基于数据挖掘的移动客户关系管理研究

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1、西安邮电大学硕士学位论文基于数据挖掘的移动客户关系管理研究姓名：王文树申请学位级别：硕士专业：企业管理指导教师：薛蓉娜2012-03摘要数据挖掘是一门新兴的交叉学科，是伴随着信息量倍增而产生和发展起来的知识发现方法。受数据仓库发展的影响，数据挖掘技术越来越受到人们的广泛关注。随着数据挖掘算法的不断完善，数据挖掘应用的领域也在不断拓展。对于电信业来说，拥有着数以亿计的客户信息，且客户对服务的每次使用都将产生一条新的记录信息。要从如此庞大的数据库中发掘出有用的信息，数据挖掘是一种有效的方法。在电信产品越来越同质化的今天，电信运营商将把服务作为培育企业核心竞争力的重要手段。这使

2、运营商更加关注客户关系管理这一新型管理方法。客户细分是客户关系管理的基础，通过对客户细分，提供个性化、差异化的服务，进而提升企业竞争力。客户质量直接决定企业的利润水平，所以如何从大量的客户中发掘出高价值客户，是运营商较关注的问题。目前，客户流失问题已成为电信运营商客户关系管理中亟待解决的问题，通过客户流失预测，在客户产生流失倾向时予以及时识别，从而采取有效的挽留措施，有效避免客户流失为企业带来的利润及形象方面的损失。论文在分析客户关系管理理论的基础上，界定了电信客户关系管理的内涵；在阐述了客户价值理论的基础上，从当前价值、未来价值和非货币价值三个维度定义了移动高价值客户。

3、对于当前价值选择了六个指标：日租费、市话费、长途费、漫游费、短信费、GPRS费；未来价值选择了五个指标：流量、漫游通话时长、长途通话时长、市话通话时长、短信数；非货币价值选择了两个指标：主叫语音计费时长、客户状态。运用数据挖掘技术中的K．Means技术对移动客户进行细分，从中发掘出高价值客户。从模型结果来看，挖掘出的高价值客户占总客户数的25％，且各指标均为重要指标。文章在定义客户流失的定义、测算移动客户流失压力及分析客户流失原因的基础上，运用数据挖掘中的C5．0决策树模型和B．P反向神经网络模型分别构建了移动客户流失预警模型。其中，C5．0决策树的关键分组变量为：通话时

4、长、同租费、长途通话时长、年龄、套餐类型。C5．O模型为一棵五层决策树，训练样本集的预测精度为98．22％，检验样本集的预测精度为98．21％。B．P反向神经网络模型的前五位分组变量为：长途通话时长、年龄、市话计费时长、漫游计费时长、套餐类型。神经网络模型的网络结构为：输入节点11个；一个隐层，20个隐节点；1个输出节点。训练样本集预测精度为98．25％，检验样本集预测精度为98．17％。从预测精度来看，两类模型的差异不大，但从响应图、功效图及投资报酬率图来看，C5．O决策树模型比神经网络模型更稳定。所以应用C5．O决策树模型进行客西安邮电学院硕士学位论文户流失预测更为理

5、想。关键词：数据挖掘；客户关系管理；K—Means；C5．O决策树；B—P神经网络ABSTRACTAccompaniedbymultiplyinginformation，dataminingisanemergingsubjectintercrossedwhichusedasmethodforthediscoveryofknowledge．WiththedeVelopingofd她a110use，datamininghas印pealedmuchattention．IthasspreadextensiVelysincetheteclul0109yhasbeingperfect

6、edinalgorithm．AstometelecommunicationsindustI弘ithash吼dredsofmillionsofi怕mlationaboutit’sclients，whicharerecordedbyclientseverytimemeyuseit．Forsuchalarge锄oulltofinfb肌ation，itisae航ctiVemeaIlstoexploretherightinfomlationbythe印plicationofdatamining．Nowadays，witht11eproductgettingincreasinglyi

7、dentical，theoperatorsoftelecomm眦icationmakethequalityofseⅣiceasimportaIltmeaJlstoimproVethecorecompetitivenessbytacklingwimhomogenization．Qualityofservicemadetheoperatorspaymoreattentiontocustomerrelationshipmallagement，whichisanewmanagementpanem．BaSedoncustomersegm