基于算法融合的电商客户流失预警研究

这是一篇关于客户流失,模型融合,机器学习,Xgboost的论文, 主要内容为随着中国经济转向高质量发展,电子商务作为一种新的购物模式应运而生,并且迅速在消费市场获得一席之地。近年来国家为了乡村振兴,也在积极推动农村电商行业的发展。但是,新经济时代,由于线上购物客户与企业之间的非契约关系,还有众多电商企业的兴起,竞争对手不断增多,行业竞争压力激增,客户流失非常严重,企业的利润空间受到严重挤压。在业务多元化的背景下,留住客户是至关重要的,客户是企业生存发展的关键。目前的客户流失研究大多数集中于通信行业、银行、保险公司等,但是对于电商平台客户流失,国内外文献研究并不多,因此,电商平台的客户流失问题一直未得到良好的解决。造成电商平台客户流失的因素多种多样,从企业层面分析,可能的因素有产品质量不稳定、缺乏创新、服务意识薄弱以及高层人员流动带走客户等;从客户层面分析,客户的年龄、收入、受教育程度均可能导致客户流失,还有客户追求新的产品体验也可能导致客户流失到别的企业。因此,建立一个准确的电商平台客户流失预测模型是当务之急,这样不仅可以突破电商平台的发展瓶颈,还能有效提高企业利润,提升客户满意度以及忠诚度,提前识别出有流失倾向的客户群,并对其进行个性化营销,以减小企业的客户流失率,降低企业损失。将此运用于农村电商企业中,更有利于实体经济与农村集体经济加深链接,为推动乡村振兴添砖加瓦。本文旨在建立一个电商平台客户流失预测模型,由于当前研究对于该问题大多构建单一模型,本文进行改进,选用Stacking融合模型,基于6种常用的算法模型,有效提高了模型的预测能力,帮助企业挽留客户,降低客户流失率,对企业未来良性发展奠定基础。本文首先论述了电商客户流失的研究背景以及建立客户流失预警机制的重要意义,梳理近年来相关文献总结出,当前对于该问题大多构建单一模型,本文借鉴前人的研究思路和方法,进行改进,选用Stacking融合模型。其次,本文系统介绍了客户关系管理(CRM)、客户关系生命周期以及客户流失的后果,再次表明建立一个准确的客户流失预测机制,挽留欲流失用户对企业来说非常重要。接着,本文介绍了一些客户流失预测常用算法,例如Logistic回归模型、贝叶斯算法、神经网络算法、SVM算法以及Xgboost算法,还介绍了客户流失数据的预处理理论方法,包括:不平衡数据的处理、缺失值与异常值的处理、特征正态变化、特征标准化以及特征再处理。然后,基于Z电商平台提供的用户行为数据进行研究,首先对数据进行预处理,并通过GBDT进行特征选择,然后构建了 Logistic、决策树、贝叶斯、神经网络、SVM和Xgboost 6个算法模型,然后对调整每个模型的参数,使得模型预测效果达到最好,这里调整参数用的方法是网格搜索法,最后对模型进行评估,评估的工具常用的有混淆矩阵,对其再进行运算、引申,便可得到新的工具,也就是ROC曲线与AUC值,评估发现Xgboost的召回率、精准率、F1-Score均较高,因此,模型的预测效果也最佳,其次Logistic、贝叶斯、SVM的各个评价指标综合来说较为良好,说明以上算法模型适合本文的业务场景。而决策树、神经网络的模型评价结果不尽人意,选择剔除,最后择优选择了 Logistic、贝叶斯、SVM以及Xgboost进行Stacking模型融合,为了避免过拟合,选择贝叶斯、SVM以及Xgboost作为第一层学习器,Logistic作为第二层学习器,得到最终的电商平台客户流失预测模型。在论文的结尾,综合该业务场景与模型结果进行分析,对企业提出一些合理化建议,以提高企业的市场竞争力。本文的创新性之一在于本文通过GBDT来对连续特征进行类别处理,使得特征提取充分有效,显著提升模型的预测效果。其二,本文通过构建了 Logistic、决策树、贝叶斯、神经网络、SVM和Xgboost 6个算法模型,依次对每个模型进行实证分析验证模型的预测效果,最后选用多算法融合建立模型,通过模型评价体系,证明了对于电商平台客户流失问题,融合模型比单一模型的预测能力更强,为未来研究电商平台客户流失问题提供思路。

