文章目录一、如何搭建用户流失预警1.1 定义流失用户1.2 分析流失原因1.3 流失预警模型搭建二、分层运营、预警用户召回2.1 用户分层2.2 流失风险用户促活、召回方式 召回效果不好：已经真正流失的用户很可能已经卸载了app，关闭了推送信息，不能进行有效触达用户因为某种原因放弃了app，在收到召回信息的时候很可能会无视及产生反感，召回的难度可能并不比获取一个新用户低希望能够在一个用户成为流失
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2024-06-28 14:02:18
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一、银行客户流失预测第十三期3天AI进阶实战营就是银行客户流失预测，使用BML一键训练、预测、发布，速度挺好，看来我等要被BML打败了，我也来试试。1.数据集简介背景介绍我们知道，注册新客户要比保留现有客户难得多。对于银行而言，了解导致客户决定离开的决定是非常有帮忙的。防止流失可以使银行制定忠诚度计划和保留活动，以保持尽可能多的客户。数据描述RowNumber-对应于记录（行）号，对输出没有影响。
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2024-01-15 14:36:18
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承接上篇。本篇主要利用逻辑回归算法模型，对即将流失用户进行预测，判断哪些客户会流失。一、数据预处理上一篇对基础的缺失值等已经进行过处理，这里主要是根据建模需求再进一步处理。1.1特征编码特征主要分为连续特征和离散特征，其中离散特征根据特征之间是否有大小关系又细分为两类。连续特征：“tenure”、“MonthlyCharges”、“TotalCharges”，一般采用归一标准化方式处
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2023-12-16 21:02:53
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1.项目背景客户流失是所有与消费者挂钩行业都会关注的点。因为发展一个新客户是需要一定成本的，一旦客户流失，除了浪费拉新成本，还需要花费更多的用户召回成本。 所以，电信行业在竞争日益激烈当下，如何挽留更多用户成为一项关键业务指标。为了更好运营用户，这就要求要了解流失用户的特征，分析流失原因，预测用户流失，确定挽留目标用户并制定有效方案。2.明确分析问题分析用户特征与流失的关系。从整体情况看，流失用户
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2023-11-21 13:05:54
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挖坑。。。来日方长
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2019-01-07 15:36:00
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利用WOE & IV建立用户流失模型现在流量红利越来越小，获新客的成本也越来越高，比如活动投资10万元，新客获客100个，获客成本就是100元/个，但是如果客单价平均50元，用户在整个生命周期中平均下单次数只要小于2，那么这波活动general来说就是亏损的。但是如果获客成本持续走高是客观现实，提升ROI的方式就是增加用户的生命周期价值了，也就是提升我们说的LTV。用户流失模型就是来服务如
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2024-09-27 18:28:40
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流失预测模型在很多行业都有引用到切实的市场运营当中，而接下来就开门见山的说一下游戏行业有关用户流失模型的建立。 目标：关于游戏用户的流失，普片的衡量指标有周流失与月流失，接下来研究的问题有两个：① 有关付费用户的月登陆流失问题② 有关付费用户的月付费流失（付费用户的月登陆流失定义：本月充值的用户在下个月不再有
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2024-07-24 22:19:52
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图片会抽空传的。学习的东西：1.客户流失预警的分析方法2.流失预警分析中的关键技术3.使用机器学习pai进行分析4.任务：通信公司客户流失预警分析客户流失：由于企业各种营销手段的实施，而导致客户和企业终止合作的现象哪些客户易流失呢：以前是用经验模型的方法来分析，找一些对行业有理解的人自己归纳流失用户的特性。现在是从数据中提取。从已有数据中找出客户的共性。分析流程应用：成熟的行业，更关注减少流失而不
本篇主要做的是一个流失预警模型实时查询的一个测试，需求描述：用户名单请求判断是否流失，秒级内返回判断结果。操作场景如下： 流失预警模型，预测用户是否在未来一段时间内流失(牵涉到流失定义，用户活跃度定义，用户行为时间定义等)建立，用到
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2023-09-28 11:43:13
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早先我曾探讨一个关于流失分析的整套流程问题，也说了流失分析是如何的重要，大概这种解说是苍白无力的，因为拿不出数据来说明这个问题，因此大家就会感觉比较飘渺，今天就是流失分析再次进行探讨，这次从数据的角度来理解为什么要做好流失分析。挽留一个老用户相比于拉动一个新用户，在游戏收入、产品周期维护方面都有好处的，只是我们现在解决用户入口的问题，但是没有重视用户流失的问题。这个问题就好像一个水池子，有进口，但
