基于数据挖掘技术的通信业客户挽留系统研究

基于数据挖掘技术，建立了一个针对通信行业的客户挽留系统。首先运用数据挖掘的C5．0分类技术建立了客户流失预测模型，接着运用K—means聚类技术分析离网客户的离网特征，聚类产生了4个离网客户群，分别分析每个客户群离网的主要原因，然后参照无线通信行业客户分割矩阵分别为每个聚类制定了客户挽留建议。     

数据挖掘在移动通信市场中的应用

数据挖掘已被广泛应用于企业营销。在移动通信领域,数据挖掘技术和方法常常用来进行客户行为分析,交叉销售模型的建立,客户忠诚度分析,反欺诈分析,流失预警等。     

数据挖掘在移动通信市场的应用

数据挖掘在企业市场营销中得到广泛应用。在移动通信领域,数据挖掘技术和方法被用于进行客户行为分析、建立交叉销售模型、客户忠诚度分析、反欺诈分析、流失预警等等。     

贝叶斯构造网络算法在电信CRM中的应用

客户流失是各大运营商面临的一个挑战，随着市场的逐渐饱和，减少客户流失成为企业战略发展的一个重要组成部分。数据挖掘技术的核心功能在于通过历史数据预测未来的发展趋势，数据挖掘技术的使用可以在客户流失前及时给营销人员预警，使营销人员可以及时的挽留客户，从而降低客户流失率。本文通过对客户流失的业务需求和数据挖掘技术的介绍，提出了一种客户流失预测分析的解决方案。     

基于移动通信客户行为分析的精确营销策略研究

随着全业务和3G运营的发展,粗放式的营销方式已明显滞后于电信市场的发展。将精细化营销、数据挖掘等营销管理理念和智能计算方法运用到电信产品营销中,提出了基于移动通信客户行为分析的精确营销策略模型。本模型依据客户行为分别建立客户价值模型、客户粘性模型、客户异动模型和客户需求鉴别模型,利用4个模型构建营销矩阵,实现客户群细分,针对不同客户实施不同保有和营销策略并对模型实施应用评估。精确营销策略能够为营销队伍提供常规化营销支持服务,提升企业市场竞争力。     

iPhone目标客户细分和业务应用研究

iPhone的引入给了中国联通的3G市场强力的牵引拉动。在新的形势下,当务之急是实现粗放式营销向基于数据挖掘的客户细分精准化营销,提升价值流量的转变。本文以客户细分理论、数据挖掘等为基础,构建基于整合OSS、BSS、MSS 3域数据的客户细分综合分析平台,对iPhone客户群进行细分研究以利于精细化营销,并对iPhone目标客户群用户业务应用进行分析和建议。     

数据挖掘在电信客户维系中的实施与应用

近些年,电信企业的客户流失随着客户规模的增长而增长,这一问题已经成为束缚电信企业成长的瓶颈,随着数据挖掘技术的出现,有效解决了学术研究与电信实践的耦合松散性,将运营商积累的大量有价值的客户行为信息,通过数据挖掘技术分析、整理、建模,从而预测客户流失倾向,并最终将研究结果深入到客户保留领域,使技术成果最终转化为电信企业提升客户价值的可操作性管理体系。     

基于决策树的客户流失分析

决策树是数据挖掘中分类的一种基本方法,本文结合实际数据分布的特征,通过量抽样,进行决策树C4.5建模,进一步分析流失客户的相关特征以及决策树模型的时效性,得出一些有效的规则,为移动通信客户流失分析提供了一类新方法。     

基于数据挖掘的服装业客户流失分析研究

服装业的发展推动了中国国民经济的发展,在企业间的竞争日趋激烈,实施客户关系管理(CRM)策略将成为企业竞争的核心,维护老客户,减少客户流失则是重中之重.通过数据挖掘对服装企业客户进行流失分析,得到客户流失特征,通过这些特征来对现存客户进行流失预测,以帮助企业管理者对流失客户进行营销策略,减少客户流失或者将要流失的客户.     

