数据挖掘在电信业务精确营销中的应用

数据挖掘是实现数据库精确营销的关键技术。本文简要介绍了数据挖掘技术,以及在电信业精确营销中的应用,并以电信数据业务为例,提供了数据挖掘在电信客户群体细分与交叉营销建模等方面的应用案例。     

数据挖掘在电信交叉销售领域的研究

文章针对当前我国电信运营企业发展所面临的严峻形势,提出了“如何向电信客户进行交叉销售”的数据挖掘技术应用方案,同时研究了这一技术的建模方法,最后证明数据挖掘是当前提升我国电信核心竞争力的有效工具。     

数据挖掘在电信交叉销售领域的研究

文章针对当前我国电信运营企业发展所面临的严峻形势，提出了“如何向电信客户进行交叉销售”的数据挖掘技术应用方案，同时研究了这一技术的建模方法，最后证明数据挖掘是当前提升我国电信核心竞争力的有效工具。     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

当今,电信企业面临激烈竞争,客户成为取胜的关键之一,基于数据挖掘的客户关系管理应运而生。本文数据挖掘技术在电信客户关系管理中的应用进行探讨。     

数据挖掘在电信行业客户关系管理中的应用

章介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信行业客户关系管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，详细描述了数据挖掘的整个应用过程，最后对国内数据挖掘应用的现状进行了分析。     

数据挖掘技术在电信CRM中的应用

随着CRM（客户关系管理系统）的不断发展和应用，使用数据挖掘技术进行客户分析变得越来越重要，尤其像电信这种以客户为中心的行业。本文在分析近年来CRM信领域的应用现状的基础上，介绍了数据挖掘技术和客户关系管理概念，并着重阐述了将数据挖掘技术应用到CRM的步骤和流程。     

简述数据挖掘技术在电信客户分析中的应用研究

0引言
　　现阶段,随着我国电信客户的人数逐渐增多,这也对分析和管理电信客户的系统提出了更高的要求,随着互联网技术的普及,新型的数据挖掘技术应用而生,它的出现不仅提高了电信客户分析的效率,缓解了电信行业的巨大压力,与此同时还弥补了传统的电信客户分析体系的缺陷和不足,实现了企业经济效益和社会效益的最大化[1]。     

聚类分析在电信行业客户关系管理中的应用

客户关系管理在电信行业被广泛应用,它已经成为电信运营商增加收入和利润,提高客户满意度、忠诚度的有效工具。聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户关系管理中,可以改善客户关系,并对将来的趋势和行为进行预测。本文采用k-means聚类算法对电信客户数据进行聚类分析,得到具有不同特征的客户群组,对不同群组采取不同的经营策略,帮助管理者提供了合理的决策支持。     

数据挖掘在防电信客户欺诈模型中的应用

首先分析了当前电信客户欺诈背景,提出把数据挖掘技术应用于电信客户欺诈系统中的构想。防范电信欺诈从操作角度来说就是对欺诈人群的行为进行控制,利用数据挖掘等先进技术对电信客户的行为进行分析。文章着重阐述了采用数据挖掘、朴素贝叶斯分类等技术建模以及验证过程。性能测试表明:将先进的数据挖掘贝叶斯分类技术应用于实际的电信客户欺诈系统中,具有一定的市场价值。该模型能挖掘出潜在的风险行为,识别出客户的欺诈行为,从而解决诸多规模小、分散性大的电信欺诈行为。     

数据挖掘在电信行业客户流失分析中的应用

阐明了数据挖掘技术是电信行业提高客户的忠诚度,防止客户流失发生的重要手段,介绍了数据挖掘技术应用于电信行业客户流失分析中的方法、步骤及具体实现过程。     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用研究

电信企业的客户分析业务活动会产生大量的数据并形成了各自的事务型数据库,数据挖掘技术可以把分散的数据集中起来获取所需的知识.本文在介绍了电信客户关系管理系统的基础上,对数据挖掘技术进行了深八分析,构建了其在电信客户分析中的应用模型,通过某电信运营商所提供的大量的现实数据加以应用,输出结果验证了模型的合理性、有效性和实用性.     

基于客户细分的电信数据挖掘

数据挖掘以其强大的数据处理能力和信息挖掘能力广泛应用于各行各业。在电信业可以应用这项技术进行客户细分的研究。文章重点阐述了应用数据挖掘进行电信行业客户细分的方法和步骤。     

数据挖掘在电信客户分群中的应用

介绍了电信企业数据挖掘的若干主题及常用数据挖掘模型;利用数据挖掘工具KXEN,采用K-means聚类方法给出了一个电信客户分群的解决方案。     

电信客户流失预测模型研究

以某地市电信企业的客户为目标用户群,结合电信行业的业务规则,利用SPSS公司的数据挖掘工具Clementine,运用数据挖掘中的CRISP—DM模型方法建立了客户流失预测模型,为电信企业对流失客户采取更有效的营销策略提供一些建议。     

客户细分在电信营销中的应用研究

今天的电信行业面临着如何更好的理解客户信息将其转变为有用的知识,如何维护客户关系和发展有价值客户并提供个性化的服务的难题。数据挖掘能从大量客户数据中发现潜在和有价值的知识,这无容质疑的为电信营销提供的极大的支持。进行客户分群分析的目标是通过综合客户消费行为,帐单行为以及人口统计信息（主要是客户行业）等因素,按照价值和行为两个维度进行战略分群,对客户进行细分。为了重点研究客户分群分析在电信营销中的应用;另外也针对基于数据挖掘模型的应用给出了一些市场战略和个性化营销方法。     

融合联机分析和聚类的电信客户细分建模方法与实现

应用联机分析处理技术选择用户ARPU值作为客户细分的维度．依据用户平均收入ARPU值进行分类．按客户的消费额高低将客户分成高中低几档客户．然后采用数据挖掘聚类分析中的K—means聚类算法．参照国际通行的数据挖掘CRISP—DM标准提出一种电信企业客户细分模型和细分方法。对电信企业大量现实数据的实验结果表明．利用该客户细分模型和技术获得了较好的挖掘结果．为电信运营商的经营和决策提供了有力的支持。     

基于数据挖掘技术的电信客户保有研究

挖掘历史数据中的有效信息,将其运用到商业决策中,为优化市场营销提供了有力支持.文章介绍了数据挖掘中的聚类分析和决策树分析技术,并结合实际数据,给出了数据挖掘技术在电信行业的客户细分、客户流失预测及客户保有中的具体应用.     

商业智能在电信市场细分中的应用

竞争激烈的市场以及客户需求的差异性,要求电信运营商进行市场细分。传统的市场细分方法不适用于具有庞大客户、大量细分变量的电信市场。文章介绍了商业智能的核心技术,数据仓库、OLAP及数据挖掘等技术在电信市场细分中的应用。     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用

本文在研究数据挖掘技术和电信客户分析系统的基础上，研究和提出了基于粗糙集等价关系的电信客户分析系统，本系统所采用的核心算法，是结合电信行业特点，对传统Apriori关联规则挖掘算法的改进，利用粗糙集等价关系的概念进行关联规则的挖掘。构建了其在电信客户分析中的应用模型，并作为某电信公司客户分析系统的核心部件投入使用，取得了较好的应用效果。     

数据挖掘在电信客户流失中的应用

将数据挖掘技术应用到防止电信客户流失中,以某电信运营商的历史资料为对象,建立客户流失预测模型。并对高价值高流失概率的客户进行K-means聚类分析,同时对不同流失客户群提供相应的营销策略。