客户细分在电信营销中的应用研究

今天的电信行业面临着如何更好的理解客户信息将其转变为有用的知识,如何维护客户关系和发展有价值客户并提供个性化的服务的难题。数据挖掘能从大量客户数据中发现潜在和有价值的知识,这无容质疑的为电信营销提供的极大的支持。进行客户分群分析的目标是通过综合客户消费行为,帐单行为以及人口统计信息（主要是客户行业）等因素,按照价值和行为两个维度进行战略分群,对客户进行细分。为了重点研究客户分群分析在电信营销中的应用;另外也针对基于数据挖掘模型的应用给出了一些市场战略和个性化营销方法。     

电子商务客户流失的DBN预测模型研究

在电子商务迅速发展,企业快速抢占市场的背景下,客户成为企业竞争的核心因素。现有相关研究多致力于采用全数据输入模式解析客户流失现象,不同类型客户造成的差异性还有待进一步探讨。鉴于传统RFM模型不能精确解释电子商务客户流失原因,该研究将客户分为活跃与非活跃两个集群,提出一种优化的RFM理论模型与深度信念网络实证模型对电子商务客户流失进行预测。结果表明,不同类型客户流失因素的影响强度不同。对活跃用户而言,客户购买总金额是影响客户流失的主要因素;对非活跃用户而言,客户进入店铺的时间越长越可能留住客户。通过剖析非活跃用户不流失和活跃用户流失的原因,可帮助企业制定有效的客户管理策略,以最大程度地吸引潜在客户及保留现有客户,获取最多的市场利益。     

客户关系管理系统中潜在客户管理系统分析与设计——以物流行业为例

物流行业客户关系管理系统中的潜在客户管理系统,是物流企业客户关系管理系统中分析潜在客户价值、制定客户策略、挖掘潜在客户不可缺少的组成部分,因此潜在客户管理系统对于物流企业来说至关重要。本文根据现存多数客户关系管理系统中对潜在客户管理的现状,结合物流行业市场竞争环境下,物流企业对潜在客户管理提出的新要求进行系统功能分析,并提出设计方案。     

判别分析在电信客户分类中的应用

随着中国电信市场的逐渐成熟,电信行业面临着如何从以“以产品信息为中心”向“以客户为中心”转变的难题。数据挖掘能从大量数据中发现潜在和有价值的知识。从数据库中提取了相关数据,作为分析的依据,利用SPSS中的判别分析对电信数据进行挖掘,建立模型进行分析预测,对电信行业进行了客户分类和预测,使得电信商的营销决策更具有针对性,给电信商带来了更多的效益。     

改进的决策树算法在潜在客户获取中的应用

在企业营销活动中,对潜在客户进行有针对性的营销活动,可以节省很大的开支,增加企业利润,该文将引入boosting思想的改进的决策树算法用于挖掘预测潜在客户群,并提出了获取潜在客户的合理可行的数据挖掘流程,用以指导企业的营销决策。试验结果表明,该方法有着很好的理论价值和应用价值。     

基于数据挖掘技术的电信客户保有研究

挖掘历史数据中的有效信息,将其运用到商业决策中,为优化市场营销提供了有力支持.文章介绍了数据挖掘中的聚类分析和决策树分析技术,并结合实际数据,给出了数据挖掘技术在电信行业的客户细分、客户流失预测及客户保有中的具体应用.     

基于支持向量机的电信客户信用风险评估模型

本文根据目前电信行业业务支撑系统特别是计费系统的特点,指出电信客户信用风险评估的重要性。在此基础上,本文分析了电信客户信用风险评估和支持向量机的特点,并提出了针对电信客户信用风险评估的支持向量机信用风险评估模型。     

决策支持系统中客户价值预测模型的设计与分析

在Internet时代,企业可以从外界获取大量的客户数据资料,如何在这样丰富的客户数据资源中寻找企业的高价值客户?基于这样的需求,文中讨论了使用微软的VS.Net平台和SQL Server Analysis Services中的DSO组件来建立模型的方法,通过对原有客户资料的分析建立客户价值预测模型,并由此模型进行新客户和潜在客户的价值预测。此模型在客户价值预测方面有一定的参考价值。     

基于数据挖掘的银行客户细分模型

随着银行客户的增多,如何对客户进行分类,制定有针对性的营销策略,保留住优质客户,是银行客户关系管理的重要内容。本文利用X-means算法建立银行客户细分模型,为银行决策者提供科学的决策支持。     

决策支持系统中客户价值预测模型的设计与分析

在Internet时代，企业可以从外界获取大量的客户数据资料，如何在这样丰富的客户数据资源中寻找企业的高价值客户？基于这样的需求，文中讨论了使用微软的VS．Net平台和SQL Server Analysis Services中的DSO组件来建立模型的方法，通过对原有客户资料的分析建立客户价值预测模型，并由此模型进行新客户和潜在客户的价值预测。此模型在客户价值预测方面有一定的参考价值。     

