电信企业客户关系管理中的分类技术

发布时间：2017-04-05 11:04

  本文关键词：电信企业客户关系管理中的分类技术，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在竞争日益激烈、商品同质化程度严重、客户追求个性化的4G产品市场中,客户的“拉新保有”是电信企业开展客户关系管理需解决的首要问题。随着计算、存储等技术的发展及大数据概念的普及,企业越来越重视数据的运用和分析,并借助数据挖掘技术及客户关系管理软件等来辅助决策、指导战略的实施。在此背景下,本文对目前客户关系管理及数据挖掘相关研究涉及理论知识点进行深入学习后,结合电信企业4G客户迁移工作的具体需求,将核心研究问题锁定为外呼营销号码筛选模型的构建,并根据CRISP-DM模型开展了分类技术在企业中的实证研究工作。充分理解企业实际需求后,首先对历史数据进行清洗加工,并初步选定合适的属性作为后文分析的变量。在构建外呼号码筛选模型前,深入理解数据,根据品牌、是否4G客户及满意度三个维度对客户进行细分。结果表明这三个因素对客户是否接通电话存在影响,品牌表现尤为明显,全球通客户的接通率高于另外两个客户群体。随后借助SPSS Clementine软件,根据Pearson相关性初筛变量后,选择决策树、判别分析、逻辑回归等分类算法构建外呼号码筛选模型。对比分析各模型结果,不论是模型精准度还是有效性,决策树模型都表现更佳。本文对CR决策树模型的结果及分类规则进行分析讨论,并分别计算了由此分类规则筛选出的客户群的接通率情况。前5个客户群的接通率均为100%,且这5个客户群在总体中占比接近40%。由此我们可根据80/20原则,重点关注由这5类客户群的分类规则筛选出的客户,加大营销投入,改进接通后的沟通话术,以提高外呼营销项目的成功办理情况,同时降低企业资源的浪费。最后,考虑到单一模型筛选出的结果可能存在一定的偏差,从多个模型叠加使用和对细分客户群建模两个角度对模型进行改进,提高了模型的精度。
【关键词】：客户关系管理 数据挖掘 分类技术 外呼号码筛选模型
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274;F626
【目录】：

• 摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 选题背景8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.2.1 关于客户关系管理的理论研究9-10
• 1.2.2 关于客户关系管理相关的分类技术研究10
• 1.2.3 关于客户关系管理在企业中应用的研究10-11
• 1.3 本文组织框架11-13
• 2 客户关系管理及数据挖掘基础知识13-18
• 2.1 客户关系管理基本理论13-14
• 2.2 数据挖掘相关知识14-17
• 2.2.1 数据挖掘概述14-15
• 2.2.2 数据挖掘流程15-17
• 2.3 本章小结17-18
• 3 分类技术18-24
• 3.1 分类的定义18-19
• 3.2 基本的分类算法19-23
• 3.2.1 决策树19-21
• 3.2.2 逻辑回归21
• 3.2.3 判别分析21-23
• 3.3 高级分类算法23
• 3.4 本章小结23-24
• 4 分类技术在电信企业客户关系管理中的实证研究24-43
• 4.1 商业理解24-26
• 4.2 数据理解与数据准备26-29
• 4.2.1 数据理解26-27
• 4.2.2 数据准备27-29
• 4.3 外呼客户细分29-34
• 4.4 建立外呼号码筛选模型34-38
• 4.5 模型评估38-42
• 4.5.1 模型评估38-40
• 4.5.2 模型改进40-42
• 4.6 模型部署42
• 4.7 本章小结42-43
• 5 结论与展望43-45
• 5.1 主要结论43-44
• 5.2 研究不足与改进方向44-45
• 致谢45-46
• 参考文献46-47

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