數(shù)據(jù)挖掘技術在電信行業(yè)crm中應用研究(已改無錯字)
2023-07-21 00:36:11 本頁面
【正文】 開展業(yè)務，實現(xiàn)增值。（五）、簡化管理企業(yè)運營管理被人們提到前所未有的高度，一個企業(yè)即使建的很好，技術也很先進，但是如果管理不好，優(yōu)勢仍然發(fā)揮不出來。數(shù)據(jù)挖掘能幫助簡化管理：預測業(yè)務量，安排人工在企業(yè)中，業(yè)務量是個重要的指標，企業(yè)要根據(jù)業(yè)務量的大小，安排人員的數(shù)量，但是業(yè)務量是個變化的指標，以往比較難以預測。通過數(shù)據(jù)挖掘中的時間序列分析，可以對業(yè)務量的情況進行一定程度的預測，就可以更合理的安排人員的數(shù)量，在不降低效率的基礎上，降低企業(yè)的運營成本。進行關聯(lián)分析，降低運營成本通過數(shù)據(jù)挖掘中關聯(lián)分析，可以進行業(yè)務的相關性分析，分析出哪幾種業(yè)務具有比較強的關聯(lián)性。這樣，在安排人員時，就可以將兩種或更多的業(yè)務人員進行一定程度的合并，減少人員數(shù)量，降低經(jīng)營成本。四、數(shù)據(jù)挖掘技術在電信客戶關系管理中的應用（一）、數(shù)據(jù)挖掘技術在電信CRM中主要應用領域電信運營商擁有許多成熟的數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)，產(chǎn)生了大量的業(yè)務處理數(shù)據(jù)。如果針對客戶關系管理相關決策分析的需求，對這些數(shù)據(jù)進行重組整合，就能充分利用這些寶貴的數(shù)據(jù)，體現(xiàn)信息的真正價值。目前電信CRM的數(shù)據(jù)挖掘應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數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析，結合客戶的分類，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測，從而為運營商的相關經(jīng)營決策提供依據(jù)。業(yè)務預測分析通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，找出影響業(yè)務發(fā)展的因素，然后對這些因素的未來發(fā)展作出預計，從而大致地確定未來業(yè)務量，作為制訂發(fā)展計劃的重要依據(jù)。客戶欠費分析和動態(tài)防欺詐通過數(shù)據(jù)挖掘，總結各種騙費、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。當客戶的話費行為與該庫中規(guī)則吻合時，系統(tǒng)可以提示運營商相關部門采取措施，從而降低運營商的損失風險。客戶流失分析根據(jù)已有的客戶流失數(shù)據(jù)，建立客戶屬性、服務屬性、客戶消費情況等數(shù)據(jù)與客戶流失概率相關聯(lián)的數(shù)學模型，找出這些數(shù)據(jù)之間的關系，并給出明確的數(shù)學模型。然后根據(jù)此模型來監(jiān)控客戶流失的可能性，如果客戶流失的可能性過高，則通過促銷等手段來提高客戶忠誠度，防止客戶流失的發(fā)生。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。大客戶特征識別大客戶群體是電信企業(yè)利潤的主要來源，也是電信企業(yè)之間相互爭奪的焦點。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)勢的關鍵所在。不僅能夠根據(jù)現(xiàn)有消費量的多少來判斷用戶是否為大客戶，還應該根據(jù)現(xiàn)有大客戶的資料提取出大客戶的特征，并發(fā)現(xiàn)潛在的大客戶。網(wǎng)絡資源的管理通信網(wǎng)在運行過程中產(chǎn)生了大量的運行數(shù)據(jù)。對這些數(shù)據(jù)進行挖掘，有利于盡早發(fā)現(xiàn)潛在的網(wǎng)絡故障，提高網(wǎng)絡的利用率。（二）、數(shù)據(jù)挖掘的應用實例——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)務問題定義、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)清洗和預處理、模型選擇與預建立、模型建立與調(diào)整、模型的評估與檢驗、模型解釋與應用。業(yè)務問題定義針對客戶流失的不同種類分別定義業(yè)務問題，進而區(qū)別處理。在客戶流失分析中有兩個核心變量：財務原因/非財務原因、主動流失/被動流失。客戶流失可以相應分為四種類型，其中非財務原因主動流失的客戶往往是高價值的客戶，他們會正常支付服務費用，并容易對市場活動有所響應，這種客戶是企業(yè)真正需要保住的客戶。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。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，就可以認為客戶流失發(fā)生了，而這個流失標準不適用于原來平均月消費額400元的客戶。國外成熟的應用中通常根據(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。數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)選擇包括目標變量的選擇、輸入變量的選擇和建模數(shù)據(jù)的選擇。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)。根據(jù)業(yè)務問題的定義，可以選擇一個已知量或多個已知量的組合作為目標變量。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。對于
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