研究背景与目的
随着5G技术普及，电信运营商面临客户流失率上升与套餐同质化双重挑战。本研究通过构建机器学习预警模型识别高流失风险用户，并基于用户行为数据提出5G套餐动态优化方案。
数据来源与方法
数据集包含某运营商2022年50万用户的12个月行为记录，涵盖以下维度：
- 月度消费金额与流量使用波动
- 客户服务交互频次
- 套餐变更历史记录
- 终端设备更换周期
采用XGBoost算法构建预测模型，AUC指标达到0.87。
客户流失关键特征分析
特征重要性排序显示：
- 近3个月投诉次数（权重0.32）
- 套餐价格敏感度系数（权重0.28）
- 5G网络质量差区域标记（权重0.19）
5G套餐优化策略设计
基于用户分群提出三级优化策略：
- 价格敏感型：推出流量银行服务
- 高消费型：绑定云存储增值服务
- 网络依赖型：叠加QoS优先保障
实证研究结果
| 指标 | 优化前 | 优化后 |
|---|---|---|
| 流失率 | 15.2% | 9.8% |
| ARPU值 | ¥68 | ¥73 |
结论与建议
研究证实结合预测模型与动态套餐设计可显著改善运营指标。建议建立实时预警系统，并通过API接口实现套餐的分钟级策略调整。
内容仅供参考，具体资费以办理页面为准。其原创性以及文中表达的观点和判断不代表本网站。如有问题，请联系客服处理。
本文由神卡网发布。发布者：编辑员。禁止采集与转载行为，违者必究。出处：https://www.9m8m.com/1238487.html
