一种基于机器学习的存量客户流失预测系统
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一种基于机器学习的存量客户流失预测系统
申请号:
CN202510907486
申请日期:
2025-07-02
公开号:
CN120525123A
公开日期:
2025-08-22
类型:
发明专利
摘要
本发明涉及存量客户流失预测技术领域,且公开了一种基于机器学习的存量客户流失预测系统,该系统包括数据预处理模块、特征提取模块、异常检测模块、时序预测模型训练模块、实时风险评估模块、概率修正模块、异常来源分析模块、挽回措施生成模块,以及挽回效果评估模块;该系统通过实时监控挽回方案执行效果,持续更新流失风险评估,能够及时识别高流失风险客户,实现精准干预,有效降低客户流失率,提升客户留存和价值。
技术关键词
客户流失预测
时序预测模型
客户流失风险
异常信号
生成时序数据
序列特征
实时监控系统
账户
时序特征
ARIMA模型
标记
特征提取模块
频率
客户交易系统
驱动特征
决策树模型