第一章 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
2013 年 12 月 4 日，工业和信息化部向我国三大通信网络运营商颁发了第四代数字蜂窝移动通信业务的经营许可。随之而来的是 4G 技术的大规模商用，3G 技术向 4G 技术的平稳过渡升级，移动应用终端的价格下降，使通信业务的使用门槛大幅度降低，为我国的通信行业营造了新的发展机遇。在激烈的通信业务市场竞争环境和逐渐饱和的用户市场中，运营商拓展新增用户的难度日益增加，新增收入难以提高。同时“降费提速”、“光纤入户”等政策的大力推行，运营商的投资成本和营销费用不断上升，运营成本却又无法降低。在这种情况下，各家运营商之间已不只是在新增用户市场中进行竞争，自身存量用户市场的保有份额也成为了竞争的另一个重点。假设按照目前通信业务用户平均月消费水平为 100 元计算，运营商每挽留 1 万个用户就意味着至少可挽留过百万元的收入流失。由此可见，对于新增用户占比越来越少的移动通信业务市场来说，减少存量用户的流失就意味着降低企业利润的损失。因此运营商在增户创收的基础上，落实执行对存量用户的保有工作也是同样重要。企业维持好自身的存量基础，才可以放手去拓展增量用户市场，保证自身品牌的市场份额。
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
2013 年 12 月 4 日，工业和信息化部向我国三大通信网络运营商颁发了第四代数字蜂窝移动通信业务的经营许可。随之而来的是 4G 技术的大规模商用，3G 技术向 4G 技术的平稳过渡升级，移动应用终端的价格下降，使通信业务的使用门槛大幅度降低，为我国的通信行业营造了新的发展机遇。在激烈的通信业务市场竞争环境和逐渐饱和的用户市场中，运营商拓展新增用户的难度日益增加，新增收入难以提高。同时“降费提速”、“光纤入户”等政策的大力推行，运营商的投资成本和营销费用不断上升，运营成本却又无法降低。在这种情况下，各家运营商之间已不只是在新增用户市场中进行竞争，自身存量用户市场的保有份额也成为了竞争的另一个重点。假设按照目前通信业务用户平均月消费水平为 100 元计算，运营商每挽留 1 万个用户就意味着至少可挽留过百万元的收入流失。由此可见，对于新增用户占比越来越少的移动通信业务市场来说，减少存量用户的流失就意味着降低企业利润的损失。因此运营商在增户创收的基础上，落实执行对存量用户的保有工作也是同样重要。企业维持好自身的存量基础，才可以放手去拓展增量用户市场，保证自身品牌的市场份额。
影响存量市场稳定的最主要因素是价值用户的流失问题。根据市场数据统计得知，目前运营商公司拓展一个新用户的平均成本已高达 350 元，而且新用户总体的半年保有率还不足 40%，而维系一个在网的老用户花费的平均成本只需不到 50 元，且通过维系而留网的老用户的生命周期远高于新发展的用户。因此关注老用户的维系保有工作逐渐成为运营商迫切解决用户流失问题和市场份额保有工作的焦点。
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1.2 国内外研究现状
放眼欧洲、北美这些技术和市场均走在世界前沿的地方，电信运营商不再只由技术去推动运营和发展，而是已经逐步变成由“用户+市场”主导的模式去推动运营发展[1]。这在一定程度上也加大了企业对用户流失问题的关注和促进了用户流失预测技术的发展。在国外，利用数据挖掘技术对用户流失预测问题的研究起步较早，国外的学者们经过多年的研究实验，已经可以用不同的数据挖掘方法来解决不同行业不同场景的流失预测问题，如决策树算法、神经网络算法、回归算法等，利用这些科学方法得出的研究结果已被广泛应用到金融行业、电信行业、销售行业等各个不同领域中，并得到不错的成效。