关于客户流失论文

小伙伴们反映都在为论文烦恼，小编为大家精选了《关于客户流失论文(精选3篇)》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！【摘要】互联网背景下，网络通信与人们的生活密不可分。电信运营的服务目标是广大客户，客户流失分析一直是各大电信运营商关注的焦点之一。随着通信行业的迅速发展，电信运营记录了大量的历史数据，这既为客户流失的分析提供了原始凭证，更为客户服务业务的调整提供了方向。电信数据仓库技术能够为电信运营商的客户分析提供强大的技术基础与资料支撑，提高客户资源的分析小效率。

第一篇：关于客户流失论文

基于数据挖掘的客户流失预测研究

摘要：客户流失是企业要面临的重要问题之一，为了能够有效帮助企业预防客户流失，提出基于企业的交易数据库，通过数据挖掘方式来分析客户的消费行为，构建客户流失特征，采用CART算法构造决策树模型，编程实现程序来处理流失特征数据，以来对客户流失行为进行预测。实验运行结果表明，该方法对客户流失预测效果较好。

关键词：数据挖掘;客户流失;决策树;CART算法

中文分类号：TP391.3 文献标识码：A

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

Research on Customer Churn Prediction Based on Data Mining

LI Wei， SUN Xin-jie， CHEN Wei

(College of mathematics and information engineering， Liupanshui Normal University， Liupanshui 553004， China)

Key words： Data Mining; Customer Churn; Decision Tree; CART Algorithm

在當今市场竞争环境下，客户有了更多的消费选择和渠道，客户异动变得十分普遍，企业要保持好已经拥有的客户资源才能更好地盈利，因此如何提高客户的忠诚度来防止客户流程已经成为企业急需解决的问题。夏国恩等[1]研究了引入网络客户价值特征和情感特征，来构建基于客户行为特征分析的网络客户流失预测模型结构。于小兵等[2] 建立了客户流失预测模型，提出了改进粒子群优化算法，对电子商务客户样本进行实证研究。但是对于企业而言，在实践上还存在一些问题。

本文通过数据挖掘方式来分析客户的消费行为，选取客户流失的特征，采用CART算法构造决策树模型，来对客户进行流失预测，为企业管理客户流失提供决策依据。

1 相关技术

决策树[3]在ID3算法被提出了之后，在机器学习和数据分析领域更得到快速发展。决策树是一种树状结构，每个叶子节点代表一个分类，非叶子节点是在某个特征上的划分，根据样本数据在该特征上的不同取值划分成多个子集。当进行分类时，学习构造决策树是一个自上而下的过程。决策树是一种监督学习，构造它的关键问题是在每一步如何选择适合的特征来拆分样本。

CART决策树是一种高效的非参数分类和回归方法，已经广泛应用在统计领域和数据挖掘技术中。由CART 模型构建的预测树在很多情况下比常用的统计方法构建的代数学预测准则更加准确，当数据越复杂且变量越多，算法的优越性就越明显。CART决策树从训练样本数据中学习决策树，通过构建树、修剪树和评估树来构建二叉树。如果终节点为分类变量，那么该树为分类树，CART采用GINI值衡量节点纯度，GINI值的计算公式为：

[GINI=1-i∈Ip2i]

当GINI值越大时，代表节点越不纯，节点分类或者预测的效果就越差。如果终节点为连续变量，则该树为回归树，采用样本方差衡量节点纯度，回归方差计算公式为：

[σ=i∈Ixi-μ2=i∈Ix2i-nμ2]

当方差的值越大时，代表该节点的数据越分散，预测的效果就越差。

2 构建客户流失特征

客户流失是指客户与企业不再有交易的关系，客户流失的原因主要有产品因素、服务因素、竞争者因素和客户自身因素等。企业客户流失的特征主要体现在如下三个方面：消费次数越来越少、平均消费金额越来越低和很长时间没有消费记录，因此可构造的三个客户流失特征[4]有总消费次数(frequency)、平均消费金额(average)以及最近一次消费时间距离当前的天数(recently)。选取交易数据库中客户信息表和订单表，并对这两个表进行连接操作，通过分组聚合的方式进行查询得到每个客户的总消费次数、平均消费金额和最近一次的消费时间，以来构建预测客户流失的特征。添加一个表示客户流失类型字段type后，得到的新表模式为(UID，frequency，average，recently，type)，并基于该表的数据进行客户流失预测。

