利用数据提升存量客户稳定性的方法有哪些？现在我们都进入了互联网时代，这个社会是大数据在各行各行应用不断发酵和遍地开花的时代，网站运营中我们就要分析各种大数据，这里来聊一聊利用数据提升存量客户稳定性的方法。

电信运营商经过将近20年的发展，受益于技术、网络、硬件设备的发展，移动市场趋于饱和，渗透率达94%，近些年电信运营商也逐渐将市场目标聚焦于存量用户经营。虽然市场趋于饱和，但对于三大运营商来说，存量客户保有形势并不乐观：用户离网率居高不下、营销政策导致用户不断重入网/养卡、净增用户发展呈现负增长等。面对高额的用户入网成本，做好用户保有，提高用户稳定度就非常必要。

对于拥有上亿用户的运营商来说，介于资源投入有限和为了保证营销效果，保有哪些用户，如何保有就需要有科学的方法和论证过程做支撑。以下以某省电信运营商举例说明。

用户保有的目标是提升客户稳定和提升客户收入，从这个角度看，细分用户群可以从客户价值度、客户稳定度细分，建立客户价值—稳定度模型，找到低稳定用户，高价值用户优先保有。

建立客户价值模型：利用运营商积累的用户数据，采用数据挖掘方法建立数据模型是常用方法。建模流程主要包含业务理解、数据准备、数据探索、模型建构、模型评估、部署应用几步。

从业务经验出发，客户贡献度和客户忠诚度，业务使用的稳定性都是影响客户价值的因素，那包含的业务指标有：客户历史贡献、当前贡献、业务量多少、客户交往圈大小、本网通话占比、在网时长、合约情况、合约剩余时长、停机、欠费等。

根据业务指标，使用德尔菲专家打分法赋予指标权重，形成客户价值指标评价体系，并计算每个客户得分。对客户得分结果进行聚类，形成高、中、低价值客户分层。如客户得分结果呈正态分布，说明模型的拟合度较好。

利用数据提升存量客户稳定性的方法有哪些？以上文章是从保有哪些用户的思考角度来进行的一些列的分析和安排，除此之外当然还有很多其他的步骤，将在以后的文章中一一出现。