在全球电信市场竞争激烈的情况下,电信运营企业普遍都存在客户流失率居高不下的问题。如何做好客户流失预警工作,降低用户离网率,有针对性的对将要流失的客户采取相应的挽回措施,这是电信运营企业为降低企业营销成本、提高经营绩效必须要解决的问题。在电信运营企业的实际运营中,可以结合实际的生产运营数据,建立相关模型来预测电信运营企业的潜在流失客户,并对其制定个性化的挽留方案,这样可以降低企业因客户流失造成的损失。在这样的现实情况下,本文通过构建模型对电信运营企业客户的潜在流失行为进行识别,结合成本利润模型的相关计算结果,针对不同客户实施不同的挽留方案。本文结合美国DUKE大学TERADATA客户关系管理中心的100000条虚拟客户数据,利用有关机器学习算法建立客户流失预警模型,对有潜在流失倾向的客户进行识别,计算潜在流失客户的终身价值,根据计算所得的客户终身价值计算值,将原始客户群划分为忠诚客户、潜在忠诚客户、边缘客户和非忠诚客户四类。利用粒子群优化算法计算出不同忠诚度客户的最优挽留成本。最后结合不同忠诚度客户的最优挽留成本、客户流失预警模型的准确率等指标,构建成本利润模型,分别计算潜在流失客户对企业的利润贡献,有针对性的提出相应的挽留策略,实现企业成本最小化,利润最大化。