網絡客戶流失預測算法研究.pdf

1、互聯(lián)網的迅速發(fā)展以及大數(shù)據時代的來臨，促使企業(yè)改變營銷模式，由傳統(tǒng)的線下模式向網絡營銷發(fā)展，即電子商務。網絡購物以其便利性獲取大量客戶的同時，平臺用戶的不穩(wěn)定性增強，即客戶流失率非常高。企業(yè)收益的提高可以通過發(fā)展新客戶來獲得，但發(fā)展新客戶往往需要付出較大的代價。相對來說，保留老客戶所需代價更小，而獲得的收益更大。因此，電子商務企業(yè)需要對其用戶進行有效的管理，減少用戶的流失率，才能在激烈競爭中占據優(yōu)勢地位，保持較快較好的發(fā)展。網絡客戶與電

2、信、金融等行業(yè)客戶具有顯著的不同。電信、金融行業(yè)的客戶屬于契約客戶，流失客戶很容易界定，而網絡客戶，如電子商務網站客戶，則屬于典型的非契約客戶，客戶狀態(tài)很難預測，客戶流失率相對更高。國內外研究客戶流失問題起步較早的行業(yè)是電信、金融等行業(yè)，成果豐富。當前國內外在網絡客戶流失預測方面研究成果較少，主要運用的研究方法包括傳統(tǒng)統(tǒng)計學方法、基于統(tǒng)計機器學習方法以及自組織方法三種。本文對網絡客戶流失預測進行基于客戶價值以及客戶評論情感兩方面的研究。

3、主要研究工作如下:
　　1、本文在客戶生命周期理論基礎上，結合網絡購物實際業(yè)務需求，給出一種網絡流失客戶定義，根據流失客戶定義，區(qū)分客戶為流失客戶與非流失客戶。在客戶價值理論基礎上，選取RFM模型并進行屬性衍生，得到客戶首次購買時間、客戶最近購買時間、客戶購買頻率、客戶購買金額以及客戶評分五個指標，作為構建流失預測模型的主要屬性。通過在多種預測分類算法上的驗證與比較，發(fā)現(xiàn)基于客戶價值的特征選擇具有較好地預測效果，基于客戶生命周期給

4、出的流失客戶定義能夠較為準確的區(qū)分客戶類別。
　　2、網絡客戶在購物的過程中，并不能與企業(yè)進行面對面的交流，企業(yè)獲取客戶反饋的渠道也較為匱乏，客戶評論作為企業(yè)接收客戶反饋的主要途徑，對于企業(yè)改進服務，保持客戶具有重大意義?？紤]到客戶評論文本在客戶購物過程中的影響以及所表達出的客戶個人情感傾向對客戶流失的影響，本文在基于客戶價值理論構建的模型中融入客戶評論情感，作為預測模型的一個新的屬性，結合之前獲取的五個屬性，構建了包含六個主要屬