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《电子科技大学》 2010年
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基于MMOI方法的电信客户流失预测与挽留研究

罗彬  
【摘要】:电信客户流失问题不是一个单纯的客户挽留问题,而是一个涉及运营商、客户、政府、技术等多因素交叉影响的复杂系统;在电信客户流失预测中还存在着数据来源众多、数据属性关系复杂、类别数量非对称分布等特点;在电信客户流失挽留中不仅存在影响客户流失与保持的各种效应,而且电信企业必须综合考虑企业内部的挽留资源限制和企业外部的竞争对手反应等条件。而现有关于客户流失分析研究方面还缺乏一套科学的、系统的理论框架和方法体系,现有基于单模型客户流失预测方法也不能完全满足应用需要,现有基于策略概述和定性分析模式的电信客户流失挽留研究对电信企业制定科学的挽留策略指导作用不大。在这种背景下,探索和研究一套新型的电信客户流失分析的理论框架和方法体系,构建一类高效的电信客户流失预测模型和科学的电信客户流失挽留模型将具有重要的理论意义和实践价值。本文主要基于电信客户流失问题本质特征,研究电信客户流失分析理论框架和方法体系,在此基础上围绕提升电信客户流失预测能力和优化电信客户流失挽留策略等目标,展开了一系列电信客户流失预测与挽留研究。 首先,电信客户流失管理问题是一个复杂问题,而目前仍缺乏成熟理论指导管理实践。本文在现有解决复杂系统问题的相关思想(综合集成思想、模型集成思想、系统动力思想)启发下,提出了一套基于多模型优化集成(Mutiple Models Optimized Integration,MMOI)的电信客户流失分析理论框架和方法体系。该框架由电信客户流失预测分析模块和电信客户流失挽留分析模块构成,前者主要通过对多个预测子模型的优化并联来实现预测性能的提高,后者主要通过把复杂问题进行化整为零的方式分别建模处理,最后将多个子模型串联集成以求对电信客户流失挽留这个复杂问题的有效解决。研究结论表明,所提出的多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失分析理论框架和方法体系可以从理论高度科学指导电信客户流失问题的有效解决。 其次,电信客户流失预测问题具有数据来源众多,数据属性关系复杂、类别数量非对称等特点,现有研究大多基于单模型的预测模式已经不能满足电信企业对客户流失精确预测要求。因此,在第二章提出的多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失分析理论框架和方法体系指引下,结合不同集成目标(基于预测精度和基于预测收益)、不同集成方式(线性集成、非线性集成、动态集成)、不同集群智能优化技术(人工蜂群算法、人工鱼群算法、人工蚁群算法、粒子群算法、遗传算法)等构建了一系列基于多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失预测模型。研究结果表明,所提出的基于多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失预测模型不仅预测性能高于普通单模型,而且预测结果也较为稳定。 再次,电信客户流失挽留问题具有影响效应内在关系复杂、客户保持意愿呈现动态变化、电信企业内外部限制条件复杂等特点,现有研究大多基于策略概述和定性分析模式已经不能科学指导电信企业展开有效的客户挽留活动。因此,在第二章提出的多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失分析理论框架和方法体系指引下,首先针对电信企业挽留资源有限的实际情况,构建了基于预算限制下的电信客户流失挽留分析模型,该模型主要从系统动力学角度详细分析了影响客户保持的三种效应(挽留激励效应、自然流失效应、口碑传播效应)及效应影响系数,再依据客户保持率推导出了客户挽留周期和客户挽留价值计算公式,据此建立了单个客户挽留模型和一对一客户挽留模型;最后针对电信企业挽留策略可能会引发竞争对手反击的实际情况,构建了基于竞争对手反击效应的电信客户流失挽留分析模型,该模型也是从系统动力学视角详细分析了影响客户保持的四种效应(挽留激励效应、自然流失效应、口碑传播效应、对手反击效应)及效应影响系数,再依据客户保持率推导出了客户挽留周期计算公式,以及三种情况下(有竞争反击效应、无竞争反击效应、竞争反击效应不确定)的客户挽留价值模型和客户挽留策略模型。研究结论表明,所提出的基于多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失挽留模型能够科学指导电信客户流失挽留决策。 最后,对前面所提出的多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失分析理论框架和方法体系、基于多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失预测模型和电信客户流失挽留模型从理论价值、管理实践及其特点等方面做了分析和评述。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F274;F626;F224

