基于健康度的客户分群及流失预警算法研究

曾国文; 钟玲; 罗琼华

doi:10.13992/j.cnki.tetas.2023.11.006

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基于健康度的客户分群及流失预警算法研究

更新时间：2026-04-21

- 基于健康度的客户分群及流失预警算法研究
- Vol. 36, Issue 11, Pages: 49-55(2023)
- 作者机构：
  
  中国移动通信集团广东有限公司东莞分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2023.11.006
  CLC： TP18;F274;F626
- Published：2023
- 稿件说明：
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曾国文, 钟玲, 罗琼华. 基于健康度的客户分群及流失预警算法研究[J]. 2023, 36(11): 49-55.
DOI：

曾国文, 钟玲, 罗琼华. 基于健康度的客户分群及流失预警算法研究[J]. 2023, 36(11): 49-55. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2023.11.006.

摘要

为了能更好地开展移动通信客户分群运营和客户流失预警，本文从多个维度分析客户业务使用“不健康”的复杂因素，引入标准化和熵值法重组指标变量，采用基于标准分的分段排名算法，计算客户的长期趋势、短期趋势、现状水平和弹性空间，预测客户离网概率并据此进行段内二次排序，实现客户“健康状态”的精准定位，最终根据“健康程度”细分客群，并开展分群施策，向“健康客户”要收入，向“高危客户”争保有。通过历史数据证明，本算法识别的“高危群体”离网率高达44.7%，并集中分布在长期趋势为下降型的客群里，证明了算法的准确性。

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关键词

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references

电信客户流失的组合预测模型[J]. 余路.华侨大学学报(自然科学版),2016(05)

基于Logistic回归的通信业客户流失预测与挽留研究[J]. 付杰;方芳;严克文.鄂州大学学报,2015(06)

基于信息熵的建设项目全生命周期确定[J]. 侯小斌.合作经济与科技,2011(18)

读者流失预警模型及其在公共图书情报机构中的应用[J]. 方红.黑龙江科技信息,2007(04)

基于客观信息熵的多因素权重分配方法[J]. 黄定轩.系统工程理论方法应用,2003(04)

如何防范客户流失[J]. 严伟.企业管理,2003(06)

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