随着电信业务的扩张,用户市场趋近饱和,三大运营商用户增长的方向转移到对方的存量用户上。携号转网政策的落实和5G建设步伐的加快,都迫使运营商重视和加大用户留存的投入。存量用户的规模关系到企业的切实利益,降低客户流失迫在眉睫。以往研究大多聚焦于单一预测模型的构建,随着机器学习技术的广泛应用,本文在前人研究的基础上,探索基于集成学习思想的组合预测模型的构建方法。本文以集成学习思想为基础,创新性地构建了应用Stacking方法的离网组合预测模型,借助某移动分公司真实的业务数据,依次对业务数据进行数据清洗、属性扩展、属性筛选等操作,采用直方图检验和相关系数检验方法,最终选出了 12个相关性最高的特征属性,通过划分训练集与测试集,采用过抽样方法处理训练集的非平衡数据,利用组合模型对训练集数据进行学习,同时对测试集数据进行预测,最后计算相应的评估指标得到组合模型的准确率、覆盖率、Fl分数及ROC曲线,通过与单一模型的相关指标对比分析,验证了本文建立的组合模型在客户流失预测上具有较好的预测表现。借助模型识别出目标离网客户后,需要及时开展客户挽留营销,才能维系住存量用户。本文结合电信市场发展趋势,设计了挽留精准营销的流程,结合文章研究结论提出了挽留营销策略,帮助企业提高营销效率、降低营销成本。