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减少用户流失的电信客户流失预测模型及其应用

随着移动通信市场竞争日益激烈，存量用户的保有变得愈发重要。据统计，留住一位老客户的成本远低于吸引一位新客户。为了应对这一挑战，本文介绍了一种基于智慧运营平台的大数据分析和数据挖掘技术相结合的客户流失预测模型。

该模型利用大数据技术处理用户离网前的海量数据信息，分析流失用户特征，建立用户流失预测模型，提前锁定流失风险较高的用户，并制定相应的挽留策略。这不仅能有效降低用户离网率，还能提升在网用户的满意度。

关键词：大数据；流失预测；数据挖掘；客户流失；客户挽留

引言

随着移动通信成本的不断下降，移动用户渗透率已超过100%，新增市场逐渐饱和。在这种背景下，存量用户的保有成为运营商的重要课题。客户流失不仅导致收入下降，还会增加营销成本。因此，如何最大限度地降低客户的流失并挽留客户，已成为运营商决策者关注的重点。

国内外研究现状

在数据挖掘领域，国内外已有许多成功的案例。例如，国外的一些研究机构和公司，如Lightbridge和AT&T，已经通过决策树、Logistic回归和人工神经网络等算法建立了移动用户流失预测模型。在国内，尽管很多电信企业也建立了类似的模型，但由于数据处理能力和算法的限制，这些模型的效果还有待提升。

大数据平台及技术

安徽联通构建了一个基于B域、O域和M域数据融合的大数据平台——智慧运营平台，旨在实现数字化转型和全业务流程的智慧运营。该平台通过大数据技术处理海量数据，为客户提供精准的服务和预测。利用Hadoop、Universe和实时流处理三大资源池，智慧运营平台能够高效处理和分析用户数据，为预测客户流失提供了强有力的支持。

离网预测模型构建

离网预测原理

离网预测模型主要根据历史数据特征，通过数据挖掘算法建立预测模型，并将其应用于现网用户，预测出离网概率高的用户。该模型包括数据准备、模型训练和验证、离网预测三个阶段。

随机森林算法

随机森林算法是一种改进的决策树算法，通过多棵决策树的投票结果来进行分类。这种算法不容易出现过度拟合的问题，适合大规模数据集的处理。

数据准备

为了提高预测的准确性，我们定义了特定的离网标准，即过缴费期10天未缴费的用户视为流失用户。此外，我们还采用了连续7个月的历史数据，通过数据筛选和特征提取，建立了详细的特征库。

建立模型

通过连接全网数据，获取BSS系统和OSS系统数据，并存储到Hadoop分布式文件系统中。然后利用Spark的高效计算能力，在SmartMiner系统中选取随机森林算法进行模型训练。最终，模型被应用于现网数据，预测未来3个月可能离网的用户。

模型评估

通过历史数据的检验，我们可以评估模型的准确率和覆盖率。模型的准确率和覆盖率越高，说明模型效果越好。例如，通过2016年的数据训练，模型在预测2017年的用户流失情况时，查准率达到了80%，查全率达到了40%。

离网根因分析

通过对离网用户的特征属性进行聚类分析，我们发现离网的主要原因包括资费原因、合约感知原因、社会交往影响原因、终端换机原因、地域变更原因、服务质量原因、通信质量原因、弃卡原因、新入网质量原因及其他原因等。

应用

策略匹配

通过离网原因分析，结合现有的维系业务，将预测的离网用户根据业务特征进行分类，并匹配相应的策略。例如，对于话务异常用户，重点进行优惠活动介绍；对于业务异常用户，推荐合约续约及更换SIM卡；对于服务异常用户，则进行及时安抚并给予一定的赠送。

维系效果

针对三星级以上的用户，我们利用在网维系系统进行了针对性的维系挽留。自2017年1月起，通过大数据系统预测出的离网倾向较高的高价值用户，通过在网维系系统下发到市分VIP客户经理处，根据匹配的策略进行精准维系。数据显示，高价值用户的准离网率显著降低，每月多挽留客户8230户，减少损失888万元。

总结

本文介绍了如何利用智慧运营大数据平台，对流失客户的特征进行分析和研究，建立客户流失预测模型，并通过多次训练和优化，逐步提高模型的准确性。通过对离网用户的根因分析，制定相应的维系策略，并在全网范围内进行系统化的精准维系，有效提升了用户保有率。下一步将继续优化模型参数，完善训练模型，进一步提升流失预测的准确率和覆盖率，降低用户流失，增强用户黏性，提升客户价值。

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