如 Eiben 等学者利用遗传算法的技术进行数据挖掘实验，在投资行业的用户流失问题研究上做出了一定的成果[2]；学者 Breiman 把分类技术与回归算法结合进行数据挖掘，成功地得出能有效预测消费者的特征和习惯的研究模型[3]；Rosset 等研究者在利用Logistic 回归算法构建客户流失预测模型的基础上，尝试引入客户价值理论进行模型优化，使预测准确率得到有效提高[4]等等。除了一些个人研究成果外，很多国外的知名通信运营企业，如英国电信、美国的 AT&T Wireless、Vanguard Cellular 等都已经通过应用流失预测模型来对自身的客户进行管理[5]，对具有高流失倾向的客户实施针对性的挽留政策，减少企业用户的流失率，为企业提升了利润空间和投资回报率。上述这些借助数据挖掘技术在客户流失预测分析方面已经产生成果的案例十分值得我国通信行业管理人员学习和借鉴。
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中国联通 J 市分公司是中国联通在 J 市的分支机构，主要经营语音、数据、宽带网络、多媒体信息服务、电信增值业务、通信及信息业务系统集成等业务。
J 市联通公司的通信服务业务收入主要由移动网络业务收入、固网业务收入等组成。其中移动网络业务收入包括预付费、后付费等形式的语音业务、数据流量业务、增值应用业务等等，占 J 市联通公司通信服务业务总收入超过 50%的份额；固网业务收入即家庭宽带网络、客户专线传输网络等有线通信电路业务带来的收入，占 J 市联通公司的通信服务业务收入约 30%的份额。随着移动互联网的推广，移动终端的普及，终端应用的百花齐放，移动网络业务收入在运营商的经营业务收入中占有越来越重要的比例，移动业务的放号、增量、利润、环比增长率等指标逐渐成为各地市分公司的重点考核指标。为弥补 4G 发展初期的市场缺失，J 市联通公司把大量的营销资源用在移网用户的新增拓展渠道中。联通集团公司要求加快移动业务规模有效发展，其中严控用户流失是重要举措之一，特别是在网一年以上存量用户的保有工作为重中之重。因此在 J 市联通公司的前线业务人员积极拓展新增用户的同时，管理人员如何制定有效的策略去维系存量用户、挽留预流失用户，也是 J 市联通公司抢占移动互联市场、提升营业收入、减少成本损失、打响品牌形象的重点经营任务。
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放眼欧洲、北美这些技术和市场均走在世界前沿的地方，电信运营商不再只由技术去推动运营和发展，而是已经逐步变成由“用户+市场”主导的模式去推动运营发展[1]。这在一定程度上也加大了企业对用户流失问题的关注和促进了用户流失预测技术的发展。在国外，利用数据挖掘技术对用户流失预测问题的研究起步较早，国外的学者们经过多年的研究实验，已经可以用不同的数据挖掘方法来解决不同行业不同场景的流失预测问题，如决策树算法、神经网络算法、回归算法等，利用这些科学方法得出的研究结果已被广泛应用到金融行业、电信行业、销售行业等各个不同领域中，并得到不错的成效。如 Eiben 等学者利用遗传算法的技术进行数据挖掘实验，在投资行业的用户流失问题研究上做出了一定的成果[2]；学者 Breiman 把分类技术与回归算法结合进行数据挖掘，成功地得出能有效预测消费者的特征和习惯的研究模型[3]；Rosset 等研究者在利用Logistic 回归算法构建客户流失预测模型的基础上，尝试引入客户价值理论进行模型优化，使预测准确率得到有效提高[4]等等。除了一些个人研究成果外，很多国外的知名通信运营企业，如英国电信、美国的 AT&T Wireless、Vanguard Cellular 等都已经通过应用流失预测模型来对自身的客户进行管理[5]，对具有高流失倾向的客户实施针对性的挽留政策，减少企业用户的流失率，为企业提升了利润空间和投资回报率。上述这些借助数据挖掘技术在客户流失预测分析方面已经产生成果的案例十分值得我国通信行业管理人员学习和借鉴。
