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。     

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。     

一种家庭宽带用户精细化划分的方法

针对家庭宽带用户如何精细化营销,基于数据挖掘技术,提出一种家庭宽带用户精细化划分的方法。通过对52万家庭宽带用户进行精细化划分,得到5类划分结果。结合电信运营商营销特点,对这5类进行特征描述,提供运营商精细化营销服务参考。     

数据挖掘在电信运营营销渠道中的应用

数据挖掘(DM)是经营分析的重要工具之一.在电信运营企业经营分析系统的代理商专题分析中,通过采用数据挖掘技术建立的代理商质量评估模型和风险分析模型,及时监控代理商的营销能力,为决策者提供了支撑市场决策的依据.     

数据挖掘技术在有线电视运营上应用

有线电视运营商通过多年的积累已经获取大量的用户数据和行为信息,但却没有很好的对这些信息进行挖掘与分析。相反数据挖掘技术已经在电信有了比较成功的应用。本文通过介绍数据挖掘技术和相关的算法,分析数据挖掘技术在有线电视运营上的应用,为有线电视运营商设计营销方案,预测和检验营销效果,从而提高有线电视运营商运营能力。     

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。     

基于聚类分析运营商流量精准营销研究

流量经营是电信运营商的重点工作,基于数据挖掘技术,对潜在客户的精细化分群和营销是流量经营的重要手段之一。本文利用了聚类分析随机抽取25万电信运营商客户进行统计分析,根据结果分为 4 类客户,本文对这4 类客户进行流量特征描述,给运营商精准化流量产品营销提供了参考 。     

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Smart-DI和Smart-AutoML的电信行业挖掘平台研究及应用

基于电信行业目前营销资源利用不足、数据挖掘难度大、门槛高等问题,通过建设电信行业智能挖掘分析平台,创新性地提出利用智能数据编排技术(Smart-DI,Data Integration)和智能自动建模技术(Smart-AutoML)进行电信行业各种营销模型的数据编排、模型搭建、模型训练、模型推理及模型输出,为电信行业提供全流程的自动化挖掘和营销数据服务.     

数据挖掘技术在电信营销的应用

数据挖掘技术作为新兴的知识发现技术．是具有广阔应用前景和极富挑战的研究领域．在充分研究电信业务和营销策略基础上．结合数据挖掘技术，对如何建立电信营销分析决策模型进行论述：     

电信运营企业开展精细化营销的研究

阐述精细化营销是现代企业营销的重要营销方法,指出电信运营企业开展精细化营销具有重要意义,开展起来涉及到企业内部各个部分,应当注意从整体上推进,才能保证其有效实施.     

移动互联网下运营商数据运营策略的转型分析

面对移动互联网时代移动流量的爆炸式增长,指出了电信运营商数据运营策略转型应对的重要性。首先分析了传统运营商面临的挑战与本身流量数据经营中存在的问题,然后提出了电信运营商数据运营策略的转型应对方案,指出运营商需优化网络,构建大数据挖掘为背景的精细化流量经营。     

数据挖掘网格的关键技术与挑战研究

本文介绍了数据挖掘网格技术,展现了当前数据挖掘网格的发展现状和最新研究动态,着重阐述了电信领域数据挖掘网格面临的挑战,对于其研究热点、思路、技术路线、技术难度等方面进行了分析,深入探讨了电信领域数据挖掘网格研究的重点方向以及亟待研究的技术,预测了两种可能的发展模式及前景.     

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.     

试分析数据挖掘在通信行业营销中的应用

随着信息技术的飞速发展,电信通信行业处于不断进步与完善中,竞争异常激烈,传统技术手段逐渐被先进技术所替代。面对行业发展的新形势,通信行业更加重视客户资源与客户关系的维护,将营销工作作为发展战略的重点。文章基于数据挖掘技术,探讨了其在通信营销领域中的应用,分析了其在通信营销环节的价值,有针对性地提出了发展与完善策略,以期为通信行业的可持续发展提供坚实保障。     

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。     

利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析

分析我国电信运营企业发展目前所面临的一系列挑战,提出了一套解决电信行业客户流失分析的数据挖掘技术应用解决方案,同时提出这一技术解决方案实施的步骤及建模方法。     

基于大数据挖掘的客户换机倾向评估模型研究

面对大量客户数据和每天海量互联网行为数据,大数据挖掘技术的引入和应用将成为终端营销精细化管理的新手段。基于终端营销存在的问题和不足,本文提出了基于大数据挖掘的客户换机倾向评估模型,具体包括基于聚类算法的隐形换机用户提取方法,基于神经网络的指标分析法,基于决策树的潜在换机模型。     

运营商的精准营销利器——采用数据挖掘实现交叉销售

前几期的文章，我们主要从经营分析系统、精准化营销几个方面探讨了数据挖掘技术在广播电视运营领域应用的前景，本次我们将结合具体的案例，来演示数据挖掘技术在有线电视销售方面的具体应用。     

3G时代如何进行春节促销简

尽管运营商的春节季促销历经多年已经渐成体系,但是在我们进入3G并迈向4G的今天,在电信运营管理由粗放型向精细化发展的时候,以往的营销手段已开始不合时宜。