3G时代移动通信市场的大会战

随着移动通信渗透率的不断提高．3G牌照发放后的市场竞争将主要表现为存量客户市场的竞争。如果传统的固网运营商能够获得3G移动牌照的话．那么移动通信市场的竞争将更加激烈．新进入者将选择局部突破的市场进入路线．力争打开市场缝隙。其中，高价值集团客户群、个人VIP客户群及业务尝鲜客户群将成为新老竞争者角力的重点所在．这一点也为已经完成3G部署的运营商经验所证明。图1为新进入者的三条主要进入路线。     

基于电信运营商和城市一卡通的移动支付模式探讨

随着信息通信技术的发展和普及,移动支付作为横跨多个产业链的特殊领域,一方面能为广大消费者提供更加便捷和安全的支付方式,另一方面也能进一步丰富金融、商贸和电信运营企业的业务模式。对于电信运营企业来讲,当前发展何种模式的移动支付业务,利用自身优势为用户带来更大的便捷,并加快将其打造成新的经济增长点,是一个必须加快研究解决的重大课题。     

全业务运营环境下的客户关系管理研究

随着全业务运营的开展,我国通信行业的竞争越来越激烈,以往各运营商以单一业务为主的客户关系管理模式,特别是客户需求挖掘、客户价值提升和客户关系管理系统已经不能适应融合业务经营的需求.本文在分析目前电信运营商客户关系管理存在问题的基础上,结合全业务运营特点,提出对客户关系管理工作的对策与建议.     

全业务运营下网络技术与发展趋势

随着全业务运营时代的到来,各通信运营商都要实现固定和移动多接入融合通信语音业务并能同时面向集团客户、家庭客户和个人客户提供丰富的语言增值业务,中国通信行业正面临着全业务运营下的激烈竞争,随着技术的进步,各通信运营商迫切需要了解全业务运营下网络技术与发展趋势,围绕着全业务运营下网络技术与发展趋势展开论述。主要介绍了实现全业务运营需要的网络技术,分析了每种网络技术的优缺点,指出了实现全业务运营需要的网络技术与发展趋势。     

数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用

数据挖掘(Data Mining),是指从大量数据中,提取正确的、新颖的、潜在有用的并能够被理解的知识的过程.本文介绍了数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用过程,以及应注意的问题.指出,通过利用数据挖掘技术建立基于数据挖掘技术的客户关系管理模式,终将极大地提升企业的竞争优势,提高企业的竞争水平.     

企业信息化建设中的网络安全管理问题

随着科技的快速发展和数字化转型的推进,企业信息化建设已成为推动企业创新和发展的重要手段。然而,在企业信息化建设过程中,网络安全管理问题也愈发凸显。企业的敏感数据、业务流程和客户隐私,面临着来自内部员工、外部黑客、恶意软件等多方面的安全威胁。因此,迫切需要制定有效的网络安全管理策略,以保障企业信息系统的稳定运行。文中探讨了企业信息化建设中的网络安全管理问题,并提出了相应的对策,以期为相关领域从业者提供有益的参考和启示。     

基于电子商务背景的智能挖掘技术及其应用研究

在日常商业运营过程中,操作系统会产生大量的数据,将这些数据有效运用在决策系统中,可以有很大的增值效益。随着网络技术和数据库技术的成熟,全球传统商务正经历一次重大变革,向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择,同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一,将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证。     

数据挖掘在企业信息攫取中的应用探讨

互联网络的蓬勃发展使得信息的数量急剧膨胀，如何从大量的信息中获取为企业决策有用的信息成为企业面临的棘手问题。数据挖掘技术的出现给信息的加工和获取提供了强有力的工具和手段。本文从企业信息化面临的困境谈起，探讨数据挖掘技术在企业信息攫取中的应用。     

移动信息技术的应用研究

随着智能手机及平板电脑等终端产品的普及,智能移动终端越来越多地参与到人们的生产和生活中,影响着人们日常生活的方方面面。3G和4G的高速移动网络技术革新为移动信息时代的来临奠定了技术基础,社会正全面迈向移动信息时代。移动信息技术给企业业务经营方式带来巨大变革,从“有形收益”和“无形价值”两个方面实现了企业竞争优势的提升;移动信息技术使人们生活更便捷,对社会经济、文化、科技等领域产生了重大影响。这里整理了移动技术的相关应用,并结合移动技术的特点,对移动信息技术的应用前景进行了分析。