回望国内市场，我国电信行业的发展较迟，在起步阶段，由于市场竞争小，运营商对客户关系的研究近乎为零。在近十几年的高速发展中，由于我国人口多，市场大，电信运营商的精力都放在快速抢占市场份额的营销活动上。在移动业务用户基数还不是很大的年代，运营商对存量用户的关注度并不高，都在追逐用户增量发展和业务扩张，还未认识到挖掘客户价值的重要性，客户关系管理也只是安排了客服部门执行，没有重视客户后期管理和服务调查跟踪等工作。随着多次通信技术改革，通信业务资费不断下降，使用门槛降低，通信业务用户的数量在经过一轮大规模的爆发增长后，增量用户市场已进入逐渐饱和的状态，各运营商都开始注意到存量用户保有工作对企业发展的重要意义，开始转变经营理念及运营模式[6]，如完善用户数据管理平台、引入经营分析系统辅助营销决策、使用 CRM 系统和渠道支撑系统等信息化措施等。
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第二章 联通公司移网业务发展现状及用户流失分析
2.1 行业现状
中国联通于 2009 年 1 月 7 日获得了 WCDMA 制式的 3G 牌照。 2015 年 2 月 27 日，中国联通正式获得世界上采用的国家及地区最广泛的 FDD-LTE 制式的 4G 牌照[11]。
中国联通在合并重组后凭借资金和技术优势获得了快速发展。同时我国发放 3G 牌照后，联通获得了当时全球最为成熟的 WCDMA 技术。得益于 WCDMA 技术在市场和终端上的优势，联通在移动通信领域获得了飞速的发展，仅在商用一周年时间内，联通的 3G 网络用户数量已超过一千万，且有连年上升的势头，为企业带来了可观的收入和良好的品牌效果
2.1 行业现状
中国联通于 2009 年 1 月 7 日获得了 WCDMA 制式的 3G 牌照。 2015 年 2 月 27 日，中国联通正式获得世界上采用的国家及地区最广泛的 FDD-LTE 制式的 4G 牌照[11]。
中国联通在合并重组后凭借资金和技术优势获得了快速发展。同时我国发放 3G 牌照后，联通获得了当时全球最为成熟的 WCDMA 技术。得益于 WCDMA 技术在市场和终端上的优势，联通在移动通信领域获得了飞速的发展，仅在商用一周年时间内，联通的 3G 网络用户数量已超过一千万，且有连年上升的势头，为企业带来了可观的收入和良好的品牌效果
4G 技术自商用以来，随着技术的快速发展和通信资费的不断下降，中国的移动电话用户数量已年年攀升，接近饱和状态。根据工信部最新统计，全国移动电话用户的普及率已达 95.5%。随着国家实行降费提速和取消漫游费用等政策，三大电信运营商之间的市场竞争日益激烈，在网络基础建设投资和运营成本不断加大的情况下，必须保障收入水平才能稳定发展，因此运营商在大力发展新增用户的同时，也逐渐开始加强对在网存量用户的维系工作。部分运营商公司因受限于 3G 时代技术的限制，在产品和市场上无法获得优势，导致用户数量没有得到显著提升，因此自 4G 牌照发放后就着重于筹备4G 业务商用的营销推广工作。在 4G 业务正式上市后，由于几家运营商之间的技术已达到相近的水平，没有了技术和产品的限制，抢占先机的企业用户量便得到快速的增长。在 4G 时代，联通公司没有了 3G 时代得天独厚的技术优势和市场优势，自身的网络覆盖程度不足、用户基础薄弱等运营缺点就开始暴露出来，导致企业的整体通信业务收入和利润有所下降。
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2.2 J 市联通公司概况............................
