基于聚类模型的电信客户战略分群

本文基于数据挖掘中的聚类模型,依据电信客户的行为和价值,对其进行战略分群,详细论述了数据挖掘的专题选择,模型建立,并提出了客户分群总体分析框架。通过对客户的分群挖掘,为电信高层管理者提供准确、有用的决策信息。     

基于聚类模型的电信客户战略分群

本文基于数据挖掘中的聚类模型,依据电信客户的行为和价值,对其进行战略分群,详细论述了数据挖掘的专题选择,模型建立,并提出了客户分群总体分析框架。通过对客户的分群挖掘,为电信高层管理者提供准确、有用的决策信息。     

基于C5.0算法的电信用户流失预警分析

稳定客户是电信企业提高竞争力的关键,将数据挖掘技术应用于电信企业的客户保有,采用基于客户行为的客户细分方法,运用信息熵增益的决策树算法,实现客户的细分.构建客户流失预警分析模型,为企业提供准确、可靠的决策指导,找出流失客户,帮助电信公司有针对性地改善客户关系,避免客户流失.     

电信业大客户忠诚度研究

随着电信业的不断发展,电信市场的竞争已经步入了白热化阶段,消费电信产品时,人们有了选择权,因此客户对电信品牌的忠诚度成为电信运营商首要考虑的问题。本文结合前人对客户忠诚度的研究成果,提出了对电信业大客户的界定和大客户忠诚度阶段模型,并并加以分析。     

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。     

两步聚类法在汽车市场研究中的应用

对客户交易数据进行聚类分析是数据挖掘在营销中的主要应用之一。针对汽车市场数据量大、数据类型多的特点,提出利用两步聚类法进行聚类分析,并提出相应的营销策略。结果表明,该方法能够有效地支持企业的客户分群,为企业决策提供依据。     

数据挖掘在电信行业的应用现状

电信行业很早就应用了数据挖掘技术,在网络维护和市场营销领域中广泛的应用。电信运行系统生成的呼叫详单数据蕴含着极为丰富的市场信息,是数据挖掘技术应用在电信领域的重要载体。目前基于话单的数据挖掘中,比较成功的应用有欺诈呼叫检测、市场营销、客户评测等几大类。     

山东移动应对集团客户市场竞争策略探讨

电信行业进入全业务运营后,集团市场因其重要的战略价值,各运营商积极展开争取集团客户营销,而山东移动的集团客户业务相对薄弱,本文着重阐述了在新的竞争环境下,山东移动如何做好现有集团防御战,如何做好集团攻坚战,如何做好集团蓝海战,如何扬长避短,积极应对集团客户市场竞争的新挑战.     

基于数据挖掘的异常客户检测技术

针对传统的电信异常客户手工检测技术，提出了实时地、自动地检测异常客户的技术。该方法首先利用神经元网络算法从原始数据中提取异常客户属性权重并进行属性约减，在属性约减的基础上利用决策树算法提取异常客户特征，然后使用聚类算法自适应地产生检测模型。这三种算法的结合能够向现有的系统实时地发出异常报警，还能确定异常特征，为异常客户的检测提供支持。电信数据实验证明，异常客户的检测率较高，而且误警率很低。     

一种代价敏感学习方法在电信业流失预测中的应用

根据已有的流失预测方法,提出新的流失预测方法解决数据挖掘中的非对称错分代价问题.该方法以传统C4.5决策树算法为基准分类器,融合代价调整方法实现代价敏感学习.相比之下,C4.5决策树算法仅是基于样本错分代价相同假定,建立了一种错分率最低而非总错分代价最低的预测模型.基于某电信企业的客户数据,及流失客户和非流失客户代价非对称的实际,实证研究结果表明,CS-C4.5通过调整流失类和非流失类样本的比例,大大降低了传统分类算法的样本错分总代价.该方法对于提高电信企业的核心竞争力具有重要的现实意义.     

