随着电信业的发展,大量的客户流失让运营商蒙受巨大损失,从而使得现有客户的维系与保持逐渐成为国内移动通信运营商关注的焦点。本文针对客户的日益流失问题,以国内某移动通信分公司的客户流失数据为研究样本,提出了将Cox模型运用于客户流失预测研究中,通过实证角度阐述了通信行业如何应用定性和定量相结合的方法对中低端客户进行流失预测。本文首先分析可能影响客户流失的各种因素,检验它们与客户流失之间的相关性并指出单变量分析的不足;在这个基础之上,进行多因素的分析,筛选出具有显著预测能力的协变量,并检验这些协变量是否满足比例危险假定,进而建立客户流失预测模型,并用验证样本对模型的预测能力进行检验。研究结果表明,年龄、是否本地身份证、是否有联系方式、月均短信费用、网间通话比、IP长话费等十个协变量都对流失行为有显著的影响。利用这些协变量,通过训练样本建立Cox比例危险模型,同时对验证样本中86330(其中在网79042个,离网7287个)个客户进行预测,可以明确得到每一个客户的离网概率,然后按离网概率从大到小排序,排在前面百分之十的客户8663个,其中流失客户有6517个,占流失总数的89.43%,也就是说,只要挽留住离网概率排在前面10%的客户,就可以挽留89.43%的流失客户。实验得到的数据证明了该模型在预测中低端客户的流失有很好的预测效果,能够为企业大大减少挽留成本。