數據挖掘技術在電信行業(yè)crm中應用研究-wenkub
2023-07-05 00:36:11 本頁面
【正文】 初期投資和獲取費用的時間越長，你從客戶身上獲得的利潤就越多。最后一步就是對這個得分矩陣進行最優(yōu)化處理，即對每一位顧客選出最適合的幾種服務方案。建模過程時用數據挖掘的一些算法對數據進行分析，然后產生一些數學模型，這些模型用來對客戶將來的行為進行預測分析。例如，電信公司向已經使用標準長途電話服務的客戶推銷優(yōu)質長途電話服務。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(yè)來講，也會因銷售額的增長而獲益。數據挖掘技術可以從客戶的交易記錄中發(fā)現一些行為模式，并用這些行為模式來預測客戶盈利能力的高低，但首先必須要設定一種計算客戶盈利能力的方法。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(yè)的分銷商、經銷商、批發(fā)商和代理商；其二指客戶的價值大，不同的客戶對企業(yè)的利潤貢獻差異很大，20%的大客戶貢獻了企業(yè)80%的利潤，因此，企業(yè)必須要高度重視高價值客戶以及具有高價值潛力的客戶。如決策樹的葉節(jié)點可視為一個獨立的客戶細分群，每個葉節(jié)點由某些特定的客戶特征定義，對所有符合這些特征的客戶存在一些預測行為。（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。數據挖掘技術在電信行業(yè)CRM中應用研究[內容摘要]本文在介紹數據挖掘技術和客戶關系管理概念的基礎上，以電信行業(yè)為背景，介紹了將數據挖掘技術應用到客戶關系管理中的流程和方法。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。數據挖掘可以把大量的客戶分成不同的類，在每一個類里的客戶具有相似的屬性，而不同類里的客戶的屬性也不同。在大客戶營銷戰(zhàn)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(zhàn)略客戶等。數據挖掘技術還可以用來揭示客戶的行為習慣和預測發(fā)現一些在不同情況下有相似行為的新客戶。數據挖掘可以幫助企業(yè)分析出最優(yōu)的合理的銷售匹配。使用數據挖掘技術進行交叉營銷分析一般是從分析現有客戶的購買行為數據開始，將每個單項產品銷售分析進行疊加，形成多項產品的交叉營銷分析。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。使用數據挖掘技術建立預測模型可以幫助找出客戶最適合的服務種類，來進行針對性的營銷活動。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(yè)在獲取新客戶的時候的費用是非常高的。由于客戶保持預測模型是全局市場策略的一部分，如何使用預測工具將對實施預測模型帶來的效益產生重要的影響。在社會經濟發(fā)展，科技進步的影響之下，我國的電信市場逐漸擴大，電信業(yè)務的需求量不斷增長。從電信運營商的角度來看，客戶保持是企業(yè)生存發(fā)展的需要。近年來電信體制的激烈變革和競爭的加劇使電信企業(yè)忙于開拓市場、發(fā)展客戶，對客戶保持重視不夠。（五）、客戶的獲取數據挖掘技術可以幫助企業(yè)完成對潛在客戶的篩選工作，市場人員把由數據挖掘技術得出的潛在客戶名單和這些客戶感興趣的優(yōu)惠措施系統(tǒng)地結合起來。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。這樣可以為將來的數據挖掘提供足夠有價值的信息。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(fā)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。（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。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。它采用的分類規(guī)則是按統(tǒng)計學的聚類分析方法決定的。這個業(yè)務應用模型就可以套用于實際的業(yè)務處理，從而完成一個閉環(huán)的挖掘過程。而通過數據挖掘技術，可以發(fā)現許多深層的、手工無法發(fā)現的規(guī)律，幫助企業(yè)在激烈的競爭環(huán)境中獲勝。（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(yè)務關聯性的數據，幫助企業(yè)更好地開展業(yè)務，實現增值。進行關聯分析，降低運營成本通過數據挖掘中關聯分析，可以進行業(yè)務的相關性分析，分析出哪幾種業(yè)務具有比較
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