低转换成本行业中客户流失严重。客户流失被定义为企业固有客户被竞争对手获取的现象。存在多种原因导致客户流失,其中客户不满为主要原因。客户流失持续困扰着各行各业。在受客户流失影响最大的垂直市场中,通讯行业首当其冲,深受其害。客户流失率的增长意味着未来收益的损失,与此同时,获取新客户的广告、市场和其他激励措施的成本则远远超过保留现有客户的成本。因而,移动网络运营商(MNO)的生存与发展在很大程度上取决于其保留客户的能力,在已应用移机不改号技术且高度饱和的通讯服务市场中更是如此。客户流失分析通过分析各种因素对客户使用行为的影响,以及通过评估用户参与、竞争产品、流失意愿以及最近出现的社会影响来审查客户流失深层原因,发挥着重要作用。客户流失预测的最终目标是提供对顾客价值和客户行为的深入分析,以帮助建立客户挽留战略及相应营销活动并实现企业收益最大化。然而,随着通讯技术的不断发展和前所未有的客户社区意识增长,由个体化到社会化的变迁驱动着客户需求和客户行为的变化。本文利用社会网络属性价值以增强现有用户流失预测模型。本文提出新的客户流失预测框架,该框架充分利用客户的人口统计信息和详细通话记录(CDR,包括呼叫者号码、被叫者号码、拨打时长、拨打时间属性)等作为主要可操作资源来帮助MNO减轻客户流失损失。本文使用中国某大型通讯公司的一万移动电话用户CDR数据展开分析。本文提出的框架包括两个分析模块。第一模块使用回归和神经网络方法来处理个人行为,在客户中识别潜在流失客户,并分析流失原因。客户流失分析中的社会化分析实现在通话内容未知的情况下,考虑同一社会网络中流失客户对其他客户的影响。第二模块实现两个任务,第一,测度流失客户对其他客户的社会影响,并以该社会影响作为新的客户流失预测指标。第二,基于流失客户数量、客户交互性质以及客户在扩散过程中的状态三个参数评估流失客户对网络的影响。本文分析通过对主叫方和被叫方之间不同的拨打行为模式进行聚类,建立多元关系呼叫图,并分析该图中流失客户的影响力。模型的建立基于以下事实,也即手机客户与其通讯录中的联系人存在各种不同的关系,手机客户与其联系人的通讯行为表现出不同的类型。基于社会化分析的客户流失预测模块通过使用客户通话细节建立多元关系社会网络(MRSN),表达为多元关系呼叫图(MRCG),并基于该图描述流失客户影响的扩散。通过该方法可以获得流失客户的地位、社会影响力以及对其他用户的累积影响力。本研究结果显示,在电信网络中不同用户具有不同的影响力权重和影响力扩散速度。移动手机用户的行为与其所在交互群体的行为相关。当收到其他用户的流失影响时,特定用户归属交互群体的强度和用户状态都将影响该用户的流失决策。本论文提出的框架不仅为客户流失预测提供支持,同时为控制通讯网络中客户流失提供具有充足柔性的事前预测。本文提出的框架不仅有利于分析(通话)社会网络,同时可帮助移动运营商更好的评估用户在(通话)社会网络中真实的影响力。本研究通过分析用户流失的信息扩散和全局用户状态为实现各种目标展开的客户保留措施和病毒式营销提供支持。本研究同时支持对用户亲和力进行推断,使得企业可以针对不同的用户呼叫模式建立对应的业务战略。