融入个体活跃度的电子商务客户流失预测模型_琚春华

资 源 简 介

融入个体活跃度的电子商务客户流失预测模型_琚春华

详 情 说 明

在电子商务领域，准确预测客户流失对于企业制定精准营销策略至关重要。琚春华提出的融入个体活跃度的预测模型创新性地将用户行为特征与传统统计指标相结合，为行业提供了新的分析视角。

该模型的核心突破在于构建了多维度的活跃度评估体系，不仅考虑了购买频率、消费金额等传统指标，还整合了页面停留时长、互动次数等行为数据。通过机器学习算法，模型能够捕捉到用户从活跃到流失的微妙变化趋势，相比传统方法显著提高了预测准确率。

在应用层面，该模型的优势体现在两个方面：一方面可以提前识别高风险流失客户，为挽留策略争取时间窗口；另一方面能区分不同流失原因的客户群体，为个性化营销提供数据支持。这种将行为数据与传统交易数据融合的分析思路，正在成为电商用户分析的新标准。