如何評(píng)價(jià)客戶流失預(yù)測(cè)模型效果

????如何評(píng)價(jià)客戶流失預(yù)測(cè)模型效果呢？

用來評(píng)估客戶流失預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)效果好壞的一個(gè)重要指標(biāo)就是提升度了。所謂提升度，簡(jiǎn)單來說，使用模型預(yù)測(cè)客戶流失比不使用模型要好多少。如圖，將客戶按流失概率由大到小排名，圖中的點(diǎn)（10%，50%）表示流失排名前10%的客戶包含了實(shí)際流失客戶的50%。換句話說，如果企業(yè)有300萬(wàn)的客戶，平均流失率為1%，如果對(duì)前10%的客戶進(jìn)行捕獲，實(shí)際上能夠捕獲到真實(shí)流失的客戶15000人（即300萬(wàn)1%50%）。

圖中藍(lán)線表示在沒有預(yù)測(cè)模型指導(dǎo)的情況下隨機(jī)抽取客戶的結(jié)果。這條線其實(shí)很好理解，如果抽取10%的客戶，則能夠捕獲到300萬(wàn)10%1%個(gè)流失客戶，占到總實(shí)際流失客戶的300萬(wàn)10%1%（300萬(wàn)1%）=10%，所以這條線實(shí)際上是一條斜率為45度的直線。圖中紅線表示客戶流失預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)下的結(jié)果，如線上的點(diǎn)（10%，50%）表示流失排名前10%的客戶包含了實(shí)際流失客戶的50%。所以，對(duì)于流失排名前10%的客戶，使用模型預(yù)測(cè)的效果是沒有使用模型預(yù)測(cè)的5倍！這就是所謂的提升度。

ROC曲線

其實(shí)，上圖的紅線就是傳說中的ROC曲線，全稱Receiver Operating Characteristic Curve，中文名叫接收者操作特性曲線。而藍(lán)線就是基準(zhǔn)線。一般來說，ROC曲線與偏離基準(zhǔn)線，越向左上方靠攏，模型的預(yù)測(cè)效果就越好。

提升度對(duì)于評(píng)判模型預(yù)測(cè)性能好壞固然很重要。但是，人們往往只關(guān)注有由提升度所給出的模型預(yù)測(cè)效果，卻忽視（或者沒有去評(píng)估）客戶流失預(yù)測(cè)模型所表現(xiàn)出來的“應(yīng)用效果”。

人們一般比較關(guān)心，有了這樣一個(gè)流失預(yù)測(cè)模型，或者說在這個(gè)模型的指導(dǎo)下對(duì)高流失可能客戶開展挽留關(guān)懷活動(dòng)，下個(gè)月的客戶流失率會(huì)不會(huì)顯著地降低呢？這樣的看法是不正確的，因?yàn)榭蛻袅魇ьA(yù)測(cè)模型只是揭示了“什么樣的客戶更可能會(huì)流失”這樣一個(gè)客觀規(guī)律。

實(shí)際情況是，在使用客戶流失預(yù)測(cè)模型之后，客戶流失率往往得不到大幅度的降低。下面通過一個(gè)證券行業(yè)的例子來說明。

假設(shè)某個(gè)券商A，當(dāng)前有300萬(wàn)的客戶，月平均流失率為1%。為了更好地建立預(yù)測(cè)模型，在開發(fā)模型的過程，僅對(duì)有效客戶進(jìn)行建模，也就是說，在建模之前，需要通過設(shè)定一定的條件來剔除非有效客戶，如機(jī)構(gòu)客戶、資產(chǎn)極大或極小客戶、無(wú)交易行為客戶，等等。這樣，有效客戶數(shù)120萬(wàn)，月平均流失1.8萬(wàn)，流失率為1.5%。最后，券商A針對(duì)有效客戶開發(fā)了客戶流失預(yù)測(cè)模型，其效果可以用上面的圖示來表示，即如果選取最具流失傾向的前10%客戶作為目標(biāo)活動(dòng)客戶，可以包括所有實(shí)際流失客戶的50%。

由于券商A的各方面資源緊缺，客服人員人數(shù)有限。所以券商A決定根據(jù)流失預(yù)測(cè)模型的高流失傾向的客戶名單，對(duì)有效客戶開展一對(duì)一的針對(duì)性挽留關(guān)懷活動(dòng)，而對(duì)非有效客戶，則希望通過普通的營(yíng)銷政策進(jìn)行挽留。

