發(fā)布時(shí)間：2017-08-12 07:24

  本文關(guān)鍵詞：基于客戶數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶關(guān)系管理研究

  更多相關(guān)文章： 客戶關(guān)系管理 數(shù)據(jù)挖掘 聚類 關(guān)聯(lián)規(guī)則 決策樹

【摘要】：電信運(yùn)營商在企業(yè)經(jīng)營過程中積累了龐大的客戶數(shù)據(jù)。目前國內(nèi)的運(yùn)營商對客戶數(shù)據(jù)的利用還比較粗淺,缺乏將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為市場收益的有效手段。本文結(jié)合實(shí)際的電信運(yùn)營項(xiàng)目,提出了基于客戶數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶關(guān)系管理模型,對運(yùn)營商深入了解客戶、開展客戶關(guān)系管理具有較高的實(shí)用價(jià)值。國內(nèi)的電信客戶分屬于移動(dòng)、聯(lián)通、電信三大運(yùn)營商,本文以中國移動(dòng)x省公司的客戶行為數(shù)據(jù)為研究對象,用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了客戶細(xì)分,旨在充分洞察客戶特征,尋找影響客戶行為的關(guān)鍵因素,從而提升電信運(yùn)營商的客戶關(guān)系管理能力。本文運(yùn)用了客戶關(guān)系管理、客戶細(xì)分、數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)理論和分析方法,內(nèi)容主要圍繞數(shù)據(jù)的收集與處理、模型變量的選擇、數(shù)據(jù)挖掘模型的建立、模型結(jié)果的分析與應(yīng)用幾個(gè)方面進(jìn)行。主要的研究成果是：根據(jù)管理學(xué)相關(guān)理論和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),為x省的客戶關(guān)系管理項(xiàng)目構(gòu)建了三個(gè)模型：1)用K-means算法對客戶聚類,建立了移動(dòng)4G業(yè)務(wù)推廣的聚類模型,基于客戶行為數(shù)據(jù)對X省移動(dòng)客戶進(jìn)行明確細(xì)分,擴(kuò)大了X省4G目標(biāo)客戶的范圍,為該省基于4G業(yè)務(wù)促進(jìn)客戶價(jià)值提升創(chuàng)造了條件；2)用關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法分析X省用戶的增值業(yè)務(wù)訂購數(shù)據(jù),找出了移動(dòng)增值業(yè)務(wù)之間具備強(qiáng)關(guān)聯(lián)性的業(yè)務(wù)訂購關(guān)系,建立了移動(dòng)增值業(yè)務(wù)推廣的關(guān)聯(lián)規(guī)則模型,.為提升增值業(yè)務(wù)的營銷成功率提供了可行方法；3)用決策樹算法研究終端捆綁到期客戶的離網(wǎng)行為,建立了終端捆綁到期客戶離網(wǎng)判定的決策樹模型,為運(yùn)營商判定終端捆綁到期用戶的離網(wǎng)傾向、做好此類客戶的存量保有提供了參考。
【關(guān)鍵詞】：客戶關(guān)系管理 數(shù)據(jù)挖掘 聚類 關(guān)聯(lián)規(guī)則 決策樹
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13;F626;F274
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 研究問題的背景10-11
• 1.2 研究目標(biāo)11-12
• 1.3 研究意義12
• 1.4 研究方法12-14
• 第2章 相關(guān)文獻(xiàn)綜述14-31
• 2.1 客戶關(guān)系管理研究綜述14-22
• 2.1.1 客戶關(guān)系管理的概念14-16
• 2.1.2 客戶關(guān)系管理的基礎(chǔ)：客戶細(xì)分16-19
• 2.1.3 客戶關(guān)系管理在電信行業(yè)的應(yīng)用研究19-22
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘研究綜述22-31
• 2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念22-24
• 2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的功能24-26
• 2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘的流程和工具26-31
• 第3章 本文所用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和算法31-39
• 3.1 基于K-means算法的聚類分析31-32
• 3.1.1 K-means算法的原理31-32
• 3.1.2 K-means算法的特點(diǎn)32
• 3.2 基于Apriori算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則獲取32-35
• 3.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的確定33-34
• 3.2.2 Apriori算法的使用34-35
• 3.2.3關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的特點(diǎn)35
• 3.3 決策樹歸納35-39
• 3.3.1 決策樹的構(gòu)建原理36
• 3.3.2 基于ID3算法的決策樹設(shè)計(jì)36-38
• 3.3.3 決策樹的特點(diǎn)38-39
• 第4章 基于客戶數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶關(guān)系管理研究39-57
• 4.1 基于聚類模型的移動(dòng)4G業(yè)務(wù)推廣39-49
• 4.1.1 案例背景39-40
• 4.1.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備40-45
• 4.1.3 分析流程45-46
• 4.1.4 聚類分析結(jié)果46-48
• 4.1.5 應(yīng)用分析48-49
• 4.2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的移動(dòng)增值業(yè)務(wù)推廣49-53
• 4.2.1 案例背景49-50
• 4.2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備50-51
• 4.2.3 分析流程51
• 4.2.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析結(jié)果51-52
• 4.2.5 應(yīng)用分析52-53
• 4.3 基于決策樹模型的終端捆綁到期客戶離網(wǎng)判定53-57
• 4.3.1 案例背景53
• 4.3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備53-54
• 4.3.3 分析流程54-55
• 4.3.4 決策樹分析結(jié)果55-56
• 4.3.5 應(yīng)用分析56-57
• 結(jié)論57-59
• 致謝59-60
• 參考文獻(xiàn)60-62

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 陳明亮,李懷祖;客戶價(jià)值細(xì)分與保持策略研究[J];成組技術(shù)與生產(chǎn)現(xiàn)代化;2001年04期

2 張青;劉春;;一種面向移動(dòng)增值業(yè)務(wù)營銷的IT支撐模式研究[J];電信科學(xué);2011年08期

3 張敏;宋杰;劉曉峰;;電信運(yùn)營商面對OTT的戰(zhàn)略選擇[J];電信科學(xué);2014年02期

4 林盛;肖旭;;基于RFM的電信客戶市場細(xì)分方法[J];哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2006年05期

5 楊永恒,王永貴,鐘旭東;客戶關(guān)系管理的內(nèi)涵、驅(qū)動(dòng)因素及成長維度[J];南開管理評論;2002年02期

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本文編號：660414