客户关系管理中基于数据挖掘的客户细分研究

客户关系管理(CRM)是适应企业"以产品为中心"到"以客户为中心"的经营模式的战略转移和关系营销的需要而发展起来的新的管理理念,它把在保证企业利益的前提下追求客户满意和客户忠诚作为最终目标。客户细分是客户关系管理系统的核心功能之一,可以对客户获取、客户保持及客户增值等客户关系管理过程提供全面支持,提升客户满意和客户忠诚。本文将从客户关系管理中客户细分问题的特点出发,探索基于数据挖掘的客户细分模型,为客户关系管理提供新的应用方法。     

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。     

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、     

基于数据挖掘的电信客户细分研究

一、引言 随着电信市场的迅速发展，电信服务在消费者中得到普及，电信客户逐渐呈现出细分化、多元化的特征。因此对客户群进行细分，并在此基础上采取差异化的市场营销和客户服务策略，是电信运营商保持市场领先地位的有效途径。     

移动通信客户价值评价模型研究及实证分析

客户是公司利润与价值的唯一源泉,在电信市场竞争越演越烈的今天,不能简单地以产品的销售量和市场占有率等指标来衡量公司价值和状况,更重要的是以客户价值来衡量企业的价值。本文基于客户价值细分模型和客户生命周期价值量化模型的理论,建立典型客户价值的量化模型并进行实证分析,提出客户价值管理和提升建议。     

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。     

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。     

基于数据挖掘的移动通信业客户细分研究

随着3G时代的到来,移动通信业竞争日益加剧,客户细分工作显得越来越重要.本文以CRISP-DM方法论为基础,探讨聚类分析方法在移动通信客户细分领域的应用,并重点比较了经过R型聚类提取细分变量前后聚类效果.     

客户细分及价值提升策略

一、问题背景及固网运营商现状分析 （一）问题背景 目前通信市场发展趋势是竞争加剧,用户有更多的选择,流失现象严重,客户获取成本增高,对现有用户的维系及价值的提升成为市场营销及客户服务的重点。     

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.     

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。     

电力服务中客户价值分析的应用研究

随着社会的变革和发展,市场竞争变的愈发激烈,因此,企业要想在这样的环境中稳步持续发展就要提高其服务质量,而对于我国的电力企业也不例外.在市场竞争中,客户是由关重要的,通过分析客户价值来提高服务质量来满足电力公司市场化发展的需要,从而提高提升其市场竞争力.因此,本文首先通过对电力客户价值进行分析,然后就电力服务中客户价值应用性进行了详细阐述,以供同行探讨.     

基于数据挖掘的移动通信业客户细分研究

随着3G时代的到来,移动通信业竞争日益加剧,客户细分工作显得越来越重要。本文以CRISP—DM方法论为基础,探讨聚类分析方法在移动通信客户细分领域的应用,并重点比较了经过R型聚类提取细分变量前后聚类效果。     

一种支撑客户细分的终端分析系统的设计与实现

提出一种终端分析系统的设计与实现,通过对客户终端信息以及消费行为信息进行数据挖掘分析,精确归类出客户对象族,为市场精确营销和网络运维提供了服务和支撑。     

基于K-Means算法的中小企业客户细分研究

本文将数据挖掘技术引入到中小企业客户细分中,探讨进行客户细分的可行性和有效性,并设计出一个基于K-Means算法的客户细分模型,将该模型应用于某个具体中小型企业的客户细分中,得到比较理想的结果。     

基于熵权法与改进的PCA聚类算法的电力客户价值分类与应用

对电力客户进行价值分析,有利于全面了解客户,为电力客户提供差异化服务。同时也可以提高客户满意度,实现供电企业、客户双赢的局面。运用数据挖掘方法对电力客户价值分类,构建电力客户价值评价指标体系,这些指标涵盖客户的用电行为、缴费行为、舆情和行业发展状况等,运用熵权法计算指标的权重,提出一种改进的PCA聚类算法对电力客户价值进行分类,为供电企业制定差异化服务策略提供辅助支撑。     

论电信企业实施顾客细分提升客户价值

随着中国电信的改革重组，中国电信业取得了跨跃式的发展，一直是国民经济中发展速度最快的行业之一。但同时一些处在发展后面深层次的问题凸显出来。据信息产业部最新统计，我国电信运营商最近两年电信客户数虽然不断增加，但是业务收入却明显下降，以2004年为例，截止到7月中国电信的固定电话用户达到了29899．6万户，新增了3000多万户，但是业务收入却比同期下降了0．76个百分点。ARPU值已经从2003年的79．9％下降到今年的72．1％。在移动通信领域，     

计及负荷响应的电网客户行为细分指标体系

现有的行为细分指标体系一般采用变异系数衡量负荷波动的情况,但该系数仅体现了负荷波动与时间的关系,并没有反应出负荷波动与天气、电价等因数的关系。本文提出一种计及负荷响应的电网客户行为指标体系,可以将影响负荷变动的因素都纳入考虑中,全方位地体现电网客户的行为特征。     

细分市场与留住客户

阐述了电信企业争夺市场、吸引客户应采取的策略,包括细分市场,分清哪些客户是必须争取的,哪些客户是可以放弃的,以及通过不断满足客户需求,提供"一揽子"服务,有效地解决客户的不满,采用会员制和实施积分计划等,把客户留住.