3 设计实现

将构建客户流失特征后的数据分为训练集和测试集两部分，采用CART算法构造决策树模型，对准流失的客户进行预测。算法的程序流程如图1所示，当选择分裂属性进行分裂时，要遍历三个客户流失特征属性，并且选择每个属性的最优分裂方法，对比每个属性的分裂效果，最后选择该节点最优的分裂属性。比较最优的分裂属性需要计算每个分裂属性分裂后的GINI值或样本方差，前面已经给出它们的计算公式。构造完成决策树后，再采用代价复杂度(CCP)的方法，选择表面误差率增益值最小的非叶子节点进行剪枝[5]。

4 实验分析

执行编写的CART决策树算法程序，对构建客户流失特征表数据进行处理分析，得到表中每个客户的流失类型值。实验预测结果如表1所示，流失类型有三个值是非流失、已流失和准流失，非流失客户为还将有消费的正常客户，已流失客户为很长时间没有消费记录的客户，准流失客户为预测将要流失的客户。企业应对准流失客户引起高度重视，采取必要措施挽留客户，例如保证产品质量、提高服务水平和推荐新的产品等，以来更好地实现盈利目标。

5 结语

本文提出对客户的消费行为进行数据挖掘，构建客户流失特征，采用CART决策树算法进行编程，分析处理客户流失特征数据，对客户流失进行预测，为企业下一步的决策提供参考。未来工作中研究的重点是采用大数据技术对处理算法进行并行化改进，以来加快程序的处理速度。

参考文献：

[1] 夏国恩， 马文斌， 唐婵娟， 张显全. 融入客户价值特征和情感特征的网络客户流失预测研究[J]. 管理学报， 2018， 15 (3)：442-449.

[2] 于小兵， 卢逸群. 电子商务客户流失预警与预测[J]. 系统工程， 2016， 34(9)：37-43.

[3] Jiawei Han， MIcheline Kamber， Jian Pei.數据挖掘：概念与技术[M]. 北京： 机械工业出版社， 2012.

[4] 李伟， 秦鹏， 胡广勤， 张毓福. 基于商业大数据的客户分类方案[J].六盘水师范学院学报， 2017， 29(6)：38-41.

[5] 李国和， 王峰， 郑阳， 吴卫江， 洪云峰， 周晓明. 基于决策树生成及剪枝的数据集优化及其应用[J]. 计算机工程与设计， 2018， 39(1)： 205-211.

【通联编辑：王力】

作者：李伟 孙新杰 陈伟

第二篇：基于电信数据仓库的客户流失分析

【摘要】 互联网背景下，网络通信与人们的生活密不可分。电信运营的服务目标是广大客户，客户流失分析一直是各大电信运营商关注的焦点之一。随着通信行业的迅速发展，电信运营记录了大量的历史数据，这既为客户流失的分析提供了原始凭证，更为客户服务业务的调整提供了方向。电信数据仓库技术能够为电信运营商的客户分析提供强大的技术基础与资料支撑，提高客户资源的分析小效率。当前，电信数据仓库在客户流失管理中仍然存在着一系列问题亟待解决。为了进一步提高对客户流失的分析，构建出基于电信数据仓库的客户流失分析新架构，从而最大程度提高电信运营的管理。

【关键词】 电信数据仓库 客户流失 维表模型 启示

引言：

进入21世纪以来，我国通信行业取得实质性发展，随着电信运营商的客户规模不断加大，电信运营商的数据仓库中积累了大量的历史客户数据，这些数据无疑为电信客户流失的分析提供了基础。对于电信运营商而言，客户是电信运营商服务的主体，更是主要的用户目标。如何保持电信客户的稳定性，一直是各大电信运营商重点关注的任务，也是客户流失分析的重要目的。虽然客户的历史数据能够为客户流失提供分析与判断的基础，但是这些历史数据往往分布在不同的业务系统中，数据的的分布较为分散，需要综合运用电信数据仓库等技术，对这些数据进行分析与处理，从而帮助电信运营商对各种业务的决策与执行。文章立足于电信数据仓库的视角，从不同维度分析电信数据仓库的客户流失。

