5、电信用户客户终身价值计算与流失预测研究

电信用户客户终身价值计算与流失预测研究

在当今竞争激烈的市场环境中，客户终身价值（CLV）的计算对于企业提升客户忠诚度和优化营销策略至关重要。特别是在电信行业，随着大数据的发展，对客户未来行为的分析变得尤为关键。本文将围绕电信行业中CLV的计算、用户流失预测以及优惠管理等方面展开探讨。

1. 相关概念与数据基础

• RFM数据 ：近期-频率-货币（RFM）数据是客户细分的重要特征集。在电信领域，预付费用户的充值历史可转化为RFM数据。不过，RFM数据存在一定局限性，它主要关注优质客户，且仅聚焦有限变量，最好结合其他客户关系变量一同分析。尽管如此，因其简单性，RFM数据仍被分析师广泛使用，还可用于计算CLV。
• CLV计算的重要性 ：在大数据时代，仅对历史数据进行描述性分析不足以提升客户忠诚度。企业需分析客户未来行为，以改善客户体验。在电信市场，预付费用户占比近50%，且行为更复杂，因此移动公司必须重视对他们的分析。CLV信息在优惠管理中起着关键作用，可用于为用户分配最佳优惠，以提高用户留存率。

2. 数据准备

• 用户生命周期与数据范围 ：预付费用户的生命周期为270天，若在此期间未充值，服务将被终止；充值则会重置周期。本研究选取了2015年2月1日至2017年1月31日期间激活的6480名预付费用户，且这些用户在整个生命周期内未更改计费方式。
• 用户细分 ：将用户分为三个互斥的细分市场，即青年（年龄小于26岁）、大众和其他（公司