客户维护不到位占客户采购额比 例降低跟单服务不到位 客户经营不景气 客户流失分析模型 占比82.8% 90%客户维护问题 客户维护到位 客户采购比例份额提高 客户经营规模变大 80%新开发客户增加 20%老客户开新公司或店 占比9.2% 10%客户客观变化问题 占比8% 20%客户开发拜访问题 50%老客户介绍新客户问题 30%获客...
UPDATE 流失表 SET 合同期=REPLACE(合同期,'Month-to-month','1月'),合同期=REPLACE(合同期,'One year','1年'),合同期=REPLACE(合同期,'Two year','2年'); UPDATE 流失表 SET 电子账单=REPLACE(电子账单,'Yes','是'),电子账单=REPLACE(电子账单,'No','否'); UPDATE 流失表 SET 付款方式=REPLACE...
1、查看流失客户占比 由图中结果可以看出,流失客户占整体客户的26.6%。 2、性别、老年人、配偶、亲属对流客户流失率的影响 性别、老年人占比结果 配偶、亲属占比结果 可以看出,男性与女性用户之间的流失情况基本没有差异,而在老年用户中流失占比明显比非老年用户更高,在所有数据中未婚与已婚人数基本持平,但未婚中...
从模型的拟合优度检验结果可知,该模型无法拒绝拟合优度检验的原假设,即可以认为实际值与模型的预测值之间比较接近,不存在显著差异。 以上各项指标均表示模型对电信行业客户流失数据拟合的比较理想,接下来就用该模型对测试集进行预测,预测一个未知的客户是否可能流失,从而起到流失预警的作用。 #模型对样本外数据(测试集...
通过对某移动通信公司客户的流失数据分析,了解客户流失规律,建立流失预警系统,为客户关系管理服务。 数据介绍 某年度随机抽取的 1000 个移动通信客户。因变量是他们来年的流失行为(0= 未流失,1=流失)。为了能够预测客户的未来行为,我们采集了下面这些来自当年的指标:客户等级(区分 VIP 客户等级):1,2,3,4;主叫次数...
2.Python中用PyTorch机器学习分类预测银行客户流失模型 3.银行信用数据SOM神经网络聚类实现 4.基于决策树的银行信贷风险预警模型 5.机器学习助推快时尚精准销售预测 6.在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测 7.python中使用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模和交叉验证 ...
在本文中,我将对客户数据进行分析并构建一个机器学习模型来预测那些客户正在流失。 1、关于数据 数据获取方法:文章数据链接 数据集字段及其定义如下: Name:客户姓名 Age:客户年龄 Total_Purchase:购买金额 Account_Manager:0=无经理跟进,1=客户经理跟进 Years:客户的总年数 ...
前篇回顾:《知否知否,谈谈客户流失分析(一)—业务篇》 前文说过,流失预警模型是流失分析的一种手段,可以通过模型来预测客户未来的流失概率,从中识别出潜在高危客户,并通过其行为特征的分析,对确定流失原因分析起到一定的辅助作用。但在实际工作中,有的模型看似精度很高,可是却很难落地呢?是方法错误吗?本期小编就来...
客户流失预警模型是通过分析和建模客户的行为和特征,来预测客户流失的概率。该模型可以根据客户的历史数据和其他相关信息,识别出可能出现流失的客户,并提供个性化的建议和解决方案以留住客户。 构建一个有效的客户流失预警模型需要以下几个步骤: 1.数据收集和准备:收集与客户流失相关的数据,例如客户的购买记录、消费行为...
三步快速客户流失模型分析！1、使用Python分析并处理客户流失数据集 2、选用逻辑斯蒂回归（logistic regression）简单建模 3、最后使用拟合模型来进行客户流失预测 案例参考Clinton W. Brownley《Foundations for Analytics with Python》数据地址https://raw.githubusercontent.com/EricChiang/churn/master/data/churn.csv ...