1.项目背景客户流失是所有与消费者挂钩行业都会关注的点。因为发展一个新客户是需要一定成本的，一旦客户流失，除了浪费拉新成本，还需要花费更多的用户召回成本。 所以，电信行业在竞争日益激烈当下，如何挽留更多用户成为一项关键业务指标。为了更好运营用户，这就要求要了解流失用户的特征，分析流失原因，预测用户流失，确定挽留目标用户并制定有效方案。2.明确分析问题分析用户特征与流失的关系。从整体情况看，流失用户
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2024-02-19 22:21:57
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# 基于Python的电信用户流失预警实现流程
## 引言
在电信行业，了解用户流失情况对于提高用户留存率和运营效益至关重要。本文将指导一位刚入行的小白开发者如何使用Python实现电信用户流失预警系统。
## 1. 数据收集
数据收集是流失预警系统的第一步，我们需要获取可用的用户数据以进行分析。以下是一些常见的数据来源：
| 数据来源 | 描述 |
| --- | --- |
| 用户信息
原创
2024-01-07 11:23:41
62阅读
在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测，例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等，发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下，被预测变量可能是...
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2022-08-09 17:06:01
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最近做了一些用户流失、生命周期分析相关的项目（电商领域）。些许实战经验，趁周末和大家聊聊。经常听到有人提起“用户流失”这个概念。有时候出自老板之口，他可能参与了几场业内交流会，听到“拉一个新用户的成本是维护老用户的10倍”，亦或是对于行业流量见顶的焦虑，深感阻止用户流失刻不容缓。有时候出自运营之口，他们觉得花了老大劲儿拉来的用户，总得做点什么，不能让用户白白流失掉。不过更多时候，是KPI没完成，想
决策树算法简单易用，便于解释，在分类问题中运用非常广泛，如果将很多棵决策树绑定在一起进行分类变量的预判或连续变量的预测，将会是一个什么结果呢？其实，这个思想就是集成，通过...
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2022-08-09 17:07:17
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1 定义问题客户流失率问题是电信运营商面临得一项重要课题，也是一个较为流行的案例。根据测算，招揽新的客户比保留住既有客户的花费大得多（通常5-20倍的差距）。因此，如何保留住现在的客户对运营商而言是一项非常有意义的事情。 本文希望通过一个公开数据的客户流失率问题分析，能够带着大家理解如何应用机器学习预测算法到实际应用中。当然， 实际的场景比本文例子复杂的多，如果想具体应用到项目， 还需要针对不
随着互联网和电子商务的发展，人们已经习惯了网上购物。在中国，电子商务平台非常受欢迎。在每年的618、双11、双12活动中，大量用户在如淘宝等电商平台浏览商品，或收藏、加入购物车或直接购买。通过用SQL对用户行为的分析，我们可以挖掘用户的购买规律，了解产品的热度，并结合门店的营销策略，实现更精细、更精准的运营，让业务获得更好的增长。数据集（查看文末了解数据获取方式）包含用户行为，由用户ID、产品ID
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2023-12-30 20:43:38
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0 分析与准备数据--开会与讨论 1 数据清洗与格式转换 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #忽视 Step.1 通过pandas来导入csv：查看一下数据的基本情况，可以看到， 整个数据集有3333条数据， 21个维度， 最后一列是
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2021-02-11 12:07:00
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在当今竞争激烈的商业环境中，企业面临着客户流失的严峻挑战。客户流失不仅意味着直接的收入损失，还可能影响企业的声誉和市场份额。因此，准确地预警客户流失并及时进行干预，对于企业的生存和发展至关重要。本文的目的是探讨AI Agent在企业客户流失预警与干预中的应用，详细介绍相关的技术原理、算法、实际案例以及应用场景
这次的实战案例是使用神经网络进行客户流失预警具体代码与数据集可访问下面的GitHub地址GitHub地址有兴趣可以git clone下来自己跑一下代码读取数据集%matplotlib inlineimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltchurn = pd.read_csv('tele...
原创
2021-07-08 10:55:24
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