基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的電信客戶流失分析與運(yùn)用

吳怡慧　姚洪心

【摘要】隨著電信市場(chǎng)改革步伐的加速，各大運(yùn)營(yíng)商的競(jìng)爭(zhēng)也隨之加劇。紛紛把客戶關(guān)系管理的中心從客戶的業(yè)務(wù)受理、營(yíng)業(yè)、收費(fèi)、投訴等基本功能轉(zhuǎn)向客戶流失的控制。要保持現(xiàn)有的客戶，電信運(yùn)營(yíng)商需提前預(yù)知某些客戶是否有流失的可能性，進(jìn)而采取市場(chǎng)策略。本文將通過(guò)運(yùn)用判別分析法建立客戶流失模型，為電信運(yùn)營(yíng)商提供一個(gè)數(shù)據(jù)上的支撐系統(tǒng)，幫助他們從大量的用戶中發(fā)現(xiàn)具有高流失性的用戶。同時(shí)通過(guò)因子分析建立客戶忠誠(chéng)度評(píng)分模型，便于其掌握目前客戶對(duì)企業(yè)的忠誠(chéng)度。

【關(guān)鍵詞】判別分析法 客戶流失模型 因子分析法

一、引言

在電信企業(yè)面向市場(chǎng)，面向國(guó)內(nèi)外眾多的競(jìng)爭(zhēng)者，努力創(chuàng)造更高價(jià)值的同時(shí)，客戶流失率的不斷增加，客戶平均生命周期的不斷縮短嚴(yán)重影響了電信企業(yè)的發(fā)展。只有更好地利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，深層次、多角度地分析和挖掘當(dāng)前和歷史的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、客戶信息、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的信息等相關(guān)環(huán)境的多種數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在的規(guī)律，并在此基礎(chǔ)上建立完善的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，電信企業(yè)才能快速、準(zhǔn)確地分析商業(yè)問(wèn)題，及時(shí)作出關(guān)于未來(lái)的生產(chǎn)計(jì)劃和長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃的決策，從而在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中處于優(yōu)勢(shì)地位。

本文將利用SPSS軟件，綜合分析電信客戶資料，通過(guò)判別分析得出客戶流失分類模型，再利用因子分析法建立客戶忠誠(chéng)度評(píng)分模型，全方位了解客戶的忠誠(chéng)度，并為電信提供市場(chǎng)決策建議。

二、客戶流失問(wèn)題分析

客戶流失是客戶因某種原因而離開為其服務(wù)公司的一種常見行為。客戶離開的原因多種多樣，根據(jù)促成客戶流失的責(zé)任方，可將客戶流失分為主動(dòng)流失和被動(dòng)流失。

（一）主動(dòng)流失

如果導(dǎo)致客戶流失的主要責(zé)任在客戶本身，則成為主動(dòng)流失。若是由于手機(jī)變更、服務(wù)質(zhì)量、業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)等原因造成的客戶流失，則是企業(yè)應(yīng)當(dāng)高度關(guān)注的。

（二）被動(dòng)流失

被動(dòng)流失是指流失責(zé)任在企業(yè)一方。這種情況可能是由于企業(yè)提供的服務(wù)變更造成的。

目前，對(duì)客戶流失的分析數(shù)據(jù)主要是人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)據(jù)和客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)。本文運(yùn)用的數(shù)據(jù)結(jié)合了兩種類型，包含了客戶的地區(qū)、年齡、收入等與客戶本身屬性的數(shù)據(jù)和客戶的各種業(yè)務(wù)費(fèi)用、通話時(shí)間等客戶消費(fèi)行為的數(shù)據(jù)。

三、判別分析法

判別分析又稱“分辨法”，是在分類確定的條件下，根據(jù)某一研究對(duì)象的各種特征值判別其類型歸屬問(wèn)題的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。其基本原理是按照一定的判別準(zhǔn)則，建立一個(gè)或多個(gè)判別函數(shù)，用研究對(duì)象的大量資料確定判別函數(shù)中的待定系數(shù)，并計(jì)算判別指標(biāo)。據(jù)此即可確定某一樣本屬于何類。

運(yùn)用SPSS的判別分析，隨機(jī)抽出70%數(shù)據(jù)并對(duì)各組進(jìn)行均值是否相等的檢驗(yàn)，可以看出除了婚姻狀況、性別、家庭人數(shù)和免費(fèi)電話而外，其他特征在兩組的均值是顯著有差異的。

通過(guò)貝葉斯線性判別函數(shù)，可以將樣本分為No和Yes兩類并得出y=No的這一組的分類函數(shù)為：

其中正確分類率為75.6%，存在一定的誤判。同時(shí)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)流失用戶具有的特征是：設(shè)備租賃、無(wú)線服務(wù)越多越容易造成客戶流失，但是電話卡服務(wù)增大和客戶退休則會(huì)減少客戶流失。非流失客戶則是設(shè)備租賃對(duì)其正向影響較小，電話卡和無(wú)線服務(wù)的增多會(huì)加大客戶的留存。

四、因子分析法

接下來(lái)通過(guò)因子分析法建立客戶忠誠(chéng)度得分模型。通過(guò)SPSS進(jìn)行分析，得知共有9個(gè)主成分，則每個(gè)主成分可表示為：

五、總結(jié)及建議

通過(guò)對(duì)電信企業(yè)客戶的數(shù)據(jù)分析，得知流失的客戶特征為：設(shè)備租賃、無(wú)線服務(wù)越多越容易造成客戶流失，但是電話卡服務(wù)增大和客戶退休則會(huì)減少客戶流失；非流失客戶則是設(shè)備租賃對(duì)其正向影響較小，電話卡和無(wú)線服務(wù)的增多會(huì)加大客戶的留存。企業(yè)的擁有較高的客戶忠誠(chéng)度，但需要繼續(xù)注意影響客戶流失的因素，盡量避免才能保持較高的客戶忠誠(chéng)度。

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作者簡(jiǎn)介：吳怡慧（1992-），女，漢族，重慶開州人，畢業(yè)于東華大學(xué)，研究方向：金融學(xué)；姚洪心（1969-），男，漢族，四川成都人，任職于東華大學(xué)，研究方向：博弈論、國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)、產(chǎn)業(yè)組織理論。endprint