17、基于推荐系统的客户画像与留存策略解析

基于推荐系统的客户画像与留存策略解析

在竞争激烈的电信市场中，客户流失预测是客户关系管理（CRM）的一大难题。想要留住重要客户，就需要识别出相似的客户群体，并为特定群体提供有针对性的优惠和服务。接下来，我们将深入探讨如何通过数据挖掘和机器学习技术来解决这一问题。

1. 客户数据集概述

首先，我们来看一下客户数据集的基本情况。该数据集包含了多个与客户相关的变量，具体如下表所示：
| #S | Variable | Data type | Description |
| — | — | — | — |
| 1 | AccountLength | Integer | 账户活跃时长 |
| 2 | Int’l Plan | Categorical | 国际套餐是否激活（是，否） |
| 3 | Vmail Plan | Categorical | 语音邮件套餐是否激活（是，否） |
| 4 | VamilMessage | Integer | 语音邮件数量 |
| 5 | DayMins | Integer | 白天通话总时长 |
| 6 | DayCalls | Integer | 白天通话总次数 |
| 7 | DayCharge | Integer | 白天通话总费用 |
| 8 | EveMins | Integer | 晚上通话总时长 |
| 9 | EveCalls | Integer | 晚上通话总次数 |
| 10 | EveCharge | Integer | 晚上通话总费用 |
| 11 | NightMins | Integer | 夜间通话总时长 |