一、电信数据仓库在客户流失分析中的特征

数据仓库(Data Warehouse)，简称DW，它是一种信息的中央存储库，其作用机制建立在分析性不高和决策支持目的之上，为需要业务智能的电信运营商、企业、机构等提供信息化、智能化、技术化的服务[1]。电信数据仓库在客户流失中的分析，往往需要采用数据仓库技术和分析挖掘工具，并将其共同组合，生成一个集成化的客户视图，实现综合应用的目的。通过客户视图的建立，从所构建出的业务数据库中提取有效的客户信息，并对其进行分析与处理，得到客户流失的模型，从而帮助人们科学有效的分析客户流失维度与倾向，更好的制定出客户管理方案，实现对客观的统一化、个性化、有效化的管理目的。

二、基于电信数据仓库的客户流失模型分析

对于电信数据仓库技术在客户流失分析中的应用，需要构建出一个系统化、模块化的维表模型，并建立客户属性、服务属性、客户消费情况等数据相关联的数学模型，对数据进行抽取与分析，找到客户数据之间的不同关系;通过建立起模型評估，预测客户的流失倾向，提取出客户流失的概率高的客户群，进而选择适当的管理手段，稳定电信客户群。

2.1维表模型

客户基本属性、客户消费情况是在电信客户流失分析中最基本、最核心的两大因素。在构建维表模型的过程中，需要将客户基本属性、客户消费情况列为数据分析的重点，通过对这两类数据的分析，实现对客户有效较为个体性的描述，从而实现为客户流失倾向的分析提供清晰的数据来源[2]。

1.客户基本属性

客户基本属性是客户的基本信息，主要包括了客户的姓名、年龄、用户名、性别、消费产品、用户号码等等，这些均是客户的最基本信息，在客户入网时便实时的记录与保存到客户资料数据中。

2.客户消费情况

客户消费情况是对客户消费行为的分析，主要包括了客户每个月所使用的套餐情况、主叫时长、被叫时长、在网时间、月消费情况、套餐变更情况、充值情况等等，这些数据可以从客户的计费系统中提取。通过对这两大核心要素的明确，构建出基于客户流失特性的维表模型，从而为客户流失数据的抽取与分析奠定基础(如图1所示)。

2.2客户数据抽取与分析

当前，大学生群体是电信客户进入与流失的最大群体，也是一个特殊的群体。因此，通过维表模型的确立，以校园客户流失群体为案例，随机抽取2020年某6个月的用户数据，如表1所示。

通过对表1的某校园电信运营中心的客户数据分析可知，该校园在2020年5月至10月期间，新增用户214户，月均离网用户148户，月均离网/月均新增比例高达70%。并且，由于校园电信用户群体的不稳定性，从数据表分析可知，5月——7月之间，净增用户量呈现负增长态势，意味着存在客户流失现象。而进入到8月，由于学校开学的原因，新生入校使得客户量增长，集中在9月份，净增用户数呈现出爆发状态，直至10月份开始逐渐下降。根据确立起的维表模型分析，电信客户的稳定结构主要倾向于高价值的消费群体，他们有着共同的特征，即月消费金额高、主被叫时长长、套餐需求量高，且在网时长长，该客户群体的贡献价值大，稳定性较强。而流失量较大的客户群体，主要是低价值消费金额、套餐需求量小、在网不稳定，从而出现流失严重的情况[3]。

三、基于电信数据仓库的客户流失原因

3.1内部原因

通过对基于电信数据仓库的客户流失分析率可知，影响影响电信客户流失的主要因素包括了内部层面、外部层面两个主要原因。其中内部原因方面，首先是电信运营商的服务维度影响着电信客户的稳定率与流失度，由于电信运营商服务的主体是广大客户，这也就决定了电信运营商的服务目标需要着重与客户需求的分析。以校园的客户流失分析为案例，由于学生本身对网络通信的需求较大，对电信运营商服务的维度存在着较大的差异，比社会中其他的客户群体对专业服务上需求度高[4]。而校园中本身存在着电信竞争的情况，倘若不能够有效满足客户的不同需求，那么将会丧失大量的用户群体，这是影响客户流失的主要因素之一。此外，电信的网络覆盖范围与信号强度，也是决定客户流失的关键因素之一。

3.2外部原因

影响电信客户流失的除了内部因素外，也包括了外部因素。首先，电信的外部竞争因素，是影响客户流失的主要原因之一。以校园的客户流失为案例，由于校园中存在着多家的电信运营商，各大电信运营商之间存在着竞争关系，尤其是校园的每年开学季，各大电信运营商就会争先恐后的抢占客户资源，此时，也是客户量急剧上升的时期，而此后，由于学生在校时间的增长，对校园网络的认识度增强，加之电信运营商的竞争环境，客户群体就会重新选择服务商，将面临着客户流失的现象[5]。

