关键词:电信数据挖掘客户流失数据模型
一、引言
2009年,作为电信重组后的元年,将成为电信运营业发展的关键一年。实现全业务运营后,国内电信市场格局、竞争形态等将发生更大变化,在新的市场态势下,技术和市场等将成为影响市场结构的主要因素。
二、数据挖掘概念和过程
数据挖掘是一个利用各种分析方法和分析工具在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系的过程。是根据企业的既定业务目标和存在的问题,对大量的业务数据进行分析和探索,揭示其中隐藏的规律,并将其模型化,指导并应用于企业的实际经营。
数据挖掘是一个循环往复的过程,通常涉及数据准备、建立模型、评估和解释模型、运用和巩固模型等步骤。
三、数据挖掘在电信企业客户关系管理中的应用实例
案例应用——客户流失分析
在电信业的发展历程中,固定电话一直都扮演着重要的角色,语音通信曾铸就了电信业的辉煌。工信部最新统计数据显示,2009年1~4月,固定电话用户减少759.5万户,固定本地电话通话量同比降幅达11.4%,固定本地电话网业务收入同期下降13.3%;固定长途电话通话时长下降6.6%,长途电话网业务收入同比下降12.6%。针对固定电话市场份额的持续下降,存量收入及用户数处于下滑趋势,客户流失成为普遍现象这一问题,某电信公司采用了定量分析与定性分析相结合的研究方法,希望通过数据挖掘中的预测模型得到高危流失用户名单,并对其采取针对性的挽留措施。
目标定义及时间窗口
M公司选择目前在网固定电话用户为模型范围。建模窗口为六个月,选用三份时间窗口的数据叠加,分别是:2008年03月～08月、2008年04月～09月和2008年08月～2009年01月。其中前三个月为观察期,即建模中输入变量所在的时间区间;第四个月为执行期;后两个月为表现期,其中模型用户的离网状态由后两个月的通话行为情况决定的:第五个月、第六个月都有语音呼出为在网用户;第五、六个月均没有语音通话为离网用户。
数据选择
1.信息汇总。从M公司营帐系统中选取固定电话详单数据、帐务数据、用户个人信息数据和客服数据等。
2、衍生变量生成。衍生变量包括三部分:比例变量。主要描述分项信息占总量的比例,如呼入通话次数占总通话次数的比例、工作日通话时长占总通话时长的比例等。平均变量。主要分析月份用户的平均信息,如三个月平均与移动通话次数等。趋势数据。用来描述用户行为的变化,计算公式为:/ 。如呼出通话次数变化趋势。
模型建立
在建立模型阶段,考虑到决策树、回归和神经网络等几个主流分类算法结果的易用性和易解释性,M公司采用决策树算法建模。
此时采用的数据已经是通过数据探索阶段选取了相对有效稳定的输入变量。用训练数据生成决策树时需要选定决策数算法的各项参数,包括:分割标准、显著水平、树的深度、结点的分枝数、每次分割的最小数据记录数、每片叶子所要包含的最小记录数等等。
模型评估
预测模型需要从两个方面进行评估:一是模型的效率;二是模型的稳定性。
1、 模型效率
一般通过比较获得模型效率,比较使用模型较之未使用模型两者之间提升倍数。倍数值越大越好。具体做法是:按照模型得出的离网概率高低排序后,选出其中排名靠前的同样数量或比例的用户;而未使用模型是无指导的选取用户,即相当于随机的抽取其中同样数量的用户。此时比较二者抽取的用户中的离网用户的数量或比例即可反映使用模型和未使用模型之间的差异性,用二者之间的倍数来度量这项指标,一般称之为模型的Lift值。
2、 模型稳定性
模型稳定性是指为了验证模型是否也能适应于建立模型之外的的数据集,有效寻找出建模数据中的强规则,且这些规则还用较好的适应性在其他数据集上发挥作用。
模型应用
M公司固定电话用户离网预警模型的时间窗口为六个月,分为表现期、执行期和观察期。评分过程即:对符合模型定义的用户用其表现期的数据按离网规则实施离网评分。
离网预警模型用户商业定义:连续三个月有呼叫行为且入网时间在当前评分时间窗口之前的用户。同时因业务的需要需剔除一些特殊用户。
四、结语
在信息时代,充分利用企业的信息资源,从以产品为中心的管理模式转变为以客户为中心的管理模式上来,利用数据挖掘技术,分析客户的特征,探索企业和所对应市场的运营规律,正成为电信企业赢得市场优势的重要手段。◆
参考文献:
徐光宪刘建辉:数据挖掘在电信客户关系管理中的应用.中国数据通信,2005.4
杨树莲:数据挖掘在电信行业客户流失分析中的应用.计算机与现代化,2005
作者单位:深圳市蛇口通讯有限公司
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