电信客户细分中基于聚类算法的数据挖掘技术研究

结合市场细分和数据挖掘技术等相关理论,针对电信行业客户细分领域存在的问题,以某市电信公司提供的二十多万客户数据作为研究对象,基于CRISP-DM数据挖掘模型,通过数据挖掘工具中提供的K-means聚类算法完成对电信市场客户准确、有效的聚类细分,为管理和营销人员初步提供了制定管理或营销计划的依据。在完成客户细分模型的基础上,设计和实现了电信客户细分系统,并编码实现该系统功能的主要模块,将客户细分的整个流程通过自动化的过程描述出来。     

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。     

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.     

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。     

基于KXEN的电信客户分群研究

电信业是典型的数据密集行业,数据挖掘应用开发对电信企业的发展有重要意义.其中.客户分群可以准确认识客户总体构成,使得服务和营销更具针对性.在此以常州市电信企业为例,利用商业数据挖掘自动化软件KXEN给出电信客户分群的解决方案.实践证明,利用KXEN软件不仅大量减少了建模时间,而且得到的解决方案是成功有效的.     

基于数据挖掘的电力行业客户细分模型分析

社会经济的不断发展推动了电力行业的快速发展。随着客户细分理论与方法的发展,其已广泛应用于我国电力、电信、银行及零售业等行业的营销实践中。由于客户行为能有效、直接地反映出消费者的需求,在经济市场中的应用更为广泛,是市场细分中的最佳起点。主要以客户细分的概述为出发点,对电力客户细分现状、基于数据挖掘的客户细分及模型构建进行探讨。     

基于电信企业客户行为的固网存量保有策略研究

本文基于电信客户消费行为的数据挖掘,探讨了客户细分模型在存量用户保有营销活动中的应用,总结了政企客户固网月租风险释放存量保有策略,并通过一个实际案例阐述了从客户理解到营销策划,再到执行和评估的整个营销活动流程.     

基于客户消费行为的电信客户细分

在电信移动增值业务的营销中,客户细分是精确营销的基础,科学的客户细分能避免推荐的盲目性。本文结合电信行业特点,将RFM模型和层次分析法结合起来衡量客户价值,并采用聚类方法对客户细分,挖掘出潜力客户,有效地降低了营销成本。     

电信运营商基于客户导向的转型分析

业务导向向客户导向转变是电信企业战略转型的一个明确方向。本文通过研究国际电信运营商成功转型经验,得出结论：电信运营商由业务导向向客户导向成功转变的关键是市场细分、组织结构、营销实施三位一体的转型机制。     

论借助大数据能力开展流量经营营销实践

大数据正在越来越多地被电信运营商运用到市场分析、开展精准营销、提升产品体验等各个方面。文章综述了内蒙古移动公司在内容、业务、资费、终端等方面,开展基于大数据能力的流量精细化运营,通过客户标签和产品标签实现客户超细分,捕捉客户需求和商机,适时开展针对细分客户群体的静态、准实时或实时营销。     

3G时代我国电信市场互动式整合营销传播应用探析

本文介绍了第三代移动通信系统(3G)业务类型,分析了我国3G时代电信市场进行营销创新的必要性,提出基于营销数据库系统的3G时代电信市场互动式整合营销传播模型,阐述了数据采集、营销数据库建设、客户细分、制定互动式整合营销传播计划、实施营销传播以及客户反馈等互动式整合营销具体实施步骤和实施策略。     

应用数据挖掘技术有效支撑精确营销

文章介绍了数据挖掘技术的相关知识,描述了数据挖掘的整个应用过程。针对电信企业的现状、汕头电信现有的运营数据储备情况,论述了运用数据挖掘新技术,深度分析运营基础数据,有效支撑电信精确营销的可行性。对数据挖掘技术在汕头电信的应用提出了很好的建议。     

精细化营销与客户分群

首先介绍了精细化营销的定义及实现过程,然后介绍了客户细分的依据和方法,最后介绍了数据挖掘技术及如何利用数据挖掘进行客户细分.     

数据仓库和数据挖掘技术在电信CRM中应用

当前,电信企业已拥有大量的客户数据,迫切需要将数据优势转换成企业竞争优势,基于数据仓库和数据挖掘的客户关系管理系统应运而生。本文就客户关系管理、数据仓库和数据挖掘的概念、以及在电信企业中的综合应用进行了研究。     

电信大数据轻营销体系构建与实施研究

为有效解决传统电信营销的客户冷热不均、效率低下等问题,对电信领域的客户、业务、渠道及营销模式等进行了研究,构建并实施了一套基于电信大数据的轻营销应用体系,且对该体系的核心要素进行剖析,重点介绍了排队机碎片时间营销、10086邮箱客服营销和大数据即时营销三种新型营销触点。通过在某市移动公司的实践,验证了大数据轻营销体系的可行性和有效性,实施效果明显,易于推广应用。     

数据仓库和数据挖掘技术在电信CRM中的应用

当前,电信企业已拥有大量的客户数据,迫切需要将数据优势转换成企业竞争优势,基于数据仓库和数据挖掘的客户关系管理系统应运而生。本文就客户关系管理、数据仓库和数据挖掘的概念,以及在电信企业中的综合应用进行了研究。     

构建营销视图,助力企业经营实战

近年来,移动通信行业高速发展,电信市场逐渐向民营市场开放、4G加速部署、三网融合、流量对语音业务的加速替代,都将对行业发展产生重大影响。为了适应新形势的需要,建立电信客户精准营销系统是发展改革的关键,以此增加客户黏性,提高企业效益。文章通过对目前的营销系统的现状研究分析,从大数据挖掘的理论角度,结合系统建设知识及技术手段的实践运用,对电信客户精准营销系统构建进行详细的需求分析,在此基础上研究如何实现电信客户精准营销视图的建设。     

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。     

数据挖掘技术及其在经营分析系统中的应用

为了在市场竞争中保持及发展客户、提升客户价值,运营商迫切需要了解客户的行为特征以及业务发展、收益、营销、服务等方面的运营情况,以便及时制定更加合理和高效的经营策略,更好地在竞争中掌握主动.于是,电信企业纷纷着手建立数据仓库和在线分析处理(OLAP)系统,通过对运营支撑系统多年积累的业务数据进行整合和分析,以获得有价值的分析结果.但是,OLAP侧重的是对历史数据的分析,回答的是"过去发生了什么和为什么会发生"的问题,而运营商在对过去和现在的经营状况进行分析掌握的同时,更加渴望对整个企业未来的发展状况做出比较完整、合理、准确的分析和预测,于是,数据挖掘技术由于能够发现潜在的知识以及能够回答"将要发生什么"的问题而被电信企业加以"重用".本文简要阐述了数据挖掘技术、主要模型及方法、数据挖掘的实施步骤,并结合具体的案例说明数据挖掘在电信行业经营分析系统中的应用.