数据挖掘在电信业中的应用

随着电信市场竞争的日益加剧,有着海量数据电信部门迫切需要从中的到有价值的信息。利用数据挖掘技术得到做出营销决策的信息,在对过去的数据进行优化后进行挖掘,可以对客户获取,客户细分,客户赢利能力,客户的流失和保持分析来进行分析,最终得到做出营销决策的信息。     

数据挖掘在电信企业中的应用研究

介绍了数据挖掘产生的背景、数据挖掘流程和功能,分析了数据挖掘在电信业中的几种应用,包括客户流失分析、客户获取、交叉营销、客户细分、市场分析、欺诈行为分析及网络告警分析。     

数据挖掘在客户流失分析中的应用

数据挖掘技术为商业企业辨析客户价值提供了重要支撑,本文通过对商业企业中数据挖掘的价值分析,探讨了如何保持客户资源,减少客户流失的问题。     

浅析数据挖掘在客户流失预测模型中的应用

本文分析了客户流失问题产生的原因及几种主要的表现形式,阐述了运用数据挖掘技术建立客户流失预测模型的必要性,介绍了几种主要的数据挖掘分类方法,最后简单论述了数据挖掘流程中的数据准备步骤。     

数据挖掘方法在电信行业客户流失分析中的应用研究

随着中国电信的改革重组,中国电信业取得了跨越式的发展,但同时发展后面的深层次问题凸显出来,运营商从高速扩张变为平稳或低速增长,竞争的加剧也使电信客户有了更多的选择,新客户入网的同时,又有大批原有的客户离网流失,在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前,如何最大程度的降低客户的流失率呢?常用的方法就是运用数据挖掘技术,探讨了数据挖掘技术在电信行业客户流失分析中的应用。     

电信企业客户关系管理中的数据挖掘技术的应用

近年来,国内电信业经过了一系列的拆分和重组,形成了实力均衡的竞争格局,这使得各企业都充分认识到在其运作过程中采用新技术、新理念的重要性。CRM是一套以改善企业与客户之间关系为目的的工具和软件;数据挖掘是一类深层次的、旨在发现知识和对知识进行有效管理的数据分析方法。本文在介绍了客户关系管理、数据挖掘等概念的基础上,针对电信企业的实际情况,给出了决策树方法在客户关系管理中的应用。     

数据挖掘在CRM中的应用研究

CRM是数据挖掘技术在企业决策支持系统中的重要应用领域。本文在数据挖掘技术和CRM基本概念的基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用,最后用SPRINT算法构建了客户信用卡的分类模型。     

电信家庭客户关系管理研究

利用家庭业务捆绑发展客户已成为电信运营商发展客户的主要方式,而如何精准确定目标客户群并提出针对性的捆绑方案则成为运营商所面临的关键问题。本文提出了电信家庭客户关系管理的概念,并设计了相应的管理模型,同时提出了管理系统体系架构,为解决这一关键问题提供了整体解决方案。     

基于BP神经网络的电信客户流失预测的研究

电信业务客户流失管理是电信运营商通过对客户需求满意度调查进行有针对性挽留客户的一个重要方法,其中最为关键的就是对客户流失行为做出预测.提出了一种基于BP神经网络的客户流失预测模型.根据业务经验和统计数据分析筛选出关键指标,对客户的可能流失进行预测,给出预测结果,使企业做出有效决策,挽留客户.     

数据挖掘在客户细分中的应用

随着客户群体的逐步壮大和日趋成熟,客户关系管理在各个领域广泛应用,开展客户关系管理和进行客户细分的意识在企业中逐步增强。基于此,将数据挖掘工具应用于客户关系管理中的客户细分理论和方法的研究,成为每个企业都必须面对和迫切需要解决的一项重要课题。本文运用数据挖掘工具对企业中已有客户群体按照特征不同进行细分,从而帮助企业采取一对一的营销策略,提升企业的综合竞争能力。     

数据挖掘在商业中的应用

本文在对数据挖掘的概念概述的基础上,着重介绍了数据挖掘在银行、零售、电信、保险等领域中的应用。     

数据挖掘项目的实施准备

跨入2004年，随着多个大型数据仓库项目的逐步实施,很多企业已经把企业的数据有效地整合到统一的数据模型之中,而且已经有了相当的历史数据积累,用户的应用需求也开始从初期的OLAP和报表分析向更深层次转变,包括CRM,数据控制专题等等。而对日益激烈的市场竞争，客户对迅速应答各种业务问题能力的要求不断提高，不仅要求回答如“发生什么”、“为何发生？”，     

基于聚类分析的电信客户分群与资费套餐设计

本文采用聚类分析对电信客户进行客户分群,对各客户群进行特征刻画和属性分析,为针对性营销确定目标客户群,并根据客户群属性和营销目标量体裁衣制订恰当的营销方案。     

数据挖掘在保险业中的应用

数据挖掘作为一种新兴的数据分析技术,给商业界的发展带来了巨大的变化.数据挖掘用聚类分析、关联分析等方法,从整体框架的角度去发现知识,从大量的客户信息和业务数据中挖掘到有价值的信息,有效地提高了信息的利用率,使得保险业在客户预测、客户保留、欺诈识别等方面有了突破性的发展,进而拉动了整个保险行业的发展.     

电信行业客户全生命周期精确营销研究

客户全生命周期管理是客户关系管理的核心理念,是近几年管理学者和企业界所普遍关注的一个论题。着重分析了电信行业客户全生命周期阶段划分及各个阶段客户的特点和影响因素,并结合电信行业发展与经营策略,指导电信企业根据客户生命周期各阶段特征进行精确化营销。     

商业银行建立客户流失预测模型的方法研究

客户流失是竞争日益激烈的市场中银行面临的一大难题。通过分析银行客户流失的原因,提出了建立客户流失预测模型的方法。利用模型,发现预测流失群体,预测流失趋势,进而制定有效的控制策略,最大限度地降低客户流失率。为客户流失预测提供了一种新的研究思路和分析方法。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

本文介绍了数据挖掘在顾客关系管理中的应用。利用数据挖掘技术所获取的知识,应用到顾客关系管理中,不仅可以给顾客提供快速且高质的服务、提高顾客的满意度,同时也可以提升企业的竞争优势,为企业盈取丰厚的利润。     

从客户生命周期看电信行业的营销策略

本文结合电信企业的营销特点,从获取、提升、成熟、衰退和离网五个阶段进行改进,对产品、价格、分销、促销进行组合,制定新营销策略,以期增强电信企业的竞争力。     

数据挖掘在物流客户细分中的应用

针对物流客户细分的目标,对客户信息挖掘的需求,从数据挖掘的定义出发,介绍了物流客户细分中数据挖掘的目标以及相应的挖掘流程。为了进一步说明,以某批发商客户数据作为挖掘对象,利用数据挖掘软件SPSS Clementine,建立K-means模型进行了聚类分析,得到挖掘结果。最后对挖掘结果进行分析,完成了该批发商的客户细分。     

电信行业营销渠道分析

作为电信企业面向客户服务、销售、沟通的重要窗口,渠道的地位越来越重要。随着客户消费需求的提升,只有与消费者需求相结合的合理渠道规划和规范的渠道管理,才能确保企业在竞争愈加激烈的电信行业保持可持续性的竞争力。本文运用营销管理、通信经济等理论,结合实际工作,对电信行业在营销渠道方面的发展建设进行了分析研究。