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數據挖掘技術在電信行業crm中應用研究(存儲版)

2026-07-21 00:36上一頁面

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【正文】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。客戶欠費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。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。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。輸入變量分為靜態數據和動態數據。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。（四）、增值作用數據挖掘在CRM中會有很多種應用，而且有些應用可以幫助簡化管理運營，有的則可以提供一些業務關聯性的數據，幫助企業更好地開展業務，實現增值。這個業務應用模型就可以套用于實際的業務處理，從而完成一個閉環的挖掘過程。比如電信公司根據客戶的消費記錄，把客戶分成大客戶和普通客戶，并標記數據庫中的每個記錄。次序關聯：這種分析的側重點在于分析事件的前后序列關系，發現諸如“在購買A商品后，一段時間里顧客會接著購買商品B，而后購買商品C”的知識，形成一個客戶行為的 “A→B→C”模式。在潛在客戶名單上列出哪些可能對你的產品或服務感興趣的消費者的信息。近年來電信體制的激烈變革和競爭的加劇使電信企業忙于開拓市場、發展客戶，對客戶保持重視不夠。在社會經濟發展，科技進步的影響之下，我國的電信市場逐漸擴大，電信業務的需求量不斷增長。隨著獲得新客戶的費用與保留客戶的費用比在逐年升高，這樣的效果也逐年明顯，尤其電信業在獲取新客戶的時候的費用是非常高的。在交叉營銷分析中，需要對每一種交叉營銷的情況都要建立一個模型。數據挖掘可以幫助企業分析出最優的合理的銷售匹配。在大客戶營銷戰略中的大客戶是指后者，是指公司所轄地域內使用產品量大或單位性質特殊的客戶，主要包括經濟大客戶、重要客戶、集團客戶與戰略客戶等。細分可以讓一個用戶從比較高的層次上來查看整個數據庫中的數據，細分也使得人們可以用不同的方法對待處于不同細分中的客戶。（一）、客戶群體分類分析客戶細分是指將一個大的消費群體劃分成一個個細分群的動作，同屬一個細分群的消費者彼此相似，而隸屬于不同細分群的消費者是不同的。大客戶又主要包括兩類：其一指客戶范圍大，不僅包括普通的消費者，還包括企業的分銷商、經銷商、批發商和代理商；其二指客戶的價值大，不同的客戶對企業的利潤貢獻差異很大，20%的大客戶貢獻了企業80%的利潤，因此，企業必須要高度重視高價值客戶以及具有高價值潛力的客戶。交叉銷售是建立在雙贏原則上的，對客戶來講，要得到更多更好滿足需求的服務且從中受益，對企業來講，也會因銷售額的增長而獲

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