GA-SVM在客戶保有決策支持中的應(yīng)用.pdf

1、隨著全業(yè)務(wù)運營的到來，各運營商對市場和客戶的爭奪越來越激烈，而為企業(yè)貢獻(xiàn)較高價值的中高價值客戶，由于其對企業(yè)服務(wù)能力與業(yè)務(wù)特征相對最了解，也成為了各大運營商搶挖的對象。中高價值客戶為企業(yè)貢獻(xiàn)了巨大價值，同時為企業(yè)帶來豐富的社會關(guān)系和強(qiáng)大的社會影響力，因此中高價值客戶的保有對于企業(yè)發(fā)展具有至關(guān)重要的戰(zhàn)略意義，加強(qiáng)中高價值客戶的保有，已成為全業(yè)務(wù)環(huán)境下企業(yè)市場競爭的重點和亟待解決的一個重要課題。
　　 根據(jù)目前中高價值客戶保有方面存

2、在的問題，本文進(jìn)行了中高價值客戶流失預(yù)測及客戶滿意度評價算法的研究。
　　 在構(gòu)建客戶流失預(yù)測模型時，在研究了數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的分類算法的基本思想和工作原理及客戶流失預(yù)測的一些方法后，為了克服傳統(tǒng)方法泛化能力不高、無法解決的非線性、高維和局部極小等實際問題，本文采用了支持向量機(jī)算法進(jìn)行中高價值客戶流失預(yù)測模型的構(gòu)建。同時，鑒于懲罰常數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)g對于分類器的精度及泛化能力的影響顯著，采用遺傳算法對這兩個參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化選擇。

3、>　　 對于客戶滿意度評價，首先，采用層次分析法確定客戶滿意度評價層次模型，并求得各層要素的權(quán)重。然后，使用灰色聚類法把多位客戶對某一運營商的評分?jǐn)?shù)值進(jìn)行聚類分析。通過該方法，對一個運營商的簡單評分會轉(zhuǎn)化成分析該運營商在既定灰類下的分類情況。得到的結(jié)果雖然不是運營商的最終評分，但卻能在一定程度上反映客戶對運營商的評價結(jié)果。如果要體現(xiàn)在同一分類下，客戶滿意度影響因素之間的優(yōu)劣程度，本文采用的是模糊評價方法?？蛻魸M意度的分類情況可以看作是