随着移动通信业的迅速发展,移动运营商之间的竞争越来越激烈,客户资源成为了企业竞争的焦点。当前各运营商都面临严重的客户流失问题。大量而频繁的客户流失给企业造成了巨大的损失。同时通信市场日趋饱和,成功挽留一个即将离网的客户比重新发展一个客户节约大量成本。在这种形势下,如何防止客户流失、实施客户保持工作,己成为运营商关注的焦点之一。 客户流失的原因很多,然而并非所有的客户都是真正流失的,相关的研究也较少。对此本文提出了虚假离网这个概念,即指某在网用户因各种原因暂时离网后,又以相同(或不同)的名义入网。 本文首先介绍了研究虚假离网所用的技术——数据挖掘,它能从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。接着介绍了为分析虚假离网客户、实施离网预警而设计的离网用户行为分析系统,描述了该系统的整体架构、逻辑架构、网络结构、数据组织。最后按照数据挖掘的基本步骤,对虚假离网主题进行研究,提出了号码重合度、呼叫习惯度等基于客户呼叫行为的评价标准,以此判断客户是否虚假离网,并且利用数理统计和决策树等技术,建立了虚假离网用户判断的相关模型和算法,通过对数据结果的分析不断调整完善模型并进行了系统优化。 该研究为分离出真正的离网用户做了理论准备,进而为分析离网原因、挽留客户、降低客户流失率等一系列问题的研究提供帮助,同时也为整个业务决策系统的实现打下了基础。