基于数据挖掘的客户分类应用研究

随着电信市场竞争的不断加剧,电信企业传统的营销模式正在向主动营销和精确营销转变,因此客户分类显得至关重要。本文讨论基于数据挖掘的客户细分方法,提出了套电信行业客户分类的数据挖掘技术应用解决方案,并对电信公司小灵通客户进行了应用分析。     

社群网络中基于链接分类的研究与应用

由于在互联网、电信、生物信息、社会网络分析等领域可获得的链接丰富的数据日益增多,链接挖掘已经成为数据挖掘的研究热点。基于链接分类是链接挖掘的一个重要方向。在此以电信领域用户通话特征数据为对象,研究了基于链接分类技术及其在电信客户流失预测的应用方法,在提取并分析大规模客户呼叫图的极大团、结点膨胀率、结点聚集度等与节点稳定性相关的链接属性及其时变特征的基础上,提出了一种适合海量数据的基于链接的电信客户流失预测算法。实验结果表明,此算法较传统分类算法能提高客户流失预测性能,实现了基于链接分类方法的成功应用。     

基于贝叶斯网络的客户流失分析

随着电信市场竞争加剧,客户流失现象成为电信运营商关注的问题。文中基于数据挖掘手段,采用贝叶斯网络分类器,进行电信客户流失分析。在贝叶斯网络构造过程中,结合采用K2和MC-MC算法构建网络。根据贝叶斯网络的拓扑结构,筛选出客户流失相关的显著指标;由条件概率表确定客户的流失规则,进而确定高流失的客户群。考虑分类的误判损失函数,给出不同分类临界值下,贝叶斯网络模型的分类效果。与其它分类算法相比,比如决策树和人工神经网络,在客户流失率很低的情况下,该算法不需要进行“过量抽样”。     

基于数据挖掘的电信企业客户细分研究

结合数据挖掘技术研究电信企业的客户细分,提出了客户细分的模型和客户细分的流程,以提高电信企业的竞争力。     

基于DBSCAN算法的电信客户分类的应用研究

为了在激烈的市场竞争中取胜,电信企业意识到必须将客户分类,针对不同的客户研究相应的营销策略,DBSCAN算法能够实现客户分类,但对初始参数E和MinPts的取值非常敏感,不同的取值将产生不同的聚类结果,通过对DBSCAN算法进行改进,实现了更加准确和全面的客户分类。     

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

随着电信市场竞争越来越激烈,电信行业面临的一个严重的问题就是客户频繁流失.而数据挖掘技术是提取海量数据和分析数据的重要工具.以“陕西联通公司铜川分公司”作为研究对象,利用数据挖掘的技术,建立模型,分析流失客户的数据,制定相应的决策避免客户流失.     

面向电信的客户流失预测模型研究

针对现有客户流失预测模型预测准确率低下的问题,本文结合基于统计学习的客户聚类分析和分类预测技术来构建客户流失预测模型。根据模型计算结果,可以辨别出客户类别及流失倾向,并在此基础上提出了预防客户流失的保持措施,从而为电信企业运营商的客户关系管理提供决策依据。     

高校图书馆客户知识分类体系探讨

随着信息通信技术的应用,高校图书馆内产生了大量的与客户相关的知识,图书馆需要通过有效的客户知识管理提升与创新服务。基于建立客户知识分类体系的研究角度,可将客户知识分为关于客户的知识、从客户获得的知识及面向客户的知识。阐述了高校客户知识管理的对象与内涵,分析了高校客户知识管理分类体系,建立了高校客户知识管理模型。     

电信运营商如何提高ARPU

介绍了客户价值和客户终身价值的概念,分析了电信运营商客户流失的原因,提出了电信运营商提高ARPU的方法。     

决策支持系统在移动通信客户数据分析中的应用

在深入研究数据挖掘技术的基础上，针对电信企业话费流失及吸引新客户、保留大客户等问题构建了决策支持系统，以提高电信企业高管人员决策的质量和效率．     

基于K-means聚类的电信企业客户分群决策

数据挖掘应用开发对电信企业的发展有重要意义,其中客户分群可以准确认识客户总体构成,使得服务和营销更具针对性。以常州市电信企业为例,采用K-means聚类分析技术,利用商业数据挖掘自动化软件KXEN给出了一个电信客户分群的解决方案。实践表明,该方案是有效的。     

