中石化加油卡客户流失预测方法与研究

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中石化加油卡客户流失预测方法与研究

作者：肖文斌

来源：《神州·中旬刊》2013年第06期

摘要：本文提供一种加油卡客户流失预测分析方法，收集一定期限内每个加油卡客户行为

的原始数据，建立数据库；对原始数据进行整理汇总，计算出和加油卡客户流失行为相关的若

干基本属性，并进行离散化或布尔化处理，利用信息增益参量对属性的重要性进行评估，并利

用多维关联规则对数据库的数据进行过滤合并，得到多维频繁项集，然后采用决策树方式建立

模型，并根据持续变化的加油卡客户数据对决策树模型进行修正，从而预测客户流失情况，并

发布预警信息。本文综合并改进了属性关联和决策树模型，增加了决策树生成效率和可理解

性，属性的合并具有石化行业特色，从而解决传统决策树模型无法解决的问题，为石化行业提

出了一种可行的客户流失预警方案。

关键词：中石化加油卡 客户流失预测 属性关联 决策树模型

1. 研究背景

中石化加油卡是中国石化股份有限公司2003年发行的，在北京、上海、天津、河北、河

南等全国19个省市，14000余座加油站均可享受加油的油品消费储值卡。截止到2012年底，

加油卡售卡突破三千万张。作为国内最大的一体化能源公司，中国石化运用信息化手段提升服

务水平，为客户提供更优质的服务取得了突破性进展。

在上海无论是市中心，还是郊区县城、高速公路上，都有中石化身影的出现。现有加油站

600多家，发卡网点500多家，占所有加油站的90%，发卡网点仍在持续扩充、建设当中，中

石化加油卡网站和易捷网还提供网上充值、预分配等功能，为顾客提供了更便捷的途径，更好

的用卡体验。

中国的石化行业经过多年的信息化建设，取得了巨大的经济效益和良好的社会效益。然而

经过一轮高速发展之后，尤其是随着行业内竞争的加剧，各运营商加油卡客户的增长逐渐放

慢，客户呈现出动态亦增亦减趋势，在每月都有客户新开卡的情况下，也有大量客户停止使

用。每个月都有出现的零充值、零消费客户，大量占用了客户维护的信息资源，客户数量的增

加却不能带来收入的增加，而发展新客户的成本要远远大于挽留老客户的成本，所以客户流失

分析的重要意义对石化运营商来说不言而喻。在当前运营基础设施不断改善，服务意识也逐步

提升的情况下，对有价值客户的关注和流失防范成为关注的焦点。本文通过分析加油卡客户单

月的消费金额、单月的充值金额，单月产生的积分、单月消费的积分，单月沉淀资金等数据分

析、计算，通过数字化手段，判定加油卡客户的增减情况。以简单有效的数学公式，判定一段

时间内加油卡客户的增加或者流失的情况，从宏观上掌握中石化加油卡在一段时间内的增减情

况及发展趋势。

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2.加油卡客户流失预测方法的数学模型

本文要解决的技术问题就是为了克服现有技术缺陷而提供一种加油卡客户流失预测方法。

本文的目的通过以下技术方案来实现，如图1所示：

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加油卡客户流失预测分析方法，包括步骤：

S1、收集一定期限内每个加油卡客户行为的原始数据，建立数据库；

S2、以颗粒度为月对所述原始数据进行整理汇总，计算出和加油卡客户流失行为相关的若

干基本属性；

S3、对所述各基本属性进行离散化或布尔化处理；

S4、利用信息增益参量对所述各基本属性的重要性进行评估，筛选出若干重要属性；

S5、对所述各重要属性，利用多维关联规则对数据库的数据进行过滤合并，得到多维频繁

项集，并以每个频繁项集中的频繁项与该频繁维谓词集合并起来作为新属性；

S6、针对所述多维频繁项集的新属性，采用决策树方式建立模型；

S7、将实际已经流失的客户的数据输入所述决策树模型进行分析，比较分析结果和实际历

史结果的差异，对所述决策树模型进行修正；

S7、根据修正后的决策树模型进行客户流失预测，发布预警信息。

其中，步骤S1中加油卡客户行为的原始数据包括充值明细、圈存明细、加油明细、积分

明细、沉淀资金。

其中，步骤S2中和加油卡客户后续行为相关的若干基本属性，包括前六个月的月平均消

费额，以往充值的平均金额，最后一次充值距当前时间，最后一次的充值的金额，最后一次消

费距当前的时间。

其中，步骤S4包括以下步骤：

S41、计算任意基本属性的期望信息：