券商A按照流失預(yù)測(cè)模型給出的流失傾向評(píng)分從高到低，依次選擇這次活動(dòng)的目標(biāo)客戶，即從120萬(wàn)的有效客戶中選取了前5%的高流失傾向客戶作為目標(biāo)客戶，即6萬(wàn)。，接下來，客服人員將在“挽留月”對(duì)這6萬(wàn)客戶進(jìn)行一對(duì)一的挽留關(guān)懷工作。券商A希望能在月末的流失率統(tǒng)計(jì)中有一個(gè)令人滿意的結(jié)果。

這6萬(wàn)客戶中真實(shí)流失的客戶有1205%1.5%5=0.45萬(wàn)個(gè)，若能全部挽留住這0.45萬(wàn)個(gè)客戶自然是好，但在實(shí)際挽留關(guān)懷工作中，卻是很難做到。

我們需要注意客戶流失預(yù)測(cè)模型在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)引起耗散的幾個(gè)地方：

（1）在全部客戶中，僅對(duì)有效客戶進(jìn)行針對(duì)性挽留關(guān)懷，假設(shè)比例a，這里a=120/300=40%

（2）目標(biāo)活動(dòng)客戶選取時(shí)，僅對(duì)高流失傾向客戶進(jìn)行挽留，假設(shè)選取比例b=5%

（3）客戶挽留過程，存在目標(biāo)活動(dòng)客戶的接觸成功率，假設(shè)c

（4）客戶接觸成功的客戶中又存在挽留成功率問題，假設(shè)d

根據(jù)之前券商A在客服方面的經(jīng)驗(yàn)，a、b、c、d都是可以估算的。這里不妨假定，成功接觸率c為50%，接觸成功的客戶中有流失傾向的人的挽留成功率d為30%。

進(jìn)一步假設(shè)流失客戶在接觸到和接觸不到的客戶中均勻分布，我們可以計(jì)算出券商A根據(jù)流失預(yù)測(cè)模型來采取挽留關(guān)懷活動(dòng)能夠成功挽留下來的客戶數(shù)量為

成功挽留的客戶數(shù)=總客戶數(shù)有效客戶比例a高流失傾向客戶比例b有效客戶的平均流失率模型提升度接觸成功率c接觸到的客戶的成功挽留率d=300000040%5%1.5%550%30%=675人

在這種情況下，總體流失率=（30000-675）/3000000=0.9775%，和不做活動(dòng)的1%幾乎沒有什么區(qū)別！

從這里我們可以看出，客戶流失預(yù)測(cè)模型并沒有給企業(yè)帶來關(guān)于客戶流失率方面的多大改變?？吹竭@樣的結(jié)果，有人不禁要問，那還要不要做流失預(yù)測(cè)模型呢？這是一個(gè)非常現(xiàn)實(shí)的問題。

實(shí)際上，回答這個(gè)問題，首先就要回答另外一個(gè)問題：建立流失預(yù)測(cè)模型的目的是為了減低客戶流失率呢，還是為了提高關(guān)懷與挽留工作的有效性呢？如果是單純?yōu)榱舜蠓冉档涂蛻袅魇?，流失預(yù)測(cè)模型所起到的效果是相對(duì)較少的。原因很簡(jiǎn)單，流失預(yù)測(cè)模型其實(shí)是一種方法論，它并不能直接帶來客戶流失率的降低。打個(gè)比方，就好比給病人看病，再先進(jìn)的醫(yī)療設(shè)備也只能幫助病人查毛病，而不能幫助病人養(yǎng)好病。證券行業(yè)的流失預(yù)測(cè)模型在客戶挽留中所起的作用也只能是幫助券商找到流失傾向比較高的客戶群，而不能直接導(dǎo)致流失率的下降。這一點(diǎn)要清楚。

