發(fā)布時間：2016-09-06 09:29

  本文關鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的移動客戶關系管理研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《西安郵電學院》 2012年

基于數(shù)據(jù)挖掘的移動客戶關系管理研究

王文樹  

【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘是一門新興的交叉學科,是伴隨著信息量倍增而產(chǎn)生和發(fā)展起來的知識發(fā)現(xiàn)方法。受數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展的影響,數(shù)據(jù)挖掘技術越來越受到人們的廣泛關注。隨著數(shù)據(jù)挖掘算法的不斷完善,數(shù)據(jù)挖掘應用的領域也在不斷拓展。對于電信業(yè)來說,擁有著數(shù)以億計的客戶信息,且客戶對服務的每次使用都將產(chǎn)生一條新的記錄信息。要從如此龐大的數(shù)據(jù)庫中發(fā)掘出有用的信息,數(shù)據(jù)挖掘是一種有效的方法。 在電信產(chǎn)品越來越同質(zhì)化的今天,電信運營商將把服務作為培育企業(yè)核心競爭力的重要手段。這使運營商更加關注客戶關系管理這一新型管理方法�？蛻艏毞质强蛻絷P系管理的基礎,通過對客戶細分,提供個性化、差異化的服務,進而提升企業(yè)競爭力�？蛻糍|(zhì)量直接決定企業(yè)的利潤水平,所以如何從大量的客戶中發(fā)掘出高價值客戶,是運營商較關注的問題。目前,客戶流失問題己成為電信運營商客戶關系管理中亟待解決的問題,通過客戶流失預測,在客戶產(chǎn)生流失傾向時予以及時識別,從而采取有效的挽留措施,有效避免客戶流失為企業(yè)帶來的利潤及形象方面的損失。 論文在分析客戶關系管理理論的基礎上,界定了電信客戶關系管理的內(nèi)涵；在闡述了客戶價值理論的基礎上,從當前價值、未來價值和非貨幣價值三個維度定義了移動高價值客戶。對于當前價值選擇了六個指標：日租費、市話費、長途費、漫游費、短信費、GPRS費；未來價值選擇了五個指標：流量、漫游通話時長、長途通話時長、市話通話時長、短信數(shù)；非貨幣價值選擇了兩個指標：主叫語音計費時長、客戶狀態(tài)。運用數(shù)據(jù)挖掘技術中的K-Means技術對移動客戶進行細分,從中發(fā)掘出高價值客戶。從模型結果來看,挖掘出的高價值客戶占總客戶數(shù)的25%,且各指標均為重要指標。 文章在定義客戶流失的定義、測算移動客戶流失壓力及分析客戶流失原因的基礎上,運用數(shù)據(jù)挖掘中的C5.0決策樹模型和B-P反向神經(jīng)網(wǎng)絡模型分別構建了移動客戶流失預警模型。其中,C5.0決策樹的關鍵分組變量為：通話時長、日租費、長途通話時長、年齡、套餐類型。C5.0模型為一棵五層決策樹,訓練樣本集的預測精度為98.22%,檢驗樣本集的預測精度為98.21%。B-P反向神經(jīng)網(wǎng)絡模型的前五位分組變量為：長途通話時長、年齡、市話計費時長、漫游計費時長、套餐類型。神經(jīng)網(wǎng)絡模型的網(wǎng)絡結構為：輸入節(jié)點11個；一個隱層,20個隱節(jié)點；1個輸出節(jié)點。訓練樣本集預測精度為98.25%,檢驗樣本集預測精度為98.17%。 從預測精度來看,兩類模型的差異不大,但從響應圖、功效圖及投資報酬率圖來看,C5.0決策樹模型比神經(jīng)網(wǎng)絡模型更穩(wěn)定。所以應用C5.0決策樹模型進行客戶流失預測更為理想。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：西安郵電學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F274;F626;F224
【目錄】：

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本文編號：110340