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。     

基于数据挖掘的精细化营销实例模型建立探讨

粗放式的电信业务营销方式明显滞后于电信市场的发展。将精细化营销、数据挖掘等先进营销管理理念和数据技术引入电信产品营销中,是电信运营领域的一项创新性工作。本文介绍了一个基于数据挖掘技术建立的增值业务精细化营销实例模型,探索了精细化营销模型在电信运营领域的发展应用。     

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。     

企业信息服务中数据挖掘的应用

现阶段,各企业都处于信息化服务大环境之中,海量的数据信息变得愈加密集,市场经济条件下的企业想要获得竞争上的优势,必须要对现代海量的业务数据信息进行深入挖掘分析,将其中有利于企业运营发展的有效信息提取出来,为企业管理者进行重大决策提供一定的依据。本研究在分析了数据挖掘内涵及其分析方法的基础上,阐述了数据挖掘在企业客户关系管理、企业营销及企业市场预测中的应用。     

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。     

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。     

嵌入式数据挖掘模型及其在银行卡业务中的应用

针对现有数据挖掘体系结构松散揭合、算法运行效率不高的问题,提出了嵌入式数据挖掘模型。该模型实现了算法的组件化管理,并将整个数据挖掘流程控制在数据库、数据仓库中,在简化数据挖掘过程的同时,大大提高了数据挖掘的效率。通过对几种典型数据挖掘算法在银行卡业务数据中的试验,证实了该模型的有效性和实用性。     

精确营销及其在电信企业的应用

给出一个具有广泛适用性的精确营销定义,在参考传统营销理论的基础上,提出精确营销过程模型,将精确营销分为数据管理、客户分群及理解、营销方案设计、营销方案实施、营销结果反馈5个环节,并就在每个环节如何体现精确化做了详细论述.最后,通过一个电信企业宽带业务交叉销售的示例来说明如何在电信企业中进行精确营销.     

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。     

数据挖掘在电子商务客户关系管理中的应用

有效及时的处理客户信息,并挖掘出客户的消费倾向,实现精确营销成为电子商务时代企业的关注。本文主要阐述数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的具体应用及应用步骤,用实例说明了电子商务客户关系管理中数据挖掘的应用价值。     

团队建设内外延伸

运营商的数据挖掘团队的力量无疑是巨大的,之所以海量数据通过清洗、筛选、建模能够形成有效的决策信息,这其中主要取决于人的思维认识。据了解,目前国内运营商数据挖掘队伍的人员组成正呈现出多元化的趋势。"在早期的数据挖掘工作中,大部分都是运营商内部负责运营管理的人员,对于用户数据     

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。     

数据挖掘在通信企业管理系统中的应用

通信企业客户数量多、数据存储量大、响应及时性要求高,其数据仓库对基于大数据的挖掘需求强烈。基于上述需求,提出数据挖掘在应用的方法,用以提高其运营效率。     

基于Hadoop的大数据实时营销体系搭建

大数据时代的到来,运营商拥有大量的信令数据、通信数据、消费数据,具备了大数据平台建设的能力。本文在利用Hadoop云平台的分析能力下,采用自动化建模、机器学习的算法和思想进行模型设计,搭建用户实时营销推荐体系,应用高效率、自动化、可视化的数据挖掘新技术,实现大数据下的实时营销。将用户套餐的精确营销作为实证研究,结果表明其营销效果较传统营销手段成功率有大幅提高。     

数据挖掘技术及其在电力行业过程监控中的应用

电力行业在信息化建设过程中产生了海量数据。这些信息数据是电网运营管理的基础,同时也是电力企业寻找电力运营问题和优化管理策略的基础。数据挖掘技术的应用使得更多有效的电力信息被筛选并集中,成为企业分析业务需求、系统需求及信息化平台监管需求的重要资源。首先阐述了研究背景、目的及意义,其次介绍了数据挖掘技术的相关概念,最后以电力行业过程监控为基础,分析了数据挖掘技术的需求及二者间的关系,探讨了数据挖掘技术在电力行业过程监控中的应用。旨在为电力行业数字化转型及企业管理优化提供一些参考。     

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。     

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。     

SPSS在电信运营企业经营决策中的应用

电信运营企业的经营决策,需要以数据的统计学分析为前提,精确营销中的用户群细分、消费者行为研究、消费模型、营销效果的评估模型的建立,都需要统计分析工具.SPSS(统计产品与服务解决方案)作为统计分析手段,在经营决策的分析中发挥重要作用.对于SPSS应用于经营决策的几个重点方面,介绍了统计原理,解释了统计结果,并就数据仓库的建立、教据抽样方法、原理以及注意事项做了分析,并指出数据准备的前提务件.     

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.     

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.