某运营商数据挖掘项目汇报-新增用户维系

某运营商数据挖掘项目汇报_新增用户维系2010年3月新增用户维系基本流程1、采用生存分析法，对有流失倾向的用户进行提前预警，并可根据用户流失概率的高低划定预警级别流失高危用户群在网异动用户群正常用户群异动预警监控1、维系策略方案生成渠道养卡监管措施重入网与反复用户管控措施正常低网龄用户维系措施2、维系方案实施营销案实施流程维系渠道维系方式维系策略及方案1、维系情况反馈2、目标达成情况3、维系效果评估：渠道养卡识别及监管重入网与反复重入网正常低网龄用户维系维系效果评估1、新增用户分群：渠道养卡重入网与反复重入网用户正常低网龄用户细分 根据正常低网龄用户偏好进行细分新增用户分群建立新增用户维系闭环管理体系，准确分群，分级预警，制定针对性的维系策略和方案并实施，实现新增用户保有。■

渠道养卡识别与监控□

重入网与反复重入网管理□

正常低网龄用户维系新增用户维系

以上判断标准，都以同一渠道发展的用户作为判断基础数据；判断步骤是首先判断疑似养卡渠道，在判断其为疑似养卡渠道后，统计其疑似养卡号码数量对养卡号码的判断模型是对渠道养卡违规行为进行分析的基础，需要在执行中进一步分析、调研完善优化判断规则，提升判断准确率。疑似养卡渠道和养卡号码判断规则疑似养卡渠道产品：渠道新增用户中，30%以上的用户都为两广情零听计划或都市“零听”计划二，该渠道为疑似养卡渠道主叫时长：渠道新增用户中，50%以上或100人以上的用户入网当月和次月主叫时长在3分钟内，该渠道为疑似养卡渠道用户状态：渠道新增用户中，入网后在第3个月，30%以上的用户状态为停机流失，该渠道为疑似养卡渠道疑似养卡号码消费情况:a.出现5个或以上号码号码入网当月和次月主叫时长都在3分钟内；b.或出现5个或以上号码号码入网当月和次月消费在5元以内；c.或出现2个以上号码入网当月或次月应收费完全一致，这些号码为疑似养卡号码激活情况：a.出现5个或以上号码号码激活IMEI一致;b.或2个或以上号码登记身份证号一致这些号码为疑似养卡号码ARPU：渠道新增用户中，30%以上或100人以上的用户入网当月和次月ARPU低于5元，该渠道为疑似养卡渠道□

渠道养卡识别与监控■重入网与反复重入网管理□

正常低网龄用户维系新增用户维系

重入网与反复重入网（跳蚤）用户识别规则NN+1N-6N-4N-5N-2N-3N-1新入网激活月新入网激活后第1月新入网激活月前半年的存量用户历史IMEI库或身份证库N月在网用户，区分新增和存量用户判断重入网用户判断新入网用户的有效IMEI或身份证号码N月新入网用户中的重入网和反复重入网用户名单剔除无效IMEI或身份证号码生成、维护历史有效IMEI库或身份证号库重入网：新用户IMEI或身份证号与历史IMEI或身份证号码能够匹配（6个月以内）。如，9月新入网用户IMEI或身份证号与3月到8月用户IMEI或身份证号码库匹配后，得到9月新入网用户中重入网用户。反复重入网（跳蚤用户）：重入网用户在6个月以内重入网2次及2次以上的用户。识别规则：通过对新入网用户使用手机的IMEI号（或身份证号码）与存量用户的IMEI号历史库（或身份证号码历史库）进行分析识别出重入网和反复重入网用户。为了提高分析结果的准确率，每月定期对上月新入网的用户（上月入网并激活的用户）进行分析。分析示意如下：用户在N月入网并激活（有话单产生），则在N+1月（计算月）对N月入网并激活的所有用户进行重入网分析。从产品、促销、渠道、传播、服务等多方面入手加强重入网与反复重入网管理，降低重入网比率重入网与反复重入网管理措施加强入网促销活动管理，减少促销活动对在网用户的干扰；提高入网首次预存费用，增加在网时长；用户忠诚度管理：网龄营销。产品/促销传播渠道服务加强（社会）渠道掌控，规范渠道行为，减少系统性离网行为。采用户外广告、报纸等大众媒体及营业厅、10086短信、网站、WAP等自有媒体体开展网龄营销、优惠补卡及带号转品牌、套餐、停机保号等的传播。加强欠费管理，减少无效欠费；主卡付费+亲情网；账户低余额时充值提示；优惠或免费补卡；推荐带号转品牌或带号转套餐。□