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 张国枝;基于流失调查的冠福汽车贸易有限公司客户保持策略研究[D];兰州大学;2012年
2 吴琴;基于用户细分的流失预测[D];华东师范大学;2012年
3 肖仲东;数据挖掘在预测电信客户流失中的研究与应用[D];湖南师范大学;2012年
4 崔适时;改进的模糊聚类算法在预测移动客户流失中的应用研究[D];中南林业科技大学;2013年
5 张倩;基于数据挖掘的电信行业中客户流失模型的研究与实现[D];浙江理工大学;2014年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 郑建军;甘仞初;贺跃;于同;;神经网络分类器动态集成方法[J];北京理工大学学报;2005年12期
3 钱学敏;;钱学森关于复杂系统与大成智慧的探索——谨以此文祝贺钱老95寿辰[J];北京联合大学学报(自然科学版);2006年04期
4 李萍,齐佳音,舒华英;移动流失客户挽留价值估算模型探讨[J];北京邮电大学学报(社会科学版);2005年03期
5 张秀玲;;基于数据挖掘的电信业客户流失[J];滨州学院学报;2006年06期
6 朱国玮;张慧娟;;基于交易行为预测的客户保持最优投入模型研究[J];财经理论与实践;2009年03期
7 杨超;王志伟;;基于Elman神经网络的滚动轴承故障诊断方法[J];轴承;2010年05期
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9 薛素静,上官同英,孙江山;决策树技术在电信行业客户流失分析中的应用[J];成组技术与生产现代化;2005年02期
10 陈颖;;从复杂系统观点看模块级综合集成航空电子结构[J];电讯技术;2009年04期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 李萍;齐佳音;舒华英;;归因理论在移动客户流失管理中的应用探讨[A];全国第八届工业工程与企业信息化学术会议论文集[C];2004年
2 柳炳祥;盛昭翰;;一种基于Rough集的客户流失风险分析方法[A];2002年中国管理科学学术会议论文集[C];2002年
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 罗亮;“网络融合”趋势下电信业市场结构、商业模式与公共政策的经济分析[D];东南大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 王海丰;电信客户流失分析与应用[D];重庆大学;2006年
2 刘娟;CD电信公司移动业务客户流失分析及对策研究[D];电子科技大学;2007年
3 邓劼;GY联通公司移动客户流失分析及对策研究[D];电子科技大学;2007年
4 王道严;3G时代的中国移动客户流失管理分析与研究[D];北京邮电大学;2008年
5 冉建荣;基于混合模型的电信客户流失预测方法研究[D];电子科技大学;2009年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 袁贺;罗问;刘付程;;广义回归神经网络残余Kriging方法预测地表高程[J];安徽大学学报(自然科学版);2010年05期
2 许小健;张金轮;;微进化算法[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2010年04期
3 魏安静;田丽;;智能组合预测法在短期电力负荷预测中的应用研究[J];安徽工程大学学报;2011年01期
4 孙颖;;基于典型相关分析法的顾客生命周期影响因素的实证研究[J];安徽工程大学学报;2011年03期
5 李岚;胡学钢;;基于回归分析的COCOMO模型改进[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2010年06期
6 吴金华;戴淼;尹剑;;基于遗传神经网络的陕西省土地利用结构模型研究[J];安徽农业科学;2008年36期
7 郗伟东;石玉月;田巍;;基于风险模式提取的农户生猪饲养规制研究[J];安徽农业科学;2009年07期
8 陆克芬;方崇;张春乐;;基于人工鱼群算法的投影寻踪评价方法研究[J];安徽农业科学;2009年23期
9 陆克芬;刘延明;方崇;;基于人工鱼群算法的农田灌溉水质评价投影寻踪分析[J];安徽农业科学;2009年28期
10 陈祥生;梁栋;王会颖;;人工鱼群算法与遗传算法融合求解聚类问题研究[J];安徽农业科学;2010年36期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 王亚慧;程培新;赵亚丹;张桐;;针对时滞系统的RBF神经网络滑模控制策略[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
2 ;Facial Expression Recognition Using RBF Neural Network Based On Improved Artificial Fish Swarm Algorithm[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