其次，以校园为案例，学校每年都会有毕业季，毕业季的学生由于各种原因会注销校园号码，从而造成客户急剧流失的现象。

四、基于电信数据仓库的客户流失有效对策

4.1构建特色服务方案，提高电信专业服务

通过基于电信数据仓库的客户流失分析可知，要想减少客户流失率，就需要从构建特色的服务方案着手，提高电信专业服务力度。例如：以校园的电信客户群体为案例，首先，电信运营服务上要想稳定客户、减少客户的流失，就需要针对客户群体的需求定制出特色的专业化服务方案，提高电信专业服务质量。

要根据校园每年的开学规律，将客户对象瞄准新入学的学生消费群体，针对客户群体开展特色的服务方案，可以将客户群体划分为三大类型，即高消费类型、普通消费类型、不稳定类型，针对每一个类型群体开展不同的服务方案，高消费群体要为其定制出特殊化的个性化服务方案开展个性化服务[6]。普通消费群体要为其定制出更多的优惠方案，使得有更多的套餐可以选择，不稳定群体要以促销为主，提高服务上的针对性，将客户量最大程度保留。

4.2创新电信营销渠道，增强网络通信技术

基于电信数据库的客户流失分析，要想稳定客户群体需要创新电信营销渠道，增强网络通信技术。例如：以校园的电信客户群体为案例，首先，要进一步创新电信营销渠道，采取“校园营销点+校園客户代理”的新模式，建设校园客户代表团队。通过营销渠道的拓宽，实现客户与客户之间的影响，以客户带动客户，从而提高电信客户的稳定性，提高客户新进量。此外，也可以积极的使用互联网的渠道，制定出品牌化、个性化的传播方案，设计出多种类型的电信产品，满足客户的新需求，从而提高电信客户量，减少客户流失。其次，营销虽然是提高客户量的有效方法，但是增强网络通信技术才是减少客户流失的根本[7]。因此，要定期的对电信覆盖信号与设施进行完善与扩充，不断的增强专业技术能力，从而提高通信网络覆盖率。

五、结束语

综上所述，电信数据仓库是有效分析海量数据的重要手段，实践表明，各大运营商采用数据仓库来构建起自己的决策分析系统，能够有效增强客户的粘性。而对客户流失率的减少建立在客户流失的分析模型上，通过构建出维表模型，实施客户数据抽取与分析。从而有效判断客户流失的主要因素，并制定出减少客户流失的有效对策，提高对客户的管理，推动电信通讯的发展。

参 考 文 献

[1] 段思婧，魏莉. 基于数据仓库的电信校园客户流失分析与研究[J]. 通信电源技术，2015(5)：233-235.

[2] 张竞贤. 通信行业基于数据仓库的丢失手机客户筛选方法[J]. 中国新通信，2020，22(9)：87-88.

[3] 余春收. 基于大数据的电信客户信用评价[J]. 科技创新导报，2019，16(25)：234-235.

[4] 郭竑晖，钟智慧. 电信客户关系管理中应用数据挖掘技术的研究[J]. 电脑知识与技术，2019，15(22)：5-7.

[5] 聂英才. 基于电信客户数据的智能化商务运用[J]. 数字化用户，2018，24(29)：188.

[6] 云微，韩明远. 大数据在电信客户流失问题中的应用[J]. 长春大学学报(自然科学版)，2020，30(3)：9-14.

[7] 李季，张帅，周静. 服务与需求的匹配度对客户流失的影响研究：基于电信行业的客户数据实验[J]. 管理评论，2020，32(5)：192-204.

