首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

基于Apache Spark机器学习的客户流失预测

流失预测是个重要的业务,通过预测哪些客户可能取消对服务的订阅来最大限度地减少客户流失。...在本篇文章中,我们将看到通常使用的哪些类型客户数据,对数据进行一些初步分析,并生成流失预测模型 - 所有这些都是通过Spark及其机器学习框架来完成的。...通过这种分析,电信公司可以获得预测和增强客户体验,防止客户流失和定制营销活动。...[Picture2.png] 我们来看一个电信客户流失的例子: 我们试图预测什么? 客户是否有很高的服务退订概率。 流失被标记为“真”或“假”。 什么是“问题”或你可以用属性来做出预测?...预测概率可以非常有用地排列可能性的客户流失。这样,企业可用于保留的有限资源在适当的客户身上。 下面,我们计算一些更多的指标。

3.3K70

如何减少SaaS客户流失

理解 SaaS 的客户流失 下面的图片显示了高流失率是如何快速地阻碍 SaaS 公司的增长的。如果客户流失率高的企业继续获得新客户,他们将会浪费时间和资源,而且不会有什么成果。...关键的一点是,要尽早解决客户流失的问题,而不是在事情发生后才作出反应。 计算用户流失 你现在应该会同意,用户流失很重要,理解如何计算流失率是非常重要的。...这种变化可能不会马上显现出来,但是月流失率和年流失率有一些重要的区别。5% 的年度客户流失率意味着每月客户流失率为0.42% ,而5% 的月度客户流失率意味着每年客户流失率达到令人头疼的46% 。...这就使得留住客户和控制客户流失变得至关重要。...帮助 SaaS 公司减少客户流失的策略 这里有几个高影响力的策略来降低客户流失: 开发集成生态系统 有大量数据表明,与其他产品的集成有助于 SaaS 企业减少流失

94520
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

客户流失预测及营销方案

面对着大量的客户,银行需要更全面、准确地洞察客户需求。在实际业务开展过程中,需要发掘客户流失情况,对客户的资金变动情况预判;提前/及时针对客户进行营销,减少银行资金流失。...2.2 赛题分析与理解 通过对赛题的分析与理解,本次比赛的任务是:从用户各个季度的基本资料、资金情况及行为信息,建立客户流失预警模型,挖掘客户流失的原因,辅助业务加强客户维护及营销,提高客户的粘度,减少客户...所以客户流失已经成为银行业最关注的问题之一。客户流失原因可以分为两类: 第一类非主观意愿缺失。如破产、工资卡变化等。 第二类是需求未满足。...4.2 营销策略 4.2.1 客群划分 商业银行客户数量庞大,而银行自身资源也是比较有限的,考虑成本效益原则,我们需要重点关注的是具有流失倾向且高质量客户,由此我们首先做两步的客群划分: 第一步:借助流失预警模型我们可以将客户流失倾向分为...4.2.2 整体客户管理策略 综合流失风险及质量属性划分客群后,对不同类型客户制定不同的营销策略: 4.2.3 重点客户管理策略 在此细分结构下我们重点关注高价值/附加值客户流失风险客户,并根据其需求为其量身定制相应的营销方式

1.1K30

如何减少SaaS的客户流失

来源/作者:李宽wideplum ---- 今天编译一篇文章来讲一讲减少客户流失的8条策略。 诚然,客户成功(Customer Success, CS)团队处于防止客户流失的第一线。...最终,让客户成功是一项业务范围内的责任,需要每个功能都作出贡献。这里有8件事情可以真正改变你的流失率: 卖给正确的客户 同一产品在不同客户类型之间的年留存率从50%到90%不等。...从月度计划转向年度计划 有一家投资组合公司花了数年时间试图改善流失率。最重要的杠杆是将70%的新客群从月度计划转移到年度计划。 这是有争议的。这难道不会让那些想要流失客户感到被困住了吗?...虽然这种情况在某些情况下可能会发生,但总体来说,你通常会过得更好,因为: 你将有更多的时间来打动客户 客户将在游戏中拥有更多皮肤,这将使他们更有动力去使用产品 对现有客户进行营销 营销和销售不应该在客户成为客户的时候戛然而止...因为不可能与每个客户都交谈,了解他们是如何看待你的产品的,所以你需要让你的产品告诉你,你的客户是否真的看到了价值——或者他们是否想要离开。 以上是8条减少客户流失的策略,供参考。

