引言
在过去的 10-15 年里，随着数字技术的发展，营销策略发生了显著变化。无论是知名品牌还是细分市场，都积累了海量交易数据、客户购买记录、偏好、购买力、购买活动、人口统计、评价等。所有这些数据都能帮助营销人员理解客户在不同阶段的行为，从购买意图到实际购买，再到成为长期客户。这正是数据科学发挥潜力的地方。
数据科学将营销大数据转化为可执行的洞见，即便有时它看起来并不直观，例如一些不易察觉的消费者行为模式和共现关系。由此，营销人员可以更清晰地洞察目标受众，吸引新客户并留住现有客户，优化营销策略，提升公司曝光度，打造更成功的广告活动，拓展新渠道，并进而显著提升公司营收。
客户流失率预测是数据科学在营销中最典型的用例之一。下面我们将更详细地讨论这一主题。
营销中的数据科学用例：客户流失率预测
客户流失是指客户取消其正在使用的服务订阅，从而不再是该服务的客户。客户流失率是在预设时间区间内发生流失的客户所占的百分比。它与追踪新客户的客户增长率相对应。
客户流失率是衡量客户满意度和公司整体业务健康状况的关键指标。除任何业务中都会出现的自然流失，或某些服务常见的季节性流失外，还有其他因素意味着公司某些方面出现问题，需要修复。这些因素包括：
- 缺乏客户支持或支持质量低，
- 负面的客户体验，
- 转向条件或定价更优的竞争对手，
- 客户优先级发生改变，
- 长期客户不再感到满意，
- 服务未能满足客户预期，
- 财务问题，
- 对客户支付的欺诈保护导致的影响。
高流失率对任何公司而言都是严重问题，原因如下：
- 它与公司收入损失相关。
- 获取新客户的成本远高于留住现有客户，尤其是在竞争激烈的市场。
- 如果因客户服务不佳而导致流失，不满的前客户可能会在社交媒体或点评网站留下负面评价，严重损害公司的声誉。
客户留存是所有订阅制服务业务战略的关键组成部分。要预测客户流失率并采取相应的预防措施，需要收集并分析客户行为信息（购买间隔、成为客户的总体时长、取消记录、跟进电话与消息、线上活动等），并找出哪些属性及其组合是有流失风险客户的特征。提前了解哪些客户可能即将流失，尤其是高营收或长期客户，有助于公司集中精力制定有效策略，尽力挽留他们。做法可以包括致电此类客户并提供特别优惠，如礼品、折扣、在同价位升级订阅，或其他个性化体验。
从技术上讲，客户流失预测是一个典型的机器学习分类问题，即用“是”或“否”为客户打标，以区分其是否存在流失风险。我们将使用 Python 在真实世界数据上探究这一用例。
我们将以电信行业为例建模，在该业务模型中，客户可以在一份总协议下与电信公司签订多个服务。数据集包含清洗后的客户活动特征，以及指示客户是否流失的标签。
先看一眼数据并探索流失率分布：
import pandas as pd
telcom = pd.read_csv('telco.csv')
print(f'Number of customers: {telcom.shape[0]:,}\n'
f'Churn values: {set(telcom['Churn'])}\n\n'
f'Churn distribution, %:\n{round(telcom.groupby(['Churn']).size()/telcom.shape[0]*100).convert_dtypes()}')Number of customers: 7,032
Churn values: {0, 1}
Churn distribution, %:
Churn
0 73
1 27
dtype: float64有 27% 的客户发生了流失，这是一个相当高的比例。与之前的数据科学用例相比，这个数据集似乎并不存在严重的类别不平衡问题。
接下来，我们将对数据进行预处理，以便应用机器学习技术进行流失预测。这包括将数据拆分为训练集和测试集，并提取特征和目标变量：
from sklearn.model_selection import train_test_split
target = ['Churn']
custid = ['customerID']
cols = [col for col in telcom.columns if col not in custid + target]
X = telcom[cols]
y = telcom[target]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25)我们将使用的第一个建模算法是简单的逻辑回归分类模型，用来预测流失标签并评估结果的准确率：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
predictions = lr.predict(X_test)
print(f'Test accuracy: {round(accuracy_score(y_test, predictions), 4)}')Test accuracy: 0.8009接着，我们为逻辑回归模型增加一项功能：在进行特征缩放的同时使用 L1 正则化，使得在建模的同时完成特征选择。C 参数（正则化强度的倒数）的不同取值会影响模型的准确率。这里先将 C 设置为 0.025：
lr = LogisticRegression(penalty='l1', C=0.025, solver='liblinear')
lr.fit(X_train, y_train)
predictions = lr.predict(X_test)
print(f'Test accuracy: {round(accuracy_score(y_test, predictions), 4)}')Test accuracy: 0.7969现在，我们将对 L1 正则化的 C 参数进行调优，以找到在降低模型复杂度的同时仍保持良好性能指标的最优值。为此，我们会遍历不同的 C 取值，为每个取值训练一个逻辑回归模型，并计算性能指标。
列表 C 事先已包含参数的可选取值。数组 l1_metrics 有 3 列，第一列为 C 值，后两列分别是非零系数数量和模型准确率的占位符。让我们来试一试这一方法：
C Non-Zero Coeffs Accuracy
0 1.0000 23.0 0.801479
1 0.5000 22.0 0.799204
2 0.2500 21.0 0.802048
3 0.1000 20.0 0.802617
4 0.0500 18.0 0.802048
5 0.0250 13.0 0.796928
6 0.0100 5.0 0.790102
7 0.0050 3.0 0.783276
8 0.0025 2.0 0.745734可以看到，较小的 C 值会减少非零系数（即用于建模的特征）数量，从而降低模型复杂度，但同时也会降低模型准确率。看起来 C=0.05 是较优选择：在将特征数量减少至 18 的同时，准确率略高于未正则化模型。
现在，我们来尝试另一种建模算法——决策树模型：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
predictions = clf.predict(X_test)
