随着通信行业的发展与改革,运营商之间的竞争日趋激烈。在互联网高速发展的同时,越来越多新应用被开发,传统的语音通话、短信、彩信业务等,渐渐被微信、QQ等APP模式替代。通信市场被挤压、竞争更显激烈。“保存量,激增量”已成为各个运营商的重要经营理念,其中,有效降低流失率是提升运营商竞争力的关键所在。本文基于中国移动北京公司通信市场,选择了66个原始指标、30个衍生指标,利用粗糙集的属性简约理论,筛选出20重要的指标,减少变量之间的冗余信息。然后通过决策树C5.0模型实现对流失客户的特征画像,建立客户流失预警模型,并结合市场特点以及模型结论,提出有效的营销建议。在建模阶段,本文分别用同时间窗口验证集与平移时间窗口验证集对决策树模型做双重验证,验证结果较好。同时,借用混淆矩阵衍生指标对决策树模型进行评估,准确率、错分类率、错误预警率、命中率、流失覆盖率这五个指标表现优异,模型评估结果较好。本文建立的流失预警模型通过了验证分析和模型评估,具有良好的预测效果、能够推广使用。根据决策树模型输出的预警规则,本文得出以下主要结论:(1)在网时长是分割作用最显著的节点,在网时长小于41个月的用户,98.9%的用户离网;(2)欠费是流失用户另一个显著特征;(3)GPRS流量需求、月均充值金额、是否停机、是否硬捆绑都有助于预测流失用户。基于本文结论,提出若干营销建议:(1)根据每一条预警规则,在数据库中写SQL语句提取出对应的潜在流失用户,明辨不同客户群的特点;(2)对网龄较长的用户提供积分反馈优惠活动,尽可能留住老客户;而入网年龄较短的用户,挽留的时候可以给予价格优惠,或者推荐存费送机活动,存费送费活动;(3)20岁左右的年轻群体,制定有吸引力的针对性的挽留方案,比如送流量、存费送U盘等等;(4)筛选出目前星级不高但是历史信用记录较好的客户,让其免费试用高星级客户才能享受的某些服务。