3 谢琳;潘定;;珠三角宽带客户细分及保持策略研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
4 张勇;朱晶;张振宇;;基于粗糙集的阴离子反浮选药剂控制研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
5 王伟珍;刘春红;张漫;李民赞;刘刚;;基于BP神经网络的温室番茄光合作用速率预测模型研究[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
6 李丽;程玉荣;牛奔;;离散人工蜂群算法求解旅行商问题[A];第十三届中国管理科学学术年会论文集[C];2011年
7 李存金;;大规模科学技术工程复杂系统管理方法论研究[A];第十三届中国管理科学学术年会论文集[C];2011年
8 蒋丰;冯奇;;基于自组织映射神经网络的舰艇系统冲击损伤决策[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年
9 程剑;应自炉;张有为;;基于模糊积分多分类器融合的人脸表情识别[A];第十二届全国信号处理学术年会(CCSP-2005)论文集[C];2005年
10 雷伟伟;郑红晓;陈虎;;区域似大地水准面精化模型算法的优选[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王蕊;无线传感器网络部署与拓扑控制研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 于翔;基于网格的数据流聚类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 吴德烽;计算智能在三维表面扫描机器人系统中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
4 王俊杰;基于ArcGIS Server的震害风险管理系统研究[D];中国海洋大学;2010年
5 何建民;面向网络社区聆听客户声音方法研究[D];合肥工业大学;2010年
6 吴礼龙;基于信息生态的竞争情报系统构建研究[D];南开大学;2010年
7 包健;有限精度权值神经网络优化的研究与应用[D];华东理工大学;2011年
8 杨承;日盲型紫外探测和直升机着舰光电助降技术的研究[D];电子科技大学;2010年
9 宋敏;榆林资源型产业集群可持续发展预警研究[D];西北农林科技大学;2010年
10 周晖;自由搜索算法及其在传感器网络中的应用[D];东华大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘辉;基于电子鼻的鱼粉新鲜度快速检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 王晓彬;新安井田瓦斯赋存规律研究[D];河南理工大学;2010年
3 李锦;基于声波的运动车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
4 柳枝华;微粒群优化算法的改进及应用[D];南昌航空大学;2010年
5 李旭东;煤矿通防安全信息集成与控制预警系统平台研究[D];山东科技大学;2010年
6 张鸿堃;矿山企业生产成本模块化管理与应用[D];山东科技大学;2010年
7 刘伟;客户管理系统设计与研究[D];山东科技大学;2010年
8 李洪琴;基于振动模态分析和BP网络的桥梁损伤识别研究[D];山东科技大学;2010年
9 吕万里;中文文本分类技术研究[D];山东科技大学;2010年
10 谢娟;《钱学森书信》的哲学价值[D];广西师范学院;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈键;;浅析常用聚类分析算法[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2007年01期
2 赵艳厂,谢帆,宋俊德;一种新的聚类算法:等密度线算法[J];北京邮电大学学报;2002年02期
3 郑岩,黄荣怀,战晓苏,周春光;基于遗传算法的动态模糊聚类[J];北京邮电大学学报;2005年01期
4 兰晓婕;姚磊;张腊梅;;汽车客户管理的系统动力学模型研究[J];汽车工业研究;2008年07期
5 王英双;周玉芹;黄岚;;基于CRM的汽车客户行为预测研究[J];吉林大学学报(信息科学版);2008年06期
6 李四海;张忠文;;WEKA中的Id3决策树算法[J];长春大学学报;2011年02期
7 牛强;夏士雄;周勇;张磊;;改进的模糊C-均值聚类方法[J];电子科技大学学报;2007年06期
8 王涛,沈谦,冯焕清;一种改进的模糊聚类算法[J];电路与系统学报;1999年01期
9 赵方;;数据仓库技术及实施[J];电脑知识与技术;2006年17期
10 赵伦;侯波;颜昌沁;;利用ClementineC5.0模型预测CDMA客户流失[J];电脑知识与技术;2011年20期
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 杨善奎;[N];中国改革报;2004年
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 刘光远;基于数据挖掘的移动通信用户流失研究[D];吉林大学;2007年
