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注：配圖為UCI設(shè)計(jì)公司作品

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客戶流失預(yù)測是商業(yè)中最受歡迎的大數(shù)據(jù)用例之一。它包括檢測可能取消服務(wù)訂購的客戶。 雖然最初是電信巨頭的事情，但這關(guān)系到各種規(guī)模的企業(yè)，包括創(chuàng)業(yè)公司?，F(xiàn)在，由于預(yù)測服務(wù)和API，預(yù)測分析不再是大型企業(yè)的專屬，這些企業(yè)有能力雇傭數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)。 作為一個如何使用流失預(yù)測來改善你的業(yè)務(wù)的例子，讓我們考慮銷售訂閱的業(yè)務(wù)。這可以是電信公司，SaaS公司，以及任何其他按月收費(fèi)出售服務(wù)的公司。 這些企業(yè)可以使用三種策略來增加收入：獲得更多客戶、追加銷售現(xiàn)有客戶或增加客戶保持率。作為戰(zhàn)略的一部分，所有的努力都是有成本的，我們最終感興趣的是投資回報(bào)：這些努力帶來的額外收入與其成本之間的比率。 正如我們在之前的帖子中看到的，你可以做很多事情來提高客戶保持率。但個性化的客戶保持是困難的，因?yàn)槠髽I(yè)通常有很多客戶，負(fù)擔(dān)不起在一個客戶身上花太多時間。成本太高，會超過額外的收入。然而，如果你能提前預(yù)測哪些客戶有流失的風(fēng)險(xiǎn)，你就可以通過把他們單獨(dú)引向這些客戶來減少留住客戶的努力。 在3個步驟中預(yù)測所有客戶的流失 流失預(yù)測包括根據(jù)客戶使用服務(wù)的方式來檢測哪些客戶可能會取消服務(wù)訂購。我們希望預(yù)測針對每個當(dāng)前客戶的以下問題的答案：該客戶會在未來X個月內(nèi)離開我們嗎?

只有兩個可能的答案，是或不是，這就是我們所說的二元分類任務(wù)。這里，任務(wù)的輸入是客戶，輸出是問題的答案（是或否)。 事實(shí)證明，能夠根據(jù)客戶數(shù)據(jù)預(yù)測客戶流失對大型電信公司來說非常有價值?，F(xiàn)在，由于BigML等預(yù)測服務(wù)，各種規(guī)模的企業(yè)都可以使用它。在這篇文章中，我們將一步步了解如何預(yù)測客戶流失。流程如下：收集您保存到戰(zhàn)斗支援車文件中的歷史客戶數(shù)據(jù)。 將數(shù)據(jù)上傳到預(yù)測服務(wù)，該服務(wù)會自動創(chuàng)建預(yù)測模型。 對每個當(dāng)前客戶使用該模型來預(yù)測他們是否有離開的風(fēng)險(xiǎn)。步驟1:收集數(shù)據(jù) 流失預(yù)測基于機(jī)器學(xué)習(xí)，這是人工智能技術(shù)的一個術(shù)語，其中智能是通過參考示例來構(gòu)建的。在預(yù)測客戶是否會在X個月內(nèi)離開時，會將他或她與在X個月內(nèi)留下或離開的客戶進(jìn)行比較。 特征工程 為了進(jìn)行這些比較，我們需要一種方法來表示客戶，這種方法基于影響他們是否攪拌的關(guān)于他們的信息。 特征類型 我們用來代表客戶的每條信息被稱為一個特征，而尋找有用特征的活動被稱為特征工程。對于流失，我們將有四種類型的特征：客戶特征：關(guān)于客戶的基本信息（例如，年齡、收入、房屋價值、大學(xué)教育) 支持特征：客戶與客戶支持互動的特征（例如，互動次數(shù)、提問主題、滿意度) 使用特征：客戶使用服務(wù)的特征 背景特征：我們擁有的關(guān)于客戶特征工程的任何其他背景信息實(shí)際上是客戶流失預(yù)測從一個業(yè)務(wù)到另一個業(yè)務(wù)的變化之處。您會注意到，在上面列出的特性中，客戶和支持是非常通用的，而用法和上下文是特定于您銷售的服務(wù)的。還有，功能越多越好。如果你不確定某個特定的功能是否有用，不要擔(dān)心。如果不是，那么在創(chuàng)建模型時它將很容易被丟棄。 例子 對于希望預(yù)測客戶流失的電信公司來說，這些特征可以是：使用情況：平均通話時長、通話次數(shù)、超額收費(fèi)、剩余分鐘數(shù) 上下文：手機(jī)類型和價值對于一家SaaS公司來說，我們會關(guān)注以下特性：使用情況：用戶登錄的次數(shù)、在應(yīng)用上花費(fèi)的時間、自上次登錄以來的時間、在應(yīng)用上執(zhí)行的操作 上下文：設(shè)備類型和用戶代理時間范圍 在銷售月度計(jì)劃的公司中，我們通常會根據(jù)上個月的使用情況，查看現(xiàn)在有取消風(fēng)險(xiǎn)的用戶(X=1).這意味著我們將只根據(jù)上個月來計(jì)算使用特性值?；蛘撸谀奶囟ㄇ闆r下，查看前2個月或前3個月的使用情況可能更有意義，以便獲取對客戶是否翻炒有影響的信息。在那種情況下，我們

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