移动增值业务讲座 第1讲 基于ETL为彩铃经营分析系统设计实现

在研究ETL（Extract，Transform，Load）流程的基础上，结合电信运营数据的特点，分析了ETL思想在彩铃业务数据分析领域中的应用，设计和实现了彩铃经营分析系统。该系统利用数据采集和处理的思想进行架构设计，支持可扩展的营销数据分析和呈现。试运行表明，该系统可以对运营数据资源进行充分挖掘，提升电信客户价值。     

电信运营企业如何实现精确化营销

随着国内电信市场竞争的日趋激烈,电信运营商的经营模式逐渐从“技术驱动”向“市场驱动”、“客户驱动”转化。面对客户的多样化、层次化、个性化需求,大众化营销已失去优势。基于客户信息、客户价值和行为,深入数据分析的精确化营销理念逐渐被各大电信运营商所接受。那么电信运营商如何来实现精确化营销呢?     

客户细分聚合模型方法研究

<正>随着国内电信市场竞争的日趋激烈,电信运营商的经营模式逐渐从"技术驱动"向"市场驱动"、"客户驱动"转化。面对客户的多样化、层次化、个性化的需求,大众化营销已经失去了其优势,基于客户信息、客户价值和行为,深入数据分析的洞察力营销、     

精确营销在电信直复营销中的应用

随着国内电信市场竞争的日趋激烈,电信运营商的经营模式逐渐从"技术驱动"向"市场驱动"、"客户驱动"转化。面对客户的多样化、层次化、个性化需求,大众化营销已失去优势,基于客户信息、客户价值和行为以及深入数据分析的精确化营销理念逐渐被各大电信运营商接受。文章给出具有广泛适用性的精确营销和直复营销的定义,在参考传统营销理论的基础上,对电信企业如何将精确营销应用于电信直复营销当中进行了探讨。     

移动增值业务讲座 第1讲 基于ETL的彩铃经营分析系统设计与实现

在研究ETL(Extract,Transform,Load)流程的基础上,结合电信运营数据的特点,分析了ETL思想在彩铃业务数据分析领域中的应用,设计和实现了彩铃经营分析系统。该系统利用数据采集和处理的思想进行架构设计,支持可扩展的营销数据分析和呈现。试运行表明,该系统可以对运营数据资源进行充分挖掘,提升电信客户价值。     

数据挖掘技术与电信客户分析

数据挖掘技术以其跨学科、算法丰富及处理海量数据的特点而被广泛应用于金融、零售、电信等领域的客户分析中,帮助企业深入细分客户,提升客户体验,增加企业收入。我国电信运营商正面临着激烈的市场竞争,对深入细分客户的需求也日益强烈,对数据挖掘技术的跟踪与应用的需求十分迫切。本文深入探讨数据挖掘方法论、技术方法及其在电信客户分析中的应用,指出应用中要注意的问题,为对电信客户进行分析提供了参考。     

电信运营商物联网客户运营分析系统的构建及应用

简要分析了中国联通在物联网客户运营能力上的挑战与诉求,结合中国联通研究院的大数据分析能力,提出运用能力构建完善标准体系,推动物联网规模应用,实现物联网客户运营大数据化的目标。基于电信行业物联网运营模式的实践经验,描述了如何以大数据能力为基础进行面向运营商的更为精细化的企业客户运营,从技术创新的角度实现客户运营服务的精准化、高效化。以提升客户数据运营的准确性和前瞻性为目的,探索如何利用数据分析能力,构建精准的客户运营支撑体系。最后,讲述了大数据应用于客户运营场景的重要价值和对客户运营未来的展望。     

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。     

数据挖掘在电信领域客户行为分析中的应用

首先介绍了基于数据挖掘技术构建的客户行为分析系统的架构,然后讨论了5种典型的电信领域客户行为分析应用及其使用的数据挖掘技术.     

生存分析在电信客户流失中的应用

近年来电信行业发展迅猛,电信市场趋于饱和,在目前的市场环境下,预测电信客户的流失及流失时间有利于挽留客户,减少客户损失。针对电信客户流失的预测,文中采用KM与Cox的电信客户生存分析模型预测电信客户流失的时间,将KM分析模型用于电信客户流失的组间比较;运用Cox风险比例模型对多因素进行分析,全面预测电信客户的生存时间。通过构建生存分析模型可实现对潜在流失客户及客户流失时间的预测,从而制定相应的有效方案挽留目标。     

基于数据挖掘的电信客户细分研究析

随着电信市场竞争的不断加剧,电信企业传统的营销模式正在向主动营销和精确营销转变,因此客户细分显得至关重要。本文讨论基于数据挖掘的客户细分方法,并结合数据挖掘实施过程对客户细分中的数据准备、宽表设计、数据质量探索、聚类分析和战略划分等关键点进行了分析总结,希望对电信企业实施客户细分有所帮助。     

