基于客户消费行为的电信客户细分

在电信移动增值业务的营销中,客户细分是精确营销的基础,科学的客户细分能避免推荐的盲目性。本文结合电信行业特点,将RFM模型和层次分析法结合起来衡量客户价值,并采用聚类方法对客户细分,挖掘出潜力客户,有效地降低了营销成本。     

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。     

电力企业客户细分模型研究

通过客户细分,可以帮助电网公司更为准确地掌握用电客户差异化服务的业务需求,协助提供符合实际需要的主动服务,最终取得提升客户用电体验满意度和降低电网公司服务成本的成效。从电网公司用电客户细分现状与应用需求出发,结合广东电网客户细分的各类应用场景,提出了基于客户价值区间的客户细分、K-Means聚类客户细分与基于决策树的客户细分三种细分模型,研究并创新性构建了细分模型从目标群体选择、细分模型层级管理到细分结果的深度分析总结三步客户细分机制,为电网公司个性化优质服务策略的制定奠定了基础。     

K-means聚类算法在民航客户细分中的应用

针对客户关系管理中客户价值这一问题,通过对航空公司现有数据仓库中客户信息的分析,采用数据挖掘技术中的K-means聚类算法建立民航客户细分模型,并通过实验将民航客户细分为3类,提出了对这3类航空客户的相关营销策略。实验结果表明该方法能突出客户之间的行为特征差异,更加准确地划分客户类型,进而使得客户价值约提高30%。     

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LRFM模型的网贷平台借款用户分类研究

网络借贷平台能快速聚集客户,也能快速流失客户,有效的客户识别、细分及目标客户的选择和维持对于网络借贷平台的发展至关重要。文章针对网络借贷平台,在传统RFM模型的基础上构建了LRFM模型,使用两步聚类方法,将拍拍贷网站的借款用户细分为4类,并根据不同客户类型提供相应的营销建议。     

基于电力客户行为的客户细分与价值评价研究

随着我国电力市场的不断发展,我国电力市场需求多元化的特性逐步凸显。如何优化营销策略,满足不同客户的用电需求,提高核心竞争力,已成为电力企业的一项迫切任务。本文以数据挖掘为切入点,将电力客户细分与价值评价有机结合,构建了基于客户行为一价值细分模型。并以某某市部分电力客户为研究对象,进行实证分析。结果表明模型效果较好,能够很好的将电力客户细分为具有不同特征的客户群、对不同客户群价值进行量化评估,并能为制定相应的营销策略提供依据。本文的研究对于电力企业熟悉电力市场,制定有针对性的营销策略有重要的参考价值。     

综合价值评估法在电力企业客户细分中的应用

对电力客户进行细分,有助于电力企业更好的了解客户,为电力客户制定差异化服务策略,最大程度满足客户需求,达到公司、客户双赢局面。因此文中运用客户综合价值评估方法建立了客户细分模型,构建了基于客户综合价值的细分指标体系,运用熵权法和专家经验相结合的方式得出指标的综合权重,最终得出细分结果,为供电局制定个性服务策略提供辅助支撑。     

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。     

电信运营企业客户满意度研究

随着电信市场竞争的广泛和深入,运营商的关注焦点已从技术转向应用、服务和收益,客户满意度研究开始逐步走向前台。本文从客户细分、业务细分的市场观念出发,提出了客户满意度研究模型和改进型模型,最后给出了具体实施方法。     

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BP神经网络的精细化营销研究

通过对精细化营销与人工智能神经网络的研究,构建出基于BP神经网络的客户细分模型,完成对客户消费行为特征的细分和精细化营销策略的设计。最终通过实证研究,设计出某移动通信公司的精细化营销策略。     

电力营销客户标签分类方法优化设计

针对当前已有分类方法未能考虑类别标签，导致电力客户满意度大幅度降低的问题，提出优化设计电力营销客户标签分类方法，通过RFM模型识别不同客户的价值，对电力营销客户进行细分；将客户行为通过云模型变换算法转为云模型标签，划分客户类型，完成营销客户标签分类结构研究；依据标签分类结构三大节点特征，构建电力营销客户标签分类平台层；将得到的云模型作为营销活动的指导，完成电力营销客户标签分类方法优化。通过实验研究显示，所设计方法优化后标签分类使用效率提高，优化后的方法性能更佳。     

粗糙集理论在个性化需求挖掘中的应用

本文针对利用不完备信息系统,应用粗糙集理论实现客户细分系统中客户个性化需求的挖掘过程,分析了建模过程的主要步骤和关键问题。应用实例表明,该模型是合理和可行的。     

数据仓库及数据挖掘技术在证券客户关系管理系统中的应用研究

论文提出了中小型券商如何在客户关系管理系统中实现数据仓库和数据挖掘的应用方法,首先根据FS—LDM模型建立企业数据模型并进行主题域的划分,完成多层次的数据仓库架构设计及星型结构的客户纬度建模;然后使用聚类技术和逻辑回归技术实现客户分类的动态细分模型和客户流失概率预测模型。     

基于决策树算法的校园客户识别模型

校园市场是基础电信运营企业细分市场的重要组成部分,对企业核心竞争力的提升和可持续发展具有重要意义。本文主要介绍一种决策树算法的校园客户识别方法。该方法根据决策树算法的基本原理,融合了社交网络扩散原理和打分机制,将其应用到校园客户识别模型建设之中。通过外呼等方法验证客户准确性相比原有模型有了极大提升,证实了该模型的有效性。     

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。     

基于混合聚类算法的客户细分策略研究

针对层次聚类法和 K-means 聚类法的缺陷和不足,提出将二者相结合的改进算法,既解决了层次聚类法伸缩性差的问题,又解决了 K-means聚类法对初始聚类中心敏感的问题。通过对改进算法的计算复杂度分析并利用 UCI 数据库的测试数据对改进算法进行测试。结果表明,混合聚类算法使样本聚类的准确率提高到94%,并有更高的执行效率和更好地实用性。此外,将此算法应用到汽车销售公司的客户细分管理中,得出了差别化明显的客户细分类别,表明此改进算法具有更强的客户细分能力以及客户行为特征的解释能力。     

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.     

国际电信运营商电信市场细分的比较分析

根据日本NTT公司和KDD公司、法国电信及香港电讯的电信市场细分的案例分析可知,国际电信运营企业的市场细分分别以单一变量和多变量为基准,市场细分的变量主要有5种：电信消费水平、客户规模、客户营业额、客户的重要性和策略性客户。国际电信运营企业在细分商业客户往往遵循一些共性的法则,如以客户价值为基础、应与客户关系类型相匹配以及反应不同细分市场的需求特点。