51910

Python中用PyTorch机器学习分类预测银行客户流失模型

p=8522  分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组功能,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。...在本文中,鉴于银行客户的某些特征,我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。因此,我们的任务是根据各种客户特征预测客户流失。...这里1代表客户离开银行的情况,0代表客户没有离开银行的情况。 让我们绘制数据集中所有地理位置的客户数量: 输出: 输出显示,几乎一半的客户来自法国,而西班牙和德国的客户比例分别为25%。...现在,让我们绘制来自每个唯一地理位置的客户数量以及客户流失信息。我们可以使用库中的countplot()函数seaborn来执行此操作。...输出: 输出显示,尽管法国客户总数是西班牙和德国客户总数的两倍,但法国和德国客户离开银行的客户比例是相同的。

2.3K11

至关重要的流失率优化:如何减少客户流失

这种CRO就是客户流失率优化。“客户流失率”-在特定时间期限内,客户或用户停止使用你的产品或服务。绝大多数的营销预算和营销博客都致力于吸引新客户,而忽略了留住已有客户。...测量 当然,你在解决客户流失问题之前,需要弄清楚你的客户流失率是多少。下面是计算客户流失率的公式: ?...流失率=特定时间段内客户流失的数量/特定时间段开始时的客户数量 虽然以百分比形式呈现客户流失是最常见的方法,但是对于SaaS业务这种表现形式并非最佳。...对于一些业务需要更详细的方法,客户流失可通过以下任意方式表示: ● 客户丢失数量 ● 客户丢失占比 ● 月均经常性收入流失额(MRR) ● 月均经常性收入流失额(MRR)...使用应用程序中(In-APP)分析和机器学习可以帮助你做出更明智的决策,以提高您的产品和留住客户。通过创建和跟踪行为漏斗,可以评估用户的互动等级: ?

1.6K50

如何使用CRM系统避免客户流失

CRM系统能够有效避免客户流失。在产品同质化严重,而营销手段极大丰富的今天,客户是一个不稳定的群体,他们会冲动消费,也能理性购买,受到人、情、理等多种原因的影响。...大家都知道老客户是企业重要的资源,如何避免客户流失是必要的研究课题,在这里,我们看看CRM系统怎么帮助你。 CRM系统管理客户.png 1、CRM系统避免因人员流动带来的客户流失。...这是现在企业最常面临的客户流失原因之一,归根到底是因为客户信息没有掌握在公司手中。...2、CRM系统避免销售的细节疏忽导致客户流失。...3、CRM系统避免销售过度承诺让客户流失。销售为了完成业绩,有时候会对客户过度承诺,最后无法将承诺的内容兑现给客户,导致客户产生受欺骗的情绪,进而离开企业。

1K10

经典机器学习 | 如何做到预流失流失挽回?

导语:预流失用户,即有流失倾向,但还没有开始真正流失的用户。...相较于流失用户而言,预流失用户处于观望阶段,或许对现有产品有所顾虑,或许对于潜在的流向(竞品)有所顾虑,或许是在等待些什么;流失用户,即已经流失了的用户,或许是因为游戏弃坑,或许选择了其他产品,用户肯定还在玩些什么...文章介绍了如何通过经典的机器学习(Machine Learning, ML)方法来寻找那些流失可能性比较高的用户、寻找那些回流意愿比较大的用户。...基于以上的述求,我们将经典机器学习实践于预流失流失挽回两个场景。         模型整体设计流程图如下: 预流失流失挽回概述 1. 预流失流失用户,即有流失倾向,但还没有开始真正流失的用户。...模型选择 预测流失Score和回流Score有许许多多的模型可以选择,本文以LR为例,早点介绍如何在生产过程中实践经典机器学习算法。

2.1K20

案例实战 | 逻辑回归实现客户流失预测

前言 利用逻辑回归进行客户流失预警建模中涵盖了许多比较细的知识点,思维导图只展示了极小的一部分,相关知识点链接将穿插在文中。...churn 流失与否 是否与 posTrend 流量使用上升趋势有关 猜想:posTrend 为 1,即流量使用有上升趋势时,更不容易流失(用得越多越不容易流失) 交叉表分析 cross_table =...perConvert, axis='columns') # axis=1 也可以写成 axis='columns', 表示对列使用这个函数 # 发现的确如我们所想,流量使用有上升趋势的时候,流失的概率会下降...0.116 26.078 0.000 2.794 3.248 # duration -0.2488 0.010 -25.955 0.000 -0.268 -0.230 使用建模结果进行预测 # 预测流失的可能性..., # 即如果 churn=1,proba > 0.5,则表示预测正确,当然,这个 proba 需要根据业务实际情况来定 # 以 proba > 0.5 就设为流失作为预测结果 test['prediction

