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數據挖掘技術在電信行業crm中應用研究(文件)

2026-07-05 00:36 上一頁面

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【正文】強的關聯性。目前電信CRM的數據挖掘應用主要涉及以下幾個方面：客戶消費模式分析客戶消費模式分析是對客戶歷年來長話、市話、信息臺的大量詳單、數據以及客戶檔案資料等相關數據進行關聯分析，結合客戶的分類，可以從消費能力、消費習慣、消費周期等諸方面對客戶的話費行為進行分析和預測，從而為運營商的相關經營決策提供依據?？蛻袅魇Х治龈鶕延械目蛻袅魇祿⒖蛻魧傩?、服務屬性、客戶消費情況等數據與客戶流失概率相關聯的數學模型，找出這些數據之間的關系，并給出明確的數學模型。識別出大客戶，制訂針對性的措施，提高大客戶的忠誠度，是電信企業保持競爭優勢的關鍵所在。（二）、數據挖掘的應用實例——客戶流失分析一個完整的數據挖掘過程可進一步細分為業務問題定義、數據選擇、數據清洗和預處理、模型選擇與預建立、模型建立與調整、模型的評估與檢驗、模型解釋與應用。此外在分析客戶流失時必須區分集團/個人客戶，以及不同消費水平的客戶，并有針對性地制定不同的流失標準。a)目標變量的選擇客戶流失分析的目標變量通常為客戶流失狀態。這時需要對相關的具體問題加以考慮：持續休眠的時間長度定義為多少？每月通話金額低于多少即認為處于休眠狀態，或者是綜合考慮通話金額、通話時長和通話次數來劃定休眠標準？選擇目標變量時面臨的這些問題需要業務人員給予明確的回答。業務人員在實際業務活動中可能會感覺到輸入變量與目標變量的內在聯系，只是無法量化表示出來，這就給數據挖掘留下了發揮的空間。第二種是客戶的轉移流失，通常指客戶轉移到競爭對手，并使用其服務。數據整理的主要工作包括對數據的轉換和整合、抽樣、隨機化、缺失值處理等。現有的數據挖掘工具提供了決策樹、神經網絡、近鄰學習、回歸、關聯、聚類、貝葉斯判別等多種建模方法。因此還需要業務專家參與調整策略的制定，以避免不適當的優化造成業務信息丟失。如發現開戶時長與客戶流失概率的相關度較高，利用業務知識可以解釋為：客戶在使用一定年限后需要換領新SIM卡，而這一手續的繁瑣導致客戶寧愿申請新號碼，從而造成客戶流失。一旦發生異常偏差，則立即停止應用，并對模型進行修正。在模型應用一段時期，或經濟環境發生重大變化后，模型的偏差可能會增大，這時應該考慮重新建立一個適用性更強的模型。推廣時應注意，由于地區差異，模型不能完全照搬。反過來，通過業務解釋也能證明數學模型的合理性和有效性。檢驗的方法是使用模型對已知客戶狀態的數據進行預測，將預測值與實際客戶狀態作比較，預測正確率最高的模型是最優模型。模型建立與調整模型建立與調整是數據挖掘過程中的核心部分，通常由數據分析專家完成。此外，模型在建立之后需要大量的數據來進行檢驗，因此通常把樣本數據分為兩部分，2/3的數據用于建模，1/3的數據用于模型的檢驗和修正。因此在選擇建模數據時必須選擇第二種流失客戶數據參與建模，才能建立有效的模型。c)建模數據的選擇客戶流失的方式有兩種。輸入變量分為靜態數據和動態數據。實際的客戶流失形式有因賬戶取消發生的流失和因賬戶休眠發生的流失兩種。國外成熟的應用中通常根據相對指標來判別客戶流失，例如大眾的個人通信費用約占總收入的1%~3%，當客戶的個人通信費用遠低于此比例時，就認為發生了客戶流失。在客戶流失分析中有兩個核心變量：財務原因/非財務原因、主動流失/被動流失。網絡資源的管理通信網在運行過程中產生了大量的運行數據。這就徹底改變了以往電信運營商在成功獲得客戶以后無法監控客戶流失的狀況?？蛻羟焚M分析和動態防欺詐通過數據挖掘，總結各種騙費、欠費行為的內在規律，并建立一套欺詐和欠費行為的規則庫。四、數據挖掘技術在電信客戶關系管理中的應用（一）、數據挖掘技術在電信CRM中主要應用領域電信運營商擁有許多成熟的數據庫應用系統，產生了大量的業務處理數據。數據挖掘能幫助簡化管理：預測業務量，安排人工在企業中，業務量是個重要的指標，企業要根據業務量的大小，安排人員的數量，但是業務量是個變化的指標，以往比較難以預測。（三）、提高企業決策的科學性目前，企業的決策具有很大的盲目性，如果采用數據挖掘技術，就可以在自己的生產過程中產生的數據基礎上，進行科學分析，得出比較科學的預測結果，減少決策失誤。數據挖掘應用循環過程在CRM中應用數據挖掘，可以在以下方面對CR

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