客戶挽留在很多行業都是一個備受關注的問題，比如電信、銀行、保險、零售等。要做客戶挽留就需要對客戶流失進行預警、客戶流失原因分析、客戶滿意度或忠誠度研究、客戶生命週期研究等相關問題進行深入而全面的分析。例如，對客戶的行為特徵進行分析，可以瞭解有多少客戶流失，客戶是什麼時候流失的，以及客戶是如何流失的等問題，從而監控客戶流失、實現客戶關懷。

應用資料探勘技術可以根據過去擁有的客戶流失資料建立客戶屬性、服務屬性和客戶消費資料與客戶流失可能性關聯的數學模型，找出客戶屬性、服務屬性和客戶消費資料與流失的關係，給出明確的數學公式或規則，從而計算出客戶流失的可能性。

電信行業較早地提出了客戶關係管理、關係營銷等營銷管理模式，學界和企業界的積極參與也推動了客戶流失行為的相關研究。電信運營商在多年的業務支援系統建設中，積累了大量的歷史業務資料，這些資料涉及到使用者話單、通訊計費、客戶交費、市場營銷、業務收入等各個方面，它們不僅是歷史記錄的呈現，同時還蘊含了客戶的消費模式，客觀上就為資料探勘提供了豐富的素材。對於運營商來說，成熟有效的管理模式和技術可以更好地進行客戶管理，提高使用者的粘性才是硬道理。

建立流失模型可以解決由於客戶離網導致的市場份額減少、營銷成本增加、收入降低等問題，提高挽留成功率，降低離網率，降低挽留服務成本，減少由於客戶離網所帶來的收入損失。對客戶按照流失傾向評分，產生最可能流失客戶的名單，再由運營商對其進行挽留，把損失降到最低。

客戶流失分析大致步驟主要分為以下四步：

一是尋找關鍵因子，比如探索使用者離網的影響因素，根據影響因素判斷使用者離網發生的概率。通過研究現有套餐產品客戶在呼叫通話、業務使用等各方面的行為特徵，找到關鍵影響因子；

二是構建預測模型：採用資料探勘監督類模型技術，訓練得到潛在客戶預測模型，用於預測將會選擇該類套餐產品的潛在流失使用者群，並以概率形式量化之。如果已經建立了Logistic迴歸模型，則可以根據模型，預測在不同的自變數情況下，客戶流失的概率有多大；

三是判別：實際上跟預測有些類似，根據Logistic模型，判斷客戶有多大的可能性將會流失。這種技術與線性迴歸類似，只是用分類目標欄位代替了數值欄位，而在目標含有兩個截然不同的類別時可以使用二項模型；

四是推送營業前臺：通過營銷管理平臺，直接將高概率產品目標流失客戶群推送到營業廳、簡訊及網站、社群經理等營銷渠道，將挽留策略和產品在合適的時間、以合適的語言推薦給合適的客戶，從而贏得營銷。

客戶流失模型需要完成兩個方面的任務，即分析流失客戶的特徵，導致客戶流失的因素及客戶流失在這些因素上的分佈情況，還有就是得出潛在的流失客戶群。

客戶流失預測包括決策樹、神經網路和Logistic迴歸等研究方法，下面就通過一個利用二項Logistic迴歸預測電信客戶流失的例項，為大家介紹一種可用的客戶流失模型，為運營商的客戶關係管理提供有益的借鑑，也為其他行業的客戶流失分析提供挖掘思路。

客戶流失的幾個因素，主要有：客戶基本資訊，包括年齡、性別、郵編、地址等；客戶檔案，包括手機號、付費方式、停機日期、入網時長、工齡、是否使用租用裝置、是否使用電話卡業務、是否使用語音；客戶賬戶，包括服務、是否使用網際網路等；計費資訊，包括撥打電話數、付費總額、欠費總額等。