电信企业客户细分研究

发布时间：2020-10-15 06:42

　　 从2002年中国电信业重组至今,中国电信业的市场环境发生了根本性变化,不仅形成了各大运营商同台竞技的市场格局,而且从卖方市场转向买方市场,这决定了客户关系的大一统必然向细分化和个性化转变。而随着3G时代的到来,电信客户可供选择的业务和运营商将越来越多。目前中国电信企业对客户进行细分的方法还是基于经验或基于统计的简单划分方法,没有使客户与企业之间发生交互的信息,无法满足业务发展的复杂分析需求。因此如何利用当前高度发展的数据挖掘技术和市场营销理论,对海量的电信客户进行深度的多维的细分变得十分重要和紧迫。 本文针对电信行业细分,做了如下工作: 在理论方面,本文首先研究客户细分的相关理论与方法,对客户细分的方法进行全面的总结与归纳,再结合电信行业的特点,总结出电信企业常用的客户细分方法及模型;其次针对于电信客户海量数据及数据高维度的特点,采用K-means算法根据设计好的客户行为变量对其进行细分。在应用方面,结合四川省某市移动公司的样本数据,对模型进行验证,并对细分结果进行分析和对比,以此为基础对不同客户群制定有效的营销策略。最后总结出电信企业应用客户细分模型应该注意的问题。
【学位单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2008
【中图分类】：F274;F626
【部分图文】：

异常数据也很敏感，还有其生成的模型在一定程度上也取决于数据的排列顺序，相同的样本数据重新排序后，然后重新进行建模，可能会生成不同的最终聚类结果。I川根据K一means算法的原理、处理流程和特点，设计的客户细分模型框架如图3一4所不:选择细分变量整变量细分调输入生成簇个数____一一-」二一一一-~—_初始化聚类中，合数据挖掘过程数整簇个调否公〔夏茧)否图3一4数据挖掘流程图

欠欠费停机次数数客户信用度图4一2电信行业客户价值构成4.3.2综合的客户细分模型矩阵基于之前对客户价值和客户行为的分析，并且分别建立了基于客户价值和基于客户行为的细分模型。本节提出在此以客户价值和客户行为作为两个维度指标来进行组合型客户分析。客户价值维度方面，依据客户的“当强价值”和“未来潜在价值”将客户分成I、n、m、W四个象限，分别代表低价值客户区、潜价值客户区、次价值客户区和高价值客户区。客户行为角度方面，系统的选择反映客户行为的细分变量，采用K一means算法，借助SPSS工具将客户细分成若干个群体。这样以“当前价值”和“未来潜在价值”作为横、纵坐标，以客户行为模式作为直坐标，客户细分矩阵因此成立。如图4一3所示:当前价值 {{{{{W巨--- IIIIIIIII_护高潜在价值图4一3基于客户价值和客户行为的?
【引证文献】

相关期刊论文 前2条

1 吴小红;;综述客户细分的方法与技术[J];科技信息;2012年01期

2 黄梦璇;宋艳;刘峰;蒋冲雨;;基于技术扩散S曲线的3G技术市场推广策略研究[J];研究与发展管理;2011年02期

相关硕士学位论文 前6条

1 胡达;基于客户行为的3G客户细分研究[D];华南理工大学;2011年

2 黄剑峰;移动虚拟网络运营商的客户细分模型及方法研究[D];华南理工大学;2010年

3 朱幸燕;基于消费行为认知的电信企业客户细分方法研究[D];华南理工大学;2011年

4 曹洁;A电信分公司移动用户流失分析与对策研究[D];山东大学;2011年

5 王强;基于CRM数据系统对电信客户细分的模型设计与实现[D];电子科技大学;2011年

6 杨继平;商洛电信公司运维服务差异化研究[D];西北大学;2010年

本文编号：2841841