基于SVM的银行客户流失预测分析——以某商业银行VIP客户流失为例

发布时间：2018-01-30 03:42

  本文关键词： 客户流失 支持向量机 客户关系营销 预测　出处：《生产力研究》2010年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：客户流失分析与预测是客户关系管理的重要内容,针对银行客户流失数据中正负样本数量不平衡而且数据量大的特点,论文应用支持向量机建立客户流失预测模型,并以国内某商业银行VIP客户流失预测为实例,与人工神经网络、决策树、逻辑回归和贝叶斯分类器方法进行了对比,发现该方法能获得最好的正确率、命中率、覆盖率和提升系数,是预测现有客户流失倾向的有效方法。
[Abstract]:Customer churn analysis and prediction is an important part of customer relationship management, aiming at the imbalance of positive and negative samples in bank customer churn data and the large amount of data. In this paper, the support vector machine is used to establish the customer churn prediction model, and take the VIP customer churn prediction of a commercial bank in China as an example, and artificial neural network, decision tree. The comparison of logical regression and Bayesian classifier shows that this method can obtain the best accuracy hit rate coverage and promotion coefficient which is an effective method to predict the current customer turnover tendency.
【作者单位】： 西北大学经济管理学院;中国农业银行陕西省分行;西安外事学院;
【分类号】：F830.4
【正文快照】： 客户保持(customer retention)对银行的利润底线有着惊人的影响,远远超过规模、市场份额、单位成本和其它许多通常认为与竞争优势有关的因素的影响。[1]客户流失不仅会因为减少销售而产生机会成本,而且会导致所吸引的新客户相对减少[,2]一个小的客户保持率的提高都能导致利润

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1475194