数据挖掘技术在客户保有中的应用

本文介绍了数据挖掘的概念及相关技术,重点阐述了聚类分析和分类,然后论述了数据挖掘技术在电信行业客户保有中的应用,提出了一种基于洞察力营销的客户保有的解决方案,并对数据挖掘技术应用于客户细分、客户流失预测等进行了详细的探讨.     

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.     

数据挖掘在客户流失管理中的应用

客户流失是通信行业的难题。阐述了数据挖掘技术的数据分析、信息处理和预测功能,并举例介绍了数据挖掘在客户流失管理中的应用。     

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。     

96688目标客户定位帮助企业寻找最有价值客户

目标客户定位是利用数据挖掘技术研究客户消费行为的新兴方法，对企业营销推广、快速定位有重要作用。通过一个实战案例，讲述如何利用目标定位技术实现企业价值客户寻找并开展针对性营销。     

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。     

数据挖掘在电信数据分析中的应用

随着电信市场竞争关系的日益加剧,电信企业所面临的客户流失问题不断凸显。如何对流失客户进行科学分析,指导相关决策的制定与实施,已成为电信企业相关经营管理者高度重视的课题之一。文章即基于对数据挖掘技术的分析,研究数据挖掘技术在电信客户流失预测分析中的具体方法,构建模型规则,并对模型分析效果进行检验,望引起业内重视。     

基于随机森林算法的广电客户流失预警模型

针对广电领域客户流失日益严重的问题，提出一种利用机器学习技术构建流失预警模型实现精准客户流失预警的方法。采用数据挖掘技术，结合该领域实际业务场景，基于随机森林算法和逻辑回归算法，构建广电领域客户画像标签体系，明确客户流失的定义，训练客户流失预测模型并在实践中对模型进行验证。结果显示，采取随机森林算法建立的流失预警模型在广电客户测试中表现良好，能在存量客群中有效地发现高风险且高价值的潜在流失客户群体，为实际工作指导一线人员提前制定高效、针对性的维系措施，提前挽留高风险客户，以达到降本增效的目的。     

基于数据挖掘的移动用户预测

随着3G市场的深入以及4G商用的开始,移动通信行业面临着激烈的竞争,企业的发展型态已由过去以产品为中心的经营方式转变成为以客户为中心的消费型态。企业的发展必须以对客户的需求和消费行为的了解为重心,否则将会流失重大的商机。对于移动通信行业来说,如何通过数据挖掘技术去找优质客户群及可能流失的客户群具有十分重要的意义。利用数据挖掘技术,通过建立模型,预测电信企业的客户流失情况,为企业提高效益提供参考。     

数据挖掘在电信运营中的运用

本文首先分析目前数据挖掘在电信运营中的重要性,然后分别从客户精准营销、客户关系管理、客户流失三个层面来阐明数据挖掘大电信运营中的作用。     

新型客户订单分析管理

随着互联网的发展,数据量急剧膨胀,人们需要高效、自动化的数据分析工具,数据挖掘应运而生,数据挖掘这种技术是当今研究的热点之一。利用数据挖掘技术对客户订单的研究一直以来是国内外学者研究的热点问题,利用数据挖掘技术对客户订单的管理进行了分析和设计,从大量的数据中抽取有用的商业信息,实现经营管理中的决策支持,从而提高客户订单管理系统的时效性。     

浅析数据挖掘与企业市场营销战略

数据挖掘是客户关系管理的重要组成部分,而客户关系管理的核心是营销管理。在高度信息化的社会的今天,数据挖掘在市场营销决策中起到越来越重要的作用,通过它可以实现对客户深度的把握,研究老客户,发现新客户,让企业实时把握住市场动态,及时地调整企业的营销策略,以在激烈的市场竞争中立于不败之地。     

常用数据挖掘算法研究

为了给企业快速、低成本构建客户管理系统、CRM系统、数据挖掘应用系统提供参考与借鉴,研究了常用数据挖掘算法。通过研究数据挖掘算法基本原理、适用范围及优点,得出可以使用不同的算法来执行同样的业务任务,每个算法会生成不同的结果。因此在一个数据挖掘解决方案中,可以使用一些算法来研究数据,然后使用其他算法,基于这些数据预测特定结果。     

基于数据挖掘技术的电信资费套餐设计

电信资费套餐是电信运营商进行客户关系管理的手段，能使客户受惠并提高运营商收益。使用数据挖掘技术可以制定资费套餐。首先介绍了数据挖掘的流程，并以外来务工人群为例进行了具体解释。然后，提出了运营商收益模型，可用来验证基于数据挖掘技术的资费套餐的有效性。最后，按照实际例子给出了具体的资费套餐设计和收益模型验证。     

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.     

数据挖掘在电信客户价值管理中的应用

电信业竞争本质上是对价值客户的竞争,客户价值管理可以增强企业的竞争优势。数据挖掘是企业进行客户价值管理的有效工具,介绍了数据挖掘技术在电信客户价值管理中的应用。     

电子商务中Web的客户访问模式算法的分析与实现

文章通过对电子商务中服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的分析,重点研究了客户分析系统的数据采集、数据处理、数据存储以及跟踪客户在Web上的浏览行为并进行模式分析,并构建了用户访问模式的挖掘模型及算法的分析与实现.     

时序数据挖掘的预处理研究综述

由于时序数据的海量、高维等特点,对原始数据进行预处理是实现时序数据挖掘的重要步骤。有效的预处理不仅能去除噪声、冗余,减低数据规模、提升计算效率,还能通过提取数据特征,揭示数据关系,有助于实施时序数据挖掘。本文从数据缺失、数据噪声、离群点/异常值、特征提取和模式表示几个方面,对已有的原理和方法进行分析归纳,为后续时序数据挖掘研究提供参考。     

数据挖掘技术在客户管理中的应用研究

数据挖掘技术．是从大量、无序、静态的数据中发现有价值的规律和模式的过程。在分析了数据挖掘技术的应用特点的基础上,讨论了客户管理的特殊性,并就算法选择、模型构建、工具的应用等关键环节,给出了在客户管理中应用数据挖掘技术的实用方案,最后进行了简要的效果评价与分析,对于同类应用具有参考价值.