作者：戴震宇

第三篇：邮政企业防止大客户流失对策探讨

摘要：文章分析了邮政大客户现状及大客户流失的原因，阐明了邮政企业防止大客户流失的重要意义，并提出了防止大客户流失的措施。

关键词：大客户;流失;战略;服务;管理模式

文献标识码：B

经过多年发展，邮政企业已经意识到大客户是企业生存立命之本，意识到培育大客户的重要性及大客户营销在企业营销战略中的核心地位。统计表明，开发一个新大客户的成本大致是保持一个已有大客户成本的5倍之多。如果邮政企业大客户的流失率降低，企业利润将会有较大增长。所以，防止邮政大客户流失意义重大。

1 邮政大客户现状

邮政企业进行大客户营销与管理的前提是知道真正的大客户是“谁”，这样才不会把有限资源或精力浪费在“假大客户”身上。

邮政大客户是指对邮政产品(或服务)消费频率高、消费量大、客户利润率高且对企业经营业绩产生一定影响的关键客户(KA)，而其他客户群可划入中小客户范畴。根据帕累托的20/80原理，企业在数量占20%的客户身上可能实现企业全部利润的80%，这20%的客户被称为企业的大客户。邮政企业经过多年培育，已巩固一批行业中的优质大客户，他们是真正的关键客户(KA)。

邮政企业每年都花费大量人力、物力发展新的大客户，但对巩同和留住已有大客户的工作力度相对不够，导致每年都有许多大客户流失，给企业经济效益造成较大损失。如果因邮政产品(或服务)令客户不满意而导致大客户流失，这个大客户还会将不满告诉其他客户，这将给大客户的发展工作带来不利影响。因此，邮政企业应把巩固已有大客户放在大客户营销工作的首位，在巩固已有大客户的前提下，不断开发新的大客户群，才会起到事半功倍的效果。

然而，在产品(或服务)过剩的过度竞争时代，大客户成为各个企业争夺的重点。在这种背景下，邮政大客户面对各种“诱惑”或者出于自身发展战略的考虑，随时都有可能投入其他企业的怀抱，或者自立门户而甩掉合作已久的事业伙伴。可以说，大客户拥有足够的“跳槽”资本，并且具有极强的不可控性。

2 邮政大客户流失原因分析

想留住已有大客户，要从分析大客户“跳槽”的原因做起，既而有针对性地采取对策和措施。邮政大客户“跳槽”有如下原因。

2.1 大客户业务发展战略调整

业务发展战略可以分为市场收缩战略和市场扩张战略。市场收缩战略表现为经营业务方向调整、业务范围缩小或出售部分产业，导致需求减少或不再需求;而市场扩张战略主要是大客户进入上游领域，与原有产品提供企业终止合作或逐步终止合作。在发展邮政大客户时要加强对客户的资信度、偿付能力及其出发点是否只关心邮政业务价格、追求短期利润等作深入了解，把是否有“长期合作意向”作为选择邮政大客户的基本条件。

2.2　在选择与优化过程中抛弃邮政企业

这主要体现在互动不及时上。大客户需要是动态的，邮政服务应随时与客户保持互动。往往由于大客户经理没有及时掌握大客户的动态信息，或虽掌握了但没有及时采取有效措施，当大客户自身产品或市场发生变化时，邮政产品或服务未能相应做出调整，也未及时进行跟踪服务，无法满足客户的新需要，使得客户选用其他公司产品(或服务)，乃至在不断优化选择中最终彻底抛弃邮政企业。

2.3　大客户的问题得不到妥善解决

对于邮政大客户，主要表现为大客户投诉渠道不畅。由于个别邮政员工服务工作没做好，发生了大客户投诉事件，而大客户向企业传递不满信息渠道不畅，延误了进行补救的时机。更存在部分邮政管理人员对大客户的投诉和不满总是从护短的角度出发去解释、推托，引起大客户更大的不满，致使大客户愤然离去。

2.4　遭遇其他竞争企业的“排挤”

针对大客户这一商业机会，邮政企业经常遭遇竞争对手的非常竞争手段“排挤”，竞争对手通过一些手段搞不平等竞争，或推出比邮政更好、更快的产品(或服务)，而邮政企业对这些情况不了解、不重视或措施不及时、不得力，拱手让竞争对手把大客户挖走。

2.5　遭遇强有力的竞争对手

竞争对手可能会以更低廉的价格、更具技术优势的产品、更完善的服务、更优惠的销售政策等获得大客户的青睐。在这种情况下，邮政企业较容易被竞争对手所替代，正如菲利普·科特勒所说：“没有两分钱改变不了的忠诚”。

3　防止大客户流失的对策

邮政企业要防止大客户“跳槽”，最根本的做法是提升大客户的满意度，进而形成忠诚度。无论是在战略上，还是在策略上，企业都要为大客户量身打造一套管理模式，并且要差异于中小客户。通过建立战略合作伙伴关系。形成有利于长久合作的机制;通过策略化运作稳同日常合作关系，二者结合才能“长治久安”。总体来看，大客户管理具有高成本、高投入、高回报的特点。借鉴优秀企业成功经验，邮政企业防止大客户“跳槽”主要可以采用如下措施。

