挖掘技术的通信业客户挽留系统研究(1).pdf

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基于数据挖掘技术的通信业
客户挽留系统研究
董佩佩南京邮电大学经济管理学院硕士研究生
黄卫东南京邮电大学经济管理学院硕士研究生
摘要:基于数据挖掘技术,建立了一个针对通随着中国加入,通信行业的竞争愈演愈烈。在激
信行业的客户挽留系统。首先运用数据挖掘的
烈的竞争环境中,客户希望以低价格获得个性化的、更好的
.分类技术建立了客户流失预测模型,接着
运用—聚类技术分析离网客户的离网服务,而服务提供商则把扩张和获取新客户作为自己的商
特征,聚类产生了个离网客户群,分别分析业目标。有事实表明,通信运营商每年平均有% 一%
每个客户群离网的主要原因,然后参照无线通
的客户流失『。公司的调查数据表明,开发一个新客
信行业客户分割矩阵分别为每个聚类制定了
客户挽留建议。户的费用是维持一个老客户成本的~倍。另外有研究
关键词:数据挖掘,客户分割矩阵,客户挽留, 表明,一个公司如果将其顾客流失率降低%,利润就能增

加%一%『。由此可见,大量的客户流失让运营商蒙受
:, 巨大损失,现阶段对运营商来说,客户保持应比客户获取受

到更多的重视。
.,
, 电信运营商要减少客户流失,首先需要预测哪些客户
., 会流失;其次,要针对不同客户的流失特征,制定客户挽留

策略,阻止客户流失。这就需要分析研究客户的行为,找出
,
,—客户流失与公司策略之间的联系。只有这样,运营商才可以
., 最优地配置各种资源,尽可能多地阻止客户流失。换句话

讲,如果运营商知道哪些客户最有可能流失和他们流失的
—
原因,就可以及时、有效地针对不同的客户,制定特色的客
:, , 户挽留策略,从而防止客户流失。
,,
以前的研究大多集中在如何提高客户流失预测的准确
率上,而如何通过对预测结果的分析,以制定合适的挽留策
略这方面的研究比较少。简单的客户流失预测并不能减少
客户的流失,要降低客户流失率,还需要对预测结果进行更
多的分析。
文章介绍了一个基于数据挖掘技术的通信行业客户挽
留系统。运用数据挖掘技术挖掘出一份流失客户的名单,归
纳该份名单中客户的流失特征,预测名单上不同客户的流
.
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失概率,计算名单上流失客户的价值,并结合无线通商业中存在的问题,而不是把数据挖掘局限在研究
信行业的客户分割矩阵制定客户挽留策略,使制定领域。文章即采用该方法进行数据挖掘的实践。
客户挽留策略的工作更加规范,有规律可循。—将数据挖掘过程分为部分,分别
为商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评
通信行业客户挽留系统的建立估和模型应用。
基础目前,世界上已经有很多商业公司和研究机构
开发出了各自的数据挖掘产品,而且功能和使用的
简易性都在日益提高。例如:公司的—
. 系统架构
、公司的以及
通信行业客户挽留系统由两个模型组成:客户
公司的等等。目前,采用商业数据挖掘工
流失预测模型和挽留策略制定模型。图显示了该
具在项目工程实施中已普遍采用。文章采用
客户挽留系统的架构