2 夏国恩;基于商务智能的客户流失预测模型与算法研究[D];西南交通大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 宋飞;开封市地价与房价关系研究[D];河南大学;2011年
2 朱长江;基于改进遗传算法的模糊聚类研究及应用[D];河南大学;2011年
3 黄展辉;基于数据挖掘的电信客户流失分析[D];广东工业大学;2011年
4 成明余;东风雪铁龙4S店客户流失分析与售后服务改进研究[D];华中科技大学;2010年
5 李新宇;基于遗传算法的模糊聚类挖掘方法应用研究[D];中南林业科技大学;2011年
6 李相娟;一汽—大众经销商客户关系管理系统构建研究[D];吉林大学;2007年
7 刘娟;CD电信公司移动业务客户流失分析及对策研究[D];电子科技大学;2007年
8 王道严;3G时代的中国移动客户流失管理分析与研究[D];北京邮电大学;2008年
9 刘辉;基于客户终身价值和忠诚度的移动通信业客户细分模型研究[D];合肥工业大学;2008年
10 罗巧玲;面向客户流失预测的关联规则挖掘算法应用研究[D];河北工业大学;2007年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 尹婷;贝叶斯决策树在电信企业客户流失预测中的应用[D];新疆大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 赵国庆;客户关系管理中的客户分类方法研究[J];安徽机电学院学报;2001年04期
2 叶英;王梦恕;;隧道掌子面地质信息数字编录识别技术研究[J];北京交通大学学报;2007年01期
3 秦贵和,葛安林,魏达,戴逸松;电控自动变速器档位决策神经网络方法[J];兵工学报;1997年01期
4 郭辉;刘贺平;王玲;;基于最小二乘支持向量机对偶优化问题的核偏最小二乘[J];北京科技大学学报;2006年08期
5 刘帆;解仑;李秉杰;王志良;郑雪峰;;多感官群集智能算法及其在前向神经网络训练方面的应用[J];北京科技大学学报;2008年09期
6 庄贵军;权力、冲突与合作:西方的渠道行为理论[J];北京商学院学报;2000年01期
7 黄秀清,梁雄健;电信企业ARPU值分析[J];北京邮电大学学报(社会科学版);2005年02期
8 李萍,齐佳音,舒华英;移动流失客户挽留价值估算模型探讨[J];北京邮电大学学报(社会科学版);2005年03期
9 欧锡贤,骆珣;关于基础设施项目融资方式的探析[J];北京理工大学学报(社会科学版);2004年02期
10 王玮彦;顾客终生价值在CRM绩效管理中的作用[J];商业研究;2002年16期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 苏为华;多指标综合评价理论与方法问题研究[D];厦门大学;2000年
2 李晓磊;一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D];浙江大学;2003年
3 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年
4 刘晓颖;复杂过程的智能故障诊断技术及其在大型工业窑炉中的应用研究[D];中南大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 边后琴;基于支持向量的径向基函数神经网络的训练算法[D];武汉科技大学;2002年
2 杨晓波;基于智能算法的无速度传感器直接转矩控制系统的研究[D];沈阳工业大学;2002年
3 杨凯;基于数据挖掘技术的客户流失分析[D];南京航空航天大学;2004年
4 徐锋;遥感图像中建筑物提取与分析研究[D];南京理工大学;2004年
5 曾学文;组合预测模型在我国R&D经费投入中的应用[D];暨南大学;2004年
6 程泽凯;贝叶斯网络结构学习及MBNC实验平台的构建[D];广西师范大学;2004年
7 陈光;遥感图像中建筑物识别与变化检测[D];南京理工大学;2005年
8 管东升;移动通信业客户流失行为预测技术的研究[D];大连理工大学;2006年
9 孔繁健;基于高分辨率卫星图像的电厂目标的识别[D];南京理工大学;2006年
10 戴丹;BP神经网络用于市场预测的研究[D];武汉理工大学;2006年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张素珍;;防范企业老客户流失的探讨[J];机械管理开发;2006年03期
2 李祖鹏;张文华;张帆;;客户真的流失了吗?[J];通信企业管理;2006年05期
3 张晓航;沈磊;焦洪国;;管理小说连载(五) 较量[J];通信企业管理;2006年05期
4 沈磊;张晓航;焦洪国;;连载(十) 较量[J];通信企业管理;2006年10期
5 杨文彦;中资银行客户流失的反思[J];中国城市金融;2002年09期
6 牛琨;张舒博;;基于数据挖掘技术的电信业客户流失管理框架[J];电信工程技术与标准化;2006年01期
7 江瑜;;商业银行建立客户流失预测模型的方法研究[J];商场现代化;2007年03期
8 张衢;;经营银行的要点是经营客户[J];金融博览;2007年12期
