利向晴，夏国恩,2，张显全，唐 琪，叶 帅

(1.广西师范大学 计算机科学与信息工程学院，广西 桂林 541004； 2.广西财经学院 工商管理学院，广西 南宁 530003)

0 引 言

随着社会经济的不断发展，各企业在不断涌现，行业的竞争压力也越来越大，许多公司都面临客户流失的实质问题。越来越多的公司开始意识到一个事实：挽留现有的客户是想在行业中生存的最好的市场营销方式，因为吸引新客户的成本要比挽留现有客户的成本大得多[1]。长期性客户对企业更有利，企业在想办法吸引新客户的同时，也应该避免客户的流失。《Harvard哈佛商业评论》认为，若能将客户流失率降低5%，则企业的利润将增加25%～85%，而美国著名的财政企业杂志《商业周刊》则认为利润将增加140%[2]。一般来说，客户流失分为两类：一类是意外流失，有时因为生活环境的原因，如客户离开了公司服务的范围，或是客户的财政状况发生了变化，导致客户被迫放弃他们的服务；另一类是主动性流失，由于客户决定将其服务转移到别的公司而导致的流失，这背后的原因或许是别的公司提供了更优的服务[3]。所以在客户流失之前进行预测，并采取适当营销策略对客户进行挽留，将客户流失的损失降到最低是非常重要的，不仅可以提高企业的利润，也能避免企业在核心竞争中被淘汰。目前对于客户流失预测的方法有很多，如逻辑回归(logistic regression，LR)[4]、XGBoost算法[5]、循环神经网络(recurrent neural network，RNN)[6]、多层感知机(multi-layer perception，MLP)[7]等。

研究者们将客户流失预测问题视为二分类问题，如今，客户流失预测方面的研究取得了长足的进展。……