一、背景

客户流失的全部成本包括旧客户流失损失的收入和用新客户替换这些客户所涉及的营销成本，减少客户流失是每个公司的关键业务目标，预测和防止客户流失对每个产品/平台来说都是一个巨大的潜在收入来源。

二、目的

客户流失分析主要是通过分析用户特征，寻找对用户流失影响较大的用户特征，根据电商领域业务知识，提出产品/平台的运营建议，从而提高用户粘性，降低用户流失率。

三、分析思路

– 用户基本属性：年龄、性别等

– 用户行为指标：偏好登录设备、APP使用时长时段等

– 订单指标：偏好订单类型、返现金额等

或者以用户为中心划分为

– 用户静态属性（年龄、性别等）

– 用户动态属性（服务满意度、APP使用时长等）

四、数据处理

根据业务意义及字段数据分布来确定缺失值异常值处理方法

五、关键指标分析及可视化

六、相关性分析、重要特征筛选

根据需要采取合适的编码方式、合适的相关系数计算方式的选择

筛选重要特征首先考虑业务经验，其次结合相关性、随机森林等算法排出的重要特征

七、基于筛选出的重要特征构建已流失客户的客户画像

综合看，已流失客户多为在 3 - 5 年龄组、使用时长较短、满意度中等、订单数量较少的群体，且投诉情况对客户流失有一定影响。可以针对这些特点进一步分析原因，如优化服务、提高客户满意度、增加用户粘性等，以减少客户流失。

具体特征分析详见代码

八、 建立客户流失预测模型

8.1.1 对比逻辑回归、决策树、随机森林、GBDT、adaboost、LightGBM、朴素贝叶斯，svm算法的表现、选取最优模型

8.1.2 模型报告——最优模型 最佳参数

九、可视化大屏

十、分析报告

1. 用户特征方面

产品或服务在男性群体中更受欢迎，但应分析女性用户较少的原因，如进行市场调研了解女性需求，针对性地优化产品或服务以吸引更多女性用户。

主要受众集中在年龄组 4 所代表的年龄段，可根据该年龄段用户需求重点开发产品和进行市场推广，同时探索吸引其他年龄段用户的方法。

已婚用户数量最多，可针对已婚人群生活特点和需求进行精准营销，同时拓展单身和离婚人群市场份额。

2.用户行为方面

根据用户在 App 上花费时间集中在 2 - 3 小时的特点，合理安排推送内容和活动时间，提高用户参与度。

对于下单数量差异大的情况，对下单数量多的用户进行忠诚度激励，分析下单少的用户需求以提高整体下单量。

对距离上次下单时间较长的用户进行精准营销，如发送优惠券、推荐热门商品等，促进再次下单。

3.用户流失方面

虽然整体用户流失比例较小，但需关注流失的 948 名用户，分析流失原因。

针对男性用户流失数量较多的情况，调研男性用户需求和反馈，优化产品或服务及营销策略。

对流失用户数量较多的年龄组 3、4、5 进行专项调研，了解需求和痛点并优化产品或服务。

已流失客户多为在 3 - 5 年龄组、使用时长较短、满意度中等、订单数量较少的群体，且投诉情况对客户流失有一定影响。可以针对这些特点进一步分析原因，如优化服务、提高客户满意度、增加用户粘性等，以减少客户流失。

十一、部分结果呈现

11.1.1 流失客户画像

11.1.2 模型选择及模型调优