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注：配圖為UCI設計公司作品

合肥品牌設計公司轉發原文直譯：

客戶流失預測是商業中最受歡迎的大數據用例之一。它包括檢測可能取消服務訂購的客戶。 雖然最初是電信巨頭的事情，但這關系到各種規模的企業，包括創業公司。現在，由于預測服務和API，預測分析不再是大型企業的專屬，這些企業有能力雇傭數據科學家團隊。 作為一個如何使用流失預測來改善你的業務的例子，讓我們考慮銷售訂閱的業務。這可以是電信公司，SaaS公司，以及任何其他按月收費出售服務的公司。 這些企業可以使用三種策略來增加收入：獲得更多客戶、追加銷售現有客戶或增加客戶保持率。作為戰略的一部分，所有的努力都是有成本的，我們最終感興趣的是投資回報：這些努力帶來的額外收入與其成本之間的比率。 正如我們在之前的帖子中看到的，你可以做很多事情來提高客戶保持率。但個性化的客戶保持是困難的，因為企業通常有很多客戶，負擔不起在一個客戶身上花太多時間。成本太高，會超過額外的收入。然而，如果你能提前預測哪些客戶有流失的風險，你就可以通過把他們單獨引向這些客戶來減少留住客戶的努力。 在3個步驟中預測所有客戶的流失 流失預測包括根據客戶使用服務的方式來檢測哪些客戶可能會取消服務訂購。我們希望預測針對每個當前客戶的以下問題的答案：該客戶會在未來X個月內離開我們嗎?

只有兩個可能的答案，是或不是，這就是我們所說的二元分類任務。這里，任務的輸入是客戶，輸出是問題的答案（是或否)。 事實證明，能夠根據客戶數據預測客戶流失對大型電信公司來說非常有價值?，F在，由于BigML等預測服務，各種規模的企業都可以使用它。在這篇文章中，我們將一步步了解如何預測客戶流失。流程如下：收集您保存到戰斗支援車文件中的歷史客戶數據。 將數據上傳到預測服務，該服務會自動創建預測模型。 對每個當前客戶使用該模型來預測他們是否有離開的風險。步驟1:收集數據 流失預測基于機器學習，這是人工智能技術的一個術語，其中智能是通過參考示例來構建的。在預測客戶是否會在X個月內離開時，會將他或她與在X個月內留下或離開的客戶進行比較。 特征工程 為了進行這些比較，我們需要一種方法來表示客戶，這種方法基于影響他們是否攪拌的關于他們的信息。 特征類型 我們用來代表客戶的每條信息被稱為一個特征，而尋找有用特征的活動被稱為特征工程。對于流失，我們將有四種類型的特征：客戶特征：關于客戶的基本信息（例如，年齡、收入、房屋價值、大學教育) 支持特征：客戶與客戶支持互動的特征（例如，互動次數、提問主題、滿意度) 使用特征：客戶使用服務的特征 背景特征：我們擁有的關于客戶特征工程的任何其他背景信息實際上是客戶流失預測從一個業務到另一個業務的變化之處。您會注意到，在上面列出的特性中，客戶和支持是非常通用的，而用法和上下文是特定于您銷售的服務的。還有，功能越多越好。如果你不確定某個特定的功能是否有用，不要擔心。如果不是，那么在創建模型時它將很容易被丟棄。 例子 對于希望預測客戶流失的電信公司來說，這些特征可以是：使用情況：平均通話時長、通話次數、超額收費、剩余分鐘數 上下文：手機類型和價值對于一家SaaS公司來說，我們會關注以下特性：使用情況：用戶登錄的次數、在應用上花費的時間、自上次登錄以來的時間、在應用上執行的操作 上下文：設備類型和用戶代理時間范圍 在銷售月度計劃的公司中，我們通常會根據上個月的使用情況，查看現在有取消風險的用戶(X=1).這意味著我們將只根據上個月來計算使用特性值?；蛘?，在您的特定情況下，查看前2個月或前3個月的使用情況可能更有意義，以便獲取對客戶是否翻炒有影響的信息。在那種情況下，我們

注：配圖為UCI設計公司作品

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