数据挖掘在电信客户流失中的应用

将数据挖掘技术应用到防止电信客户流失中,以某电信运营商的历史资料为对象,建立客户流失预测模型。并对高价值高流失概率的客户进行K-means聚类分析,同时对不同流失客户群提供相应的营销策略。     

基于Rough Set的客户群共性特征知识挖掘

运用实例数据,对挖掘客户群共性特征知识的整个过程进行了模拟。首先对获取的原始数据进行预处理,构建客户行为特征知识决策表。对各个属性两两间进行Spearman相关性分析,将具有显著相关性的属性剔除掉,然后利用Rosetta软件提供的遗传算法工具对余下的属性进行约简,并生成关联规则。最后用Accuracy(可信度)和Support(支持度)两个指标对各项规则进行筛选,得到各个客户群的共性特征知识,并对最终得到的规则进行了分析。     

基于数据挖掘的电信行业精确化套餐设计方法研究

主要介绍电信行业在经营战略向客户驱动转变的前提下,采用基于数据挖掘技术的客户细分模型洞察客户的差异化需求和行为特征,从而开展精确化套餐设计的方法、实施流程和步骤的研究.     

电信客户关系管理中的数据挖掘应用

针对面向客户关系管理中客户信息管理和客户流失的问题,本文设计出一个基于层次分析法的客户满意度和忠诚度评估的模型;利用此模型,实现较为准确、有效的客户满意度、忠诚度以及信用度评估;为解决电信客户流失问题提供系统的理论、技术和方法.通过分析电信客户的特征,结合市场营销实践,提出如何在电信客户生命周期的不同阶段进行客户关怀、客户流失预警及挽留,并对客户关系管理在电信市场营销中的功能进行了设计.     

数据挖掘在零售银行客户关系管理中的应用研究

数据挖掘技术在客户关系管理中应用广泛,分析客户的需求、行为、风险和成本等,可提高企业的整体经济效益。本文以零售银行为例,阐述银行零售业务客户营销管理中应用数据挖掘的方法,分析客户历史交易记录,挖掘目标客户群的商品购买模式,以进行交叉销售与提升销售,提高客户价值。     

数据分类在营销策略中的应用研究

本文使用ID3算法建立了客户与产品消费之间的决策树分类器模型,利用该分类器对目标客户进行分析,确定重点客户,对客户群实施差异化营销策略,缩减营销成本,提高营销效果,并通过实例验证了该方法具有一定的可信度。     

运用聚类技术分析客户信息的方法与实证研究

企业细分市场的目的，是为了找到适合自己进入的目标市场，并根据目标市场的需求特点，制定有针对性的营销方案。使目标市场的客户某些独特的需要得到更充分的满足；通过使用数据挖掘技术，可以根据所拥有的数据特征发现不同的客户群，从而使企业能够依据不同的消费群体制定相应的营销策略。本文提出了运用聚类技术分析客户特征信息的方法，并用真实数据做了实证分析。     

畅想未来电信超市的商业模式——面向大学生的电信增值业务平台

通过对大学生手机用户进行问卷调查,围绕这一目标客户群的需求创新提出建立一个以顾客需求为导向,实现手机制造商、内容服务提供商、电信运营商共赢互惠的电信增值业务平台.立足电信市场现状及利益相关者的处境,从商业模式的组成部分对"电信超市"这一产业链上的全新角色做了详细介绍,为有志于在3G时代脱颖而出的电信领域创业者提供了商业思路.     

基于客户满意度的客户细分研究

客户细分是客户关系管理(CRM)研究的重要内容之一。基于满意度的客户细分以客户满意度水平和重复购买几率为细分变量,将客户划分为四类客户群,并以细分矩阵图显示了这种细分结果。     

数据挖掘在证券客户流失管理中的应用

随着证券市场竞争的不断加剧,如何针对不同的客户群实施差异化营销和服务已成为当前证券企业的迫切需求.客户流失分析系统可以预测客户流失情况,对潜在流失的客户进行预警,为营业部提前进行客户挽留提供帮助.首先简要介绍了数据挖掘技术的基础理论,接着提出了证券客户流失的含义并阐述了证券客户流失分析系统的构建步骤,最后结合某证券公司的实例数据对证券客户流失系统进行了应用说明.     

