目前,通信运营商正处于4G到5G的过渡时期,因受到提速降费的影响,通信行业经济增长缓慢。同时,随着新增客户的市场逐渐缩小,运营商们将目光从新增客户市场转移到存量客户市场。为了维系存量客户,增强竞争力,运营商将重点放在客户生命周期的分析上。在客户生命周期中,客户稳定期是时间最长的,也是最重要的,这关系到能不能把一个新客户发展成一个稳定的老客户。因此,研究客户稳定度,按稳定程度细分客户群是非常有必要的。本文在研究客户稳定度、忠诚度、异动率和客户价值理论的基础上,根据客户的基础属性、消费行为等电信数据的特点,建立稳定度指标体系,搭建客户忠诚度和异动率两个模型,最后得到客户稳定值,以此支持企业细分客户稳定度的工作,达到及时维系不稳定的客户的效果。本论文主要工作及创新点如下:1.建立指标体系。本文在分析客户的产品购买推荐意愿的基础上,研究离网、降档、投诉、携转等不稳定客户行为,进而构建由客户忠诚度模型和客户异动率模型组成的客户稳定度指标体系。忠诚度模型是从客户的满意度、购买推荐产品意愿、推荐给他人意愿等角度来分析客户的稳定度,而异动率模型是从离网倾向、携转倾向、降档倾向等角度来分析客户的稳定度。2.构建客户忠诚度模型。首先,利用BP神经网络分类算法、GBDT分类算法、随机森林回归算法,分别计算客户满意度、购买推荐产品意愿值、推荐给他人意愿值等指标值。然后基于综合评价的方法,通过Z-Score法进行指标的无量纲化,并运用主成分赋权法、熵权法、CRITIC法等客观赋权法,分别线性加权计算出三种客户忠诚度结果。最后,选用CRITIC赋权法构建客户忠诚度模型。3.构建客户异动率模型。根据客户产生离网、携转等行为会对客户ARPU（一段时间内每用户贡献的收入）造成的损失作为权重,采用GBDT分类算法,计算客户离网倾向、携转倾向、降档倾向等指标,构建客户异动率模型。4.基于客户的ARPU的变化,计算客户稳定度。本文以某运营商L市527万客户的数据为例,根据客户价值理论,将客户行为对客户ARPU的影响作为权重,把客户忠诚度和客户异动率线性加权,计算客户的稳定度,并进行稳定度合理性验证,为企业运营提供支持。