发布时间 : 星期日 文章一种确定客户流失的方法和系统更新完毕开始阅读
（六） 模型的应用
客户流失模型的预测：将选取好的时间窗口内的预测数据集代入建立好的逻辑回归模型(精细化预测每个月的逻辑回归模型或综合预测每个月的逻辑回归模型)，得到客户的流失概率、描述性分析得出流失客户的特征等。
流失后分析：根据流失客户的特征，挖掘深层次的客户流失的原因及不同细分客户群的流失情况。
（七） 模型及应用结果的发布与系统管理实施
模型及应用结果的发布：在系统应用操作平台发布客户流失模型及其应用的结果，包括流失客户的特征、客户流失概率、客户流失清单、客户流失原因及不同细分客户群的流失情况等。
系统管理实施：客户流失预警系统设计了挽留管理工作的任务标准流程：每月上旬由前端数据挖掘部门发布数据挖掘结果，市场部门针对挖掘的结果，进行挽留和营销策略的个性化配置；业务管理部门将流失客户分组，售后团队与客服人员、运维人员协作完成具体的客户沟通、回访和营销工作。客户流失预警任务每个月执行一次，从前端数据挖掘部门流经各个部门再返回，形成数据与管理的闭环，各角色人员按照相应的时间完成相应的任务。
5．本发明的关键点和欲保护点是什么？
? 根据客户流失分析的主题，收集一个时间窗口内的原始运营数据，构建面向主题的
数据集市。
? 基于客户流失分析的主题，运用数据挖掘工具R，建立逻辑回归模型。 ? 基于AIC准则筛选流失变量，减少变量之间的冗余，提高模型准确性。 ? 构建预测每个月对应的客户流失模型，实现精细化预测。
? 运用Bootstrap方法，对流失模型进行拓展，构建综合预测下个月的客户流失模型，
可简化实际操作难度。
? 基于数据仓库的可持续优化的客户流失预警系统架构。
6． 用推理方式推导出本发明的优点
? 通过使用AIC准则筛选流失变量，该方法简单直观，且易于执行。
? 构建了预测每个月的客户流失模型，可实现精细化预测，同时基于此构建了综合预
测下个月的流失模型，这样可简化实际操作的难度，实际实践具有针对性。 ? 综合本方案提出的方法和模型，给出基于数据仓库的客户流失预警系统，可实现易
于扩展、高效经济的客户管理工作。
? 建立了一种新的规范化、自动化的管理客户关系新模式。
7．针对4中的技术方案，是否还有别的替代方案同样能完成发明目的？