基于集成算法的医药电商平台客户流失预测研究

这是一篇关于客户流失,逻辑斯蒂回归,随机森林,XGboost,RFM模型的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展以及“互联网+”模式在各个领域的不断创新,我国医药电商行业在“互联网+”的浪潮中应运而生,并获得宝贵的发展机会。近几年,伴随着我国政府支持“互联网+医疗”政策的相继发布,国内医药电商市场销售规模保持着高速的增长。当然我国医药电商市场还有很大的发展空间,国内各个医药电商平台都在紧紧抓住这个机遇,不断发展力求争做这个领域的佼佼者,从而造成了目前我国医药电商平台之间的竞争越来越大、越演越烈的局面。毫无疑问,客户是各医药电商平台竞争的最关键因素,各医药电商平台通过巨额投入来发展新客户和维持老客户。研究表明,新客户的初次购买率远低于老客户的重复购买率,并且开发新客户的成本投入远远高于维持老客户的成本投入,企业在短期内快速变现,更多是依赖老客户的重复消费1。由此可见,维持老客户的稳定性和保持老客户数量的持续增长对医药电商平台的发展起着至关重要的作用。因此在医药电子商务范畴,剖析客户流失的几种类型,推论出或许会流失的客户,继而对这些客户实施相应的挽留措施来防止失去这些客户,会对企业成长产生不容忽视的影响。所以本文的研究具有重要的现实意义。本文经过对大量有关流失客户的文献的查阅和分析,以国内某电商平台的客户数据为对象,首先运用基于K-means算法的RFM模型筛选出具有研究价值的客户群数据;然后以此为基础,分别建立了逻辑斯蒂回归、随机森林和XGboost三个算法模型,得出各影响因素的重要程度,并通过各评估指标对模型的预测效果进行了对比分析,结果表明:XGboost模型为预测客户流失的最优模型,该模型的预测效果较好,可以有效地运用到本文所研究的医药平台客户流失预测研究中去;最后总结了本次研究的主要内容以及对今后的研究工作提出了展望,并提出一些相关建议来降低企业运营成本、提升用户运营效率,进而增长企业的营业利润。以往有关客户流失的研究大多在通信、银行等传统领域,而在电商领域的研究相对较少,特别是对医药电商平台客户流失的研究。本文探索了客户的行为数据,丰富了数据维度,并通过实证分析验证了RFM模型和集成算法模型对于医药电商平台客户流失预测的适用性,同时也为其它领域的客户流失预测提供了一个新的思路。

