SaCa RealRec客户挖掘案例分析：中国银行客户流失(3)

客户挖掘案例分析,中国银行

解决思路

按照一般分类问题的解决思路，首先要选取与流失率可能相关的因素变量，分析这些变量与流失率之间的关系，筛选出合适的变量。在流失预测中一般采用决策树模型（当然也可尝试其他模型），再根据模型测试结果进行参数调优。

需要注意的是，客户流失率相对于一般的分类而言不会太高，一般会在20%以下，这样就导致样本中的流失客户占比非常低，需要分类模型能够区分这些小比例的数据。另外，银行往往关注的重点是流失部分客户的预测，也就是比较偏向于召回率。在调模型参数的时候需要注意这两个问题。

与客户流失相关的关键因素分析

1.资金流向：对客户资金流向交易行为进行分类，从资金量、交易对手、交易频率等维度，分析包括：异名同行汇划、同名他行汇划、异名跨行汇划、大额取现、三方支付、三方存管保证金等不同渠道的客户交易行为。

2.产品到期：分析客户持有的表内、外理1财产品、集合信托及各类代销产品到期后的资金流向，梳理由于产品到期未能有新产品承接导致客户流失的原因。

3.交叉覆盖：对中高端客户产品交叉持有覆盖情况进行分析，产品包括但不限于：存款、贷款、信用卡、网银、基金、第三方存管、表内理财、表外理财、债券、集合信托、券商集合资产、借记卡、手机银行等。另外，对持有单一（只持有单一产品的客户还是单一产品的分析）产品（主要是存款或理财产品）的客户进行流失原因分析。

4.信用卡交易：对中高端客户信用卡月消费额变动情况进行分析，寻找信用卡消费额的变动与客户流失之间是否存在一定关联性。

5.客群定位：对不同金融行为的中高端客户进行分类，包括：信用卡客户、跨境类客户、投资理财类客户、代发薪客户、养老金客户、个贷类户等进行分析。以上客户定义如下：

信用卡客户群：名下有至少一张信用卡的客户（不含销户、转呆、冻结）； 代发类客户群：各代发类客户（不含养老金）； 1与其他投资一样，投资者购买银行理财产品是要承担一定投资风险的，而且不同理财产品具有不同的风险收益特征。有的产品是保本型理财，属银行自营业务，投资者承担的风险相对较小，属于表内理财产品。有的产品是非保本型理财，属银行代客经营的中间业务，银行收取手续费，投资风险由投资者自行承担，属于表外理财产品。