客户流失一直以来都是运营商在经营过程中所面临的关键问题,近年来随着“携号转网”政策在全国范围内的推广,使得预防客户流失以及做好客户挽留成为了运营商客户关系管理的重点环节。传统的客户挽留工作,主要依靠客户流失后的定性评估,再圈定具有相似特征的客户。最后通过粗放的电话外呼、短信群发和成本补贴来挽留客户,这种方法成本较高,且收益不明显。本论文对对电信行业客户流失进行文献综述,发现学术界通常将运营商客户流失问题定义为二分类预测问题,使用前置预测代替事后评估,辅助专家经验来预防客户流失。论文基于这样的思路,收集了C省运营商X的2018年1-9月的流失统计数据和相关客户特征,按照跨行业数据挖掘标准流程CRISP-DM,进行了细致的商业理解、数据理解、数据准备工作。在模型建立阶段使用了基于随机森林、CatBoost、LightGBM、XGBoost和DNN-BN算法的集成学习模型,预测目标流失客户。为了解决正负样本不平衡的问题,运用SMOTE算法,对流失用户进行分析与模拟,人工合成流失样本,提高训练数据中正样本所占比例。对客户特征进行统计分析,并利用决策树模型特性,获得了影响客户流失的关键特征。在确定流失客户与关键特征后,采用精准营销手段,对客户进行挽留,建立闭环营销的流程。本研究的主要发现与成果包括:1.用SMOTE算法能够很好地解决客户流失问题研究中样本不均衡的问题,在此基础上,融合多种集成学习模型和深度神经网络,建立的流失预测模型,F1值能达到0.81,模型效果达到预期;2.结合统计分析与机器学习,得到对客户流失有显著影响的客户特征,如是否学生,是否第二卡槽,是否合约到期与是否投诉等,建立客户标签体系,实现个性化精准营销;3.建立了包括目标客户生成、建立客户标签、线上精准挽留、线下网格管理和挽留效果评估的客户挽留标准化流程。每个环节都具有很强的关联性,实现了闭环营销,可推广到宽带和IPTV用户的挽留;4.通过对照实验发现,经历了客户挽留标准化流程的目标客户,同比未参与流程的客户流失率下降了8%,达到了建立挽留机制的目标。本论文具有理论与实践的双重价值。在理论上,丰富现有的运营商客户流失预测的方法体系,制定了与之配套的客户挽留标准化流程;在实践上,探索了新的针对运营商数据的客户流失预测模型及相应的挽留策略,满足应用的实际需求,减少客户流失。实践证明,标准化的客户挽留体系对降低运营商的客户流失有积极效果,但是制定的挽留策略,也会受到宏观政策和营销成本的影响,因此存在进一步优化的空间。