基于算法融合的电商客户流失预警研究

这是一篇关于客户流失,模型融合,机器学习,Xgboost的论文, 主要内容为随着中国经济转向高质量发展,电子商务作为一种新的购物模式应运而生,并且迅速在消费市场获得一席之地。近年来国家为了乡村振兴,也在积极推动农村电商行业的发展。但是,新经济时代,由于线上购物客户与企业之间的非契约关系,还有众多电商企业的兴起,竞争对手不断增多,行业竞争压力激增,客户流失非常严重,企业的利润空间受到严重挤压。在业务多元化的背景下,留住客户是至关重要的,客户是企业生存发展的关键。目前的客户流失研究大多数集中于通信行业、银行、保险公司等,但是对于电商平台客户流失,国内外文献研究并不多,因此,电商平台的客户流失问题一直未得到良好的解决。造成电商平台客户流失的因素多种多样,从企业层面分析,可能的因素有产品质量不稳定、缺乏创新、服务意识薄弱以及高层人员流动带走客户等;从客户层面分析,客户的年龄、收入、受教育程度均可能导致客户流失,还有客户追求新的产品体验也可能导致客户流失到别的企业。因此,建立一个准确的电商平台客户流失预测模型是当务之急,这样不仅可以突破电商平台的发展瓶颈,还能有效提高企业利润,提升客户满意度以及忠诚度,提前识别出有流失倾向的客户群,并对其进行个性化营销,以减小企业的客户流失率,降低企业损失。将此运用于农村电商企业中,更有利于实体经济与农村集体经济加深链接,为推动乡村振兴添砖加瓦。本文旨在建立一个电商平台客户流失预测模型,由于当前研究对于该问题大多构建单一模型,本文进行改进,选用Stacking融合模型,基于6种常用的算法模型,有效提高了模型的预测能力,帮助企业挽留客户,降低客户流失率,对企业未来良性发展奠定基础。本文首先论述了电商客户流失的研究背景以及建立客户流失预警机制的重要意义,梳理近年来相关文献总结出,当前对于该问题大多构建单一模型,本文借鉴前人的研究思路和方法,进行改进,选用Stacking融合模型。其次,本文系统介绍了客户关系管理(CRM)、客户关系生命周期以及客户流失的后果,再次表明建立一个准确的客户流失预测机制,挽留欲流失用户对企业来说非常重要。接着,本文介绍了一些客户流失预测常用算法,例如Logistic回归模型、贝叶斯算法、神经网络算法、SVM算法以及Xgboost算法,还介绍了客户流失数据的预处理理论方法,包括:不平衡数据的处理、缺失值与异常值的处理、特征正态变化、特征标准化以及特征再处理。然后,基于Z电商平台提供的用户行为数据进行研究,首先对数据进行预处理,并通过GBDT进行特征选择,然后构建了 Logistic、决策树、贝叶斯、神经网络、SVM和Xgboost 6个算法模型,然后对调整每个模型的参数,使得模型预测效果达到最好,这里调整参数用的方法是网格搜索法,最后对模型进行评估,评估的工具常用的有混淆矩阵,对其再进行运算、引申,便可得到新的工具,也就是ROC曲线与AUC值,评估发现Xgboost的召回率、精准率、F1-Score均较高,因此,模型的预测效果也最佳,其次Logistic、贝叶斯、SVM的各个评价指标综合来说较为良好,说明以上算法模型适合本文的业务场景。而决策树、神经网络的模型评价结果不尽人意,选择剔除,最后择优选择了 Logistic、贝叶斯、SVM以及Xgboost进行Stacking模型融合,为了避免过拟合,选择贝叶斯、SVM以及Xgboost作为第一层学习器,Logistic作为第二层学习器,得到最终的电商平台客户流失预测模型。在论文的结尾,综合该业务场景与模型结果进行分析,对企业提出一些合理化建议,以提高企业的市场竞争力。本文的创新性之一在于本文通过GBDT来对连续特征进行类别处理,使得特征提取充分有效,显著提升模型的预测效果。其二,本文通过构建了 Logistic、决策树、贝叶斯、神经网络、SVM和Xgboost 6个算法模型,依次对每个模型进行实证分析验证模型的预测效果,最后选用多算法融合建立模型,通过模型评价体系,证明了对于电商平台客户流失问题,融合模型比单一模型的预测能力更强,为未来研究电商平台客户流失问题提供思路。