电子商务网站的安全管理研究

电子商务网站的安全是电子商务网站可靠运行并有效开展电子商务活动的基础和保证,也是消除客户安全顾虑、扩大网站客户群的重要手段.     

基于客户信息的电信企业客户流失问题分析

在数据挖掘的基础上，提出针对电信运营企业的客户流失问题的分析方法。通过某公司客户中已经流失客户的信息分析以寻找某些特征，从而为解决客户流失问题打下基础。     

一种新的电信客户终生价值计算模型

构建了一种新的基于比例风险函数COX生存分析的电信客户终生价值计算模型,包括COX生存分析模型及电信客户终生价值计算公式两个组成部分,并基于实证分析验证了模型的有效性。     

数据挖掘技术在饭店营销中的运用

饭店是否能制定并执行切实可行的营销战略正是取决于饭店对客户偏好和行为特征的了解是否正确和全面,因此,我们首先需要利用数据挖掘技术挖掘出详细有效的客户行为特征信息。     

移动话务行为分析系统在移动业务管理中的应用

电信市场竞争愈加激烈,中国电信是移动业务市场的后进者,接手CDMA业务时间不长,业务经验欠缺,移动用户规模最小,现金流匮乏,更需要重视客户管理和维系工作。移动话务行为分析系统做为陕西电信移动业务管理的支撑系统,在业务经营、用户管理等方面发挥了重要作用。分析了目前陕西电信移动业务发展和管理工作中存在的问题及建设移动话务行为分析系统的必要性,以及该系统在业务管理工作中的应用。     

客观聚类在客户价值细分中的研究

聚类在商业研究中广泛应用于对未知特征的客户群进行价值细分.分析了传统细分方法对于细分客户初始条件敏感的弱点,与其他聚类方法相比,客观聚类方法不需要借助领域专家的知识,能够自动、客观地确定聚类个数及最优聚类方案.在回顾了价值细分方法选取的基础上,采用客观聚类方法进行客户价值细分.通过对算法步骤的分析,提出新一致性准则及算法的实施步骤,并将其应用于客户价值细分中.最后,通过实证对比研究,结果表明了新算法具有无需预先指定聚类数的特点,使得细分结果更加准确.     

数据挖掘技术在饭店营销中的运用

饭店是否能制定并执行切实可行的营销战略正是取决于饭店对客户偏好和行为特征的了解是否正确和全面，因此，我们首先需要利用数据挖掘技术挖掘出详细有效的客户行为特征信息。     

基于支持向量机的电信客户欠费评估

应用基于风险最小化原理的支持向量机,研究了电信客户欠费分类问题,并与K-均值聚类法、三层人工神经网络进行对比研究,发现支持向量机分类正确率平均为95.48%,K-均值聚类法为83.87%,三层BP人工神经网络为89.80%.结果表明支持向量机能够更好的反映电信客户欠费分类,是一种研究电信客户欠费分类问题的有效方法。     

电信企业基于客户导向的业务流程再造

基于电信业务多重代理特性，运用博弈论的分析方法，建立了客户和电信运营商之间的博弈模型，指出为使客户收益最大化，电信运营商应当建立统一客户界面，在此基础上，提出了电信企业基于客户导向的业务流程再造方案。     

进销存系统管理软件参考流程的研究与分析

零售业的最大特点莫过于品种繁多,品种规格多样化,商品种类齐全。小到家庭用的日常用品,大到大件的家用电器,在如今的大卖场中都有提供。手工管理既费人力物力而且效率不高,如果应用计算机技术生成管理软件通过对商品进行分类,并定义其条形码,即可巨细无遗地反映各商品在整个供应链中进销存的情况。其次庞大的客户群也是零售业的特点。同一商品对应不同客户期销售价有所不同。如何有效的管理客户,做好客户群的管理与合理的商品定价成为企业稳固旧客户发展新客户的重要手段。根据以上特点零售行业进销存管理软件就有了巨大的用武之地。,对促进企业发展意义重大。在对零售行业进销存基本概念解析的基础上,分析了我国零售行业进销存软件的现状,并就其中存在的问题提出要加大技术革新。详细研究了大型商场进销存的业务流程,对开发完善的进销存管理软件提供了有效的参考。