基于数据挖掘的电信企业客户行为分析研究

当今社会已经进入到了大数据环境,各类信息以海量形式存在着,移动互联网时代的电信运营商不仅拥有用户语音通信、更拥有互联网流量使用的丰富数据,在此环境下利用好这些数据进行挖掘使之为企业的营销、维系服务,是当今技术研究的重要课题之一。大数据展现在企业面前的不仅仅一系列的数字或文字,而是海量的客户信息,对其加以挖掘与研究能够了解客户的需求,客户的特征、消费偏好等,进而制定有效的营销、维系和服务策略,本文就此对大数据与客户关系之间的联系进行分析。     

基于数据挖掘的电信客户细分研究

一、引言 随着电信市场的迅速发展，电信服务在消费者中得到普及，电信客户逐渐呈现出细分化、多元化的特征。因此对客户群进行细分，并在此基础上采取差异化的市场营销和客户服务策略，是电信运营商保持市场领先地位的有效途径。     

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。     

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.     

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。     

电信企业客户忠诚度及客户保持

阐述了客户忠诚度对电信企业的现实意义,在详细分析电信企业客户忠诚度影响因素的基础上,探讨了提高客户的忠诚度和客户保持的策略和措施.     

用数据挖掘法分析电信客户流失

客户流失分析概述 随着中国电信企业的进一步拆分,市场竞争日趋激烈,客户选择电信产品及电信企业的余地越来越大,电信企业之间对客户的争夺也越来越激烈。国外调查机构的分析表明:每年有高达 1/3 左右的客户流失到竞争对手那里,而争取、吸引一个新客户的费用是保住现有客户费用的 5~15倍。客户流失已经成为电信企业最关注的问题之一。 客户流失的原因总体可以划分为两类:一类是非自愿流失,指电信企业由于某种原因主动取消客户服务;另一类是自愿流失,现有的客户流失大多属于该类型,往往是受到一个或者多个因素的影响,而最终导致客户的流失。…     

提升电信客户价值的战略视角

一、提升电信客户价值的战略思考 在激烈的电信市场竞争中，有一个问题越来越引起电信运营商的重视，即如何提升电信客户价值。企业应加强员工的客户意识，树立先进的客户管理理念，并把如何提升电信客户价值，作为建设未来电信企业核心竞争力的必要内容之一。     

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。     

基于TOM体系的电信客户服务系统

建设具有统一客户服务界面和服务流程的电信客户服务系统，实现对客户的个性化服务和对服务信息、服务流程的有效管理，以提高电信企业的服务和营销水平，成为电信企业当前亟待解决的问题。文中从TOM体系中BSS系统的功能模型出发，讨论了按此功能模型设计的电信客户服务系统的体系结构、组成、功能模块以及系统的特点，并阐明了电信客户服务系统建设中必须注意的问题，以期为电信企业设计电信客户服务系统并使之真正成为提升企业核心竞争力的有力工具提供参考依据。     

客户认知与忠诚度关系实证研究

电信运营商的认知对用户选择有重要的影响,文章在对电信运营企业的总体形象认知与用户忠诚度研究的基础上,进一步分析电信运营企业的品牌形象、网络质量、便利性和服务质量以及资费价格等方面与客户忠诚之间的关系,并通过对某省电信运营商用户的电话及样本,运用结构方程模型对理论假设进行验证。     

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。     

基于大数据技术的电信客户流失预测模型研究及应用

为减少用户流失,提高用户保有率,文章介绍一种基于智慧运营平台,将大数据技术和数据挖掘技术相结合,对电信客户流失进行预测的模型。该模型利用大数据技术处理用户离网前的海量数据信息,分析流失用户特征,建立用户流失预测,提前锁定流失风险较高的用户,有针对性地制定维挽策略,精准开展维系挽留活动,能够有效降低用户离网率。     

基于用户群的细分挖掘运营商在电子商务上的机会

基于e声网的调研数据,重点讨论了目前网络购物用户群的细分,研究各细分用户群网上购物的行为和动因,分析各用户群在电信运营商网上营业厅的消费现状和评价以及判断他们未来可能的消费态度,最后建议运营商发展电子商务应针对不同用户群,突出重点,构建三位一体的电子渠道,强化自有网上营业厅的用户体验。     

广东电信固定电话用户满意度指数的研究

首先阐述了在激烈的市场竞争环境下,企业提高用户满意度的意义。然后介绍了作者对全省固定电话用户所做的一次抽样调查的市容过程,以及根据调查结果所进行的有关数据分析的情况,最后对广东电信目前应如何改进电话服务工作,提高用户满意度提出了有针对性的建议。     

基于Moster模型和Kano模型的电信运营支撑系统客户满意度指标分析

基于Moster模型对某省运营商的客户满意度数据进行分析,发掘其中和运营支撑系统服务质量相关的要素,挖掘影响总体满意度的主要因素。针对指标改进的策略制定问题,提出了一个改进的Kano模型,对客户满意度指标的改进提出了建议。最后,从系统角度出发,给出了一些电信运营支撑系统的客户满意度提升措施,包括控制业务级别和数据级别事务,以及建立一个简单的结合客户满意度指标的支撑系统运行指标体系。     

基于随机森林CART特征选择改进算法的电信客户流失预测模型

客户流失预测能够帮助运营商制定有针对性的挽留营销政策,对提高竞争力和营业收入有重要意义.本文针对随机森林算法在数据和类别不平衡情况下预测准确率下降的问题,在随机森林CART分类树算法的特征选择过程中引入客户生命周期价值指标,降低了不平衡情况下的基尼系数和模型的不纯度.对电信业客户基本信息、行为数据和交互数据进行数学挖掘...     

电信市场细分浅析

随着电信市场竞争的日趋激烈,市场细分工作已越来越受到企业的重视。本文首先简要介绍了市场细分的概念和目的,然后分析和探讨了针对电信行业应如何开展市场细分工作,最后总结了市场细分对电信市场营销的三点启示。