K均值决策树优化算法在电信客户预测中的应用研究

这是一篇关于客户流失,聚类分析,决策树,预测模型的论文, 主要内容为随着信息技术的不断发展,我国通信行业的规模越来越大。客户服务已经成为大多数企业的核心竞争力,对于以服务为主的电信行业更是如此。电信用户对于综合服务体验的要求越来越高,如何保持用户满意,防止客户流失成为每个电信企业不得不面对的全新课题。本论文基于数据挖掘和分析算法,针对电信行业客户的特点,建立客户流失分析模型,对电信行业客户流失进行预测和分析,找到客户流失的原因,有针对性的帮助电信企业制定营销策略,保持客户忠诚度。本文在研究国内外客户流失预测算法的基础上,分析了电信企业客户流失原因和对策。研究了如何通过聚类算法给客户分群,采用了一种改进的k-平均算法来得到具有相似特征的用户群体,通过客户聚类分析有利于发现具有客户流失倾向的客户行为特征,从而有助于根据不同客户群体特征制定客户挽留措施。还研究了如何用判定树分类进行客户流失预测,在研究了判定树基本算法的基础上,研究了判定树属性选择度量、判定树剪枝方法等技术,建立了分类模型。然后基于根据改进后的K-平均算法和决策树分类算法建立了电信企业客户流失预测模型,并使用真实数据对模型的有效性进行了检验,该模型的准确率高达80%。最后基于J2EE技术设计开发了电信企业客户流失预测系统。本系统可以辅助电信企业管理人员开展客户流失的预测,为针对性开展客户关怀、营销活动提供支撑。

运营商客户体验实时评测系统的设计与实现

这是一篇关于客户流失,体验测评,数据挖掘,模型融合,客户满意度的论文, 主要内容为随着市场竞争的日趋激烈,电信企业每年因客户流失导致收益下降的问题日趋严重,提升客户体验并挽留客户成为该行业当前的热点研究课题。本文参考国内外电信企业客户体验调查的技术手段和设计模式,对H省电信行业发展现状进行深入调查和分析,构建运营商客户体验实时测评系统。该系统通过分析实时反馈信息,定位客户不满意原因,据此制定合理的挽留策略,提升客户满意度和保证稳定的客户群体,提升其行业竞争力。主要工作如下:(1)系统需求分析:针对当前电信行业现状,利用多渠道开展调查工作,并从经济、技术、操作三个方面对系统进行可行性分析,在此基础上将系统分为工作台概览、系统测评、测评明细、系统管理四大模块。(2)系统设计:采用Vue+Spring Boot前后端分离开发模式,基于B/S架构并利用S pring、Spring MVC、My Batis技术构建系统,采用ECharts图库实现数据可视化,引入大数据处理平台进行数据存储和整合,为模型建设提供可靠的数据资源。(3)模型设计:通过测评系统提取客户数据,利用Python语言和Pandas等第三方模块对原始数据进行预处理,主要包括空值、重复值、异常值等特殊值。采用SMOTE等类不平衡采样方法对少数类样本进行处理,并对多种方法进行实验对比。最后利用随机森林与XGBoost算法构建模型,利用软投票法进行模型融合并进行评价,根据模型预测结果制定客户挽留方案。(4)系统测试:从功能性和非功能性方面对系统进行测试,检查系统的核心功能是否满足实际需求,并在兼容性、稳定性、性能等方面的表现是否符合期望。测试结果表明运营商客户体验实时评测系统在功能性与非功能性方面均符合用户期望。综上所述,运营商客户体验实时评测系统旨在采用多种业务调研方式,结合大数据处理平台的数据存储技术和计算技术对客户反馈信息进行实时测评,利用数据挖掘技术构建客户满意度模型,预测客户不满意原因,最后根据预测结果调整营销策略,防止客户流失,减小企业损失。

