基于电信时空大数据的用户携号转网预测研究

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根据工信部要求,2019年12月1日起,国内将全面开放携号转网。全网需要具备向全国31个省(自治区、直辖市)移动电话用户提供基础电信运营企业间的携号转网服务。随着携号转网新政策在全国范围内落地,打破了客户与运营商相对稳定的绑定的关系。携号转网的实施将会有效降低客户的转换成本,用户流动性也将随之增加。运营商想要留住客户,有效的办法是找到客户的痛点和需求,分析揭露这些痛点,提出解决之道,最后顺理成章的维系挽留客户。本文正是基于上述的现实背景,选择以中国移动某省分公司用户是否会办理携号转网为例进行实证研究。研究分为三部分。首先,参考传统RFM客户分类模型,提出适合携号转网问题的客户分类模型——CFM模型。其中“C”代表转出成本指标,考察客户的黏性;“F”代表在网时长,考察客户的忠诚度;“M”代表月消费,考察客户的价值。其次,应用五个经典的分类算法对携号转网预测模型训练,参考统计学假设检验中的第一类错误和第二类错误的定义,结合本文研究问题的特点,使用带系数的预测模型准确率评价方法,认为C5.0是最适合的预测模型。最后结合实际工作,将模型应用到对携号转网用户的维系挽留流程中。研究结果表明,本文提出的携号转网预测模型能有效地预先识别出有携号转网倾向的用户,CFM用户细分模型能为一线工作人员提供运营参考信息。
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