print(f'Test accuracy: {round(accuracy_score(y_test, predictions), 4)}')Test accuracy: 0.7275为了在避免过拟合的同时选择更精确的模型，我们可以尝试调整树的深度（max_depth 参数），并确定其最优值。技术流程与上文选择逻辑回归最优 C 参数类似：在这里，我们会遍历多个 max_depth 值，为每个值训练一棵决策树，然后计算性能指标。
列表 depth_list 事先已包含参数的可选取值。数组 depth_tuning 有 2 列，第一列为候选深度，另一列为准确率的占位符。让我们应用这一方法来寻找最优树深度：
depth_list = list(range(2, 15))
depth_tuning = np.zeros((len(depth_list), 2))
depth_tuning[:, 0] = depth_list
for index in range(len(depth_list)):
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=depth_list[index])
clf.fit(X_train, y_train)
predictions = clf.predict(X_test)
depth_tuning[index, 1] = accuracy_score(y_test, predictions)
col_names = ['Max_Depth', 'Accuracy']
print(pd.DataFrame(depth_tuning, columns=col_names)) Max_Depth Accuracy
0 2.0 0.756542
1 3.0 0.783276
2 4.0 0.782708
3 5.0 0.791809
4 6.0 0.778157
5 7.0 0.780432
6 8.0 0.757110
7 9.0 0.762230
8 10.0 0.763936
9 11.0 0.752560
10 12.0 0.745165
11 13.0 0.732651
12 14.0 0.727531因此，随着深度增加，准确率先上升后下降。在 max_depth 为 5 时，模型达到最高准确率，因此可将其视为最优树深度。
在确定了逻辑回归与决策树模型的最佳参数后，我们将重建这些模型，并识别与解读推动流失上升或下降的主要因素。
对于逻辑回归模型，我们将提取并分析最终系数的指数值：
# Reconstructing the best model
lr = LogisticRegression(penalty='l1', C=0.05, solver='liblinear')
lr.fit(X_train, y_train)
predictions = lr.predict(X_test)
# Combining feature names and coefficients into one dataframe
feature_names = pd.DataFrame(X_train.columns, columns=['Feature'])
log_coef = pd.DataFrame(np.transpose(lr.coef_), columns=['Coefficient'])
coefficients = pd.concat([feature_names, log_coef], axis=1)
# Calculating exponents of the coefficients
coefficients['Exp_Coefficient'] = np.exp(coefficients['Coefficient'])
# Removing coefficients that are equal to zero
coefficients = coefficients[coefficients['Coefficient']!=0]
print(coefficients.sort_values(by=['Exp_Coefficient'])) Feature Coefficient Exp_Coefficient
21 tenure -0.907750 0.403431
4 PhoneService_Yes -0.820517 0.440204
17 Contract_Two year -0.595271 0.551413
8 TechSupport_Yes -0.418254 0.658195
16 Contract_One year -0.414158 0.660896
5 OnlineSecurity_Yes -0.412228 0.662173
6 OnlineBackup_Yes -0.143100 0.866667
3 Dependents_Yes -0.039299 0.961463
7 DeviceProtection_Yes -0.017465 0.982687
11 PaperlessBilling_Yes 0.071389 1.073999
1 SeniorCitizen_Yes 0.097904 1.102857
19 PaymentMethod_Electronic check 0.188533 1.207477
22 MonthlyCharges 0.901454 2.463182可以看到，对流失赔率影响最大的特征是 tenure（客户在网时长）。一般来说，系数的指数小于 1 会降低流失赔率，而大于 1 会提高流失赔率。
对于决策树模型，我们将提取并可视化 if-else 规则：
# Reconstructing the best model
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=5)
clf.fit(X_train, y_train)
predictions = clf.predict(X_test)
from sklearn import tree
import graphviz
# Exporting a graphviz object from the trained decision tree
exported = tree.export_graphviz(decision_tree=clf,
out_file=None,
feature_names=cols,
precision=1,
class_names=['Not churn', 'Churn'],
filled=True)
graph = graphviz.Source(exported)
display(graph)
我们得到了一张可读性良好的决策树可视化，能够从顶部开始将其解释为一组 if-else 规则。再次可以看出，客户在网时长是驱动流失的最重要变量。决策树还可以扩展更多层级，以获取关于其他变量的更多洞见。
下一步可以尝试进一步调整模型参数，采用不同的训练/测试划分方式，应用并比较其他机器学习算法，并分析多种评分指标来评估模型表现。
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