一.概述
1.1项目背景
客户是企业的重要资源，也是企业的无形资产，客户的流失，也就意味着资产的流失，因此进行流失分析是十分重要的，进行客户流失分析的目的，就是阻止或者避免客户的流失，提高企业的盈利水平和竞争力
1.2目的
深入了解用户画像及行为偏好，挖掘出影响用户流失的关键因素，并通过算法预测客户访问的转化结果，从而更好地完善产品设计，提升用户体验
二.读取数据
三.特征工程
3.1相关性分析
四.建模与模型评估
4.1模型比较
4.2重要特征
五.RFM模型和用户画像
5.1用户画像
5.2用户画像分析
5.2.1高价值用户分析
这部分客户对我们而言是非常重要的，因此我们需要对其实施个性化的营销：
①为客户提供更多差旅酒店信息
②多推荐口碑好，性价比高的商务酒店连锁酒店房源吸引用户
③在非工作日的11点，17点等日间流量小高峰时段进行消息推送
5.2.2中等群体分析
针对这部分客户，我们需要：
①在节假日前两三星期定期推送国外高星级酒店，尽可能多地进行推送，因为此类客户通常比较喜欢浏览
②推送高端酒店以及当地的旅行资讯，吸引用户关注，因为这类客户旅游出行的概率较大
③和景区酒店代理商合作，针对此类用户制定个性化推荐，多推荐价格相对实惠的酒店
5.2.3低价值用户分析
针对这部分客户，我们需要：
①不建议花费过多营销成本，但因为新用户居多，属于潜在客户，建议把握用户初期体验，还可以定期推送实惠的酒店给此类用户，以培养客户消费惯性为主
②推送的内容应多为大减价，大酬宾，跳楼价之类的
③由于这部分用户占比较多，可结合该群体流失情况分析流失客户因素，进行该群体市场的开拓，进一步进行下沉分析，开拓新的市场。
标签：5.2,酒店,预测,用户,流失,客户,推送 来源： https://blog.csdn.net/Smileylls/article/details/114084047
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