9 成爱武;姚璐;王颖;;大客户流失原因及其影响因素分析(英文)[J];西安工程大学学报;2009年02期
10 严伟;基于防范客户流失的关系营销模式[J];生产力研究;2003年06期
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1 张磊;杜小勇;王珊;;移动通信客户流失预测分析[A];第二十届全国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2003年
2 余力涛;党延忠;杨光飞;;基于迁移学习的客户流失预测模型[A];第六届(2011)中国管理学年会——商务智能分会场论文集[C];2011年
3 司学峰;蒋国瑞;李英毅;;基于数据挖掘技术的客户流失预测研究综述[A];第三届中国智能计算大会论文集[C];2009年
4 杨利军;勾学荣;;数据挖掘在移动客户流失预测中的研究和应用[A];2008年中国高校通信类院系学术研讨会论文集(上册)[C];2009年
5 李萍;齐佳音;舒华英;;归因理论在移动客户流失管理中的应用探讨[A];全国第八届工业工程与企业信息化学术会议论文集[C];2004年
6 李保升;陆炜颖;吕廷杰;;移动客户流失预测模型研究[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年
7 支剑;;数据挖掘在电信客户流失中的应用[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(一)[C];2008年
8 张俊巍;;电信行业客户流失管理模型浅析[A];黑龙江省通信学会学术年会论文集[C];2005年
9 段巍巍;;电信客户流失预测主题建模[A];第十届中国科协年会信息化与社会发展学术讨论会分会场论文集[C];2008年
10 赵嘉;;电信客户流失现象分析及挽留策略探讨[A];2007中国科协年会——通信与信息发展高层论坛论文集[C];2007年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 王妮娜 浩民;小额账户收费致使银行客户流失[N];经济参考报;2005年
2 早报记者 周玲;电信189攻势为C网成功止血[N];东方早报;2009年
3 李凯;BMC:IT管理减少客户流失[N];通信产业报;2008年
4 訾惠博;如何有效预防客户流失[N];医药经济报;2005年
5 吴喆;如何留下有价值的客户?[N];通信产业报;2004年
6 李文;创新营销模式积极应对客户流失[N];市场报;2005年
7 张海冬;正确应对客户流失[N];经理日报;2004年
8 周志明;创新营销模式积极应对客户流失[N];中国经营报;2005年
9 记者 郭志明;中国企业因客户流失年损失逾6000亿元[N];中国企业报;2008年
10 本报记者 徐继业;5年客户流失率为零 EMC客户满意度95%秘籍[N];21世纪经济报道;2003年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 罗彬;基于MMOI方法的电信客户流失预测与挽留研究[D];电子科技大学;2010年
2 郭勇;移动商务风险控制方法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 迟准;电信运营企业客户流失预测与评价研究[D];哈尔滨工程大学;2013年
4 邓小龙;基于复杂网络分析的新一代电信CRM关键技术研究[D];北京邮电大学;2011年
5 陈金波;面向电信CRM的数据挖掘应用研究[D];东南大学;2006年
6 夏国恩;基于商务智能的客户流失预测模型与算法研究[D];西南交通大学;2007年
7 刘勇;中国电信业流失客户赢回策略研究[D];华中科技大学;2007年
8 徐树华;基于社会网络的电信客户采纳新业务与流失行为研究[D];北京邮电大学;2011年
9 胡理增;面向供应链管理的物流企业客户关系管理研究[D];南京理工大学;2007年
10 袁胜军;信息资源视角的客户忠诚模型与管理体系构建[D];同济大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王平;利用数据挖掘实现电信业的客户流失预测分析[D];西南交通大学;2003年
2 毕锟;基于决策树算法的客户流失预测系统的分析与研究[D];武汉理工大学;2010年
3 刘孝会;基于决策树算法的IT行业客户流失预测技术研究[D];江西理工大学;2011年
4 王晓婷;邢台移动用户流失预警系统分析与设计[D];北京邮电大学;2010年
5 张艳红;数据挖掘在铁通客户流失控制中的应用[D];河北科技大学;2010年
6 邓森文;基于COX模型的移动通信中低端客户流失预测研究[D];合肥工业大学;2010年
7 周梦麟;基于电信数据挖掘的研究与应用[D];浙江工业大学;2004年
8 常晓宁;移动通信客户流失问题研究[D];同济大学;2007年
9 方坤;移动通信经营分析系统的构建与客户流失分析[D];南京航空航天大学;2004年
10 成文奇;关联规则算法及其应用研究[D];中南大学;2003年
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