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的年第期计算机系统应用
客户细分在电信营销中的应用研究
马子斌杨鸿宾北京邮电大学经济管理学院北京
摘要今天的电信行业面临粉如何更好的理解客户信息将其转变为有用的知识, 如何维护客户关系和发展有
价值客户并提供个性化的服务的难题。数据挖掘能从大童客户数据中发现潜在和有价值的知识, 这无
容质疑的为电信营梢提供的极大的支持。进行客户分群分析的目标是通过综合客户消费行为, 帐单行
为以及人口统计信息主要是客户行业等因素, 按照价值和行为两个维度进行战略分群, 对客户进行细
分。为了重点研究客户分群分析在电信营悄中的应用另外也针对基于数据挖掘模型的应用给出了一
些市场战略和个性化营梢方法。
关健词数据挖掘客户细分客户聚类个性化营梢
客户细分免是市场研究因此我们无法准确确定目标客户的范围, 只能通过取
的重要分析工具。它依据与企业成功相关的属性, 从用户表中的该品牌用户, 将拥有同一客户名称或者客
客户的角度去划分市场结构, 从而丰富企业的市场营户的用户归并得到目标客户。经过数据情况的初
销手段并提升企业对客户产品使用行为的理解, 进而步分析确定分群目标用户群的范围是某品牌用户且
强化客户管理与沟通。本文运用数据挖掘的方法从定用户状态正常且用户类型为非特殊用户, 至少拥有一
义业务问题范围、数据准备选取和抽样、探索性数种语音、数据、新业务等产品的用户。
据分析、建模、模型评估、模型发布和实施六个步骤展数据来源讨论过程也是对业务数据的理解过程,
开论述。在此过程中数据挖掘专家将和业务人员一起搜寻并检
查业务数据, 创建源数据映射关系描述, 将客户数据与
数据来源讨论及业务理解建模相关的各个属性对应起来。数据能被整合到一个
, 、
挖掘分析所需的数据全部来源于统一的决策分析适当的程度省略不适当的记录不完整的数据记录等
。, , ,
系统数据仓库。尽管数据仓库中已经对原始的业务数等在挖掘过程中还会不断遇到问题不断反馈需
, 。
据进行了清洗、转换和集成, 仍然祷要按照挖掘任务的和业务人员进行交流对所选变进行不断调整
,
要求生成挖掘专用的数据集市, 并将数据从数据仓库对于变选择过程数据挖掘小组设计了变选
。、、
抽取过来, 并建立数据仓库源数据到数据挖掘集市的择模板该模板提供方便的新增修改维护建模所需
,
数据映射关系。同时数据挖掘专家将对业务进行理变的功能并且可以根据选择的变自动生成建立
。
解, 明确某些变的计算方法, 并初步评估源数据的质挖掘分析宽表的语句
。探索性数据分析的目的在于
数据质检查、整理和理解电信客户分群分析
分析待选自变和目标变之间的关系变选择和标准化
最终选择建立模型的变和记录。在数据探索的基础之上, 通过
客户范围是基础客户群的限定, 即针对哪些客户曳价值行为细分, 就可以进行、
进行分析。由于计费帐务系统中客户资料数据不全, 训聚类分析分析收不平衡现象。建模的
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