统计分析法在电信客户价值分析中的应用

通过数据挖掘对电信客户价值运用统计分析的方法得出电信大客户临界值模型,旨在探寻适合中国电信运营行业特点的客户价值评价和价值提升策略。     

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.     

数据挖掘技术在电信集团客户管理系统中的应用

随着市场竞争的日益激烈,大客户和集团客户两大市场成为电信企业的兵家必争之地,如何对电信系统的海量历史用户数据进行分析,从中找出潜在的集团客户和大客户市场,成为电信企业集团客户管理系统的重点。文章从构建电信集团客户管理系统的角度出发,讨论了如何结合数据挖掘技术,对电信系统的海量历史数据进行分析,从增强集团客户管理系统分析能力、稳定和发展集团客户以及在集团客户中推广新业务等角度进行了阐述。     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

数据挖掘(DataMining,DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前商业应用刚刚起步。本文介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电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,重点探讨了数据挖掘的整个应用过程。     

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。     

数据挖掘在电信企业客户关系管理中的应用

1 引言在我国加入WTO的情况下,电信企业正面临着巨大的挑战和机遇。落后的管理手段和经营方式已经难以适应信息化社会的潮流。市场竞争越来越激烈,客户生命周期不断的缩短,采用先进的管理手段和技术已成为各电信企业解决问题的必由之路。2 数据挖掘概述数据挖掘是一门新兴的信息技术,在电信企业中有着广阔的应用市场和开发前景。数据挖掘技术可以从大量的数据中挖掘出潜在的、有价值的模式或规律,而这些模式或规律可以辅助商业决策,最终给企业带来一定的价值,实现从商业数据到有价值的商业信息(知识)的转变。数据挖掘过程可以分为四个阶…     

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。     

数据挖掘技术在客户管理中的应用研究

数据挖掘技术．是从大量、无序、静态的数据中发现有价值的规律和模式的过程。在分析了数据挖掘技术的应用特点的基础上,讨论了客户管理的特殊性,并就算法选择、模型构建、工具的应用等关键环节,给出了在客户管理中应用数据挖掘技术的实用方案,最后进行了简要的效果评价与分析,对于同类应用具有参考价值.     

数据挖掘技术在电信行业异常客户识别中的应用研究

主要讨论数据挖掘技术在电信行业的应用,以异常客户的识别为例阐述了数学挖掘模型的构建与使用。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

本文对数据挖掘这一数据分析技术进行了综述 ,介绍了数据挖掘的背景及其定义、功能和过程 ,并给出了数据挖掘技术在客户关系管理中的不同方面的应用实例     

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。     

基于数据仓库和数据挖掘技术的CRM系统软件的研究

文章首先介绍了CRM的概念与内涵,在此基础上提出了CRM系统的逻辑结构模型。然后介绍了数据仓库和数据挖掘技术在CRM中的应用,最后给出了基于中间件技术的CRM系统软件的实现方法。     

移动通信客户价值提升策略研究及应用建议

依托客户价值提升理论,从移动通信客户价值测量指标体系模型出发,围绕用户在网时长和ARPU值两个关键要素,建立客户价值提升策略模型,从客户价值感知点的八个方面来延长在网时长和提升ARPU值。最后结合实际情况提出运营商提升客户价值的应用建议。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理研究

客户关系管理不仅是一种管理理念，又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管理软件和技术。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。CRM的成功在于成功的数据仓库、数据挖掘技术为他提供了有力的技术保障。     

教务管理系统中的数据仓库和数据挖掘方法分析

随着高校信息化管理的要求不断提高,教务管理过程中面对大量的数据往往显得力不从心。数据挖掘技术作为一个合理的研究方法,在教务领域应用尚处于初步阶段。通过对教务管理系统中的数据仓库模型和数据挖掘技术进行分析,建立了教务管理系统数据仓库模型,提出了数据挖掘分析与设计过程,从而实现对决策的支持功能。     

一种基于数据挖掘的通用CRM系统框架及关键技术研究

文章在分析当前CRM的应用现状的基础上，综合数据挖掘技术、OLAP技术、知识库的最新研究成果．结合CRM的功能需求，研究了一种新的基于数据挖掘技术的通用商业CRM系统。该系统不仅能够提高用户对客户信息管理的效率，优化企业对客户的响应模式，同时可以根据行业特点进行快速定制实施．极大地方便了面向不同商业应用的客户关系管理平台的搭建，在实际商业应用中具有重要意义。     

电信企业CRM的体系框架研究

分析了电信企业客户关系管理的实施必然性，实施优势，体系框架和应用模型。