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基于统计学的电信客户流失分析和运用

【摘要】随着电信市场改革步伐的加速,各大运营商的竞争也随之加剧.纷纷把客户关系管理的中心从客户的业务受理、营业、收费、投诉等基本功能转向客户流失的控制.要保持现有的客户,电信运营商需提前预知某些客户是否有流失的可能性,进而采取市场策略.本文将通过运用判别分析法建立客户流失模型,为电信运营商提供一个数据上的支撑系统,帮助他们从大量的用户中发现具有高流失性的用户.同时通过因子分析建立客户忠诚度评分模型,便于其掌握目前客户对企业的忠诚度.

【关键词】判别分析法客户流失模型因子分析法

一、引言

在电信企业面向市场,面向国内外众多的竞争者,努力创造更高价值的同时,客户流失率的不断增加,客户平均生命周期的不断缩短严重影响了电信企业的发展.只有更好地利用网络技术和数据分析技术,深层次、多角度地分析和挖掘当前和历史的业务数据、客户信息、竞争对手的信息等相关环境的多种数据,发现其内在的规律,并在此基础上建立完善的客户关系管理系统,电信企业才能快速、准确地分析商业问题,及时作出关于未来的生产计划和长远规划的决策,从而在激烈的竞争中处于优势地位.

本文将利用SPSS软件,综合分析电信客户资料,通过判别分析得出客户沆失分类模型,再利用因子分析法建立客户忠诚度评分模型,全方位了解客户的忠诚度,并为电信提供市场决策建议.

二、客户流失问题分析

客户流失是客户因某种原因而离开为其服务公司的一种常见行为.客户离开的原因多种多样,根据促成客户流失的责任方,可将客户流失分为主动流失和被动流失.

(一)主动流失

如果导致客户流失的主要责任在客户本身,则成为主动流失.若是由于手机变更、服务质量、业务竞争等原因造成的客户流失,则是企业应当高度关注的.

(二)被动流失

被动流失是指流失责任在企业一方.这种情况可能是由于企业提供的服务变更造成的.

目前,对客户流失的分析数据主要是人口统计学的数据和客户消费行为数据.本文运用的数据结合了两种类型,包含了客户的地区、年龄、收入等与客户本身属性的数据和客户的各种业务费用、通话时间等客户消费行为的数据.

三、判别分析法

判别分析又称“分辨法”,是在分类确定的条件下,根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法.其基本原理是按照一定的判别准则,建立一个或多个判别函数,用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数,并计算判别指标.据此即可确定某一样本属于何类.

运用SPSS昀判别分析,随机抽出70%数据并对各组进行均值是否相等的检验,可以看出除了婚姻状况、性别、家庭人数和免费电话而外,其他特征在两组的均值是显著有差异的.

通过贝叶斯线性判别函数,可以将样本分为No和Yes两类并得出y等于No的这一组的分类函数为：

通过将每个客户的资料带入主成分表达式中即可得到每个主成分的得分,最后由此作为权重计算得到最后的得分,得出此电信业的企业忠诚度.

五、总结及建议

通过对电信企业客户的数据分析,得知流失的客户特征为：设备租赁、无线服务越多越容易造成客户流失,但是电话卡服务增大和客户退休则会减少客户流失；非流失客户则是设备租赁对其正向影响较小,电话卡和无线服务的增多会加大客户的留存.企业的拥有较高的客户忠诚度,但需要继续注意影响客户流失的因素,尽量避免才能保持较高的客户忠诚度.

参考文献

[1]高敏．基于昆明电信的客户流失分析D]．昆明理工大学,2005．

[2]王玉英,沈灵敏．判别分析在电信客户分类中的应用Ⅱ]．电脑与电信,2011(11):35-37.

[3]梁伯瀚．客户忠诚度评分模型研究——以中国电信广东某公司为例D]中山大学,2009．

[4]胡健萍．电信企业客户忠诚度模型的构连Ⅱ]科技经济市场,2008(7):23-24．

作者简介：吴怡慧（1992-）,女,汉族,重庆开州人,毕业于东华大学,研究方向：金融学；姚洪心（1969-）,男,汉族,四川成都人,任职于东华大学,研究方向：博弈论、国际经济学、产业组织理论.

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