客户动态信息的数据挖掘和分析

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客户动态信息的数据挖掘和分析引言 客户是企业最宝贵的资源，客户的价值很大程度体现为客户的信息。 客户信息一般分为静态信息和动态信息。静态信息一般包括：客户名称、地址、联系方式、行业性质等基础信息。动态信息则需要包括：每次购买行为的记录、为客户提供产品和服务而带来的成本、客户在公开媒体上的信息、从服务渠道反馈的客户要求、对具有竞争性的产品的态度等信息。    电信企业客户动态信息分析及现状 客户动态信息是一个相对的概念，就移动通信行业而言是客户使用我们产品/服务过程当中所产生的信息的总和。诸如客户通信对象及方式信息、漫游信息、长途信息、积分信息、业务办理信息、主叫信息、被叫信息、忙时通话信息、闲时通话信息等等。 电信运营商的各个服务窗口、各类信息系统可以说每时每刻都在收集着客户的动态信息，日久天长则客户的动态信息积累越来越多，而且随着信息技术和数据技术的不断进步，客户的动态信息则会以成千数万GB计。 然而企业经营部门面对这些纷纭繁杂的客户信息，很多情况下不是惊喜而是陷入无法有效利用的苦恼。 虽然很多电信企业有非常先进的数据库系统和信息处理手段，而且针对客户、市场和竞争对手的经营分析工作也基本形成了规范的体系，但是目前对海量的客户动态信息的价值分析的工作可以说只是万里长征的第一步。面对海量数据，如何采用正确的电信市场经营分析思维方法，发掘隐藏在用户与业务数据中的高附加值的信息资源？如何实现用户发展情况分析、业务发展情况分析、收益情况分析、大客户分析、欠费分析、网络优化、规划分析、营销管理分析、市场竞争分析并根据经营分析结果及时调整市场经营策略？如何实施差异化的优势战略？将成为电信企业在信息时代市场竞争中立于不败之地的关键所在。    电信企业客户动态信息数据挖掘必要性分析 很多人在谈到客户信息分析时都认为，客户信息分析就是借助于昂贵的统计分析软件，比如不惜重金采购SAS、SPSS等高级统计分析工具等进行数据挖掘（其实数据挖掘只是客户信息分析的手段之一）。感觉借助于这些软件工具就实现了数据挖掘。  可以说客户动态信息分析有很多手段，数据挖掘是其中深层次开发利用客户动态信息价值的最有效的工具和手段。而且客户动态信息的数据挖掘是有别于其他分析手段的，比如对客户数据信息常规性的、浅层次的汇总统计、在线分析、查询调用等。本文重点探讨客户动态信息的数据挖掘手段等相关内容。 很多情况下客户的满意度等相关信息的调研很难得出来客户真实的想法，如一个对移动服务选择很满意的客户可能会在近期选择离网，只有对其综合动态信息数据的挖掘和分析才能反映其真实的需求和想法。 客户动态信息蕴含了客户消费行为的深层规律和潜在动态。可以说对客户信息的数据挖掘是认识客户真实面目的重要手段！ 而数据挖掘是通过综合使用统计分析、数据仓库、人工智能、信息科学等多个学科的技术，从海量的客户数据中找出传统分析方法难以洞察的客户行为模式，给出客户的详细描述，并可以有效预测客户的行为倾向。数据挖掘技术能够解决许多常规的数据分析方法不能解决的问题。一方面，数据挖掘技术可以同时考虑非常多的因素，一般人观察的纬度就几个纬度而已，同时观察的纬度不可能超过太多；而数据挖掘技术，比如聚类分析可以同时考虑非常多的因素，甚至达到几十上百个纬度。另外数据挖掘可以考察非常大的数据量，也就是说对于大量的数据可以自动的进行分析。并且可以帮助我们去学习新的潜在模式，也就是说我们用人工或者传统的方法很难发现的一些规定。