82620

避免客户流失,躲开SaaS生意的隐形杀手

实际上,真正导致SaaS公司衰退的内部原因,是客户流失(churn)。 高流失率的SaaS,就是一个投入产出不成比例的生意系统;无论如何努力经营,都不可能成为一个好生意。...即NDR并不是用客户流失绝对数,而是换算成“钱”的变化来衡量留存。...假定你每个月能留存上个月的95%的客户,觉得很牛是吧?但仔细核算也会吓一跳:这相当于每个月流失5%的客户,换算成每年相当于流失60%的客户。...问问那些离开的客户,这两种说法似乎都站不住脚。 通过调查和复盘大量的流失客户,我们有一个重要的规律发现:客户获得的业务价值高低,是在销售成交时就确定了。...总结一下,SaaS高流失(churn)的主要原因,是由于客户获得的业务价值不高;而业务价值的高低,主要取决于销售质量。 也可以说,在很大程度上是低质量的销售导致了客户流失

79420

干货 | 携程酒店浏览客户流失概率预测

研究方向机器学习、大数据、智能交通等。在校期间多次参加大数据竞赛,在携程云海平台比赛中,两次和队伍一起获得第一名。 客户流失率是考量是业务成绩的一个非常关键的指标。...根据历史数据建立模型,使用机器学习的方法预测客户流失概率,可以找出用户流失的因素,从而完善产品,减少客户流失概率。 那么,对于这样的一个问题,我们需要做哪些数据分析?特征又是如何提取?...如何选择合适的机器学习模型?如何调整模型的参数?同时对于类似的这些问题,又有什么常见的套路呢?本文将基于客户流失率预测的赛题,以及个人的实战经验,对上述的问题一一做出解答。...数据上面有个label,是1表示客户最后流失了,是0的话表示最后客户没有流失。看到这里,于是明白了,这是一个分类的预测问题。 ?...对于客户流失概率而言,我“宁可错杀三千,也不可放过一个”。就是说,我是要尽可能地采取相关的措施,一定不能允许有客户流失的情况发生。同时,因为挽救可能流失客户需要成本,所以我也要求尽可能高的召回率。

6.8K112

功能介绍 | 减少客户流失,企点有妙招!

腾讯企点 公众号ID:qidianonline 关注 客服体系对于任何一个企业来说 都是至关重要的 一个高效优质的客服体系 不仅有利于塑造良好的企业形象 更能有效留存客户,减少流失 促成转化,提高成单率...今天就和大家聊一聊 客服分配的那点事儿 01.客服分配逻辑图 为了满足客服接待场景的合理性,灵活调节客服工作的饱和度,企点在接待分配设计上也是“煞费苦心”,助力企业完善客服体系,避免漏客,减少流失。...*目前仅支持手动接入客户,自动接入客户功能将在后续优化中上线   ▶如何开启并设置未接入池?...而客户“点击乙商品页面的网页接待组件”本应该直接呼起与客服B的网页临时会话,但是由于客户存在“正在会话”的情况,且属同一通路(网页通路),因此会优先将客户分配给客服A。...客户案例 | 如何提升销售人员的工作效率和业绩?轻松两步走! 功能解说 | 企业如何防止客户信息丢失?

45321

科大讯飞:电信客户流失预测赛方案

对于客户流失率而言,每增加5%,利润就可能随之降低25%-85%。因此,如何减少电信用户流失的分析与预测至关重要。...鉴于此,运营商会经常设有客户服务部门,该部门的职能主要是做好客户流失分析,赢回高概率流失客户,降低客户流失率。某电信机构的客户存在大量流失情况,导致该机构的用户量急速下降。...面对如此头疼的问题,该机构将部分客户数据开放,诚邀大家帮助他们建立流失预测模型来预测可能流失客户。...赛题任务 给定某电信机构实际业务中的相关客户信息,包含69个与客户相关的字段,其中“是否流失”字段表明客户会否会在观察日期后的两个月内流失。...','客户ID']] train = data[data['是否流失'].notnull()].reset_index(drop=True) test = data[data['是否流失'].isnull

1.5K10

SaaS创业公司如何降低客户流失率?

