基于移动通信客户感知的精确营销闭环模式研究

随着我国通信行业市场的专业化、细分化、国际化步伐不断加快,对通信企业的竞争压力也与日俱增,为中国l移动、联通、电信等几大电信业巨头的营销带来了新的挑战。本文全面分析了客户感知与精确营销闭环模式,并提出了l基于移动通信客户感知实施精确营销闭环模式的措施。     

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.     

精细化营销与客户分群

首先介绍了精细化营销的定义及实现过程,然后介绍了客户细分的依据和方法,最后介绍了数据挖掘技术及如何利用数据挖掘进行客户细分.     

面向3G的客户标签精确营销体系搭建

文章总结了国外运营商的先进经验,对客户标签体系进行了探索,搭建了客户标签精确营销体系架构,结合现有营销活动过程建立了基于客户标签的精确营销闭环模式,并以手机证券的精确营销作为实证研究,结果表明其营销效果较传统营销手段成功率有大幅提高。     

基于网络信令技术的实时精确营销分析

探讨了基于Traffica信令技术和数据挖掘技术相结合的实时精确营销系统方案.并介绍了该方案在实际营销过程中的应用和效果.     

精确营销及其在电信企业的应用

给出一个具有广泛适用性的精确营销定义,在参考传统营销理论的基础上,提出精确营销过程模型,将精确营销分为数据管理、客户分群及理解、营销方案设计、营销方案实施、营销结果反馈5个环节,并就在每个环节如何体现精确化做了详细论述.最后,通过一个电信企业宽带业务交叉销售的示例来说明如何在电信企业中进行精确营销.     

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。     

基于客户价值的移动通信运营商营销策略分析

1以竞争为导向的市场营销策略难以满足客户真正的需求近几年来,移动通信运营市场上的竞争愈演愈烈:名目多样或明或暗的资费优惠,“话费误差双倍返还”等服务承诺,以及各种精心打造的品牌宣传活动。一边是层出不穷的营销手段,另一边客户却似乎变得更加挑剔,客户的转网率呈上升趋势,“忠诚”的客户越来越难求。其原因何在?(1)价格竞争——ARPU值不断降低从2000年开始,两大移动运营商——联通与移动的ARPU值都呈下降趋势,一方面,是因为新入网客户以中低收入客户为主,另一方面则是由移动运营市场的发展趋势决定的。目前国内市场上语音业务仍…     

移动通信客户流失分析方法

本文描述了移动客户流失分析的重要性，流失的定义和客户细分方法，提出了影响客户流失的各种特征因素，阐述了客户流失分析的建模流程及与营销活动的关系。     

基于决策树模型在精准选取潜在营销目标客户中的应用

本文以数据挖掘决策树技术为理论基础,结合无锡移动实际生产场景需求,在营销推荐时需要精准匹配目标客户,提出了比值比决策树潜在客户预测模型,并通过真实工作数据验证模型的应用效果.     

开拓电力客户服务营销新策略

“全球化经济一体化”形势下,改善电力企业客户营销领域的工作服务质量,树立企业可持续发展的战略理念、打造新兴的文化战略品牌、建立健全科学的管理模式,以及创设全方位的电力营销发展体制对于电力企业的发展已经势在必行。本文概述了当前电力企业客户服务管理的现状及存在的不足,并就问题提出针对性的客户服务营销,旨在对电力服务创新策略提供一定参考。     

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 。     

电力企业客户服务辅助决策支持系统的设计与实现

针对目前电力系统营销域中客户服务的数据进行分析,设计开发了一套辅助决策支持系统,从数据存储、应用支持、数据分析等方面进行设计与实现,业务涵盖了服务渠道使用情况分析和应用、95598坐席人员分析、IVR服务路径分析、客户细分深化应用。论文简要分析了目前电网企业在营销域决策支持系统的现状,阐述了营销域决策支持系统的总体架构,并对系统关键功能和技术进行了详细介绍,最后给出该系统在企业的实际应用情况。     

基于数据挖掘的高校学生网络行为分析与管理研究

随着移动互联网和高校校园网的日趋完善,大学生已成为网络社会最主要的社会群体之一。网络已成为大学生校园生活和日常生活不可缺少的重要工具之一,对高校学生网络行为进行分析、管理和引导具有重要的作用和深远的意义。文章重点对网络访问数据预处理、网络访问数据清洗、网页分类等核心环节进行了阐述,并构建了网络行为分析与管理系统,为高校网络部门优化校园网络服务、保障网络安全提供了参考。     

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.     

基于B2C的亚马逊网上商城营销策略分析与研究

随着信息技术的发展,网络营销成为了一种新颖的企业营销模式。分析和研究网络营销方式可以为商家带来更大的竞争优势和更高的经济效益。本文对基于B2C的亚马逊网上商城营销策略进行比较分析,通过数据的计算,对几种营销策略进行定性定量的分析与研究。     

基于社交网络平台用户行为动力学分析的客户抱怨监控系统研究

如何构建基于社交网络平台舆情挖掘的客户抱怨监控系统,从而实施有效的客户抱怨管理,已经成为网络时代背景下企业客户关系管理面对的重要问题。以国内某电网公司为例,将用户对供电服务的微博抱怨评论作为研究对象,采用文本挖掘技术和行为动力学分析相结合的方法,构建了一个新的客户抱怨监控系统。研究表明,开发一个有效客户抱怨监控系统的关键在于如何从空间和时间两个维度实时监控用户抱怨行为动力学特征,从而具备特定对象监控与服务能力,这将为供电企业主动识别不同地区不同类型客户的抱怨关注点、制定有针对性的客户服务改进方案提供技术保障。     

基于大数据智能化的客户服务异常行为分析

随着中移在线服务有限公司（以下简称“在线服务公司”）信息化系统的逐步建设,信息化系统已经成为在线服务公司重要的组成部分,信息系统内部异常行为检测的重要性日益突出,本文针对大数据环境下利用智能化对客户服务异常行为分析进行研究,通过创建行为链、基于FP-tree算法的关联分析实现信息系统客户服务异常行为分析。然后,本文结合在线服务公司实际情况,提出了一套客户服务异常行为分析解决方案。     

云平台数据挖掘的学生行为分析管理系统

运用数据挖掘技术对智慧校园云平台的学生行为数据进行多维分析,对高校学生校内消费行为和访问图书馆行为进行了分析,并根据智慧校园云平台学生数据的初步分析情况,将学生聚类分为正常活跃度群体、高活跃度群体、低活跃度群体、刻苦学习群体和体质较弱群体五大类.研究显示,学生行为在早午晚餐的就餐人数、就餐高峰和持续时间上均有较大的差异...     

基于电力营销聚类分析的数据挖掘算法研究

为提高数据挖掘算法的挖掘速度,同时提高其精准度,提出基于电力营销聚类分析数据挖掘算法研究。首先运用聚类算法筛选数据,再计算数据结构和相异度矩阵相异度,得出最接近的类距离。完成上述步骤后,在聚类分析框架下,设计聚类分析数据挖掘算法流程。先输入数据,再设计数据挖掘算法基本策略,最后提出SLIO算法处理离散字段,得到有价值的数据信息。由此,完成基于电力营销聚类分析的数据挖掘算法设计。实验结果表明,与基于支持度-置信度-提升度的配网自动化系统数据挖掘算法和基于神经网络和粒子群优化的数据挖掘算法相比,文中基于电力营销聚类分析的数据挖掘算法的挖掘速度稳定,挖掘效果更好。同时测试精准度较高,可有效提高数据挖掘的可信度。