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數據挖掘技術在電信行業crm中應用研究-預覽頁

2026-07-13 00:36 上一頁面

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【正文】條件，很多客戶為了求得更低的費用，不斷的從你這里轉向另一個服務商。因此選擇的數據挖掘技術要使企業能夠對客戶進行細分并且能夠對客戶流失的原因有比較清晰的了解。大量新運營商不斷進入電信市場，更激發了市場競爭的激烈程度。通過一組數據表明：發展一位新客戶的成本是挽留一個老客戶的4倍；客戶忠誠度下降5%，則企業利潤下降25%；向新客戶推銷產品的成功率是15%，而向現有客戶推銷產品的成功率是50%；如果將每年的客戶關系保持率增加5個百分點，可能使利潤增長85%；向新客戶進行推銷的花費是向現有客戶推銷花費的6倍；如果公司對服務過失給予快速關注，70%對服務不滿的客戶還會繼續與其進行商業合作； 60%的新客戶來自現有客戶的推薦；一個對服務不滿的客戶會將他的不滿經歷告訴其他8~10 個人，而一位滿意的客戶則會將他的滿意經歷告訴2~3人。從而導致企業一方面投入大量時間、人力、財力去發展新客戶，另一方面因客戶保持工作的不完善導致現有客戶不滿意而發生流失，這種情況對企業危害極大。數據挖掘技術在發展新客戶策略中的應用是圍繞數據開展的，用獲得的客戶數據建立一個預測模型，然后根據模型預測獲得最優價值的潛在客戶信息。這些信息應不僅包括客戶的基本信息還應包括消費者消費行為的大量信息如個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求等。二、客戶數據挖掘主題對照數據挖掘研究的4類問題：關聯、分類、預測、聚類，客戶數據挖掘主題也可按此4類來劃分。比如一個顧客在買了電腦之后，就很有可能購買打印機、掃描儀等配件。客戶典型的行為變化有流失、增加、通話行為變化、消費行為變化、客戶信息變化、和其它行為變化。有了這樣的挖掘結果，客戶服務部門就知道一個新的客戶的潛在價值，在客戶服務投入上就心中有底。客戶聚類問題是對客戶特征的研究，典型的聚類問題有客戶特征分析、消費模型和異常客戶分析等。當業務發生了變化或者有新的需求產生時，數據挖掘就在另外一個層次上重復這個循環過程。（二）、為用戶提供針對性服務通過數據挖掘技術，可以根據客戶的消費行為進行分類，找出該類客戶的消費特征，然后提供更具個性化的服務，從而改進企業的服務水平，提高企業的社會效益和經濟效益。（五）、簡化管理企業運營管理被人們提到前所未有的高度，一個企業即使建的很好，技術也很先進，但是如果管理不好，優勢仍然發揮不出來。這樣，在安排人員時，就可以將兩種或更多的業務人員進行一定程度的合并，減少人員數量，降低經營成本。業務預測分析通過對歷史數據的分析，找出影響業務發展的因素，然后對這些因素的未來發展作出預計，從而大致地確定未來業務量，作為制訂發展計劃的重要依據。然后根據此模型來監控客戶流失的可能性，如果客戶流失的可能性過高，則通過促銷等手段來提高客戶忠誠度，防止客戶流失的發生。不僅能夠根據現有消費量的多少來判斷用戶是否為大客戶，還應該根據現有大客戶的資料提取出大客戶的特征，并發現潛在的大客戶。業務問題定義針對客戶流失的不同種類分別定義業務問題，進而區別處理。例如，平均月消費額1500元的客戶連續幾個月消費額降低到300元以下，就可以認為客戶流失發生了，而這個流失標準不適用于原來平均月消費額400元的客戶。根據業務問題的定義，可以選擇一個已知量或多個已知量的組合作為目標變量。b)輸入變量的選擇輸入變量是模型中的自變量，在建模過程中需要尋找自變量與目標變量的關聯。如果一時無法確定某種數據是否與客戶流失概率有關聯，應該暫時將其選入模型，并在后續步驟考察各變量分布情況和相關性時再行取舍。第二種流失的客戶才是運營商真正關心的、具有挽留價值的客戶。例如按比例抽取未流失客戶和已流失客戶，將這兩類數據合并，構成建模的數據源。可以分別使用其中的多種方法預先建立多個模型，然后對這些模型進行優劣比較，從而挑選出最適合客戶流失分析的建模方法。模型的評估與檢驗應該利用未參與建模的數據進行模型的評估，才能得到準確的結果。通過對模型做出合理的業務解釋，可以找出一些潛在的規律，用于指導業務行為。試點結束后，若模型被證明應用良好，可以考慮大范圍推廣。參考文獻[1]王爾平,[2]韓起云,[3]郭軍華,[4]方向,.(2)[5]宋艷,張炎欣. .(4)[6]張喆,常桂然,黃小原. [7]田紅生. 13 / 1

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