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关于通信行业论文例文,与基于方法的移动通信行业顾客流失相关论文答辩开场白

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[摘要]本论文阐述了如何运用生存分析方法,建立一个用以预测移动通信行业高风险流失顾客的模型.并通过实证性研究,验证了模型的有效性.应用模型将顾客群体划分为四个类别,并对其中的高盈利高流失风险顾客群体采取了干预措施试验,对三种干预措施采取了效果和经济性验证,并提出最优化的干预措施.

[关键词]生存分析方法顾客流失比例风险回归模型

引言

美国哈佛商业杂志发表的一项研究报告指出,公司只要降低5%的顾客流失率,就能增加25%～85%的利润.20/80定律表明20%的顾客为企业创造了80%的价值,这20%的顾客被称为高盈利顾客.提高高盈利顾客的忠诚度、将其保留在企业中,似乎是企业经营活动的最佳策略.

移动运营商采取品牌划分顾客群体,虽然对不同品牌的顾客采取了分级管理的制度,但是移动运营商也面临着其他行业所遇到的问题：

1.面对着大量顾客流失,如何总结流失顾客的特征,在顾客流失之前识别顾客流失趋势；

2.识别出有流失倾向的顾客之后,采取何种方式挽留高盈利顾客.

本研究就移动通信行业的特点,采用生存分析方法建立一套客户流失预测模型.模型的意义在于能在顾客流失之前识别出顾客的流失意向,对高风险流失客户进行挽留,对移动运营商提高顾客质量、运营收入提出可操作的方法.

一、理论引述

“生存分析”原本是流行病学术语,用于理解、预测种群的死亡率.20世纪50年代开始,统计学家对工业产品可靠性问题的广泛研究,促使寿命数据分析在理论、方法和应用得到了迅速的发展.在市场营销活动中,顾客关系会经历建立（born）、持续（live）、最终破裂（die）的过程,分别对应生命体的诞生、生命持续、最终死亡过程.在这一框架下,死亡率（mortality）被定义为顾客的流失.比例风险回归模型（proportionalhazardregressionmodels）是最常用的一种生存分析技术,由Cox于1972首次提出.没有时间依赖共变量的基本模型可被写作：

hi(t)等于λ0(t)exp{β1Xi1+β2Xi2+β3Xi3+β4Xi4+β5Xi5+β6Xi6}

该模型意味着,对于个体i,在时间t时间事件发生的风险等于如下两个因子的乘积：

1.基准风险函数λ0(t).与多元回归分析的截距β0相似,基准风险函数可被看作是对于共变量都被设定为零的一位被调查者的风险函数.

2.共变量线性函数的幂.该模型与普通回归模型的区别在于：

(1)该模型能够容纳缺失数据,

(2）因变量包含顾客关系的终止以及顾客关系终止前的持续时间两方面的信.

二、模型建立

为了建立顾客流失风险模型,研究采用了四川移动某地市公司数据中心所提供2004年10月到2005年10月的顾客数据.通过分析顾客人口统计特征、ARPU值等变量,得到具有预测顾客流失风险的变量以及预测强度.模型的建立过程经历了样本选取、数据采集、数据分析和结果检验四个步骤.

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1.样本选取.模型建立阶段,研究选定的样本为个人顾客,包括个人顾客中的当前顾客与流失顾客.

(1)个人顾客与集团顾客.在移动通信行业,个人顾客是指与移动运营商发生零星的、小金额交易的社会公众；集团顾客是指以工商政企为单位的,与移动运营商发生大量的、大金额交易的组织机构.根据集团客户的需求,移动运营商提供了移动通信解决方案,作为方案的使用者的集团员工在本次研究中也被视为集团客户.

没有选择集团客户的主要原因是相对于个人顾客,有更多原因影响着商业顾客的去留选择,并且在企业组织内部移动通信产品/方案的使用者通常不是购买决策者.

(2)当前顾客与流失顾客.生存分析研究以时刻t1作为事物起始点、时刻t2作为事物结束点对事物发展阶段进行研究.在本次研究中以2004年10月作为时刻t1、2005年10月作为时刻t2划分当前顾客与流失顾客.

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本研究中当前顾客的定义为：时刻t1入网,时刻t2仍然在网的顾客；对离网顾客的定义为：时刻t1入网,时刻t2离网的顾客.本研究主要依赖于对两组顾客进行比较.研究基于的假设是,与忠诚顾客相比,具有高流失风险的顾客组可能会更年轻、不太富有,等等.

同时,有两类顾客的数据被作为缺失数据,它们分别是：在t1前入网、t2仍然在网的顾客数据,被称为左缺失（left-censored）,在t2前离网的顾客数据,被称为右缺失（right-censored）.

2.数据采集.确定样本范围之后,数据主要来源于访问和移动公司数据中心提供的顾客数据.

数据中心提供的顾客数据含有大量的动态信息,如顾客的AUPR值、投诉纪录、停机保号纪录,等等；对于这部分数据未涵盖的部分,研究通过拨测获得,如顾客职业、月收入、家庭组成等等.由于担心顾客不愿透露收入状况而虚报收入,研究将被访者回答的收入状况与《统计年鉴》所示的当地各行业收入状况作了对比,与数据中心所示的被访者每月话费额作了相关性检验.

3.数据分析.(1)比例风险回归模型.在生存分析中,保留了缺失观测值,只有在缺失点――即时刻t1、t2才被作为缺失值.实际上,如果去掉左缺失值,即时间t1前入网的顾客将删除长期顾客；如果去掉右缺失值,即时间t2前离网的顾客将删除许多当前顾客.

数据首先采用统计软件SPSS进行模型分析:经计算,OveraII(score)、PreviousStep、PreviousBIock等检验量的P值均较小,符合小于0.05的检验标准,可认为模型中协变量系数全不为0或不全为0,即模型是显著的.由于存在多个变量对顾客流失均有影响时,首先过相关性分析确定显著性协变量,然后建立协变量与顾客流失之间的关系模型,并根据该模型中协变量的作用大小对当前个体的状态进行分析和预测.按照Ｐ值检验准则,许多变量因无显著作用而被剔除,最终六个协变量被筛选进入模型,分别是：平均月消费额、平均话费余额、邮件营销/访问、关系持续的时间长度、总收入、账户终止,记为Ｘ(t)等于{ｘ1(t),ｘ2(t),ｘ3(t),ｘ4(t),x5(t),x6(t)}.

运行SPSS的COX回归程序可得β的统计值与相关统计量,如表1所示

表1COX分析的主要结果

(2)预测模型总结.最终的统计模型由6个变量构成.在这6个变量中,只有一个变量（即总的月收入）是一个人口统计特

关于通信行业论文例文征变量,其余的5个变量代表了账户的关系特征.表2以预测能力由强到弱的顺序总结了该模型中具有统计显著性的各个预测变量.

表2预测模型总结

4.模型有效性检验.对模型开发过程中未曾涉及的5000名顾客的每一位都赋予一个风险水平值,根据风险水平值被划分为高、中、低三个流失风险组.以顾客在2004年10月到2005年8月期间的情况作为检验数据.最终的结果验证了模型的有效性：高风险流失组的顾客保有率相比其它两个组别明显偏低,到实验结束的当月,高风险流失组仅留下了51.1%的顾客.

图1不同风险值顾客流失情况