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许多事情，总是有套路的。今天讲一个案例，让大家对数据分析的事情流程和细节更深刻一些，让分析的套路更清晰一些。

客户流失是企业在谋划运动中经常面临的一个经典问题，特别是在零售行业，是指客户由于某些原因不再使用企业的产物或服务。客户，简朴来说，就是企业所服务的工具。

许多企业的客户众多，往往需要“对号入座”，自然就会有客户编号（即ID），用以识别一个个个体。说到客户ID，我们自然就想到，以前去超市买工具的时候办的会员卡，而会员卡上的号码就是客户ID，客户指的就是超市的会员。而有些主顾没有办会员卡，超市对他们识别不出是详细哪个主顾，这是所谓的“散客”。

所以，对于超市来说，客户流失问题研究的工具是会员。关于客户流失，一般会有几个方面的问题：（1）怎样才算流失？（2）为什么会流失？（3）流失前有什么行为体现？（4）如何预测流失？（5）流失后值不值得挽回？（6）流失后挽回时机多大？（7）对流失客户可以做什么？一、怎样才算流失？凭据观察，企业平均5年就会失去一半的客户，而失去一个客户带来的庞大损失，可能需要拉进来10个新客户才可以弥补。所以，客户流失问题必须重视起来。

客户流失问题一般是客户服务中心或产物运营部门提出来的。他们的主要事情是，接纳有效的运营计谋或营销运动，吸新客（让更多人成为客户），保活跃（让客户经常过来买），防流失（让客户继续过来买）。作为数据分析师，在做流失分析前，需要和这些部门从业务层面举行详细地相同。相同主要包罗以下方面：（1）怎样才算流失？（2）流失的原因有哪些？（3）流失前有什么体现？（4）流失客户中有哪些值得挽回？（5）现在对流失客户接纳的计谋和手段有哪些？谁执行？效果如何？那么，对连锁超市来说，哪些客户才是流失客户呢？对零售业来说，客户很少会注销会员卡，险些是“一朝会员，终身会员”，所以，客户流失只能明白为“客户良久良久没来买工具了”。

试想一下，如果有个客户已经3个多月没过来买工具了，我们就会感受客户可能已经流失了。但到底多久没过来买工具才算是流失，是1个月呢，还是3个月呢？这个需要量化。

简朴粗暴的做法是，一刀切，就是对所有客户都认为凌驾一定天数没过来买工具，例如凌驾90天，就认为是流失。问题又来了，有些客户之前每周都过来买工具，如果他们已经有1个月没来买工具了，可能早已流失了，到那时就知道得太晚了。而有些客户每隔1个月没过来买工具，如果3个月没来买工具，可能实际还得多几天再能断定他们到底是不是已经流失了。所以，思量到每个客户的详细情况，对每个客户，如果上次购物距离现在的天数凌驾之前平均购物周期的设定倍数，就被认为是流失客户。

也就是说，流失客户就是那些凌驾了自己购置周期良久都没有过来买工具的人。倍数可以凭据履历得出，也可以通过数据探索获得，例如1.5倍、3倍，等等，看实际情况来定。

这样就把业务上的流失问题转化为数据分析的问题，并确立了分析目的。也就是说，如果满足上述条件的客户，则是流失客户，打上标识1，否则就打上0，这样就获得了0-1分类的目的变量——是否流失。二、为什么会流失？客户为什么不再过来买工具了呢，这肯定是有原因的。

只不外有些原因可以从数据中知道，有些原因不得而知。关于客户流失的原因有以下几方面：（1）自身原因，例如，客户搬迁了，离原来的店太远了，只能就近购置；或者小孩长大了，不再需要去母婴店买工具了；或者收入下降了，淘汰家庭开支，能不买只管不买，等等。（2）价钱问题，例如，客户感受工具太贵了，还不如走远一点去其他店买。

