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《贵州财经大学》 2018年
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携程网客户流失的危机分析

李锦  
【摘要】:随着我国网民规模的不断扩大,在线旅行预订市场具有巨大潜力可挖。由于在线旅行预订市场用户的不断增长,说明其逐渐受到国民的青睐和关注。据统计,携程网占据了中国在线旅行预订市场50%以上的市场份额。研究中国领先的综合性在线旅行预订服务公司,找出影响其用户流失的关键因素,提出解决方案,防止客户流失引发的经营危机具有重要意义。同时,论文在一定程度上丰富了国内在在线旅行预订市场这一领域的研究内容。本文在梳理客户流失相关理论基础上,首先利用数据挖掘方法中的随机森林算法、XGBoost算法及C4.5算法构建携程网客户流失的模型,并对这些模型的性能进行评估。其次,根据构建的最优模型,分析影响携程网客户流失的关键因素。最后,根据分析的结果提出了减少携程网客户流失的对策建议。本文主要工作如下:1.梳理客户关系管理、客户流失相关理论及数据挖掘方法中分类器算法的相关理论。通过梳理上述相关理论,发现数据挖掘方法中适合预测客户流失的算法主要有随机森林算法、XGBoost算法及C4.5算法。2.对携程网客户流失数据进行描述性分析及数据预处理。首先,对流失客户与非流失客户的关系、访问时间点(h)与客户流失(label)的关系及特征之间的相关关系进行描述性分析;其次,利用均值填充和经验法则对缺失值和异常值进行处理。3.利用随机森林算法、XGBoost算法及C4.5算法构建携程网客户流失的模型,并对模型性能进行评估,找出每种算法中的最优模型。研究得到XGBoost算法的最优模型性能最好,随机森林算法得到最优模型性能其次,而C4.5算法的最优模型性能较差。4.根据随机森林算法和XGBoost算法的最优模型,找出影响携程网客户流失的关键因素。并将关键因素归纳为五类:订单情况、客户价值、客户访问数量、酒店价格和客户对酒店的评价。5.对客户流失进行危机分析,并据此提出相关对策。根据研究结果,提出了一些减少携程网客户流失的对策建议:(1)做好客户维系工作,提高客户满意度和忠诚度;(2)优化网站设计,加大企业宣传,增加用户访问量;(3)正视客户价值,做好个性化服务,增加客户订单量;(4)关注客户和竞争对手,提高自身综合竞争力。本文研究还不够完善,将在今后的研究中探索缺失值的不同处理方法,学习其他更多数据挖掘算法研究携程网客户流失问题。
【学位授予单位】:贵州财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F724.6;F224

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