原文作者:Thomas Smale 译者:杨丽 任何一家SaaS公司都不可避免产生客户流失。但是如果流失率太高,而获客步伐完全跟不上客户流失速度的话,那么你最终只可能摔得头破血流。...由于每家SaaS公司都不会完全相似,因此你需要指定一个计划以降低客户流失。下文具体介绍了几种有力的解决途径和案例。 1、找出客户流失的原因 如果你能找出客户流失的准确原因,那么下一步将变得非常容易。...Groove创始人兼CEO Alex Turnbull在Kissmetrics博客上曾分享了一篇关于“如何将客户流失率快速降低71%”的创业经历。...还需注意:如果你的客户流失率非常高,那么可能是因为你开发的app核心功能并未受到客户的欢迎,这样,目标用户定位错误可能也不是唯一的原因。...因此,想要降低客户流失率,首先要让客户满意。只有客户满意,那么他们的客户生命周期价值就会增加,而你也可以使用推荐和社交网络推进平台,提升客户上线率。

62290

客户流失加剧,有赞陷入用户增长困境

付费商户流失加剧 营收用户双增,利润大幅改善,有赞以逆势扩张姿态,有效应对着2020年波诡云谲的市场环境。 但有赞的增长数据并非全然无懈可击,付费商家数量变化便暗藏猫腻。...导致有赞付费商家净增绝对量下降的根源,是流失用户的大幅上升:2019年商户流失31340个,2020年商户流失45125个。...如果以“当年流失/当年新增”比值衡量用户流失率,2019年有赞流失率为57%,2020年则升至75%。 当然,付费用户增长乏力并非只发生在有赞身上。...当然,比付费商户增长更严峻的是用户流失。当付费商家高速增长时,商户流失不甚明显,而一旦增长变缓,商户流失就变得十分严峻。 第二层盾牌是盘活存量。 增量不足,存量来凑。...从现实来看,日渐上升的付费商户流失率,或与此有关。 但有赞不能放任用户的流失

52330

将文本特征应用于客户流失数据集

目录 动机 业务问题和数据 特征工程与建模 评价与特征分析 摘要 动机 在我的上一篇博客“什么是嵌入,你能用它做什么”中,我谈到了嵌入可以把高维、非结构化的数据转换成低维的数值表示,可以用在各种机器学习模型中...在今天的博客中,我将向你介绍如何使用额外的客户服务说明,在一个小型的客户流失数据集上提高4%的准确率。...业务问题和数据 一家电话公司从2070个客户那里收集了原始数据集,并标记了服务状态(保留/取消)。这家电话公司希望利用这些数据来了解客户流失问题,从而采取战略举措留住未来可能取消这项服务的客户。...这种分析也有助于公司识别导致客户取消服务的因素。 数据集包含17个特征,包括客户ID、一般人口统计信息和服务使用信息。该公司还提供了客户服务人员留下的评论,指出了客户的问题以及他们是如何帮助客户的。...它还说明了如何使用自然语言处理技术,以促进监督机器学习问题,如分类。分析表明,我创建的特征是模型中最重要的特征之一,它们有助于建立对不同客户群的描述。

81840

如何使用Apache Spark MLlib预测电信客户流失

Spark MLLib是一个用于在海量数据集上执行机器学习和相关任务的库。使用MLlib,可以对十亿个观测值进行机器学习模型的拟合,可能只需要几行代码并利用数百台机器就能达到。...在本文中,我们将使用MLlib来拟合机器学习模型,该模型可以预测电信公司的哪些客户可能会停止使用他们的服务。流失预测,是电信行业和许多基于订阅行业中最常见的机器学习应用之一。...使用Spark DataFrames加载数据 我们将使我们的模型拟合由SGI托管的UC Irvine机器学习库提供的流失数据集。...我们将使用MLlib来训练和评估一个可以预测用户是否可能流失的随机森林模型。 监督机器学习模型的开发和评估的广泛流程如下所示: 流程从数据集开始,数据集由可能具有多种类型的列组成。...一个随机的预测器会将一半客户标记为流失,另一半客户标记为非流失,将会产生一条直对角线的ROC曲线。这条线将单位正方形切割成两个大小相等的三角形,因此曲线下方的面积为0.5。

4K10
领券