基于CRM數據挖掘的電信客戶細分模型分析與設計.pdf

1、隨著電信市場的逐步開發(fā)，競爭日趨激烈，電信運營商的經營模式逐漸從“技術驅動”向“市場驅動” 、“客戶驅動”轉化。這就要求運營商要采取以“客戶為中心”的策略，根據客戶的實際需求提供個性化的服務解決方案。因此，客戶關系管理(Customer Relationship Management，即CRM) 的實施迫在眉睫。在客戶關系管理的流程中，由于電信市場的規(guī)模龐大，客戶的背景、收入、年齡、教育程度、行為特征的不同，對電信業(yè)務的需求也呈現(xiàn)多層次

2、、個性化、差異化的趨勢，因此必須根據客戶的特點對客戶進行細分，并在此基礎上對不同的細分市場提供有針對性的差異化服務。 客戶細分是根據客戶屬性劃分的客戶集合，它既是電信CRM的重要理論組成部分,又是其重要管理工具,是分門別類研究客戶、進行有效客戶評估、合理分配服務資源、成功實施客戶策略的基本原則之一。 本文基于重慶電信公司和重慶大學自動化研究所共同開發(fā)的“電信市場模型及智能決策支持系統(tǒng)”項目，根據客戶的自然屬性、消費模式、

3、消費習慣、消費頻度等特征對客戶進行分類。從電信業(yè)務的需求來看，單一的客戶屬性劃分方式很難滿足市場經營和決策工作的需要，因此作者提出了五種不同的劃分方式：按用戶行業(yè)、區(qū)域對消費收入貢獻劃分的細分；按用戶綜合使用電信業(yè)務劃分的細分；按用戶消費構成劃分的細分；按用戶消費構成比例劃分的細分；按用戶價值劃分的細分。利用數據挖掘(Data Mining，簡稱DM)聚類算法以及RBF人工神經網絡算法設計了相應的系統(tǒng)構架，建立了電信客戶細分模型，并通過