基于數據挖掘的電信企業(yè)客戶關系管理研究.pdf

1、面對電信市場競爭的加劇及信息技術的發(fā)展,電信企業(yè)的競爭壓力不斷增大。電信企業(yè)逐漸意識到以客戶為中心的重要性,開始從業(yè)務驅動向客戶導向轉變。利用數據挖掘技術對海量的電信企業(yè)客戶數據進行挖掘分析,從中發(fā)現各種潛在的、有價值的、規(guī)律性的知識,是當前電信企業(yè)提升客戶關系管理水平的重要方面,極具理論意義和應用價值。本文運用理論分析與實證研究相結合的方法,針對數據挖掘在電信企業(yè)客戶關系管理應用中的兩個具體的應用主題進行研究。主要研究內容包括:

2、>　　1.通過大量的文獻調研,重點分析了數據挖掘在電信企業(yè)客戶關系管理中的客戶細分和客戶流失預測兩個應用主題,指出了目前研究的不足及發(fā)展趨勢,系統(tǒng)地介紹了客戶關系管理理論,闡述了數據挖掘的一般過程、數據挖掘的主要功能以及數據挖掘的主要算法。
　　2.建立了基于K-means算法的客戶細分模型,針對某電信企業(yè)的具體情況,選定了用于客戶細分的屬性變量,根據該企業(yè)的客戶交易行為數據,結合SPSS統(tǒng)計軟件進行實例研究,對細分后的客戶群進行

3、了特征刻畫,提出了相應的營銷建議,同時也提出了細分模型的一些應用建議。
　　3.構建了基于LVQ神經網路的電信企業(yè)客戶流失預測模型,利用某電信企業(yè)客戶數據,運用MATLAB分析軟件編程,對神經網絡進行學習訓練,并將客戶細分結果中的部分優(yōu)質客戶作為預測模型的測試樣本集,并對模型的應用效果進行了評估,結果表明建立的模型有比較理想的預測精度,最后給出了預測模型的應用建議。
　　本文的研究工作為電信企業(yè)應用數據挖掘技術分析客戶行為,