中国联通 J 市分公司是中国联通在 J 市的分支机构，主要经营语音、数据、宽带网络、多媒体信息服务、电信增值业务、通信及信息业务系统集成等业务。
J 市联通公司的通信服务业务收入主要由移动网络业务收入、固网业务收入等组成。其中移动网络业务收入包括预付费、后付费等形式的语音业务、数据流量业务、增值应用业务等等，占 J 市联通公司通信服务业务总收入超过 50%的份额；固网业务收入即家庭宽带网络、客户专线传输网络等有线通信电路业务带来的收入，占 J 市联通公司的通信服务业务收入约 30%的份额。随着移动互联网的推广，移动终端的普及，终端应用的百花齐放，移动网络业务收入在运营商的经营业务收入中占有越来越重要的比例，移动业务的放号、增量、利润、环比增长率等指标逐渐成为各地市分公司的重点考核指标。为弥补 4G 发展初期的市场缺失，J 市联通公司把大量的营销资源用在移网用户的新增拓展渠道中。联通集团公司要求加快移动业务规模有效发展，其中严控用户流失是重要举措之一，特别是在网一年以上存量用户的保有工作为重中之重。因此在 J 市联通公司的前线业务人员积极拓展新增用户的同时，管理人员如何制定有效的策略去维系存量用户、挽留预流失用户，也是 J 市联通公司抢占移动互联市场、提升营业收入、减少成本损失、打响品牌形象的重点经营任务。
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第三章 移网用户流失预测分析模型设计方案 .................................. 18
3.1 设计方案技术准备 ................................. 18
3.1.1 数据挖掘模型 ....................................... 18
3.1.2 数据挖掘工具 ................................. 20
第四章 移网用户流失预测模型建立 ......................................... 48
4.1 建立模型 ................................. 48
4.2 模型评估 .................................. 50
4.3 本章小结 ................................. 51
第五章 移网用户流失预测分析模型应用 ............................... 52
5.1 用户维系群体划分应用 ................................ 52
5.2 用户维系措施制定应用 ................................ 54
5.3 模型应用效果 ................................ 55
第五章 移网用户流失预测分析模型应用
5.1 用户维系群体划分应用
为验证第四章中建立的用户流失预测分析模型对解决 J 市联通公司的移动网络业务用户的流失问题是否有实际帮助，接下来需要结合模型和公司实际情况进行应用可行性实验。
表 5-1 是针对使用模型识别出的高概率流失用户名单的维系工作结果，与第二章中提及的 J 市联通公司客服部门在 2018 年 1 月份的维系工作效率和响应成功人数相比均有明显的提升。与原来的方式相比，借助预测模型把有高流失倾向的用户群体先识别出来再实行维系工作类别划分，减少了客服部门原来需要在全市移网用户范围中批量筛选预流失用户时的工作量，可以更准确地跟进服务这部分已识别出有高流失倾向的用户，提高维系效率和挽留成功率。
.........................结论
本文以 J 市联通公司的移网业务用户流失情况为基础，采用数据挖掘方法分析存量用户流失的特征指标和建立流失预测分析模型，协助企业管理存量用户，优化维系工作方案，降低用户流失率。研究结论如下：
1．通过对 J 市联通公司 2018 年的移动网络业务用户流失率数据和存量用户维系工作结果进行分析，得知客服部门的预流失用户筛选工作量较大且准确率低，维系效果不理想，用户的流失率居高不下。对 J 市联通公司的营销情况进行调研，总结出公司的移动网络业务用户流失问题产生的主要原因为市场调研不足、产品与市场不匹配、销售策略组合不当、企业服务问题、竞争对手优势、老客户维系不足、企业员工流动带走存量用户等等。
2．选用在数据挖掘领域使用较为广泛的 CRISP-DM 模型标准流程、功能强大的数据统计分析工具 IBM SPSS STATISTICS 和适合研究二分类变量与影响因素定量关系的Logistic 回归算法进行本次用户流失预测方案设计。在可选用户数据字段属性范围内初选 30 个指标，使用专家行业经验分析、描述性统计分析、卡方检验分析、方差分析等方法进行指标筛选，最终选出 7 个与目标变量“用户是否流失”具有显著相关性的自变量指标纳入分析模型，分别为在网时长、优惠活动参与标识、消费总额、数据流量使用量、主叫通话时长、被叫通话时长、投诉次数。
3．借助流失预测分析模型计算出具有高流失风险概率的存量用户，客服部门根据预测的用户名单进行分类维系工作。根据结果可知，借助模型筛选出的用户名单更有针对性和准确性，维系工作的响应成功率和响应人数均显著提升。统计 2019 年与 2018 年第一、第二季度的用户流失率对比，借助预测分析模型进行预流失用户的识别工作后，使 J 市联通公司的移网用户流失率得到有效降低。
参考文献（略）