（3）产物质量欠好，容易坏，客户经常投诉。（4）伙计态度差，或商品包装、收银等技术不熟练，或不够热情，引发客户不满。（5）售后服务不到位，例如，客户要求退货，不让退；没有定期眷注客户，询问产物使用情况，等。

（6）竞争对手，例如，旁边新开了一家店，又是打折又是赠送，许多客户都被吸引已往。（7）品牌形象下降，例如，经常曝出的谋划问题，负面新闻多，客户往往选择脱离。（8）其它原因，例如，店肆门口修路，客流下降严重。

三、如何预测流失？好了，我们知道了流失问题的分析目的，也知道了可能的流失原因，自然有人会问，我们能不能提前知道哪些客户会流失，这样的话就可以接纳措施挽回了。客户流失预测模型就是为相识决这个问题，是使用算法预测客户流失的概率，概率越大，就越有可能流失。

（1）为什么要预测？为什么差池所有客户接纳措施呢？这样不就可以“一网打尽”了么？这是一个投入成本的问题，在预算有限的情况下，自然会只想对那些最可能流失的客户接纳措施，节约成本。（2）哪些客户做预测，哪些客户不做？为了做好这个模型，我们需要做一个假定，即，客户在流失前，通常会体现出一些预示其将要流失的特征，而这些特征可以用数据指标举行量化。

例如，流失前不经常过来买了，买的也比以前少，或者投诉产物欠好，服务差，或者有过退货/换货，等。另外，不是所有的客户都可以被有效预测出来是否流失。在建模时，应该清除掉这样的客户：从没买过工具的客户，无行为特征；只买过一次工具的客户，消费行为有偶发性；新客户，指那些刚注册不久的客户。清除之后获得的客户，我们叫有效客户。

（3）用哪些指标来预测？接下来要做的事情是，指标设计。我一般习惯接纳结构化思维，沿着“消费前-消费中-消费后”这样的逻辑门路，梳理出有哪方面的信息可以用。

客户有基本信息，消费前有浏览信息，另有到场运动的信息（如吸收短信、领取优惠券），然后就是消费的信息，消费之后就是退/换货、投诉、咨询、评论等信息。在此基础上，对各方面的信息再举行拆解。这样就清楚了，关于客户有哪方面信息，每个方面有哪些基础指标，例如，说到客户的消费行为，很自然就想到消费金额、消费频次、客单价等指标。进一步地，还可以衍生出这些指标的占比、同比、环比。

其中，占比反映的是指标的份额（相对巨细），同比、环比则反映出指标的变化，例如，近1周消费次数的环比，通俗地讲，就是与上上周相比，上周消费次数变大了，大了几多。另外，任何指标的设计，都不是毫无依据的。

要想一想，设计的指标所反映出来的寄义是什么，对分析目的有什么影响。例如，近1周消费次数的环比，是否表现买的次数比以前越多，客户就越“活跃”，就越不大可能流失？联合上述提到的流失原因，先做适当的假设，最后再通过模型效果来验证。（4）指标太多了，怎么办？这样设计获得的指标有几百个之多。

指标太多了？没关系。流失预测模型就是要从这么多的指标中找出对流失影响显著的指标，进而建设某种关系，凭据关系预测流失。话说回来，模型可能会找不出对流失影响很显著的指标，因此，设计的指标首先要只管全面。

（5）为什么模型能预测？你可能有点疑问，为什么模型能预测？（这是个好问题~~许多人认为这是天经地义的，其实否则~~）简朴点讲，建设模型时用历史数据来训练模型，目的变量使用1月份的数据，即1月份客户是否流失，而分析指标则使用1月之前的半年或1年的数据来生成。那么模型就是用1月之前的分析指标预测客户在1月份流失的概率。（6）建模数据如何准备？下一步，就是盘算指标，并将各方面的数据整合起来，获得一个表。可以想象得出，这个表很大，行数多，列数也多（指标多）。