渠道养卡识别与监控□

重入网与反复重入网管理■正常低网龄用户维系新增用户维系

正常低网龄用户维系基本策略剔除了渠道养卡用户和反复重入网用户后所获得的正常低网龄用户是新增用户流失控制的重点。运用数据挖掘方法，识别出不同流失预警级别的用户，针对高危用户和异动用户分别采取针对性的营销捆绑手段进行维系，同时结合网龄营销，延长用户生命周期。正常低网龄用户分群用户重绑：针对高危用户在网黏性已很弱的特点，采取较大力度的营销捆绑策略，以返还周期短的财务捆绑和力度较大的业务捆绑为主，以服务捆绑为辅。力保：针对异动用户尚处于流失犹豫期、还具有一定黏性的特点，维系策略将以强化用户的业务黏性为重点，以业务捆绑和较长返还周期的财务捆绑为主，以服务捆绑为辅。全用户常规保有（不研究）。

细分用户群基本策略流失高危用户在网异动用户相对稳定用户正常低网龄用户细分、预警及维系框架精准营销模型新增用户细分模型用户价值在网时长渠道偏好促销偏好用户号码消费特征用户清单话费余额新增网用户流失模型商务高端用户群长途话务突出群本地话务突出群本地低端用户群数据业务发烧群……漫游突出用户群数据业务兴趣群本地话务偏好群在网异动用户流失高危用户长途话务突出群本地话务突出群本地低端用户群……漫游突出用户群数据业务突出群本地话务偏好群当月新增用户其他新增用户营销案用户流失预警和细分建模过程流失现状分析流失原因分析