Customer oriented resource allocation framework in cognitive radio

Spectrum is among the most heavily regulated and expensive resource around the world. In an effort to improve the efficiency of its usage, alternative spectrum allocation models are being proposed. One of these approaches is the Dynamic Spectrum Access which allows the cognitive radio to use or share the spectrum in an opportunistic manner. This paper proposes a framework for an architecture where unutilized bands are relicensed to different service providers on a short term basis. This framework focuses on the resource allocation process of these leased bands to customers. The proposed model could be utilized as a decision support tool which both satisfies the quality of service requirements of individual users and achieve an efficient utilization of network resources. The hypothesis is that customer information yields an efficient customer-oriented resource management strategy; therefore the allocation process integrates the information about the customer demographics and usage behavior. Simulations with real-life scenarios in cellular networks have been performed: handoff decision, resource allocation at call initiation and profit maximization in allocation of mobile base stations. In each case, the results show that the proposed model performs better in terms of revenue increase when compared to the First-Come First-Serve based approach. The simulation results prove that the population size of a customer group is not always an indicator for higher revenue for a service provider.     

基于粗糙集理论的客户关系管理

粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。本文介绍了粗糙集的基本理论,通过决策属性支持度定义的条件属性对决策属性重要性的启发式信息,求取决策表的最小约简。并将该方法用于对企业客户进行分类,为客户关系管理的决策支持提供了新的解决方法。     

易货交易中紧密客户群的挖掘

客户交易系统随着IT技术的发展而迅猛发展,在现实生活中起着越来越重要的作用。随着交易量的增长,客户的交易行为和交易历史数据,可以很好地帮助系统管理员提供决策支持。最优簇挖掘算法可以在一个图状结构中找到关联最紧密的子图。本文通过实现GG-LSH算法,能有效地找到客户交易系统中那些关联最紧密的客户群,从而为人们提供有效的决策支持。     

基于AP聚类与随机森林的客户流失预测研究

利率市场化、大数据迅速发展,银行业均表现出明显的"二八定律"现象,20％的优质客户占据了银行的大部分资产.那么,如何防止银行客户流失,尤其是优质客户的流失,已经成为银行越来越关注的问题.因此,建立优质客户流失预警模型就显得尤为重要.以某商业银行为例,重新对客户流失进行定义,重点关注银行优质客户的流失预警,首先使用AP聚...     

一种F-scores和SVM结合的客户分类方法

为了克服现有客户分类方法在假设前提、准确度、泛化能力等方面的不足,提出了一种F-scores和SVM算法相结合的客户分类方法,并把该方法应用到银行信用卡客户分类问题中予以验证.实证分析表明:该方法最终的模型验证准确率可达95%以上,学习和分类能力良好.     

基于情感分析的酒店顾客满意度评估

随着信息技术发展和社交平台多方面渗入,在线评论凭借真实客观的优点已成为商家和消费者的主要信息来源。结合TF-IDF、K-means算法获取酒店顾客满意度影响因素;采用基于监督学习的分类算法与百度自然语言处理API得出情感极性值;利用多元线性回归建立满意度评估模型,并将该模型应用于“2019哈尔滨冰上冰雪嘉年华”期间754家酒店的满意度分析中。研究结果表明:与现有酒店预订平台相比,该评价体系更加客观全面,顾客对此阶段的酒店总体满意度中等偏上,单维度分析中,总体感受是顾客最为关注的问题,但是酒店设施和卫生环境等因素也会影响酒店顾客满意度的提升。     

基于代价敏感的决策树的电信离网分析模型

随着电信行业竞争的加剧,客户流失率日益攀升,因此提高客户流失的预测精度将直接关系到电信企业的生存和发展.而电信客户数据集中存在严重的数据不平衡问题,会导致两类错分代价明显不等同.而基于传统决策树的客户流失模型却是在两类错分代价相等的前提下建立的,与实际情况不符.因此引入代价敏感学习理论,该理论将不同的错分代价纳入建模过程,以建立一个基于代价敏感的决策树的电信客户离网分析模型.该方法有效地提高了模型对流失客户的预测性能.这对促进电信业的发展具有相当重要的意义.     

基于WEKA的客户分类信息系统研究

本文采用决策树方法,对客户交易数据和客户基本信息进行数据挖掘分析,降低了数据冗余度,提高了数据集准确率。在RFM模型基础上,从客户交易信息中选取了购买频率和平均每次购买金额作为分类评估指标的补充,得到一组客户交易数据训练集。结合J48算法使用WEKA算法对客户交易数据训练集进行训练、测试和验证,构建了客户分类决策模型,从而有利于客户分类原型系统的系统分析和系统设计。     

聚类数据挖掘在商场顾客分析中的应用

数据挖掘用于从大量数据中发现知识,提供决策支持.本文对聚类数据挖掘应用于商场顾客分析的实现问题进行了研究.基于重庆两百商场OLTP数据库,构建了数据仓库,针对商场顾客群特征,以及顾客特征与购买商品类别之间的关系问题,建立了两个聚类数据挖掘模型,并对数据挖掘结果进行了分析.