比如聚类分析，除了能够有效地帮助我们划分出特征迥异的客户群，并帮助我们发现决定客户分群的主要属性，实现对各客户群特征的深入洞察；同时，正是因为聚类分析能够从众多的纬度去对客户属性作综合考察，因此还能为我们揭示一些我们的经验没有发现的关系，或者对我们的经验给以数据证实，而这些往往会给我们带来一些有价值的意外收获，例如在我们的案例中，我们发现拥有宽带的客户离网率会比较低，拥有增值业务的用户新业务的渗透率较高，增值业务和新业务使用较多的用户与移动用户接触较为频繁，入网时长较短的客户离网率高于老客户，卡类用户对价格比较敏感但产品渗透率较高需求较旺盛，低价值用户产品渗透率也低，长途构成对ARPU影响至关重要，长途和区间话务较易流失等等，这些对我们市场营销都很有启发意义。    电信企业客户动态信息数据挖掘现状 目前很多电信企业数据信息管理应用的普遍现状是，系统汇集了大量数据的结果，很多情况下因为缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段和工具，往往导致“数据爆炸但知识贫乏”――这种局面，若长此以往而无改观，电信企业不在数据和信息的“海洋”中被“淹死”，就会在业务知识和决策规律的“沙漠”中“渴死”！ 基于数据挖掘的管理在许多企业得到了应用。在电信业，由于电信服务和产品具有相当的同质性，因此企业之间的差别，往往在于谁掌握了客户关系，以及海量的业务和客户信息背后的独特业务规律，从而可以科学地制定决策。 现在电信企业实施的很多系统所基于的数据库普遍专长于实现数据的录入、查询、统计汇总等较低层次的功能，但却较难以发现数据中存在的关联关系和业务规律，不利于根据现有数据预测未来业务发展趋势。 电信企业客户动态信息数据挖掘应用 在现有条件下，笔者认为，电信企业客户动态信息数据挖掘常见的应用如下。 客户盈利分析 客户盈利能力分析是数据挖掘的基础，也是数据挖掘是否用于正确方向的一个指标。 一般情况下，在顾客身上的花费越多，他们保持更高的忠诚度和购买更多产品的可能性越大。保持客户的忠诚度将对客户盈利能力产生极深的影响。 数据挖掘技术可以用来预测在不同市场活动情况下的客户盈利能力；可以预测未来的盈利能力；预测客户盈利能力的变化。 新客户的获取 在大多数商业领域中，业务发展的主要指标里包括新客户的获取能力。新客户的获取包括发现那些对你的产品不了解的客户，也包括以前接受你的竞争对手服务的顾客。数据挖掘技术可以帮助我们对潜在客户群进行分析，并增加市场推广活动产生的反馈率 交叉营销 交叉营销是指你向现有的客户提供新的产品和服务的营销过程。公司与其客户之间的商业关系是一种持续的不断发展的关系，在这种关系建立起来以后，可以有很多种方法来不断改善这种关系。双方的目标是达到双赢的结果，客户获益是由于他们得到了更好更贴切的服务质量，商家则因为增加销售量获利。客户保持 随着行业的竞争越来越激烈和获得一个新客户的开支愈来愈大，保持原有客户的工作愈来愈有价值。使用数据挖掘技术可以用来预测哪些客户具有高风险转移的可能性。例如使用分类回归树(CART)来生成各种预测模型，可以对客户流失原因有深入的了解。 客户细分 细分是指将一个大的消费群体划分成一个个细分群的行为，同属于一个细分群的消费者彼此相似，而隶属于不同细分群的消费者被视为不同。细分的目的可以让管理者从一个比较高的层次上“鸟瞰”整个数据库中的数据，从而可以用不同的方法对待处于不同细分群众的客户，提供相对个性化的服务。可以用数据挖掘中的决策树或者聚类的方法来实现细分。  科学、完善的客户动态信息数据挖掘工作是一个系统工程，首先要求相关工作者树立客户动态信息价值挖掘和分析的理念，其次是搭建良好的数据及处理平台，建立客户动态、信息数据挖掘和分析的专业队伍，拥有适用于目标数据的软件工具，最后要配合强力的后台及系统的支撑。 总之，在3G时代即将到来、电信业竞争日益激烈、客户流失、转网严重的今天，数据挖掘技术必将成为的进一步提高电信企业客户关系管理水平，提升核心竞争力的一大利器！