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时间:2018-10-28
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1、Clementine软件视角下电信用户流失研究及预警找新的业务增长点,保持现有的市场份额等要求,国内的三大电信集团都越来越意识到了数据挖掘工作的重要性,都对数据挖掘的工作进行了投入。电信领域数据挖掘项目的业务问题,就是在电信公司大量的用户资料以及通话清单的基础上进行挖掘,从而找出客户的行为特点,采取相应的措施提供特定的服务。通过这一工作可以提高运营商的客户服务水平增加用户的粘性,更进一步的,可以通过数据挖掘找出那些对企业价值更高的业务使用者,分析这些用户的特点,以增加这类业务的销售,从而提升企业的利润,增加盈利的能力,为了达到这些目的,会有各种数据挖掘的实现方式。 Cle
2、mentine软件视角下电信用户流失研究及预警找新的业务增长点,保持现有的市场份额等要求,国内的三大电信集团都越来越意识到了数据挖掘工作的重要性,都对数据挖掘的工作进行了投入。电信领域数据挖掘项目的业务问题,就是在电信公司大量的用户资料以及通话清单的基础上进行挖掘,从而找出客户的行为特点,采取相应的措施提供特定的服务。通过这一工作可以提高运营商的客户服务水平增加用户的粘性,更进一步的,可以通过数据挖掘找出那些对企业价值更高的业务使用者,分析这些用户的特点,以增加这类业务的销售,从而提升企业的利润,增加盈利的能力,为了达到这些目的,会有各种数据挖掘的实现方式。在当前国内运营商
3、的竞争格局中,各运营商都投入了大部分的人力在拓展市场份额上,不断幵拓新的客户,发展新的市场。对于现有在网客户的保有和维系所投入的精力大部分都不够,而有些运营商注意到了这一问题却苦于找不到更好的解决方案,都表现得有些力不从心。企业与客户之间是鱼与水的关系,客户是企业的存在之本,发展一个新的客户需要付出挽留一个老客户的五至七倍的成本,而反复使用的客户带来的利润往往占到企业利润的25%-85%,并且运营商市场的特点是用户的在网时间越长,对企业的价值贡献越高,企业获得的利润也越高[4]。在外部环境上,随着中国加入系统、客户服务系统、计费系统等,这些业务系统往往累积了大量的原始的业务
4、数据。这些系统的数据都是TB级别的,保存在各种业务系统之中,原有的各种业务系统互相负责特定的业务,且常常只能实现资料的录入、管理、查询等功能,各系统之间资料也不能互通。没有一个整合的系统可以提供企业和用户的整体视图,以发掘用户的业务行为模式与知识。运营商在目前这种数据极大丰富,知识却相对贫乏的形势下,急需一种能对海量数据进行分析的技术,以帮助运营商从中找出有用的、被海量信息所淹没的知识,而数据挖掘技术的出现为这一问题提供了很好的解决方案,数据挖掘是目前针对海量数据最强有力的数据分析技术。客户流失预警是在整合运营商各系统中用户属性、产品资料、历史通话行为等数据的基础上,通过数
5、据挖掘的方法对这些海量数据进行分析、挖掘、建模,综合分析流失与保有的用户各种情况及行为信息,找出与客户流失相关的一些行为特征与规律,从而预测出现有在网用户中可能会流失的,从而加以应对。通过流失预警的建立,可以得到可能流失的客户的一个预测清单,运营商可以根据清单提供的目标客户及其行为所表现出来的特征,采取有针对性的挽留措施及营销活动,提升客户的价值,增加客户的满意度,加强客户的粘性,从而使最终实际流失的客户降到最低。通过流失预警的活动,可以提高营销活动的准确性,降低企业的成本,提升运营商的竞争力。第二章流失预警相关基础理论2.1商业智能(BI)的概念商业智能,最早是在1996
6、年由GartnerGroup提出这一概念,BI是BusinessIntelligence的缩写,商业智能可以理解为通过信息化的方法,把企业中的大量数据转变成企业的商业信息的过程,从而提高企业对市场的理解、洞察能力商业智能涉及到数据仓库、数据分析、数据仓库等技术早在96年之前就己经发展起来,在被称为商业智能之前也曾叫做决策支持系统(DSS,DecisionSupportSystem)。通过商业智能技术,管理人员可以做出对企业更有利的决策,BI既可以辅助具体业务层面上的经营决策,也能够在战略和战术层面上提供决策建议。在技术层面上,将商业智能定义成一种体系架构会比较合适,因为商业
7、智能和数据仓库在技术层面上不是新技术,它们是数据库技术、OLAP、数据采集和迁移、查询报表技术、统计学、数据挖掘、知识发现等技术和理论的综合运用,Irnnon在关于体系结构与具体技术的关系上,把它们形象地比喻成新墨西哥州的一个城市圣达菲和砖块的关系,圣达菲这个体系结构由砖块和裸露的横梁构成,没有这些砖块就没有圣达罪的各种建筑,而砖块本身并不能构成圣达菲这个体系。商业智能的关键流程是从企业内部各种不同的业务系统中的海量数据中抽取出对分析和挖掘有效的数据,在经过清洗并处理错误数据后,通过抽取、转换、装载的流程,即ETL
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