數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信行業(yè)crm中應(yīng)用研究(參考版)
2025-06-23 00:36本頁面
【正文】 在模型應(yīng)用一段時期，或經(jīng)濟環(huán)境發(fā)生重大變化后，模型的偏差可能會增大，這時應(yīng)該考慮重新建立一個適用性更強的模型。推廣時應(yīng)注意，由于地區(qū)差異，模型不能完全照搬。一旦發(fā)生異常偏差，則立即停止應(yīng)用，并對模型進行修正。反過來，通過業(yè)務(wù)解釋也能證明數(shù)學模型的合理性和有效性。如發(fā)現(xiàn)開戶時長與客戶流失概率的相關(guān)度較高，利用業(yè)務(wù)知識可以解釋為：客戶在使用一定年限后需要換領(lǐng)新SIM卡，而這一手續(xù)的繁瑣導(dǎo)致客戶寧愿申請新號碼，從而造成客戶流失。檢驗的方法是使用模型對已知客戶狀態(tài)的數(shù)據(jù)進行預(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。因此還需要業(yè)務(wù)專家參與調(diào)整策略的制定，以避免不適當?shù)膬?yōu)化造成業(yè)務(wù)信息丟失。模型建立與調(diào)整模型建立與調(diào)整是數(shù)據(jù)挖掘過程中的核心部分，通常由數(shù)據(jù)分析專家完成?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘工具提供了決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、近鄰學習、回歸、關(guān)聯(lián)、聚類、貝葉斯判別等多種建模方法。此外，模型在建立之后需要大量的數(shù)據(jù)來進行檢驗，因此通常把樣本數(shù)據(jù)分為兩部分，2/3的數(shù)據(jù)用于建模，1/3的數(shù)據(jù)用于模型的檢驗和修正。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、隨機化、缺失值處理等。因此在選擇建模數(shù)據(jù)時必須選擇第二種流失客戶數(shù)據(jù)參與建模，才能建立有效的模型。第二種是客戶的轉(zhuǎn)移流失，通常指客戶轉(zhuǎn)移到競爭對手，并使用其服務(wù)。c)建模數(shù)據(jù)的選擇客戶流失的方式有兩種。業(yè)務(wù)人員在實際業(yè)務(wù)活動中可能會感覺到輸入變量與目標變量的內(nèi)在聯(lián)系，只是無法量化表示出來，這就給數(shù)據(jù)挖掘留下了發(fā)揮的空間。輸入變量分為靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)。這時需要對相關(guān)的具體問題加以考慮：持續(xù)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(tài)，或者是綜合考慮通話金額、通話時長和通話次數(shù)來劃定休眠標準？選擇目標變量時面臨的這些問題需要業(yè)務(wù)人員給予明確的回答。實際的客戶流失形式有因賬戶取消發(fā)生的流失和因賬戶休眠發(fā)生的流失兩種。a)目標變量的選擇客戶流失分析的目標變量通常為客戶流失狀態(tài)。國外成熟的應(yīng)用中通常根據(jù)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(fā)生了客戶流失。此外在分析客戶流失時必須區(qū)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。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。（二）、數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用實例——客戶流失分析一個完整的數(shù)據(jù)挖掘過程可進一步細分為業(yè)務(wù)問題定義、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理、模型選擇與預(yù)建立、模型建立與調(diào)整、模型的評估與檢驗、模型解釋與應(yīng)用。網(wǎng)絡(luò)資源的管理通信網(wǎng)在運行過程中產(chǎn)生了大量的運行數(shù)據(jù)。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(yè)保持競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵所在。這就徹底改變了以往電信運營商在成功獲得客戶以后無法監(jiān)控客戶流失的狀況?？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)學模型?？蛻羟焚M分析和動態(tài)防欺詐通過數(shù)據(jù)挖掘，總結(jié)各種騙費、欠費行為的內(nèi)在規(guī)律，并建立一套欺詐和欠費行為的規(guī)則庫。目前電信CRM的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)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(shù)據(jù)以及客戶檔案資料等相關(guān)數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，結(jié)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(yù)測，從而為運營商的相關(guān)經(jīng)營決策提供依據(jù)。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)。進行關(guān)聯(lián)分析，降低運營成本通過數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)分析，可以進行業(yè)務(wù)的相關(guān)性分析，分析出哪幾種業(yè)務(wù)具有比較強的關(guān)聯(lián)性。數(shù)據(jù)挖掘能幫助簡化管理：預(yù)測業(yè)務(wù)量，安排人工在企業(yè)中，業(yè)務(wù)量是個重要的指標，企業(yè)要根據(jù)業(yè)務(wù)量的大小，安排人員的數(shù)量，但是業(yè)務(wù)量是個變化的指標，以往比較難以預(yù)測。（四）、增值作用數(shù)據(jù)挖掘在CRM中會有很多種應(yīng)用，而且有些應(yīng)用可以幫助簡化管理運營，有的則可以提供一些業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)更好地開展業(yè)務(wù)，實現(xiàn)
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