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數據挖掘技術在電信行業crm中應用研究-免費閱讀

2026-07-13 00:36 上一頁面

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【正文】試點結束后，若模型被證明應用良好，可以考慮大范圍推廣。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。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。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。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。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。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。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。（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。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。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。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。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。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。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。在交叉銷售中通常采用的數據挖掘算法是關聯規則。首先收集關于現有客戶消費習慣的數據，然后對這些數據進行挖掘，對所有的客戶提供最合適的產品和服務。通過數據挖掘技術可以優化一個市場活動以確定哪些顧客對提供的產品和服務感興趣。大多數公司一般將客戶分為VIP客戶、主要客戶、普通客戶和小客戶4類。[關鍵詞]數據挖掘、客戶關系管理、電信行業一、數據挖掘方法和技術在客戶關系管理中的應用數據挖掘的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等，根據數據挖掘所能夠完成的任務，數據挖掘的技術可以應用到以客戶為中心的企業決策分析和管理的各個不同領域和階段。首先，數據挖掘可以用來根據客戶的預測行為來定義客戶細分群。數據挖掘技術是通過幫助你理解和提高客戶盈利能力來發揮作用的，它可以用來預測在不同的市場活動情況下客戶盈利能力的變化，通過分析已經發生的事實來發現信息和預測未來。交叉銷售還有一種形式就是“升級銷售”，即向客戶提供與他們已購買的服務相關的增值服務。評分過程就是計算這些數學模型的結果，評分過程的結果就是產生一個得分矩陣，矩陣的每一行代表一位顧客，每一列代表一種交叉銷售的情況。客戶從一個服務商轉向到另一個服務商的行為稱為客戶轉移。隨著電信市場壟斷局面的打破，市場上的廠商獲利由壟斷時期的高額利潤降至市場平均利潤水平。面對當前的市場狀況。通過各種數據源來收集這些信息，如果沒能收集到足夠的數據，那么就需要通過一次小規模的實驗活動來收集分析用的數據。關聯問題研究客戶各項屬性特征的相互關系以及交叉銷售等問題，同時也研究客戶實體和其它實體的關系。（四）、聚類問題聚類是分類的逆向方法。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CRM提供支持：（一）、為決策提供依據企業運營過程中的各種信息都是通過數據反映出來的，通過對這些數據的分析，可以發現企業運營過程中的規律，從而對企業的生產活動、市場活動等提供科學指導意義。數據挖掘能幫助簡化管理：

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