这个表一般叫建模宽表。建模宽表的搭建，涉及到数据接入、数据预处置惩罚、数据整合，往往会泯灭过半的时间。

由于用的表许多，生成的指标许多，很容易杂乱，也容易堕落，所以，一般情况下，首先把上面说的有效客户圈出来，形成一个基准表，就是说，这个内外面有几多客户，最后建模宽内外面就有几多客户。接着，把流失客户圈出来，合并到基准表上，生成目的变量（如果是流失客户，则为1，否则0）。然后，对每个方面的指标，单独盘算，单唯一份数据，例如，客户性别、年事、注册日期等基本信息做成一张表，消费行为的指标又做成另外一张表。

最后，将各方面的指标数据表都合并到基准表中，形成建模宽表。建模宽表，以客户ID为唯一标识，有目的变量（0-1值），有许多的列（即分析指标），所以“很宽”。

（7）训练模型历经千辛万苦，建模宽表终于搭建出来了，终于可以丢到模型内里去训练了，也就是建模。一般来说，从建模宽表中随机抽取70%的数据作为训练集，用于训练模型的参数；其余的30%作为测试集，用于磨练模型的性能。这么做，主要是为了防止模型过拟合。

训练模型前，还要做缺失值填补、极值处置惩罚、数据转换、数据尺度化等预处置惩罚。然后是特征选择（也叫筛选变量），目的主要是为了降维。

试想一下，如果直接用几百个指标跑模型，那就很耗时间，而且指标之间存在很大的冗余性，容易导致模型泛起过拟合。特征选择的方法，一般有相关系数、主身分分析、直方图、单变量回归、变量聚类、随机森林+交织验证、等等。

训练模型时，选择合适的算法，获得最优的效果。算法方面，可使用Logistic回归、决议树、随机森林、神经网络、SVM、贝叶斯、集成学习等技术方法，也可使用多种方法同时训练，最后选择最优的模型。

其中，Logistic回归用得最多，原因是效果简朴明晰，容易明白，但欠好的地方是，效果是线性的，但许多现实纪律都是非线性的，用线性公式描画可能会还不够。（8）从效果中读出什么？以下是使用Logistic回归的效果。从效果中可以知道，哪些因素会影响客户流失，是正面影响还是负面影响（系数的正负号），影响水平多大（尺度化系数的绝对值巨细）。例如，注册天数，系数为正，直观明白就是注册天数越大，客户越可能流失，进而可以明白为老客户比新客户更容易缄默沉静。

另外，还可以知道，客户流失概率的公式，如下图：说明：以上效果为虚构数据，仅作案例解说用途，不具任何应用价值（9）模型好欠好？好了，模型出来了，但模型的效果怎么样还不知道，需要评估。评估最常用提升率、捕捉率、召回率三个指标。

一般是这样算的，将预测的流失概率由高到低对客户举行排序，平均分成20个箱（即每个箱人数相等），第一个箱流失概率最高，最后一个箱流失概率最低，然后看看每个箱实际有几多个流失客户。对每个箱来说，掷中率=实际流失人数/每个箱的人数，即实际流失率，表现对选取一定数量的客户假设不举行任何挽留时实际流失人数占总数的比例，体现了模型判断的正确性；提升率=实际流失率/总体平均流失率，纵然用模型捕捉的流失人数与不使用模型捕捉的流失人数的比例，体现了对所选取的客户使用模型举行挽留与不使用模型举行挽留的提升效果；笼罩率=实际流失人数/总体实际流失人数，表现在举行挽留时，能“召回”的流失客户占全部流失的比例。如下图所示，模型在测试集上的曲线体现都与训练集相近，说明没有泛起过拟合现象。

为防止过拟合，在实际建模历程中，往往也会接纳多重交织验证的方法。说明：以上效果为虚构数据，仅作案例解说用途，不具任何应用价值（10）模型部署模型开发好了，自然要定时出数，例如，在每月第一天跑模型预测客户在这个月的流失概率。如果是用Logistic回归开发的模型，则是每月按上面的公式盘算客户的流失概率。

