基于数据挖掘的电信精细化营销策略研究

发布时间：2020-08-07 00:14

【摘要】： 随着中国电信业改革不断深入,电信市场不断拆分,客户选择电信产品和运营商的余地越来越大,电信运营商之间对客户的争夺也越来越激烈。过去那种粗放地开发市场、粗放地开发客户资源、粗放地使用媒体广告的状况失去营销效果,使业务推广面临营销失灵的局面。另一方面,即将展开的全业务运营会导致更加激烈的市场竞争,3G时代的增值业务将占据更重要的地位,用户的个性化需求将更加明显,因此作为通信服务市场前端核心的市场营销工作应从过去“粗放型营销”转变为“精细化营销”。同时,电信行业是典型的数据密集行业,其业务数据中隐含着大量对企业有价值的信息,而数据挖掘技术经过多年的发展,研究的重心正在转向各个应用领域,基于数据挖掘技术的“精细化营销”可以帮助我们发现顾客需要、分析顾客行为、评估顾客价值,进而有针对性地制定营销策略,满足客户个性化的需求。本文在分析我国电信业发展及电信业营销现状,数据挖掘和精细化营销的相关知识的基础上,深入分析数据挖掘在客户细分、交叉销售以及客户流失预警的具体应用,同时看出基于数据挖掘的精细化营销是电信业提升核心竞争力一个极为重要的手段,它将在电信业的市场营销中发挥重要的作用。论文中的营销理论分析、数据挖掘方法、具体应用案例,相信对于市场营销人员、经营分析人员等有一定的启发借鉴作用。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F274;F626
【图文】：

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l‘LI刻数据挖掘群孔数据集成数据源图3一l数据挖掘流程图3.2电信业精细化营销的内涵与外延在精细化生产的概念在制造业中被广泛接受的时候，大多数的企业都找到了一种目标和标准来衡量企业的生产经营方式。然而，对于电信运营商来说，其产品“生产与消费同时发生”，即生产和营销是合一的。因此，从精细化生产过渡到精细化营销则是精细化生产概念在服务性企业的体现和延伸。2.1电信业精细化营销的概念精细化营销的始祖莱斯特·伟门 (LESTERUWENDEMAN)曾将它定义为:改变以往的销售渠道及方法，以生产厂商的客户和销售商为中心，通过电子媒介、电话访问、邮寄、国际互联网等方式，建立客户、销售商资料库。然后通过科学分析，确定可能购买的消费者，从而引导生产厂商改变销售策略，为其制定出一套可操作性强的销售推广方案，同时为生产厂商提供客户、销售商的客户追踪服务。这里我们引用的是孔繁任先生给出的精细化营销的定义。所谓精细化营销是指以科学管理为基础，以精细操作为特征，追求营销资源的合理配置，达成服务市场价值最大化的营销模式。它具有精细化、细致化、和深入化的几个特点:(l)精细化。精细化指精细化营销的精准性，指精细化营销利用多种研究技术准确获得市场情报，利用交叉研究进行准确的市场、消费者、产品、价格、传播第10顶之

示意图,活跃度,效果,示意图

(4)跟踪评估。音乐杂志交叉模板使用之后，经过3个月的跟踪评估，我们发现:根据用户偏好持续性的进行个性化推荐，有效提升了用户响应率，并对彩铃活跃率起到了一定的贡献，如图5一3所示:30.00%28.79%28.12%28.00%26.94%26.00%24.61%24.81%24.00%22.00%5月6月7月8月9月图5一 32007年5一9月彩铃活跃度提升效果示意图第32顶之

示意图,时间窗口,示意图

时间窗口选择太短，业务数据流转到客服做外呼时，客户往往己经流失，接通率比较低。因此延长时间窗口至4个月，将市场营销人员获得外呼数据的时间考虑进去，即图6一1中的“最后观察月” 34567最后月见察又见妻客关月丈全趁楚共月王觅钡」，其月图6一1时间窗口示意图(3)属性选择和建立模型。由于属性选择的标准是该属性在流失用户与在网用户间存在明显的差异，因此我们根据宽表字段在模型中导致流失的重要程度设置相应的权重。例如在网时长等更重要的字段赋予更大的权值。决策树分类算法相比于神经网络能更好的解析业务规则，因此，选用决策树分类算法建模，主要有两个模型:预付费模型、后付费模型。通过调整误差矩阵，强调所希望的结果倾向，如图6一2。例如，设定把正常的用户(目标0)预测为销户或预销户用户(目标1)的代价是3;把主叫通话次数小于等于5次(目标3)预测为过渡月和预测月的ARPU都?

【引证文献】