数据挖掘技术在客户保有中的应用

本文介绍了数据挖掘的概念及相关技术,重点阐述了聚类分析和分类,然后论述了数据挖掘技术在电信行业客户保有中的应用,提出了一种基于洞察力营销的客户保有的解决方案,并对数据挖掘技术应用于客户细分、客户流失预测等进行了详细的探讨.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

iPhone目标客户细分和业务应用研究

iPhone的引入给了中国联通的3G市场强力的牵引拉动。在新的形势下,当务之急是实现粗放式营销向基于数据挖掘的客户细分精准化营销,提升价值流量的转变。本文以客户细分理论、数据挖掘等为基础,构建基于整合OSS、BSS、MSS 3域数据的客户细分综合分析平台,对iPhone客户群进行细分研究以利于精细化营销,并对iPhone目标客户群用户业务应用进行分析和建议。     

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。     

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%。     

基于电信企业客户行为的固网存量保有策略研究

本文基于电信客户消费行为的数据挖掘,探讨了客户细分模型在存量用户保有营销活动中的应用,总结了政企客户固网月租风险释放存量保有策略,并通过一个实际案例阐述了从客户理解到营销策划,再到执行和评估的整个营销活动流程.     

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。     

数据挖掘技术在大型商场管理系统中的应用

随着计算机技术与大数据技术的不断成熟,当前相关的应用已经较为成熟,数据挖掘就是较好的体现。它能有效发现潜在信息,综合处理数据,为决策提供帮助。在大型商场的管理系统中,数据挖掘技术能够应用于客户细分、客户信用分、析客户识别与保留中,优化大型商场的管理方式,提高其经济效益。基于此,文章从数据挖掘技术的概述入手,首先分析数据挖掘技术在大型商场管理系统中的具体应用,然后探究相应的注意事项,希望可以借此给数据挖掘技术与商场管理系统的结合研究提供一定的参考。     

基于数据挖掘的电信客户流失研究综述

文章首先分别介绍了流失客户与数据挖掘的概念,总结了近年来数据挖掘技术在电信客户流失方面的研究,然后详细分析了客户流失数据挖掘的几种基本方法,最后探讨了进一步的研究方向。     

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。     

数据挖掘在客户流失管理中的应用

客户流失是通信行业的难题。阐述了数据挖掘技术的数据分析、信息处理和预测功能,并举例介绍了数据挖掘在客户流失管理中的应用。     

数据挖掘在电信客户价值管理中的应用

电信业竞争本质上是对价值客户的竞争,客户价值管理可以增强企业的竞争优势。数据挖掘是企业进行客户价值管理的有效工具,介绍了数据挖掘技术在电信客户价值管理中的应用。     

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.     

利用数据挖掘技术提高电力客户的满意度

为提高自身的核心竞争力,为电力客户提供更为优质的服务,电力企业通过运用数据挖掘技术提高电力客户的满意度。本文通过对客户的满意度,对数据挖掘技术进行介绍,并列举简单实例对数据挖掘技术进行剖析,讲解如何通过具体的挖掘操作来提升客户满意度。     

数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用

介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在通信行业客户关系管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，详细描述了客户数据挖掘的整个应用过程和一些应用案例，最后对国内数据挖掘应用的现状进行了分析。     

数据挖掘技术在商业银行中应用的启示

商业银行拥有大量的个人客户交易数据、个人客户服务数据和个人客户基本资料数据.在这些海量数据中,隐藏着大量有价值的客户信息.运用数据挖掘技术,可以从这些数据集中提取客户的知识,方便银行人员为客户提供精确的服务,同时提高工作效率.本文重点介绍了数据挖掘技术的概念方法,以及数据挖掘在银行业务中的应用,希望能对大数据在广电行业的应用有所启发.