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。     

基于数据挖掘的电信客户流失预测分析

针对电信客户日益严重地流失问题,通过某电信运营商的历史资料,对电信PAS流失客户的自然属性和行为属性进行研究,利用决策树算法建立了客户流失预测模型。通过对模型进行评估分析,得到预测效果较好的模型,最后加入成本因素,进一步优化了模型。     

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息,以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧,运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。最近几年,数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。     

基于数据挖掘的电信客户流失研究综述

文章首先分别介绍了流失客户与数据挖掘的概念,总结了近年来数据挖掘技术在电信客户流失方面的研究,然后详细分析了客户流失数据挖掘的几种基本方法,最后探讨了进一步的研究方向。     

数据挖掘在移动通信业客户流失管理中的应用

介绍了利用数据挖掘技术处理移动通信业中的客户流失问题,包括建立客户流失预测模型的过程,对模型的评价及与营销活动的关系,其中针对传统ID3算法的不足,提出了一种加权熵的思想,对ID3算法进行了改进,并运用该改进的算法实现了整个建模过程。     

用数据挖掘法分析电信客户流失

客户流失分析概述 随着中国电信企业的进一步拆分,市场竞争日趋激烈,客户选择电信产品及电信企业的余地越来越大,电信企业之间对客户的争夺也越来越激烈。国外调查机构的分析表明:每年有高达 1/3 左右的客户流失到竞争对手那里,而争取、吸引一个新客户的费用是保住现有客户费用的 5~15倍。客户流失已经成为电信企业最关注的问题之一。 客户流失的原因总体可以划分为两类:一类是非自愿流失,指电信企业由于某种原因主动取消客户服务;另一类是自愿流失,现有的客户流失大多属于该类型,往往是受到一个或者多个因素的影响,而最终导致客户的流失。…     

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.     

电信业客户流失管理策略模型

基于企业竞争的Delta策略模型,提出一种用于电信业的客户流失管理策略模型(CMSM).通过使用某电信企业客户流失数据集,对CMSM进行了验证.其结果表明,该模型描述了客户流失的原冈且包含了与企业竞争策略相关的主要预测因子,从而使其实际应用更易控制.     

南京移动客户流失分析

用户是移动通信运营商激烈竞争的焦点,而如何有效地控制客户流失,降低离网率、改变用户数负增长已成为各运营商亟待解决的难题。针对以上问题,根据数据挖掘原理,着重从业务理解、数据准备、建立模型、模型评估和应用等环节,对南京移动抽样用户的消费行为进行详细研究,建立客户流失概率的预测模型,挖掘流失客户的消费特征。所建立的离网预测模型覆盖率较高,具有较强的适用性,能较科学地发掘出离网客户,有助于公司针对性地开展客户挽留工作,从而降低离网率,降低挽留成本。     

Data Mining and Causal Modeling of Customer Behaviors

This paper shows how to apply data-mining and modeling methods to learn predictive models of customer behaviors from survey and behavioral data. The models predict transition rates of individual customers among states, including product adds and drops and account attrition rates. A key insight is that classification tree algorithms from data mining can be used to test conditional independence (Cl) relations among variables in large multivariate data sets. This suggests constructive techniques for (a) Building causal graph models from data; and (b) Using data to define the states of a dynamic transition process. The resulting models can be used to help optimize product offers, forecast demand for products, and plan marketing campaigns. We use several real data sets to illustrate how to: (a) Develop predictive models from survey data and from billing data, (b) Validate model assumptions by using classification trees to identify and test conditional independence relations, (c) Evaluate model performance compared to other (e.g., logistic regression or discriminant analysis) models using cross-validation, and (d) Recommend the next logical product to offer to each customer and the best customers to target for each product in order to maximize sales.     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

在电子商务环境下,客户对企业起着至关重要的影响。新客户的获取无疑对企业的生存和发展起到很重要的作用。客户关系管理系统中,通过分析海量数据之间的联系,建立规范全面的信息模型。为了解决新客户的获取问题,采用数据挖掘技术对客户类别进行预测。通过对数据挖掘各种算法的比较,做了决策树算法编程实验,获得客户类别的预测结果。结果表明,数据挖掘技术能有效提高客户预测的准确率,提高了数据利用率。     

Key-Attributes-Based Ensemble Classifier for Customer Churn Prediction

Recently, it has been seen that the ensemble classifier is an effective way to enhance the prediction performance. However, it usually suffers from the problem of how to construct an appropriate classifier based on a set of complex data, for example, the data with many dimensions or hierarchical attributes. This study proposes a method to constructe an ensemble classifier based on the key attributes. In addition to its high-performance on precision shared by common ensemble classifiers, the calculation results are highly intelligible and thus easy for understanding. Furthermore, the experimental results based on the real data collected from China Mobile show that the key-attributes-based ensemble classifier has the good performance on both of the classifier construction and the customer churn prediction.     

数据挖掘在移动通信业大客户离网预测中的应用

大客户是各移动运营商利润的主要来源,也是竞争的焦点。随着市场竞争的日益激烈,如何降低大客户离网率,是摆在各运营商面前的战略性任务。采用数据挖掘技术,遵循数据挖掘标准流程CRISP-DM。从商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估和结果部署等6个阶段,详细介绍了移动通信企业中大客户离网预测模型的建立过程和方法。同时对预测结果从技术和业务上进行深入分析,以辅助运营商及时采取措施进行挽留。     

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。     

客户流失预警模型及其在电信企业的应用

大量的客户流失让运营商蒙受巨大损失,从而使得存量客户的维系与保持逐渐成为国内主流电信运营商关注的焦点.本文结合客户细分的思想,提出了一种新的电信企业客户流失预警模型,湖南某大型电信企业基于该客户流失预警模型,在其一个地市分公司进行了客户维系与挽留一期工程的实施试点,试点结果表明,提出的客户流失预警模型具有良好的预警功能,能从企业海量的客户信息中有效地发现具有潜在离网倾向的有价值客户,从而为企业有针对性地开展客户维系与挽留工作提供科学的参考和依据.     

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。