流失用户特征分析

流失预警建模目标沟通确定

流失细分模型目标沟通确定根据建模要求和现有数据情况，构思、沟通和确定建模数据提取需求提取09年1-10月新增用户在1-10月的自然属性和消费行为数据

提取09年10月新增用户在10月的日消费行为数据

数据质量审核

数据探索

非正常用户的剔除。根据渠道养卡和跳蚤用户识别模型提取异常用户数据抽样。确定建模用户集合

建模衍生变量计算。根据提取的基础数据宽表计算衍生变量

建模变量筛选

特征建模分析

卡方分析

方差分析双变量分析Pearson相关分析wald显著性检验

量重要性分析建模变量数据转换

对数变换

标准化变换确定建模用户集

确定建模用户数据集

采用Two

Step聚类算法，建立用户细分模型

月数据用户细分模型（高价值用户和在网2月及2月以上的新增用户细分

日数据用户细分模型（在网1月新增用户细分）业务解释聚类结果，调整模型参数和建模变量，直到得到满意结果确定建模用户集

确定建模用户数据集

采用逻辑回归和决策树算法建立流失预警模型

在网2月新增用户流失预警模型

在网2月以上新增用户流失预警模型

在网1月新增用户流失预警模型采用生存分析算法建立高价值用户流失预警模型模型的评估提升图、收益图

混淆矩阵。准确率和查全率

模型的优化建模训练集比例异常值处理建模变量建模方法

模型参数显著性检验方法

显著性检验变量剔除阈值

树的深度和页节点记录个数……数据提取数据清洗数据审核数据集成数据挖掘宽表构建缺失数据处理

极值数据处理

错误数据处理

冗余数据处理数据统计错误审核

数据源错误审核

数据统计口径审核数据准备确保建模数据的完整性、可用性和完整性提取建模所需数据数据准备用户细分采用凝聚层次聚类算法选择初始化更新结束计算包含每对样本间距离（如欧氏距离）的相似矩阵，把每个样本作为一个簇使用相似矩阵查找最相似的两个簇将两个簇合并为一个簇，簇的个数通过合并被更新；同时更新相似矩阵，将两个簇的两行（两列）距离用1行（1列）距离替换反映合并操作。当所有样本都合并成一个簇或满足指定的簇的数目时，整个过程结束。层次聚类可以分为两种：凝聚的方式和分割的方式，凝聚是一种至底向上的方法，将每一条记录看作一个类，然后根据一些规则将他们聚合成越来越大的类，直到满足一些预先设定的条件。1234执行n-1次步骤2和步骤3网龄2月及以上新增用户细分模型采用SPSS及CLEMENTINE作为数据分析与聚类建模工具算法为TwoStep聚类算法使用细分矩阵，按照语音消费行为和数据业务消费行为两次聚类的方法分别聚类，多维聚类的方法较传统单维聚类方法，聚类后的用户细分特征更明显聚类数据集为2009年1-9月新增用户入网后第二个月，且第二月状态正常的用户的基础数据和消费行为数据数据在聚类前需进行标准化变换和极值处理本地通话次数长途通话次数计费通话时长漫游通话次数ARPU低端中低端长途突出本地突出漫游突出商务GPRS流量新业务费新业务使用种类数彩信条数短信条数新业务费占比使用少占比高兴趣短信突出上网突出发烧友细分群主要消费行为特征（网龄>=2个月）-1序号细分群名称细分群特征规模占比1商务高端用户群语音消费行为相对数据业务消费行为更为突出，为用户主要行为属性；ARPU最高为240元/户以上，交往圈最大，本长漫语音话务均高，且每次通话时长较长2.4%2漫游突出用户群语音消费行为相对数据业务消费行为更为突出，为用户主要行为属性；ARPU为85元/户左右，经常去外地，漫游话务突出，本地及长途话务较少，且漫游通话频次最高3.9%3长途话务突出群语音消费行为相对数据业务消费行为更为突出，为用户主要行为属性；ARPU为120元/户左右，交往圈中有大量外地号码，长途话务突出，漫游很少，且长途通话频次最高7.6%4本地话务突出群语音消费行为相对数据业务消费行为更为突出，为用户主要行为属性；ARPU为120元/户左右，交往圈主要集中在本地，本地话务突出，长途漫游较少，且本地通话频次最高4.7%5本地话务偏好群语音消费行为相对数据业务消费行为更为突出，为用户主要行为属性；ARPU为67元/户左右，交往圈主要集中在本地，通话时长相对较低，但本地话务相对突出，长途漫游很少14.8%6本地低端用户群语音和数据业务消费行为均较低，用消费户行为相对均衡；ARPU较低为30元/户左右，很少去外地，漫游和长途时长比例最低,平均每次通话时长最短33.5%网龄1月新增用户细分模型采用SPSS及CLEMENTINE作为数据分析与聚类建模工具算法为TwoStep聚类算法使用细分矩阵，按照语音消费行为和数据业务消费行为两次聚类的方法分别聚类，多维聚类的方法较传统单维聚类方法，聚类后的用户细分特征更明显聚类数据集为2009年10月1~25日入网，11月1日之前未流失的用户从入网当日至月底的日均消费行为数据数据在聚类前需进行标准化变换和极值处理低端中低端长途突出本地突出商务占比占比高使用少兴趣上网突出发烧友日均本地通话次数日均长途通话次数日均漫游通话次数日均计费通话时长日均GPRS流量日均彩信条数日均短信条数新业务使用种类数新业务费占比序号细分群名称细分群特征规模占比1漫游突出用户群语音消费行为相对数据业务消费行为更为突出，为用户主要行为属性；入网当月ARPU为100元/户左右，经常去外地，漫游话务突出，本地及长途话务很少，且漫游通话频次最高3.0%2长途话务突出群语音消费行为相对数据业务消费行为更为突出，为用户主要行为属性；入网当月ARPU为100元/户左右，交往圈中有大量外地号码，长途话务突出，基本无漫游，且长途通话频次最高4.5%3本地话务突出群语音消费行为相对数据业务消费行为更为突出，为用户主要行为属性；入网当月ARPU为75元/户左右，交往圈主要集中在本地，本地话务突出，基本无漫游，长途很少，且本地通话频次最高7.7%4本地话务偏好群语音消费行为相对数据业务消费行为更为突出，为用户主要行为属性；入网当月ARPU为55元/户左右，交往圈主要集中在本地，通话时长相对较低，但本地话务相对突出，基本无漫游，长途很少12.6%5本地低端用户群语音和数据业务消费均较低，且二者消费相对均衡；入网当月ARPU为25元/户左右，主要在本地活动，本、长、漫通话时长均为最低，基本无数据业务使用量36.7%细分群主要消费行为特征（网龄1个月）-1序号细分群名称细分群特征规模占比6数据业务突出群数据业务消费行为相对语音消费行为更为突出，为用户主要行为属性；入网当月ARPU为30元/户左右，订购数据业务种类最多，且数据业务消费占比高，高达79%21.3%7GPRS偏好用户群数据业务消费行为相对语音消费行为更为突出，为用户主要行为属性；入网当月ARPU为54元/户左右，GPRS消费最高，远高于其他群，且数据业务消费占比高，高达77%9.2%8短信突出用户群数据业务消费行为相对语音消费行为更为突出，为用户主要行为属性；入当月ARPU为80元/户左右，数据业务消费占比为65%左右，日平均发送短信10条左右，主要使用短彩信业务，且短信和彩信上行条数均为最高4.9%细分群主要消费行为特征（网龄1个月）-2决策树预测模型：决策树是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。逻辑回归预测模型：也称定性变量回归，类似于线性回归，但是目标字段使用字符型字段而不是数值型字段。Logistic回归建立一组方程，把输入属性值与输出字段每一类的概率联系起来。一旦生成模型，便可用于估计新记录属于某类的概率。概率最大的目标类被指定为该记录的预测输出值。逻辑回归算法具有训练集和测试集预测准确率的差异是最小的优点能给出用户属于某类型概率，可精确控制用户群大小对有缺失值的记录不能给出预测概率模型自变量之间可能存在多重共线性干扰业务可解释性较决策树差优点缺点

