數(shù)據(jù)挖掘在電信的應(yīng)用-在線瀏覽
2025-07-18 11:39本頁面
【正文】 n Tree） ? 描述性分析（ Description Statitics） 目的： ? 客戶群像的定量描述 ? 了解客戶自然分組，并賦予具有實際意義的組名（例如，挑剔型客戶 高比例投訴，等待接聽組 低比例呼出 /呼入等） ? 通過分組，多維度了解客戶（宏觀和微觀層面） ? 識別全新營銷機會 ? 為交叉銷售研究提供信息基礎(chǔ) ? 抽象切實可行的營銷建議 ? 是開發(fā)其它模型的基礎(chǔ) 客戶細分模型 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 20. 方法： ? 判別分析法（ Discriminant Analysis) ? 決策樹分析（ Decision Tree） ? 對數(shù)回歸模型（ Logistic Regression） ? 客戶存活模型（ Life Table 和 Cox Regression） 目的： ? 研究離網(wǎng)客戶和在網(wǎng)客戶特征矩陣的差異性 ? 在一定的時間框架內(nèi)，準(zhǔn)確識別即將離網(wǎng)的客戶群和客戶 ? 為制定具有針對性的客戶挽留計劃提供定量信息 ? 為合理分配挽留計劃預(yù)算提供定量信息 客戶離網(wǎng)預(yù)警模型 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 21. 方法： ? 構(gòu)建客戶價值描述參數(shù)矩陣 ? 客戶生命周期分析法（ Life Time Value） ? 集群分析法（ Clustering） ? 決策樹分析（ Decision Tree） 目的： ? 細分客戶價值群（例如，根據(jù) ARPU等），并從定量角度，抽象和考察不同客戶價值群體的共性特征 ? 識別衡量客戶綜合價值的優(yōu)化矩陣參數(shù) ? 為制定有針對性的市場營銷計劃提供依據(jù)（例如，白金客戶，優(yōu)質(zhì)客戶，一般客戶，損失型客戶等等），
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