基于客户数据挖掘的电信客户关系管理研究

发布时间：2017-08-12 07:24

  本文关键词：基于客户数据挖掘的电信客户关系管理研究

  更多相关文章： 客户关系管理 数据挖掘 聚类 关联规则 决策树

【摘要】：电信运营商在企业经营过程中积累了庞大的客户数据。目前国内的运营商对客户数据的利用还比较粗浅,缺乏将数据转化为市场收益的有效手段。本文结合实际的电信运营项目,提出了基于客户数据挖掘的电信客户关系管理模型,对运营商深入了解客户、开展客户关系管理具有较高的实用价值。国内的电信客户分属于移动、联通、电信三大运营商,本文以中国移动x省公司的客户行为数据为研究对象,用数据挖掘技术进行了客户细分,旨在充分洞察客户特征,寻找影响客户行为的关键因素,从而提升电信运营商的客户关系管理能力。本文运用了客户关系管理、客户细分、数据挖掘等相关理论和分析方法,内容主要围绕数据的收集与处理、模型变量的选择、数据挖掘模型的建立、模型结果的分析与应用几个方面进行。主要的研究成果是：根据管理学相关理论和数据挖掘技术,为x省的客户关系管理项目构建了三个模型：1)用K-means算法对客户聚类,建立了移动4G业务推广的聚类模型,基于客户行为数据对X省移动客户进行明确细分,扩大了X省4G目标客户的范围,为该省基于4G业务促进客户价值提升创造了条件；2)用关联规则的方法分析X省用户的增值业务订购数据,找出了移动增值业务之间具备强关联性的业务订购关系,建立了移动增值业务推广的关联规则模型,.为提升增值业务的营销成功率提供了可行方法；3)用决策树算法研究终端捆绑到期客户的离网行为,建立了终端捆绑到期客户离网判定的决策树模型,为运营商判定终端捆绑到期用户的离网倾向、做好此类客户的存量保有提供了参考。
【关键词】：客户关系管理 数据挖掘 聚类 关联规则 决策树
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13;F626;F274
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 研究问题的背景10-11
• 1.2 研究目标11-12
• 1.3 研究意义12
• 1.4 研究方法12-14
• 第2章 相关文献综述14-31
• 2.1 客户关系管理研究综述14-22
• 2.1.1 客户关系管理的概念14-16
• 2.1.2 客户关系管理的基础：客户细分16-19
• 2.1.3 客户关系管理在电信行业的应用研究19-22
• 2.2 数据挖掘研究综述22-31
• 2.2.1 数据挖掘的概念22-24
• 2.2.2 数据挖掘的功能24-26
• 2.2.3 数据挖掘的流程和工具26-31
• 第3章 本文所用的数据挖掘技术和算法31-39
• 3.1 基于K-means算法的聚类分析31-32
• 3.1.1 K-means算法的原理31-32
• 3.1.2 K-means算法的特点32
• 3.2 基于Apriori算法的关联规则获取32-35
• 3.2.1 关联规则的确定33-34
• 3.2.2 Apriori算法的使用34-35
• 3.2.3关联规则分析的特点35
• 3.3 决策树归纳35-39
• 3.3.1 决策树的构建原理36
• 3.3.2 基于ID3算法的决策树设计36-38
• 3.3.3 决策树的特点38-39
• 第4章 基于客户数据挖掘的电信客户关系管理研究39-57
• 4.1 基于聚类模型的移动4G业务推广39-49
• 4.1.1 案例背景39-40
• 4.1.2 数据准备40-45
• 4.1.3 分析流程45-46
• 4.1.4 聚类分析结果46-48
• 4.1.5 应用分析48-49
• 4.2 基于关联规则的移动增值业务推广49-53
• 4.2.1 案例背景49-50
• 4.2.2 数据准备50-51
• 4.2.3 分析流程51
• 4.2.4 关联规则分析结果51-52
• 4.2.5 应用分析52-53
• 4.3 基于决策树模型的终端捆绑到期客户离网判定53-57
• 4.3.1 案例背景53
• 4.3.2 数据准备53-54
• 4.3.3 分析流程54-55
• 4.3.4 决策树分析结果55-56
• 4.3.5 应用分析56-57
• 结论57-59
• 致谢59-60
• 参考文献60-62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 陈明亮,李怀祖;客户价值细分与保持策略研究[J];成组技术与生产现代化;2001年04期

2 张青;刘春;;一种面向移动增值业务营销的IT支撑模式研究[J];电信科学;2011年08期

3 张敏;宋杰;刘晓峰;;电信运营商面对OTT的战略选择[J];电信科学;2014年02期

4 林盛;肖旭;;基于RFM的电信客户市场细分方法[J];哈尔滨工业大学学报;2006年05期

5 杨永恒,王永贵,钟旭东;客户关系管理的内涵、驱动因素及成长维度[J];南开管理评论;2002年02期

，

本文编号：660414