3.1　在企业内建立大客户管理部门

目前邮政企业已成立专业管理部门：集团省一市三级大客户中心，并履行组织管理职能，同时成立了各省集中的11185客服中心。为更好地管理邮政大客户，有必要建立以下工作组织职能链条：企业大客户管理部门一交叉工作组一大客户。各级大客户中心维护的客户级别不同，如行业大客户需要集团和各省两级共同进行维护。其实，一些跨国公司就是这样做的，例如施乐公司，拥有250个大客户，与这些大客户之间的业务是由大客户管理部处理的，而其他客户的管理工作，则由一般销售队伍负责。

3.2　采取最合适的销售模式

大客户与邮政企业的合作具有一定的特殊性，主要体现在模式创新性、价格特殊性、服务紧密性等方面。而这些特殊性要求邮政企业最大化接近大客户，掌握大客户需求，因此很多销售模式均可采用，诸如以直销为基本特征的俱乐部营销、顾问式销售、定制营销等，这对于把握对大客户的时间精力投入、信息收集、个性化策略制定及服务大有裨益。

3.3　建立销售激励体系

邮政企业必须给大客户建立销售激励政策，通过激励使其感觉到合作的好处。其实，很多企业把客户划分为关键客户(KA)、重点客户、一般客户等几个级别加以管理，并根据不同级别制定不同管理政策，目的就是对那些对企业贡献度高的大客户予以激励，包括物质激励(如资金、实物等)和精神激励(荣誉证书、-牌匾等)，同时还组织各种联谊回馈活动以拉近关系。目前邮政企业已将大客户分为钻石、白金、黄金和贵宾客户等级别进行分级管理，并提供“三优”服务，即资费优惠、优先服务和优质服务，现在应加快建立大客户销售激励体系，继续巩固大客户。

3.4　建立信息管理系统

邮政企业已成功开发并推广完成大客户营销管理系统(CRM系统)，使用信息管理系统能有效提升大客户管理水平，全力支持和带动邮政企业大客户管理、营销体系建设和项目管理等工作。各级管理者可以利用系统提供的高水平、高质量的分析数据，进行大客户发展分析、价值分析、行为分析、满意度分析及一对一大客户分析等工作，使决策层对大客户的发展趋势、价值趋向、行为倾向有一个及时准确的把握，并能对重点大客户进行一对一分析与营销。及时完善系统和再开发利用，使其更好地服务于邮政大客户管理。

3.5　建立全方位沟通体系

大客户管理部门中的大客户营销人员、客户经理及其主管要定期或不定期地主动上门征求意见，尤其对关键客户(KA)必须设置服务专员，随时与大客户碰面，发现大客户的潜在需求并及时解决。要加强与大客户问的感情交流，也要根据企业实际定期组织企业高层领导与大客户高层之间的座谈会，努力与大客户建立相互信任的朋友关系及互利双赢的战略伙伴关系，这样有利于化解渠道冲突。

3.6　不断分析研究大客户

管理大客户要坚持“动态分析，动态管理”的原则，在把握大客户动态的同时，不断创新大客户管理。大客户分析包括大客户发展分析、服务分析、流失分析、费用分析、价值分析、经理分析等方面，重点关注邮政大客户KPI指标，如妥投率、及时率、准时率、破损率和丢失率等，定期分析研究对策，这是进行大客户管理决策的基础，也可以防患于未然。

3.7　提升整合服务能力

提升整合服务能力应以大客户为导向，VIP客户就应该享受差异化的优质服务。具体措施包括：量身打造服务模式(如顾问服务、驻扎服务)，建立服务沟通平台(如网络、电话)，开通大客户“绿色通道”(为大客户提供便利措施)，强化基本服务(基本服务项目保障);提供增值服务(不断为客户创造产品之外的新价值);建设企业服务文化(企业内部文化传播和对客户传播)，提供完善的服务解决方案等。邮政企业已开通的账单绿色通道就是很好的尝试。

邮政企业的发展离不开大客户的支持，企业管理者应重视大客户，想方设法维护好大客户，尽量减少大客户流失，开发利用好大客户资源，从而为企业创造更多效益。

作者：邬少清