面向电信业的客户消费行为知识发现研究

发布时间：2020-03-29 20:10

【摘要】： 随着电信体制改革的深化,网络融合的加剧,我国电信业的竞争也日趋激烈,精细化营销理念被引入到电信运营企业,并作为重要的市场营销管理措施加以推行。用于监控企业运行、帮助企业做出明智业务经营决策的工具—知识发现系统得到了学术界和应用领域广泛的重视。但是业界的讨论和实践更多的是局部的支撑系统,如计费系统、客服系统、网管系统、财务系统等。这些IT系统只能解决一定范围内的业务问题,这是远远不够的,因为局部的业务数据不足以形成企业层面的知识。电信运营企业的知识发现系统(Knowledge Discovery System,KDS)要担当起企业的商业智能,就必须能够处理企业视角下的全部运营数据,进而服务于企业各个职能单元。本文的首先论述了知识发现的研究现状,通过对比分析指出本文采用的知识发现技术、模型和架构。然后分析了电信业的发展现状,指出网络融合、无缝通信和由“通信服务”向“传媒服务”的角色转变是电信行业发展的三大趋势。对此,电信运营企业必须调整营销策略,全面引入精细化营销,特别是需要通过实施知识发现系统来提高服务质量。但目前知识发现在电信企业的应用存在不足,尤其在客户消费行为知识管理上存在缺陷。因此,笔者系统分析了消费行为知识发现的概念,研究了消费行为知识发现的基本流程和集成方式,接着提出了一种消费行为知识发现系统体系框架,并从知识获取、知识表示和推理机制、知识的规范聚合四个角度分析了面向电信客户的消费行为知识发现流程,阐述了其相应的实现技术。最后,文章以某移动分公司“客户价值降低预警项目”实际背景为例,结合NCR的Teradata数据挖掘工具的应用,依据CRISP-DM知识发现过程模型,论述了知识发现技术在电信企业客户消费行为分析领域的具体应用过程。本文在对电信业知识发现技术的系统研究下,试图建立“以客户消费行为为中心、融合电信运营七大关键要素”的知识发现与管理系统,为企业提供完备的数据集和概念分层的知识发现机制。在理论和应用上进行了相关研究和探讨,可以为电信业推进知识管理、提高服务水平,进而提高客户满意度和忠诚度提供一些参考。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F224;F626;F274

【引证文献】