张 宇，张之明

（1.西安交通大学 经济与金融学院，陕西 西安710061；2.陕西省邮政公司 电子商务局，陕西 西安710061；3.武警工程大学 信息工程系，陕西 西安710068）

一、前 言

近年来，随着电信行业的迅猛发展，各运营商之间的竞争逐渐加剧，客户可选择的运营商和产品日益增多，客户流失问题是困扰运营商的一大难题。客户是企业的利润之源，有效防止客户流失，提高客户忠诚度，对于企业的生存与发展有非常重要的意义。研究表明，客户流失率减少5%，能给企业带来30%～85%的利润增长；发展新客户的成本是挽留客户的5～7倍，而挽留客户的成功率却是发展新客户成功率的16倍［1］。客户流失预警就是利用数据挖掘算法发现即将流失的客户名单，从而为企业有针对性地开展客户维系与挽留工作提供科学的参考和依据［2］。数据挖掘技术是分析客户流失的一项关键技术。它能够从海量的随机数据中，提取有用信息。确切地说，数据挖掘主要依据人工智能、机器学习、统计学等理论知识，高度智能地分析原有数据，做出归纳性推理，从中挖掘出潜在的模式，能够预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确决策［3］。

目前，短信产品内容服务提供商竞争日趋激烈，如何保有现有客户，较准确地预测客户的流失，并采用及时有效的措施是许多企业面临的新课题。然而，现有客户流失预警模型在预测电子商务行业短信产品方面的实证分析应用较少，基于这……