基于数据挖掘的移动公司高端客户细分及营销策略研究

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1、EMBA论文题目基于数据挖掘的移动公司高端客户细分及营销策略研究专业学位类别高级管理人员工商管理（EMBA）学号200982110276作者姓名邹湘萍指导教师宋艳副教授万方数据分类号密级注1UDC学位论文基于数据挖掘的移动公司高端客户细分及营销策略研究（题名和副题名）邹湘萍（作者姓名）指导教师宋艳副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士专业学位类别高级管理人员工商管理（EMBA）提交论文日期2013.09论文答辩日期2013.12.4学位授予单位和日期电子科技大学2013年12月24日答辩委员会

2、主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。万方数据ResearchonCustomerSegmentationandMarketingStrategyofGMobileCompanies’High-endCustomersBasedonDateMiningAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:ExecutiveMasterBusinessAdministrationAuthor:ZouXi

3、angpingAdvisor:AssociateProfessorSongYanSchool:SchoolofManagementandEconomicsofUESTC万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论

4、文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：邹湘萍导师签名：日期：年月日万方数据摘要摘要随着3G和4G移动通信技术的不断革新，加剧了电信运营商之间存量客户的竞争。众所周知，高端客户是创造一个企业80%的利润的20%的客户，三大运营商均面临着

5、高端客户流失率不断增加的现状，因此，高端客户的营销成为电信运营企业竞争的焦点。本文针对移动公司高端客户流失率较高的问题，从移动公司自身出发，通过问卷调查和访谈，发现其高端客户对服务渠道和服务质量的满意度都挺高。对于流失率较高的问题，主要是由于高端客户细分不清晰、营销活动缺乏针对性、电子渠道知晓度和流量消费低等问题引起的。针对这些问题，本文利用SPSS20.0和Clementine8.0软件使用描述性统计分析、聚类分析、关联分析等方法开展了高端客户细分及消费行为研究。主要研究目标与内容如下：（1）本文对移动公司高端客户

6、的消费行为数据进行了描述性分析，除了描述样本的基本特征外，本文发现有一部分高端客户超出套餐的费用很高，并分析了超出套餐外的消费行为特征。（2）本文将高端客户客户细分为6类群体，每类群体均有其明显的特征，同时，大众型高端客户客户因人数众多，故将其再次细分为4类群体，以便更好的区分不同的群体，使营销效果更显著。（3）本文还对高端客户的消费行为进行了关联规则分析，发现了样本消费行为的一些规律，为移动公司的套餐设计提供一定的参考建议，并为找出流量营销的对象提供一定的帮助。（4）本文对高端客户消费行为属性进行了消费时间或季节规

7、律分析，试图挖掘同一客户在不同时间段或不同季节的消费行为是否有显著性差异。本文通过数据挖掘及消费者行为分析，结果表明：（1）高端客户的消费行为存在着较明显的行为特征，有一部分客户的套餐定制不合理，导致其消费金额很高；（2）众多的高端客户可以细分成6类高端客户，且各类高端客户均有其明显的消费行为特征；（3）高端客户的消费行为存在较明显的行为偏好，主要侧重于通信需求的消费，对流量的消费较低，大部分客户每月消费的流量仅为5.4M；（4）高端客户的消费行为具有一定的时间或季节规律性；（5）高端客户每月的流量消费随时间的变化在

8、不断增加，而本地移动通信的需求却在降低。总体来说，一方面，本文丰富了通信运营企业在客户细分及消费行为方面的研究，为通信运营企业在营销管理、客户细分、客户行为规律发现等方面的研究进行了铺垫；另一方面，本文针对移动公司存在的实际问题，解决了移动公司高I万方数据摘要端客户细分，并为移动公司高端客户的营销提供了有针对性的建议。关键词：高端客户；数据挖掘