QFD在电信校园业务中的应用

目前我国的电信业处于激烈的转型时期,电信企业开发了众多针对青少年用户的产品/业务。以电信校园业务为基础,运用QFD理论对客户需求进行系统的分析,并通过实例研究对模型进行了验证,对开发改进适合受众的产品/业务提供了理论和实践指导,使其能够满足不同客户的不同需求,提高客户满意度,确保电信企业在开发和改进校园业务时有章可循,并具备独特优势。     

基于QBC主动学习方法建立电信客户信用风险等级评估模型

电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类. 针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度. 通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量.     

面向CRM的数据挖掘技术在电信行业的应用

以客户流失分析为例介绍了数据挖掘技术在电信行业中的应用,并给出了实现的具体步骤,同时论述了数据挖掘技术的现状和发展方向.     

基于客户生命周期的电信企业营销策略分析

2004年，中国移动用户的离网率为12．6％，中国联通C网离网率为29％，C网离网率为11．5％。较高的离网率造成电信客户在网时问逐渐缩短，严重影响电信企业的可持续发展。基于此，本文以客户生命周期理论为基础，探讨客户生命周期各阶段电信企业的营销策略，通过动态跟踪、引导、管理客户的方式。通过持续不断的信息互动，为客户创造优异的消费体验，最大限度的达到客户生命周期价值最大化，实现电信企业和客户的双赢。     

电信运营商营业厅客户体验式服务受理系统的构建

随着电信改革的不断深化,运营企业间的竞争趋势愈演愈烈,如何提升客户服务满意度、增强客户粘性,已经成为电信运营商们争夺业务增量市场、保证业务存量市场的普遍服务观念作为电信运营商主要服务渠道的营业厅,由于电信业务种类多样化、复杂化,使得人工服务的准确性、及时性越来越得不到保证,直接降低了客户服务时的感知度并因此造成用户的流失本文通过对电信体验式营业服务系统的需求进行分析,提出电信运营商体验式营业系统的建设方案,并以实际实施案例分析研究适应电信运营商营业服务系统的延伸方案,对目前各运营商营业厅客户服务系统的建设有借鉴意义。     

一种分层聚类方法及其应用研究

在数据挖掘领域,聚类用于发现数据的分布模式和数据间的相互关系.作者提出一种分层聚类算法,可识大规模、高维数据.该算法首先从不同的角度对电信客户进行聚类或分类,然后以这些聚类为基础,实行自底向上的层次聚类得到最终的聚类结果.算法执行效率高,适合大规模数据的聚类问题.该方法在某电信企业的客户分析中取得了较好的结果.     

我国电信企业客户满意度研究 ——基于S市移动公司的实证分析

随着我国加入WTO,电信行业逐步开放,市场竞争日趋激烈,提升客户满意度已成为电信企业关键的经营目标之一。本文以我国电信企业客户满意度为研究对象,力图构建提高电信企业客户满意度的模型,最终为电信企业管理者提供提高客户满意度的方案。文章以S市移动公司为研究载体,利用实证研究的方法,得出构建的模型中的各个因素对于该公司客户满意度的影响程度,并在此基础上计算出客户满意度指数。提出相关政策建议。     

分类挖掘技术在金融客户关系管理中的应用

探讨数据挖掘技术在企业实际工作中的应用方式与应用领域，分析金融客户分类的必要性．针对具体的项目论述对金融客户进行分类的方法．改进了传统的决策树分类挖掘算法即ID3算法，提出了进行数据挖掘结果可视化展现的两层软件结构．该方法在银行客户关系管理系统中投入实际运行，获得了较好的用户反映，对企业的决策支持产生了积极的影响．     

基于文本挖掘的投诉热点智能分类

投诉识别系统在保证热点投诉正确分类、提高电信行业的服务质量中起到很重要的作用.由于电信行业的客户投诉有其特殊性,所有的投诉必须在很短的时间内分类完成,从而往往会发生导航分类错误的现象.提出了一套基于文本挖掘的模型,该模型能够智能地将热点投诉分类到正确的投诉导航上去.实验表明:该模型能够有效地进行投诉文本分类.