业支中心经分应用案例季度上报材料构建三位一体中高端客户保有模型,精确制导中高端客户保有工作.ppt
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1、构建三位一体中高端客户保有模型精确制导中高端客户保有工作,单位:中国移动辽宁公司时间:2010年6月,目 录,建模背景建模方案应用案例创新点及效益评估未来展望,市场状况,保有现状,当前的中高端客户保有大多是孤立和零散的,没有有效和全面的了解客户的全貌,这样使得大量的中高端客户保有工作还处于比较低级的阶段,盲目性较高,且浪费了大量的成本,最终的效果却并不理想,建模目的,以上4个方面的问题,暴露了中高端客户保有存在的盲目性和缺乏时效性,由此可延伸出模型建设的目的如下:,目 录,建模背景建模方案应用案例创新点及效益评估未来展望,中高端客户价值流失预警模型根据用户前3个月(相对于当前月)的消费能力和行
2、为预测用户未来2个月(包括当前月)连续价值流失的可能性,以量化中高端客户的价值流失风险,为中高端客户价值保有提供关键参考,中高端客户细分模型结合用户消费行为特征、用户消费能力等因素对3个月前(相对于当前月)的中高端客户进行细分,以便根据用户相应特征制定不同的中高端客户保有策略,2,1,3,4,5,中高端客户终端偏好模型通过用户基本信息、换机前终端信息、通话行为、业务消费行为等因素建立决策树模型,匹配用户最优推荐机型,并考虑品牌忠诚度和用户消费能力,匹配用户第1、2备选推荐机型,精确到用户级,中高端客户业务偏好模型通过新业务在各用户细分组中渗透率排序、业务消费行为和能力等因素,匹配用户第1、2、
3、3偏好数据业务,精确到用户细分组,中高端客户资费捆绑定价模型根据四西格玛原则对ARPU 581元的3个月前(相对于当前月)的中高端客户ARPU进行聚类,然后根据决策树模型进行分档,将全体中高端客户ARPU分为5档,再将每个中高端客户前3个月(相对于当前月)的平均ARPU与这5档进行匹配,分档均值为第1资费档次、分档上限为第2资费档次,为资费捆绑定价提供依据,中高端保有精细化模型支撑,建模思路,数据提取,数据清洗,数据审核,数据集成,数据挖掘宽表构建,缺失数据处理 极值数据处理 错误数据处理 冗余数据处理,数据统计错误审核 数据源错误审核 数据统计口径审核,提取建模所需数据,数据准备,数据准备确
4、保建模数据的准确性、可用性和完整性,中高端客户业务偏好模型,模型算法,选择合适的建模算法确保建模过程和输出结果的精细化、简约化和合理化,业务需求沟通业务现状分析 业务问题诊断 目标用户特征分析 建模目标确定,根据建模要求和现有数据情况,构思和确定建模数据提取需求 提取数据 数据质量审核 数据探索 异常用户的识别和剔除,数据抽样。确定建模用户集合 建模衍生变量计算。根据提取的基础数据计算衍生变量,构建宽表 建模变量筛选 特征建模分析 卡方分析 方差分析 双变量分析 相关性分析 显著性检验 建模变量数据转换 对数变换 标准化变换,确定建模训练数据集 确定建模测试数据集 采用合适的算法,建立模型 评
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