03 vbba方法用于电信客户流失预测

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1、VBBA方法用于电信客户流失预测TelecomCustomerChurnPredictionbyVBBA冉建荣RANJian-Jong;邵培基SHAOPei-Ji;粱丽琴LIANGLiqin;夏国恩XIAGuoen;（电子科技大学，成都610054）(UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina610054)摘要：对于电信客户流失预测问题，流失客户相对于非流失客户来说比例非常小，这种比率的严重失衡通常会污染预测模型，导致客户流失预测效果大幅下降；另外，单一的统计学模型或人工智能模型用于客

2、户流失预测时，存在对不同数据集模型的适应性不同的问题。本文提出采用最优算法投票（VBBA）方法来解决这些问题。文章用中国移动某公司的客户数据进行实证研究，用ROC曲线对预测结果进行评估，结果表明：采用最优算法投票（VBBA）方法，其预测效果优于任何单一算法模型直接预测的效果，这为电信业客户流失管理实践提供了一套有效的提升客户流失预测精度的方法。Abstract:Intelecomcustomerchurnprediction,customerchurnrateisaverysmallproportion,usuallythatwillpol

3、lutepredictionmodelandleadtoreducepredictioneffect;inaddition,singlestatisticalmodelorsingleartificialintelligencemodelisdifficulttosatisfyvariousdatum.So,thisarticleproposesaVotingBasedontheBestArithmetic(VBBA)methodtosolvethoseproblems.Itconductsempiricalstudywithcustome

4、rdataofasubsidiarycompanyofChinaMobileCommunicationsCorporation(CMCC),andassesspredictioneffectusingreceiveroperatingcharacteristiccurve(ROC).TheresultsshowthatthepredictioneffectofVBBAmethodisbetterthanthatofsinglearithmeticmodel,soVBBAmethodiseffectualtoliftpredictionpre

5、cisionofcustomerchurnintelecommunicationcustomerchurnmanagement.关键词：最优算法投票客户流失预测ROC曲线Keywords:VotingBasedontheBestArithmetic;CustomerChurnPrediction;ReceiverOperatingCharacteristicCurve(ROC)0引言客户流失是指客户终止与企业的服务合同或转向其它公司提供的服务[1]。据中华人民共和国国家统计局统计数据表明，截止2008年12月，中国移动电话用户数达6.412

6、亿户，比去年同期增长17.2%；固定电话用户数达3.408亿户，比去年同期减少6.7%[2]，表明国内电信市场逐渐趋于饱和。对电信运营企业来说，在这样一个相对成熟的市场中竞争，防御性市场策略变得越来越重要。防御性市场策略重点关注的是如何减少客户流失，而不是发展新客户和诱使竞争对手的客户转网[3]。Reichheld[4]研究表明，客户保持率每提高5%，行业平均利润增加幅度在25%～85%之间。另有研究表明，赢得一个新客户所花费的成本大约是保留一个老客户所花费成本的5~6倍[5]。因此，如何构建适合于自己的客户流失管理系统，管理好客户流失问题

7、是各电信运营企业提高盈利能力的关键。客户流失管理主要包括预测可能流失的客户，客户收益的评估及减少客户流失的客户保持策略及方法等几方面[6]。本文以提高客户流失预测精度为目标，提出基于最优算法投票（VBBA，VotingBasedontheBestArithmetic）方法，对中国移动某公司客户数据进行实证研究，并用ROC曲线对采用VBBA方法前后各算法模型的预测结果比较评估，结果表明VBBA方法能够大幅度提高客户流失预测效果。文章的组织结构如下：第一部分介绍了客户流失预测一般方法；第二部分提出VBBA方法的框架；第三部分用VBBA方法进行实

8、证研究；第四部分对研究结论作简单评述，并给出实践建议。1相关研究评述由于客户流失预测是客户保持策略的关键环节，在电信客户流失管理中具有十分重要的地位和作用，近年来受到越来越多的学