IBM 预测性客户智能（Predictive Customer Intelligence – 简称 PCI）是 IBM 在大数据时代创造出的面相固定客户问题的解决方案应用，旨在帮助行业客户快速搭建基于客户大数据的分析应用，帮助客户能快速提升其客户服务能力，从而加强用户连接，提升客户体验，并帮助获得新客户和取悦并保留现有客户。通过大数据分析所有的企业可用...
这样，有效客户数120万，月平均流失1.8万，流失率为1.5%。最后，券商A针对有效客户开发了客户流失预测模型，其效果可以用上面的图示来表示，即如果选取最具流失倾向的前10%客户作为目标活动客户，可以包括所有实际流失客户的50%。由于券商A的各方面资源紧缺，客服人员人数有限。所以券商A决定根据流失预测模型的高流失...
我们将使用TensorFlow和Keras库来构建一个简单的神经网络模型。这个模型将用于客户流失预测。 importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense defcreate_model(input_shape):model=Sequential([Dense(64,activation='relu',input_shape=(input_shape,)),Dense(32,activa...
客户流失是一个存在于各个行业的严重问题,这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。因此,探索可能对客户流失产生重要影响的相关指标,并根据现有信息对未来进行预测至关重要,这可以帮助服务提供商识别客户流失的潜在风险,提出有针对性的计划,从而有效提高客户...
客户流失是所有与消费者挂钩行业都会关注的点。因为发展一个新客户是需要一定成本的,一旦客户流失,成本浪费不说,挽回一个客户的成本更大。 今天分享一个用户流失预测,以电信行业为例。 所以,电信行业在竞争日益激烈当下,如何挽留更多用户成为一项关键业务指标。为了更好运营用户,这就要求要了解流失用户的特征,分析流失...
如当阈值等于0.9时,有560个流失客户被正确预测,有1个流失客户没有被预测到,但有510个正常用户被误认为是流失用户,召回率为0.99,但精确率只有0.54;当阈值等于0.5时,有439个流失客户被正确预测,有122个流失客户没有被预测到,有170个正常用户被误认为是流失用户,召回率为0.78,准确率为0.73,准确率有所上升。 在预...
流失客户是指那些曾经使用过产品或服务，由于对产品失去兴趣等种种原因，不再使用产品或服务的顾客。电信服务公司、互联网服务提供商、保险公司等经常使用客户流失分析和客户流失率作为他们的关键业务指标之一，因为留住一个老客户的成本远远低于获得一个新客户。预测分析使用客户流失预测模型，通过评估客户流失的风险倾向来...
使用别的互联网,客户流失率更高; 电子支付方式对客户流失无明显差距。 六、逻辑回归模型建立 1、设定x和y变量 2、随机抽取测试集与训练集 3、建立逻辑回归模型,拟合并导出模型结果 4、查看与解读系数 #设定X、Y变量 y=df['flag'] x=df[['contract_month','internet_other','streamingtv']] ...
本文作者通过详细的例子阐述了如何评价客户流失预测模型的效果,以及客户流失预测模型的目的:有效挽留和关怀客户。 一、一个重要指标:提升度 用来评估客户流失预测模型预测效果好坏的一个重要指标,就是提升度。 所谓提升度,简单来说,使用模型预测客户流失比不使用模型要好多少。
该模型是一个预测模型,在个人客户的层面上估计客户流失的倾向(或易感性)。通过流失模型,我们可以得知每个客户在未来流失的风险有多大。 从技术上讲,流失模型是一个二元分类器,将客户分为两组(类)——已流失的和未流失的。除了进行分组,该模型通常还会告诉我们客户属于某一组的概率。