9、数字电视客户流失预测：构建流失模型

数字电视客户流失预测：构建流失模型

客户流失会给企业带来巨大的收入损失，鉴于获取新客户的成本较高，积极主动地进行客户流失管理至关重要。流失预测模型为企业识别可能流失的客户提供了重要工具，有助于企业采取措施留住客户。本文将围绕数字电视（DTH）客户流失预测展开，介绍相关的模型构建、结果分析以及验证情况。

客户细分

• 基于年度订阅的细分
  | 年度订阅状态 | 属性区间 | 人口占比(%) | 流失率(%) |
  | — | — | — | — |
  | 无年度计划 | | 97.81 | 3.78 |
  | 年度计划 | | 2.19 | 4.36 |
  | 总计 | | 100.00 | 3.79 |

从这个表格可以看出，大部分客户没有年度计划，且无年度计划客户的流失率相对年度计划客户略低。

• 基于入网年龄（AON）的细分
  | 入网年龄（年） | 属性区间 | 人口占比(%) | 流失率(%) |
  | — | — | — | — |
  | 1 年 | | 11.81 | 5.78 |
  | 1 - 2 年 | | 17.50 | 3.72 |
  | 2 - 4 年 | | 29.16 | 3.66 |
  | 大于 4 年 | | 41.53 | 3.35 |
  | 总计 | | 100.00 | 3.79 |

可以发现，入网年龄越大，客户流失率越低，这可能意味着随着入网时间的增长，客户对服务的粘性在增加。