縱觀證券行業(yè)，券商通常認(rèn)定真正流失的客戶是指發(fā)生了消資金賬戶、轉(zhuǎn)托管和撤銷指定等行為的客戶，但客戶流失預(yù)測(cè)模型的流失定義通常是針對(duì)客戶資產(chǎn)是否嚴(yán)重縮水。這樣，預(yù)測(cè)模型不僅包括了上述三種客戶，而且還包括了這樣的一些客戶：由于資產(chǎn)縮水嚴(yán)重而超出自己能夠承受的預(yù)期損失、被深度套牢而很可能轉(zhuǎn)為睡眠客戶、等等。這些客戶雖然看起來仍然還是券商的客戶，但已由活躍客戶逐漸轉(zhuǎn)為不活躍，不再給券商貢獻(xiàn)利潤(rùn)價(jià)值。從證券行業(yè)的實(shí)際情況來看，發(fā)生消資金賬戶、轉(zhuǎn)托管和撤銷指定等行為的客戶流失不可避免，而且占一定的比例。但后一種客戶，卻是可以通過挽留關(guān)懷來使客戶繼續(xù)保持活躍，繼續(xù)為券商貢獻(xiàn)利潤(rùn)價(jià)值。

所以，客戶流失預(yù)測(cè)模型的目的應(yīng)該是為了提高挽留關(guān)懷工作的有效性，大限度地讓客戶保持活躍狀態(tài)，而不是所謂的大幅度降低客戶流失率。

客戶保持工作的時(shí)機(jī)是在其未流失時(shí)，所謂防患于未然嘛。面對(duì)日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，大多數(shù)企業(yè)越來越重視客戶保持工作，通過不斷地投入來做好客戶關(guān)懷與挽留工作，大可能地留住客戶。但它們通常都會(huì)面臨這樣的問題：如何在企業(yè)資源緊缺的情況下，提高客戶關(guān)懷與挽留工作的效率，如何能夠在較少的客戶接觸成本上關(guān)懷到更多實(shí)際將會(huì)流失的客戶呢？這就要借助于基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶流失預(yù)測(cè)模型了。

繼續(xù)上面的例子，假定券商A每月可以達(dá)到的客戶接觸為6萬(wàn)人次，而且把要接觸的對(duì)象集中在了高價(jià)值客戶上。如果根據(jù)由客戶流失預(yù)測(cè)模型給出的高流失傾向的前5%的客戶名單開展關(guān)懷與挽留工作，剛好1205%=6萬(wàn)人，這個(gè)時(shí)候每月可以成功挽留住的客戶數(shù)為675人。但如果沒有模型指導(dǎo)，每月可以成功挽留住的客戶數(shù)為

總客戶數(shù)高價(jià)值客戶比例a高流失傾向客戶比例b高價(jià)值客戶的平均流失率接觸成功率c接觸到的客戶的成功挽留率d =300000040%5%1.5%50%30%= 135人

通過簡(jiǎn)單的比較就可以發(fā)現(xiàn)，基于完全相同的人員投入、完全相同的接觸成功率、完全相同的挽留成功率，有模型指導(dǎo)的挽留比沒有模型指導(dǎo)的挽留在每月的工作中成功地多挽留了675-135=540個(gè)客戶。假設(shè)這些成功留住的客戶可以繼續(xù)保持活躍狀態(tài)的時(shí)長(zhǎng)為半年（比較保守的估計(jì)），有效客戶平均貢獻(xiàn)傭金每月100元，則每月由于挽留效率的提高可以獲得的額外收益將為5401006=324000元，一年下來，年總收益將增加32400012=3888000元。這已經(jīng)是最為保守的估算了，因?yàn)閾?jù)了解，多數(shù)客戶的月平均傭金貢獻(xiàn)高達(dá)幾百元，甚至幾千元。

再進(jìn)行更為保守的估算，如果在模型指導(dǎo)下選取前5%的高流失傾向客戶作為目標(biāo)客戶時(shí)，模型的提升度為3。這樣的情況下，每年的收益依然能夠增加1944000元，投資回報(bào)依然很大！

實(shí)際上，我們的估算忽略了開展挽留關(guān)懷活動(dòng)所耗費(fèi)的成本問題。之所以忽略，是因?yàn)槲覀冊(cè)跊]有模型指導(dǎo)和有模型指導(dǎo)下進(jìn)行挽留活動(dòng)所花費(fèi)的成本都是一樣的。我們只需要比較在有模型指導(dǎo)下進(jìn)行挽留活動(dòng)比沒有模型指導(dǎo)增加了多少收益。

通過這些估算，只是為了說明一個(gè)問題：客戶流失預(yù)測(cè)模型不是開發(fā)好了，部署起來，就扔在那里，每月按時(shí)跑數(shù)，也不能只看到模型預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)還是不準(zhǔn)，關(guān)鍵是要應(yīng)用到實(shí)際的客戶挽留關(guān)懷工作當(dāng)中去，這樣才能看到實(shí)實(shí)在在的效果。

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