基于集成算法的医药电商平台客户流失预测研究

这是一篇关于客户流失,逻辑斯蒂回归,随机森林,XGboost,RFM模型的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展以及“互联网+”模式在各个领域的不断创新,我国医药电商行业在“互联网+”的浪潮中应运而生,并获得宝贵的发展机会。近几年,伴随着我国政府支持“互联网+医疗”政策的相继发布,国内医药电商市场销售规模保持着高速的增长。当然我国医药电商市场还有很大的发展空间,国内各个医药电商平台都在紧紧抓住这个机遇,不断发展力求争做这个领域的佼佼者,从而造成了目前我国医药电商平台之间的竞争越来越大、越演越烈的局面。毫无疑问,客户是各医药电商平台竞争的最关键因素,各医药电商平台通过巨额投入来发展新客户和维持老客户。研究表明,新客户的初次购买率远低于老客户的重复购买率,并且开发新客户的成本投入远远高于维持老客户的成本投入,企业在短期内快速变现,更多是依赖老客户的重复消费1。由此可见,维持老客户的稳定性和保持老客户数量的持续增长对医药电商平台的发展起着至关重要的作用。因此在医药电子商务范畴,剖析客户流失的几种类型,推论出或许会流失的客户,继而对这些客户实施相应的挽留措施来防止失去这些客户,会对企业成长产生不容忽视的影响。所以本文的研究具有重要的现实意义。本文经过对大量有关流失客户的文献的查阅和分析,以国内某电商平台的客户数据为对象,首先运用基于K-means算法的RFM模型筛选出具有研究价值的客户群数据;然后以此为基础,分别建立了逻辑斯蒂回归、随机森林和XGboost三个算法模型,得出各影响因素的重要程度,并通过各评估指标对模型的预测效果进行了对比分析,结果表明:XGboost模型为预测客户流失的最优模型,该模型的预测效果较好,可以有效地运用到本文所研究的医药平台客户流失预测研究中去;最后总结了本次研究的主要内容以及对今后的研究工作提出了展望,并提出一些相关建议来降低企业运营成本、提升用户运营效率,进而增长企业的营业利润。以往有关客户流失的研究大多在通信、银行等传统领域,而在电商领域的研究相对较少,特别是对医药电商平台客户流失的研究。本文探索了客户的行为数据,丰富了数据维度,并通过实证分析验证了RFM模型和集成算法模型对于医药电商平台客户流失预测的适用性,同时也为其它领域的客户流失预测提供了一个新的思路。

K均值决策树优化算法在电信客户预测中的应用研究

这是一篇关于客户流失,聚类分析,决策树,预测模型的论文, 主要内容为随着信息技术的不断发展,我国通信行业的规模越来越大。客户服务已经成为大多数企业的核心竞争力,对于以服务为主的电信行业更是如此。电信用户对于综合服务体验的要求越来越高,如何保持用户满意,防止客户流失成为每个电信企业不得不面对的全新课题。本论文基于数据挖掘和分析算法,针对电信行业客户的特点,建立客户流失分析模型,对电信行业客户流失进行预测和分析,找到客户流失的原因,有针对性的帮助电信企业制定营销策略,保持客户忠诚度。本文在研究国内外客户流失预测算法的基础上,分析了电信企业客户流失原因和对策。研究了如何通过聚类算法给客户分群,采用了一种改进的k-平均算法来得到具有相似特征的用户群体,通过客户聚类分析有利于发现具有客户流失倾向的客户行为特征,从而有助于根据不同客户群体特征制定客户挽留措施。还研究了如何用判定树分类进行客户流失预测,在研究了判定树基本算法的基础上,研究了判定树属性选择度量、判定树剪枝方法等技术,建立了分类模型。然后基于根据改进后的K-平均算法和决策树分类算法建立了电信企业客户流失预测模型,并使用真实数据对模型的有效性进行了检验,该模型的准确率高达80%。最后基于J2EE技术设计开发了电信企业客户流失预测系统。本系统可以辅助电信企业管理人员开展客户流失的预测,为针对性开展客户关怀、营销活动提供支撑。

