数据挖掘技术在电信行业中的应用.doc

数据挖掘技术在电信行业中的应用
摘要:针对当前电信市场“三足鼎立”经营管理过程中存在的新情况、新问题,特别是客户流失率、恶意欠费、固话业务用户增长缓慢甚至下滑、经济效益下降的矛盾日益突出等问题进行深入分析,引入当前流行的数据挖掘技术建立电信客户风险预警系统,该系统主要包括离网概率预测模型和欠费欺诈预警模型等两个功能模块。该系统的实施将为电信企业实现管理智能化、降低坏账损失、提高风险预警机制、挖掘优质客户、实行差别策略等带来新的竞争优势。
关键词:数据挖掘;客户关系管理;风险管理
引言
2008年,中国电信业又经历了一次市场变革,由此中国电信业由中国电信一家垄断,到今天的三足鼎立,经历了沧海巨变,电信市场的竞争不再局限于原有的业务范围运营。重组后,中国移动、中国联通、中国电信三大运营商都取得了全业务运营牌照,市场竞争格局会重新洗牌,一家独大的局面不会再出现,今后的电信市场竞争将更加激烈。
近年来,全球范围内移动通信发展迅速,电信市场竞争日益加剧,人们对通讯产品的认知水平和消费能力不断提高,行业发展面临着新的机遇和挑战。我国电信业在竞争架构、资源配置和发展趋势等方面出现了一些新情况、新问题,特别是客户流失率、恶意欠费、固话业务用户增长缓慢甚至下滑、经济效益下降的矛盾日益突出、企业发展差距逐步扩大、竞争架构严重失衡等情况,使得各家电信企业都不得不直接面对以下几个方面的问题:
(一)客户流失率不断增大
随着电信行业的迅速发展,客户选择电信产品及电信企业的余地越来越大,市场竞争不断加剧,电信企业之间对客户的争夺将越来越激烈。而在竞争中受益的客户对服务的要求也越来越高,但传统的网络和技术等优势难以在电信企业之间拉开差距,无法形成差异化的竞争优势。据调查显示,用户保持率增加5%,就能为运营商带来85%的利润增长。
(二)恶意欠费比例偏高
由于我国电信企业提供的是电话通话等信息类服务,所以多数采取先消费后付款的营销方式。在没有适当监管、控制措施的情况下,时常发生恶意欠费等行为。据中国信息产业部资料统计,2003年中国因电信欺诈等造成的损失超过240亿元人民币,户均60元以上。而且这个数字仍以每年20%的速度增长。恶意欠费正成为电信企业亟待解决的难题之一。为此,各营运商想尽对策,但是在国内信用经济氛围以及相关法律制度尚未完善的今天,收效甚微。
(三)市场容量增长趋缓
一份信息产业部的统计研究表明,2005年中国电信业的主要特点是:电话用户增长放慢、收入增长趋缓、投资减少、行业整体效益提升。2005年电信行业的营业收入增长率首次低于GDP增长率。面对新用户资源趋于枯竭的市场局面,各大电信运营商不可避免地陷入“价格战”,这种“囚徒困境”的博弈,结果只会让彼此都遍体鳞伤,而不会带来整体业绩的提升。
这些问题的存在,迫使电信企业必须改变原有经营模式,必须更深入了解和识别客户,引导和留住客户,实行全面的以客户为中心的经营方针,培育和创造出新的差异化的竞争优势。电信企业这种迫切的需求必然促进了数据挖掘技术在电信行业的广泛应用和推广。
二、数据挖掘技术在电信业的应用
数据挖掘(DataMining),也叫知识发现、数据开采等,是指从大量数据中,提取正确的、新颖的、潜在有用的并能够被理解的知识的过程。数据挖掘能进行分类预测、聚类