【正文】 通過對模型做出合理的業(yè)務(wù)解釋，可以找出一些潛在的規(guī)律，用于指導(dǎo)業(yè)務(wù)行為。第二種流失的客戶才是運營商真正關(guān)心的、具有挽留價值的客戶。例如，平均月消費額1500元的客戶連續(xù)幾個月消費額降低到300元以下，就可以認(rèn)為客戶流失發(fā)生了，而這個流失標(biāo)準(zhǔn)不適用于原來平均月消費額400元的客戶。業(yè)務(wù)預(yù)測分析通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，找出影響業(yè)務(wù)發(fā)展的因素，然后對這些因素的未來發(fā)展作出預(yù)計，從而大致地確定未來業(yè)務(wù)量，作為制訂發(fā)展計劃的重要依據(jù)。當(dāng)業(yè)務(wù)發(fā)生了變化或者有新的需求產(chǎn)生時，數(shù)據(jù)挖掘就在另外一個層次上重復(fù)這個循環(huán)過程。比如一個顧客在買了電腦之后，就很有可能購買打印機(jī)、掃描儀等配件。從而導(dǎo)致企業(yè)一方面投入大量時間、人力、財力去發(fā)展新客戶，另一方面因客戶保持工作的不完善導(dǎo)致現(xiàn)有客戶不滿意而發(fā)生流失，這種情況對企業(yè)危害極大。但是由于各種因素的不確定性和市場的不斷增長以及一些競爭對手為新客戶提供比你更多的額外優(yōu)惠條件，很多客戶為了求得更低的費用，不斷的從你這里轉(zhuǎn)向另一個服務(wù)商。交叉銷售就是指向現(xiàn)有的客戶提供新的產(chǎn)品和服務(wù)的營銷過程，那些購買了某種產(chǎn)品和服務(wù)的客戶很有可能同時購買你能提供的某些他感興趣的相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)這種行為模式并從中獲利。有多種方式可以在細(xì)分上運用數(shù)據(jù)挖掘，通常用來建立細(xì)分群的數(shù)據(jù)挖掘方法是決策樹方法和聚類方法。在客戶關(guān)系管理中，它可以應(yīng)用到以下幾個方面：客戶群體分類分析、客戶盈利能力分析、客戶背景分析、客戶滿意度分析、交叉銷售、客戶信用分析、客戶流失分析、客戶的獲得與保持等。（三）、交叉銷售現(xiàn)代企業(yè)和客戶之間的關(guān)系是經(jīng)常變動的，一旦一個人或一個團(tuán)體成為企業(yè)的客戶，就要竭力使這種客戶關(guān)系趨于完善，需要對現(xiàn)有的客戶進(jìn)行交叉銷售。（四）、客戶的保持隨著行業(yè)的競爭越來越激烈和獲得一個新客戶的開支越來越大，保持原有客戶的工作也越來越有價值。以上數(shù)據(jù)充分說明，客戶是目前商業(yè)活動的中心，衡量一個企業(yè)是否成功的標(biāo)準(zhǔn)將不再僅僅是企業(yè)的投資收益率和市場份額， 而是該企業(yè)的客戶保持率，客戶份額及客戶資產(chǎn)收益率等指標(biāo)。（一）、關(guān)聯(lián)問題橫向關(guān)聯(lián)：是挖掘表面看似獨立的事件間的相互關(guān)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。三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對客戶管理管理的影響和作用在CRM中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘，第一步是要理解數(shù)據(jù)挖掘所要解決的具體業(yè)務(wù)問題；第二步根據(jù)問題準(zhǔn)備相應(yīng)的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；第三步是選擇挖掘的模型，比如是用關(guān)聯(lián)規(guī)則還是聚類等等；第四步是用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練和評估挖掘模型的效果。四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用（一）、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信CRM中主要應(yīng)用領(lǐng)域電信運營商擁有許多成熟的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)，產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)處理數(shù)據(jù)。在客戶流失分析中有兩個核心變量：財務(wù)原因/非財務(wù)原因、主動流失/被動流失。c)建模數(shù)據(jù)的選擇客戶流失的方式有兩種。檢驗的方法是使用模型對已知客戶狀態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，將預(yù)測值與實際客戶狀態(tài)作比較，預(yù)測正確率最高的模型是最優(yōu)模型。一旦發(fā)生異常偏差，則立即停止應(yīng)用，并對模型進(jìn)行修正。數(shù)據(jù)整理的主要工作包括對數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和整合、抽樣、隨機(jī)化、缺失值處理等。a)目標(biāo)變量的選擇客戶流失分析的目標(biāo)變量通常為客戶流失狀態(tài)?？蛻袅魇Х治龈鶕?jù)已有的客戶流失數(shù)據(jù)，建立客戶屬性、服務(wù)屬性、客戶消費情況等數(shù)據(jù)與客戶流失概率相關(guān)聯(lián)的數(shù)學(xué)模型，找出這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，并給出明確的數(shù)學(xué)模型。而通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以發(fā)現(xiàn)許多深層的、手工無法發(fā)現(xiàn)的規(guī)律，幫助企業(yè)在激烈的競爭環(huán)境中獲勝。（二）、預(yù)測問題客戶預(yù)測問題是預(yù)測客戶的行為變化或消費等屬性變化。（五）、客戶的獲取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(jié)合起來。由于客戶保持預(yù)測模型是全局市場策略的一部分，如何使用預(yù)測工具將對實施預(yù)測模型帶來的效益產(chǎn)生重要的影響。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行交叉營銷分析一般是從分析現(xiàn)有客戶的購買行為數(shù)據(jù)開始，將每個單項產(chǎn)品銷售分析進(jìn)行疊加，形成多項產(chǎn)品的交叉營銷分析。數(shù)據(jù)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。...../Shop/《國學(xué)智慧、易經(jīng)》46套講座...../Shop/《人力資源學(xué)院》56套講座+27123份資料...../Shop/《各階段員工培訓(xùn)學(xué)院》77套講座+ 324份資料...../Shop/《員工管理企業(yè)學(xué)院》67套講座+ 8720份資料...../Shop/《工廠生產(chǎn)管理學(xué)院》52套講座+ 13920份資料...