H银行合肥分行高净值理财客户的流失与防范研究

这是一篇关于商业银行,高净值理财客户,客户流失,客户关系管理的论文, 主要内容为随着全球金融市场的深度融合,各类商业银行加快经营管理模式的转型与零售业务的创新。转变商业模式,增强核心竞争力,在竞争中巩固和争夺高净值客户,寻求新的市场利润增长点。客户是商业银行利润的来源和保证,商业银行的盈利模式向优质客户群的培育方向发生偏移,发掘和维系优质客户群成为各类商业银行在竞争中制胜的关键。优质高净值理财客户是各商业银行零售业务中首先要抢夺的市场资源,据统计数据显示H银行合肥分行近三年的非储金融资产、高净值理财客户数等指标呈下滑趋势,高净值理财客户的流失对该银行核心竞争力的构建和未来发展产生不利影响。基于上述背景,分析高净值理财客户流失的原因并制定优化策略对H银行合肥分行发展至关重要。首先,在分析选题背景、研究意义,介绍研究内容和方法基础上,结合客户关系管理、客户满意度和忠诚度以及客户流失理论,综述银行客户流失相关文献,为后续分析现状和对策制定奠定理论基础。其次,重点分析H银行合肥分行高净值理财客户流失现状和原因,利用高净值理财客户流失的调查问卷和实地访谈,分析客户流失的的主要原因,包括理财产品竞争优势不足、服务营销策略和观念的落后、高净值客户现有增值服务较少及内部考核制度存在缺陷等一系列问题。然后,本文从拓展高净值理财客户理财产品优化,维护高净值理财客户满意度管理优化,保持高净值理财客户忠诚度管理优化以及预防高净值理财客户的流失管理优化等四个方面提出客户流失的防范措施。最后,为避免高净值理财客户流失而构建的防范方案提出优化保障性措施,主要包括建立以客户为中心的服务理念、完善银行员工绩效考核制度、提升CRM系统综合服务能力以及建立流失客户挽回机制等四个措施。本文针对H银行合肥分行高净值客户的流失现状分析,提出优化策略和保障措施,对改善客户服务质量,提升客户满意程度和忠诚度,降低客户潜在流失率,具有重要价值和意义。通过对银行内部的客户流失进行全面实践性分析,拓展和深化客户管理理论的研究,提出的建议具有普遍性和实操性,对同类商业银行有效防范客户流失也具有重要参考和借鉴价值。

K均值决策树优化算法在电信客户预测中的应用研究

这是一篇关于客户流失,聚类分析,决策树,预测模型的论文, 主要内容为随着信息技术的不断发展,我国通信行业的规模越来越大。客户服务已经成为大多数企业的核心竞争力,对于以服务为主的电信行业更是如此。电信用户对于综合服务体验的要求越来越高,如何保持用户满意,防止客户流失成为每个电信企业不得不面对的全新课题。本论文基于数据挖掘和分析算法,针对电信行业客户的特点,建立客户流失分析模型,对电信行业客户流失进行预测和分析,找到客户流失的原因,有针对性的帮助电信企业制定营销策略,保持客户忠诚度。本文在研究国内外客户流失预测算法的基础上,分析了电信企业客户流失原因和对策。研究了如何通过聚类算法给客户分群,采用了一种改进的k-平均算法来得到具有相似特征的用户群体,通过客户聚类分析有利于发现具有客户流失倾向的客户行为特征,从而有助于根据不同客户群体特征制定客户挽留措施。还研究了如何用判定树分类进行客户流失预测,在研究了判定树基本算法的基础上,研究了判定树属性选择度量、判定树剪枝方法等技术,建立了分类模型。然后基于根据改进后的K-平均算法和决策树分类算法建立了电信企业客户流失预测模型,并使用真实数据对模型的有效性进行了检验,该模型的准确率高达80%。最后基于J2EE技术设计开发了电信企业客户流失预测系统。本系统可以辅助电信企业管理人员开展客户流失的预测,为针对性开展客户关怀、营销活动提供支撑。