逻辑回归算法具有训练集和测试集预测准确率的差异是最小可以精确控制筛选用户群大小的优点，同时我们采用缺失值处理、相关性分析可以规避算法的缺点，优先选用逻辑回归算法。比较模型预测效果，选择预测效果较佳分类算法模型比较结论正常低网龄用户流失采用预警分类算法在网2月新增用户流失预警模型采用SPSS和CLEMENTINE作为数据分析和建模工具

分别采用逻辑回归算法和决策树算法建模，比较模型预测效果，确定使用逻辑回归算法基本情况语音通话情况数据业务使用情况品牌ARPU余额套餐名称…本地通话次数长途通话次数漫游通话次数…数据业务费用数据业务消费占比数据业务使用种类数…3月4月5月6月7月8月9月10月11月3月4月5月6月7月8月9月10月11月3月4月5月6月7月8月9月10月11月3月4月5月6月7月8月9月10月11月建模时间窗口测试时间窗口入网月份取数月份流失月份流失观察月份建模变量在网2月以上新增用户流失预警模型分别采用逻辑回归算法和决策树算法建模，比较模型预测效果，确定使用逻辑回归算法3月4月5月6月7月8月9月10月11月3月4月5月6月7月8月9月10月11月3月4月5月6月7月8月9月10月11月3月4月5月6月7月8月9月10月11月建模时间窗口测试时间窗口建模变量基本情况语音通话情况数据业务使用情况品牌ARPU余额套餐名称…月数据时间段变化趋势数据月数据时间段变化趋势数据本地通话次数长途通话次数漫游通话次数…本地通话次数波动率长途通话次数波动率漫游通话次数波动率…数据业务费用数据业务消费占比数据业务使用种类数…数据业务费用波动率…3月4月5月6月7月8月9月10月11月3月4月5月6月7月8月9月10月11月3月4月5月6月7月8月9月10月11月建模结果余额本地被叫通话次数欠费金额本地被叫次数波动率通话标志通话时长大于5分钟标志多次充值标志其他费用本地主叫次数波动率新业务费通话次数月租费ARPU彩铃订购标志长途通话次数漫游通话次数本地主叫次数

所有的数据经过对数变换和标准化变换，消除不同变量和不同月份对模型的影响

回归分析方法和参数设置同在在网2月新增用户流失预警模型

模型的结果为对数流失风险比的线性拟合表达式

用户余额、本地被叫通话次数、欠费金额、本地被叫次数波动率、通话标志、通话时长大于5分钟标志变量重要变量重要性模型预警20%的正常用户，包含61%的下月流失用户用户集：09年06月（包括06月）以前入网、08月仍然正常的用户；模型筛选用户：通过模型筛选出的用户集中20%的用户，其中，

包含了用户集中61.4%的9月流失用户；

模型筛选用户9月、10月和11月的流失率（模型准确率）分别为26.7%、36%和43%，比用户集中用户的流失率（不使用模型筛选的准确率）提升度分别为3.4、2.7和2.3倍。61.4%*提升度=模型筛选用户流失率/用户集中用户流失率在网1月新增用户流失预警模型在网1月新增用户没有月数据，只有日数据，由于系统只保留最近3月的日数据，9月的日数据不完整，11月的新增用户不能判定用户流失，只能取10月新增用户的日数据为建模数据集

用户的样本量小，考虑到决策树算法如使用交叉验证，能一定程度上弥补样本量小的不足，采用决策树算法作为预警建模算法建模时间窗口建模变量基本情况语音通话情况数据业务使用情况品牌ARPU余额套餐名称…日均数据时间段日数据/变化趋势数据日均数据时间段变化趋势数据本地通话次数长途通话次数漫游通话次数…本地通话次数波动率长途通话次数波动率漫游通话次数波动率…短信条数彩信条数GPRS流量…短信条数波动率…12345678910111213141516171819202122232425262728293031入网时间在10月1~25日的用户从入网当天直到10月底的日数据建模结果余额品牌手机报费用套餐名称日均长途通话次数月租费日均本地被叫通话次数充值次数日均漫游通话次数包打套餐标志本地通话次数波动率手机邮箱标志新业务费多次充值标志彩铃订购标志手机报订购标志本地主叫次数波动率重入网标志外网通话对端数波动率通话大于5分钟标志通话