全国电信经营分析与热点问题分析培训

电信市场经营分析是科学、准确、及时、有效地用数据揭示市场经营问题，发现市场经营机会和支撑策略实施的艺术。为帮助电信企业经营分析人员系统了解经营分析工作特点，掌握电信经营分析内容，了解电信经营分析流程，提高电信经营分析实战能力，并针对带号转品牌及号码可携、资费双改单、客户流失、农村市场开发等运营商面临的热点问题进行分析指导，更好地服务于电信经营决策，人民邮电报社培训中心将于2007年3-4月在北京、广州两地举办全国电信经营分析与热点问题分析培训，参加培训并通过认证的学员将获得国家电信经营分析师证书。     

亚信OmniCRM-面向全电信的CRM解决之道（第一部分）

亚信OmniCRM方案背景★客户-运营商的最大资源。面对日益激烈的竞争环境，如何留住既有客户及如何由这些客户获得最大的收益，成为电信企业重要的课题。在多年业务支撑系统（BSS/OSS）的建设中，电信运营商积累了大量的原始业务数据。如何从中快速提取信息，深层次发掘隐藏在客户数据和业务数据中的内在规律，及时把握业务发展的趋势，对业务发展进行前瞻性分析预测以制定相应的市场策略，对市场机会做出及时、灵活的反应，成为电信运营商在信息时代的市场竞争中立于不败之地的关键所在。★你了解你的客户吗？面对竞争，电信运营商正迅…     

基于大数据挖掘的小区用户流向分析与应用

借助大数据技术,实现特殊场景特殊应用的分析与预测,有针对性地进行干预,是互联网时代业务推广的重要措施。对于电信运营商,通过MC口获取用户信令数据,然后在基于用户行为的大数据分析基础上,开展各类应用,如景区流量监测应用与人员分流、商圈应用与预防、交通规划等,对企业的市场扩展、历史沉默数据价值挖掘、企业形象树立、客户感知提升等,都具有重要贡献和意义。     

数据挖掘在电信市场分析中的应用

本文简要介绍了数据挖掘的概念和其主要的功能，数据挖掘是一个循环往复的过程，它包括数据准备、模型建立、评估和解释模型、运用和巩固模型等步骤，例举了数据挖掘的主要应用领域，并重点介绍了数据挖掘在电信运营市场开发和管理中的主要运用，结合电信市场分析实践，详细介绍了关键因素分析、聚类分析和对应分析等三种数据挖掘方法在电信客户分类管理中的应用。     

立足小数据基础的电信企业大数据分析应用发展策略

在对大数据和小数据、大数据分析和小数据分析两组关系进行研究的基础上,立足企业自身商业问题和已有小数据优势,提出了电信企业大数据分析应用发展策略.电信企业应当选择并采集、存储有用大数据,与自身小数据一道,发掘数据因关联而更完善、更全面、更细粒度的客户洞察价值,为实现企业实时营销、精确营销以及职能管道和客户体验运营管理提供有力支撑.     

基于客户洞察的套餐生命周期管理

随着国内电信市场竞争的愈演愈烈，电信运营商的运营模式也在发生着改变，逐步由以“技术”、“产品”驱动，转向以“市场”、“客户”驱动，尤其是套餐管理。面对客户多样性、个性化的需求，大众性营销已明显不符合客户的需求，因此基于客户价值行为特征和客户需求的套餐管理理念应逐步成为今后电信营销的核心思想。     

电信套餐资费预演中客户量的预测方法研究

运用统计学相关原理与数据挖掘的理论和方法,对电信套餐资费动态预演中新增客户量(新人网选择新套餐的客户)与转移客户量(网内转移至新套餐的客户)的预测展开研究.对于新增客户量,可基于相似套餐的历史数据进行时间序列法预测;对于转移客户量,可通过数据挖掘工具学习新套餐推出后用户选择的规则,由此预测转移客户量.最后,以某地市电信套餐为例进行实例分析,分别使用线性回归分析法与指数平滑法建立新增客户量预测模型,并对两种方法进行比较分析,使用数据挖掘中的决策树算法对客户转移规则进行挖掘.     

以分布式计算实现电信数据分析业务加速的研究

本文剖析了电信数据分析系统存在的问题,针对其性能瓶颈提出了基于Hadoop框架的分布式计算架构,实现电信数据分析的业务加速。接着对基于分布式计算框架的数据分析方案的功能模型和加速能力展开论述,并对分布式计算在电信数据分析业务加速方面的实际应用情况做了进一步的分析和比较,为业界对分布式计算在相关领域的应用提供了有益的借鉴。     

基于Hadoop的海量电信数据云计算平台研究

传统的数据分析方法面对海量电信数据存在管理和分析难的问题.Hadoop是一个可实现大规模分布式计算的开源框架,具有高效、可靠、可伸缩的优点,被广泛应用于云计算领域.本文在对云计算和Hadoop进行分析和研究的基础上,提出了一种针对海量电信数据的分布式云计算方法,建立了基于Hadoop的海量电信数据云计算平台.实验证明,该平台能够有效完成海量数据的管理和分析任务,提高海量数据分析的速度和效率.