随着中国经济转向高质量发展,电子商务作为一种新的购物模式应运而生,并且迅速在消费市场获得一席之地。近年来国家为了乡村振兴,也在积极推动农村电商行业的发展。但是,新经济时代,由于线上购物客户与企业之间的非契约关系,还有众多电商企业的兴起,竞争对手不断增多,行业竞争压力激增,客户流失非常严重,企业的利润空间受到严重挤压。在业务多元化的背景下,留住客户是至关重要的,客户是企业生存发展的关键。目前的客户流失研究大多数集中于通信行业、银行、保险公司等,但是对于电商平台客户流失,国内外文献研究并不多,因此,电商平台的客户流失问题一直未得到良好的解决。造成电商平台客户流失的因素多种多样,从企业层面分析,可能的因素有产品质量不稳定、缺乏创新、服务意识薄弱以及高层人员流动带走客户等;从客户层面分析,客户的年龄、收入、受教育程度均可能导致客户流失,还有客户追求新的产品体验也可能导致客户流失到别的企业。因此,建立一个准确的电商平台客户流失预测模型是当务之急,这样不仅可以突破电商平台的发展瓶颈,还能有效提高企业利润,提升客户满意度以及忠诚度,提前识别出有流失倾向的客户群,并对其进行个性化营销,以减小企业的客户流失率,降低企业损失。将此运用于农村电商企业中,更有利于实体经济与农村集体经济加深链接,为推动乡村振兴添砖加瓦。本文旨在建立一个电商平台客户流失预测模型,由于当前研究对于该问题大多构建单一模型,本文进行改进,选用Stacking融合模型,基于6种常用的算法模型,有效提高了模型的预测能力,帮助企业挽留客户,降低客户流失率,对企业未来良性发展奠定基础。本文首先论述了电商客户流失的研究背景以及建立客户流失预警机制的重要意义,梳理近年来相关文献总结出,当前对于该问题大多构建单一模型,本文借鉴前人的研究思路和方法,进行改进,选用Stacking融合模型。其次,本文系统介绍了客户关系管理（CRM）、客户关系生命周期以及客户流失的后果,再次表明建立一个准确的客户流失预测机制,挽留欲流失用户对企业来说非常重要。接着,本文介绍了一些客户流失预测常用算法,例如Logistic回归模型、贝叶斯算法、神经网络算法、SVM算法以及Xgboost算法,还介绍了客户流失数据的预处理理论方法,包括:不平衡数据的处理、缺失值与异常值的处理、特征正态变化、特征标准化以及特征再处理。然后,基于Z电商平台提供的用户行为数据进行研究,首先对数据进行预处理,并通过GBDT进行特征选择,然后构建了 Logistic、决策树、贝叶斯、神经网络、SVM和Xgboost 6个算法模型,然后对调整每个模型的参数,使得模型预测效果达到最好,这里调整参数用的方法是网格搜索法,最后对模型进行评估,评估的工具常用的有混淆矩阵,对其再进行运算、引申,便可得到新的工具,也就是ROC曲线与AUC值,评估发现Xgboost的召回率、精准率、F1-Score均较高,因此,模型的预测效果也最佳,其次Logistic、贝叶斯、SVM的各个评价指标综合来说较为良好,说明以上算法模型适合本文的业务场景。而决策树、神经网络的模型评价结果不尽人意,选择剔除,最后择优选择了 Logistic、贝叶斯、SVM以及Xgboost进行Stacking模型融合,为了避免过拟合,选择贝叶斯、SVM以及Xgboost作为第一层学习器,Logistic作为第二层学习器,得到最终的电商平台客户流失预测模型。在论文的结尾,综合该业务场景与模型结果进行分析,对企业提出一些合理化建议,以提高企业的市场竞争力。本文的创新性之一在于本文通过GBDT来对连续特征进行类别处理,使得特征提取充分有效,显著提升模型的预测效果。其二,本文通过构建了 Logistic、决策树、贝叶斯、神经网络、SVM和Xgboost 6个算法模型,依次对每个模型进行实证分析验证模型的预测效果,最后选用多算法融合建立模型,通过模型评价体系,证明了对于电商平台客户流失问题,融合模型比单一模型的预测能力更强,为未来研究电商平台客户流失问题提供思路。