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數據挖掘技術在電信行業crm中應用研究(編輯修改稿)

2026-07-17 00:36 本頁面

　

【文章內容簡介】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。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。在挑選實驗活動的對象時，不僅要從潛在客戶名單中選取一些客戶，還要隨機選取一些與潛在客戶名單上顧客屬性特征不同的客戶作為實驗對象。這樣可以為將來的數據挖掘提供足夠有價值的信息。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。（一）、關聯問題橫向關聯：是挖掘表面看似獨立的事件間的相互關系，例如“90%的顧客在一次購買活動中購買商品A的同時購買商品B”之類的知識。比如經典的“尿布和啤酒”的故事，就是利用這種方法，發現二者之間有很高的相關系數，引起重視，然后深入分析后才找出內在原因的。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。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。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。電信業比較典型的關聯問題有交叉銷售、套餐選擇問題、業務相互影響等問題。（二）、預測問題客戶預測問題是預測客戶的行為變化或消費等屬性變化。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。比較典型的預測問題有客戶流失/大客戶離網、潛在大客戶預測、客戶級別變動、客戶發展、市場效果預測等。（三）、分類問題分類分析就是通過分析樣本客戶數據庫中的數據，為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規則，然后用這個分類規則對其它客戶的記錄進行分類。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。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。（四）、聚類問題聚類是分類的逆向方法。聚類把沒有分類的記錄，在不知道應分成幾類的情況下，按照數據內在的差異性大小，合理地劃分成幾類，并確定每個記錄所屬類別。它采用的分類規則是按統計學的聚類分析方法決定的。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。三、數據挖掘技術對客戶管理管理的影響和作用在CRM中應用數據挖掘，第一步是要理解數據挖掘所要解決的具體業務問題；第二步根據問題準備相應的數據，并對數據進行預處理；第三步是選擇挖掘的模型，比如是用關聯規則還是聚類等等；第四步是用訓練集數據訓練和評估挖掘模型的效果。一旦評估可以達到一定滿意程度，該模型就得到確定，演變為一個固定的業務應用模型。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。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。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。CRM目前解決了企業與外部市場進行信息接入的問題，產生大量數據通過報表等統計方法，只能得到一般意義上的信息反映。而通過數據挖掘技術，可以發現許多深層的、手工無法發現的規律，幫助企業在激烈的競爭環境中獲勝。（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。（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。通過數據挖掘技術，可以讓企業的決策回歸到自己的業務中，得到更實際的判斷。（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

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