograr la atención al cliente.
La aplicación de tecnología de minería de datos puede establecer un modelo matemático que correlacione los atributos del cliente, los atributos del servicio y los datos de consumo del cliente con la posibilidad de abandono de clientes basado en datos anteriores de abandono de clientes, y descubrir atributos del cliente, atributos del servicio, y datos de consumo de clientes Relación con la deserción de clientes, brindando fórmulas o reglas matemáticas claras para calcular la posibilidad de deserción de clientes.
La industria de las telecomunicaciones propuso anteriormente modelos de gestión de marketing, como la gestión de relaciones con los clientes y el marketing relacional. La participación activa de los círculos académicos y empresariales también ha promovido investigaciones relacionadas sobre el comportamiento de abandono de clientes. Los operadores de telecomunicaciones han acumulado una gran cantidad de datos comerciales históricos durante muchos años de construcción del sistema de soporte comercial. Estos datos involucran facturación de usuarios, facturación de comunicaciones, pagos de clientes, marketing, ingresos comerciales y otros aspectos. contiene los patrones de consumo de los clientes, lo que objetivamente proporciona materiales ricos para la extracción de datos. Para los operadores, los modelos y tecnologías de gestión maduros y eficaces pueden gestionar mejor a los clientes y mejorar la fidelidad de los usuarios.
Establecer un modelo de abandono puede resolver problemas como la reducción de la participación de mercado, el aumento de los costos de marketing y la reducción de los ingresos debido a la salida del cliente, mejorar las tasas de éxito de la retención, reducir la tasa de abandono, reducir los costos del servicio de retención y reducir el número de clientes. Retención por salida de clientes por pérdida de ingresos provocada por Internet. Los clientes se califican según su tendencia de abandono para generar una lista de clientes que tienen más probabilidades de perder, y luego el operador los retiene para minimizar las pérdidas.
Los pasos generales del análisis de abandono de clientes se dividen principalmente en los siguientes cuatro pasos:
El primero es encontrar factores clave, como explorar los factores que influyen en los usuarios que abandonan la red, y juzgar la ocurrencia de que un usuario abandone la red en función de los factores que influyen. Al estudiar las características de comportamiento de los clientes de productos de paquetes existentes en términos de llamadas, uso comercial, etc., podemos encontrar factores que influyen clave;
El segundo es construir un modelo de predicción: utilizar un modelo de supervisión de minería de datos. tecnología para capacitar a clientes potenciales El modelo de predicción se utiliza para predecir los posibles grupos de usuarios perdidos que elegirán este tipo de producto de paquete y cuantificarlo en forma de probabilidad. Si se ha establecido un modelo de regresión logística, puede predecir la probabilidad de pérdida de clientes bajo diferentes variables independientes según el modelo;
La tercera es la discriminación: en realidad es algo similar a la predicción según la logística. modelo, determine la probabilidad de que se pierda el cliente. Esta técnica es similar a la regresión lineal, excepto que utiliza un campo objetivo categórico en lugar de un campo numérico, y se puede utilizar un modelo binomial cuando el objetivo contiene dos categorías completamente diferentes;
La cuarta es empujar La recepción empresarial: a través del marketing La plataforma de gestión impulsa directamente a los grupos de clientes objetivo de productos con alta probabilidad a canales de marketing como salas de negocios, mensajes de texto, sitios web y community managers, y recomienda estrategias y productos de retención a los clientes adecuados en el momento adecuado. y en el idioma adecuado, ganando así en marketing.
El modelo de pérdida de clientes debe completar dos tareas, a saber, analizar las características de los clientes perdidos, los factores que conducen a la pérdida de clientes y la distribución de la pérdida de clientes entre estos factores, y obtener el grupo de clientes potenciales perdidos.
La predicción de la pérdida de clientes incluye métodos de investigación como árboles de decisión, redes neuronales y regresión logística. El siguiente es un ejemplo del uso de la regresión logística binomial para predecir la pérdida de clientes de telecomunicaciones para presentar un modelo de pérdida de clientes disponible. referencia para la gestión de relaciones con los clientes de los operadores y también proporciona ideas de extracción para el análisis de la pérdida de clientes en otras industrias.
Varios factores para la pérdida de clientes incluyen principalmente: información básica del cliente, incluida la edad, el sexo, el código postal, la dirección, etc., los archivos del cliente, incluido el número de teléfono móvil, el método de pago, la fecha de inactividad y la duración del acceso a la red; , duración del servicio y si Uso de equipos de alquiler, si se utilizan servicios de tarjetas telefónicas, si se utilizan cuentas de clientes, incluidos los servicios, si se utilizan Internet, etc., información de facturación, incluida la cantidad de llamadas realizadas, total; pago, monto total adeudado, etc.