基于机器学习的电信用户流失预测与数据分析可视化

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背景描述
根据IBM商业社区分享团队描述，该数据集为某电信公司在加利福尼亚为7000余位用户（个人/家庭）提供电话和互联网服务的相关记录。描述用户基本情况，包括每位用户已注册的相关服务、用户账户信息、用户人口统计信息等。
分析总结与制定策略
总费用 : 小于2000会导致客户大量流失
月费 : 大于60会导致客户大量流失
使用时长 : 流失率在20月之前是最高的,看来20个月是个很关键的分水岭，熬过20个月情况会有一点好转
合同签定方式 月-月 也是出现流失情况的重要因素
降低用户流失,设置用户流失预警机制
🐳细分策略： 通过建立细分模型将具有流失倾向用户分成若干群组,运用聚类分析算法（如 K-Means、DBSCAN 等）基于用户流失预测模型中的关键特征变量对具有流失倾向用户进行细分，根据业务经验与数据分析确定最优聚类数（如划分为 3 - 5 个群组），确保各群组内部用户特征相似性高、群组间差异显著。分析得出流失可能性较高群组特征,并制定针对性的营销措施进行挽留,例如特殊福利折扣，优化流程、引导文案，等等。
🐳评分策略：
----将频道高价值客户单独分群,综合考量用户消费金额、消费频次、利润贡献、忠诚度（如会员等级、在网时长）等多维度指标，运用层次分析法（AHP）或专家打分法确定各指标权重，构建高价值客户评估体系，筛选出频道高价值客户群体，单独分群管理。
----对高价值客户的流失可能性进行建模评分,根据模型输出为每位高价值客户赋予流失得分（如 0 - 100 分），得分越高表明流失可能性越大，按得分区间（如 0 - 30 分低风险、31 - 60 分中风险、61 - 100 分高风险）对高价值客户进行分层管理。
----频道对流失得分较高的高价值用户给予格外关注,设计合适的挽留措施进行挽留。对于高风险高价值客户，启动 “VIP 关怀计划”，由资深客户经理一对一沟通，送上定制化豪华礼包（包含大额现金红包、稀缺体验金、专属高端产品试用权），结合个性化增值服务（如专属绿色通道、私人定制咨询）重塑粘性；对于中风险客户，推送专属节日折扣、积分加倍兑换等优惠活动，搭配定期回访了解需求，优化服务细节；低风险客户则保持常态化优质服务与适度营销互动，巩固忠诚度。
🐳流失召回：
—1、福利召回:优惠券,现金红包,体验金等福利，精准匹配福利与用户偏好，基于用户历史消费、浏览行为数据分析挖掘潜在喜好，实现福利个性化推送。利用智能营销平台，依据用户标签（如支付方式偏好）自动筛选适配福利，在召回消息中突出福利价值与针对性，提高用户响应意愿。
— 2、活动召回:节假日折扣,周年庆等。融入互动元素与社交属性。举办线上活动，用户在参与活动过程中解锁折扣码、奖品，增加趣味性与参与度；开展 “好友助力赢优惠” 活动，借助社交网络裂变传播，扩大活动影响力，吸引流失用户回流。结合热点事件与潮流趋势策划限时主题活动，如影视联动活动（借热门影视剧上映推出相关主题产品优惠）、环保公益活动（用户参与可获绿色消费奖励），引发情感共鸣，强化品牌形象，提升召回成功率。同时，提前预热活动，通过多渠道（短信、社交媒体）精准触达流失用户，营造期待感，引导用户重返平台消费。

原文地址：https://blog.csdn.net/2401_87275147/article/details/145188822

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