由于时间推移，业务情况或者客户行为会发生变化，通常需要每半年或一年对模型效果举行分析，若发现模型预测能力有所衰退，则需要重新训练模型，即模型的监控与维护。（11）效果怎么用？预测模型给出了每个客户的流失概率。可是运营人员还是不知道怎么用，还是会诉苦：“不告诉我概率多大算流失，我怎么从中筛选出流失客户呢？对于每个客户来说，影响流失的因素都有哪些？”我们可以筛选出概率最高N个客户，或者概率高于某个设定值的客户，并告诉运营人员：“这些客户是最可能流失的客户”。

又或者将概率分成几段，打上差别的标签，让模型的效果越发“人性化”，以便运营人员明白和使用。如下图：说明：以上效果为虚构数据，仅作案例解说用途，不具任何应用价值对于详细某个客户来说，对应的每个指标值已经知道，这时，盘算出系数与指标值的乘积，并取绝对值，这个绝对值越大，就越能影响概率的巨细。

例如，下图，对这一客户来说，上月购置次数的环比是影响其流失最主要的因素。说明：以上效果为虚构数据，仅作案例解说用途，不具任何应用价值四、哪些客户值得挽回？其实，也不是所有流失的客户都值得挽回。

试想一下，花500块钱提倡运动（包罗短信、运动筹谋、折扣、物料等种种用度），实验挽回1万个流失客户，效果只有50个客户回来消费，这样的话相当于花在每个客户的钱就有10块钱，如果这些客户回来平均消费不到10块钱，那么，这说明其中有些客户不大值得挽回。原因在于，他们价值孝敬不高。我们假设客户流失前的价值水平和流失后再回来的消费水平是差不多的，因此，可以凭据客户流失前的消费次数、客单价、消费金额颠簸等信息，使用因子分析等方法，综合评估出客户的价值，并筛选出价值高的流失客户。

五、有多大时机挽回？“君执意要走，我怎么留也留不住。”哪怕我们用最诱人的优惠运动，激励客户转头消费，也不见得对许多客户有效。有些客户对产物或服务不满，有投诉、退换货行为，挽回他们的时机自然就小了许多。

有些客户没有投诉和退换货，领了优惠券但还没有用，挽回他们的时机会相对大一点。有些客户最近在浏览民众号或网上商城，说明他们还在关注相关的动态，挽回他们的时机也会大一些。我们可以凭据客户的投诉、退换货、领取优惠券、浏览行为等信息，使用Logistic回归等方法，预估客户流失后再回来消费的可能性多大，可能性越大，说明挽回他们的时机就越大。

六、怎样付诸行动？好了，我们知道了哪些客户可能流失，哪些客户值得挽回，有多大时机可以挽回，然后呢？我们应该接纳什么计谋，由谁执行，效果如何评估？在这里举个简朴的例子来说明一下吧。运营人员计划通过赠送5元优惠券来刺急流失客户转头消费，提前一天制定好流失客户的筛选规则（例如，“三高”客户，即流失概率高、挽回价值高、挽回时机大），编写好短信内容（例如，“亲爱的，接待您回来，5元优惠券送给您，打开****（小法式），即可领取，回TD退订 ”）。后台系统凭据规则，在破晓5点左右自动筛选出目的客户名单，并推送到短信平台。短信平台在早上10点准时发送短信给目的客户，而且记载将短信顺利发送到哪些客户，哪些客户没法发送到。

客户收到短信，进入小法式，领取优惠券，然后浏览商品，挑选了几个喜欢的商品，下单，付款，用了优惠券，在家坐等配送员送货上门。第二天，运营人员打开后台系统的运动效果报表，通过一些运动指标来相识昨天运动做得怎么样，例如，总共给几多个流失客户发短信（即笼罩人数），其中有几多个客户领取优惠券（即领券人数），领了几多张券（即领券数），发生了几多销售额。声明：​​本文来自微信民众号“土拨鼠的菜园地”（ID：gh_30a852e13a3a），系原创文章，如需转载，请注明出处。

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