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。     

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。     

数据挖掘在移动用户行为分析系统中的应用

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,用户行为分析逐渐成为各运营商关注的焦点。文章设计了EV-DO信令监测系统用户行为分析模型,引入数据挖掘技术来进行海量数据的分析与处理,让企业深入了解和掌握现有客户群。     

电信运营商基于大数据的业务模式分析

随着4G网络的大规模商用,移动互联网、物联网蓬勃发展,人们的行为、位置、甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据,这使电信运营商面临着不小的机遇和挑战。在综述大数据时代电信运营商所面临的主要机遇的基础上,分析了电信运营商在大数据应用方面的相对优势,介绍了数据挖掘及平台架构,探讨了电信运营商基于大数据的业务模式,以推进相关技术和应用,提升客户感知,支撑流量经营。     

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 。     

基于数据挖掘技术的电信资费套餐设计

电信资费套餐是电信运营商进行客户关系管理的手段，能使客户受惠并提高运营商收益。使用数据挖掘技术可以制定资费套餐。首先介绍了数据挖掘的流程，并以外来务工人群为例进行了具体解释。然后，提出了运营商收益模型，可用来验证基于数据挖掘技术的资费套餐的有效性。最后，按照实际例子给出了具体的资费套餐设计和收益模型验证。     

利用数据挖掘技术提高电信业客户的满意度

数据挖掘(Data Mining，DM)技术是一种应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的技术，在商业应用中具有潜在的应用价值。而电信业客户满意度对电信运营商具有重要意义。本文介绍了电信客户满意度模型和指标，探讨了数据挖掘技术在提高客户满意度方面的应用．包括数据挖掘的准备工作，建立模型，评估模型以及模型分析的过程。     

数据挖掘在电信客户维系中的实施与应用

近些年,电信企业的客户流失随着客户规模的增长而增长,这一问题已经成为束缚电信企业成长的瓶颈,随着数据挖掘技术的出现,有效解决了学术研究与电信实践的耦合松散性,将运营商积累的大量有价值的客户行为信息,通过数据挖掘技术分析、整理、建模,从而预测客户流失倾向,并最终将研究结果深入到客户保留领域,使技术成果最终转化为电信企业提升客户价值的可操作性管理体系。     

运营商BI系统走向精细化

近年来,运营商在BI领域的进展有目共睹,一些电信运营商开始在用户的账单上精准营销,通过整合客户数据,利用数据挖掘技术,在每月消费账单中内置营销服务,从而开辟了全新的营销渠道。那么,对于BI未来规划和近期目标,企业专家又有哪些见解?     

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。     

大数据挖掘助力电信运营商终端营销

移动互联网时代掌控手机终端成为电信运营商维系客户与扩大市场的战略重心,各运营商在终端营销上均面临通信市场日趋饱和、被互联网异质业务管道化、客户转化质量与效益较低等问题,迫切需要挖掘海量客户及行为数据的价值,提升精细化管理水平,大数据挖掘的引入成为重要抓手。本文在描述电信运营商终端营销典型需求的基础上,阐述了大数据挖掘的主要分析应用手段,对建立客户上网行为分类标签、识别客户潜在换机需求和终端偏好、适配终端及流量套餐与业务应用、客户互联网应用偏好挖掘与实时营销等典型场景给出了建模思路与应用参考。     

基于OLAP的移动决策支持系统

国内电信运营商间的竞争越来越激烈,单纯的价格战将对竞争双方造成损失。因此,电信运营商都在寻求改善服务质量、提高市场竞争力的方法。本文研究了数据仓库数据析取与联机分析处理的有效方法,并采用OLAP技术建立了以“客户行为分析”为主题的移动决策支持系统,使得用户能方便、快速地从多个角度观察、分析数据,同时为数据挖掘应用提供了良好的基础。     

大数据支撑下的客户服务应用探索

随着大数据的应用越来越广泛,运营商对基于大数据支撑下的应用场景进行了探索。为提高投申诉管控效率,提升客户问题响应速度和服务质量,文章对一线客户代表的工作痛点进行研究,分析投诉客户的画像特征,利用数据挖掘技术,构建相关分析模型,为客户服务工作一线的各种场景提供数据分析和决策优化支撑能力。通过客服应用方面的创新探索,实现一线员工的工作方式由被动变为主动,为降低升级用户的投诉率提供参考方案,并为电信运营商的新发展战略提供了重要的技术支撑。     

基于电信大数据的流入人口统计研究

电信运营商在为移动客户提供业务服务的同时,积累了用户在身份信息、位置变化信息和消费行为等方面的海量数据,客观反映出特定人群,特别是流动人口的数据变化规律,在流动人口的短周期统计、快速监测等方面提供了较为准确的判定依据。文章将基于电信部门获取的数据内容,结合大数据处理平台和数据挖掘技术确立某一地区中流入人口的统计研究思路。     

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。     

基于大数据的电信运营商业务模式研究

随着数据挖掘、云计算、物联网等相关技术的发展和逐步成熟,大数据日益成为企业CTO们关注的焦点.以电信运营商数据资源使用为切入点,分析了针对不同业务内容(业务优化类、业务创新类、效率提升类)的电信运营商大数据商业模式,以帮助电信运营商在大数据时代积极调整策略,更好地适应移动互联网趋势.     

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.     

在运营商信息存储管理中的应用

电信运营商的网络规模、客户规模及业务种类的不断扩大，产生的信息量急速增长。同时，在企业进行精细化运营管理的进程中，各类信息已成为企业不可或缺的宝贵财富。电信运营商为了数据挖掘分析及提升客户服务质量、保证数据安全的需要，通常采取信息永久保存、在线保存时间至少为半年（如客户的详单数据）等数据存储策略。另外，《萨班斯-奥克斯利法案》的出台，更是从法律的角度对企业的信息存储提出了严格的要求，诸多因素使得电信运营商的存储容量逐年成倍增长，以江西移动业务支撑系统为例，2005年新增存储28TB、2006年新增存储40TB，     

大数据及其在电信运营中的应用研究

从大数据概念出发,首先分析大数据关键技术,如Hadoop技术、云计算、数据挖掘等,其次分析大数据在电信运营中的应用案例,给出国内外电信运营商在打数据方面的应用案例,最后展望电信运营中大数据及其应用的发展前景.     

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。