实现电信市场客户利益最大化的对策

江泽民同志“三个代表”重要思想,提出了人民群众根本利益的问题,本文联系电信行业市场竞争的实际,就当前国家、企业、个人利益反映的主要问题进行了思考,提出如何实现客户利益最大化的对策。     

提升宽带服务水平 再塑企业核心竞争力

重组后的电信企业已经进入了全业务运营时代,如何在融合的大趋势下,开展差异化服务是企业的战略核心内容,是提高客户忠诚度,减少客户流失的重要手段,也是运营商取得竞争优势的关键;介绍了推进差异化电信服务的意义,阐述了服务差异化的核心,及如何具体落实差异化服务创新举措。     

华为助力教育信息化建设

<正>华为是全球领先的信息与通信解决方案的供应商。我们围绕客户的需求持续创新,与合作伙伴开放合作,在电信网络、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势。我们致力于为电信运营商、企业和消费者等提供有竞争力的综合解决方案和服务,持续提升客户体验,为客户创造最大价值。目前,华为的产品和解决方案已经应用于140多个国家,服务全球1/3的人口。一、教育信息化浪潮即将来临近年来,随着信息技术和通信技术的发展,各国政府都将ICT作为提高教育水平、实现普及教育的重要手段。无论是高等教育还是普通教育,都离不开信息通信技术的支撑。在非洲,     

电信企业实施体验营销的策略研究

电信市场竞争的发展与客户消费观念的变化,必然促使企业营销方式的转变,通过向消费者提供业务或服务基本功能作用之外的体验来满足他们个性化的需求,已成为电信企业提升营销能力的有效途径。本文通过分析开展体验营销是电信市场发展的必然选择,进而提出电信企业实施体验营销的策略。     

聚类分析在税务客户细分中的应用

介绍了数据仓库、知识发现以及数据挖掘的概念,详细分析了聚类分析算法。以电信企业使用数据挖掘工具进行客户聚类分析为例,介绍了如何在税务客户管理中应用聚类技术对纳税人进行客户细分,从而实现对不同类别的纳税人提供有针对性的、个性化的服务。     

基于最优加权组合的电信客户流失预测模型设计研究

针对电信客户流失问题,本文设计了一种基于决策树C5.0、BP神经网络及SVM支持向量机三种分类器融合的组合预测模型,利用最优加权组合预测方法来确定各模型的权重值.预测结果表明:组合预测模型的准确率高于传统的单一分类预测模型,构建此模型对解决电信客户流失预测方面的问题具有应用价值.     

论电信社区经理服务与营销能力的培养

在信息化建设中,用户满意度是电信企业保持持续竞争力的关键,在电信业务、技术大变革的背景下,聚焦电信产品服务过程中同客户密切接触的群体一社区经理,研究社区经理服务与营销能力提升的主要问题,有针对性地进行方案设计并实施,来保证用户服务满意度提升,是电信企业获得竞争优势的法宝。     

反欺诈系统在电信领域中的应用

近年来,世界电信行业飞速发展,电信欺诈行为也越来越严重.欺诈不仅造成了运营商的收入流失,也侵犯了使用者的利益.通过部署反欺诈系统,可以尽早的发现并及时制止欺诈行为,有效的保障运营商和客户的利益.     

基于组合预测模型的数据挖掘技术研究与探索

针对数据挖掘过程中单一模型算法命中率低、偏差大等问题,将决策数、遗传算法、人工神经元三种单一算法融合在一起,设计出一种基于Lagrange函数的多算法组合预测模型。同时,将所建组合模型应用于电信行业客户关系管理中,将客户信息、消费行为等历史数据作为预测指标,对客户行为及未来趋势进行预测。预测结果表明,与单一算法预测模型相比,组合预测模型命中准确率高,预测效果好,能更直观地显示出流失客户的基本特征,从而帮助电信运营商提前发现具有离网倾向的用户群体,为管理层的决策提供数据支持。     

基于数据挖掘的电信业客户流失

针对电信行业日益突出的客户流失问题,采用了多种理论相互融合的思想,将神经网络和决策树技术相结合,构建客户流失分析模型.最后通过实际数据对模型进行了应用评估,结果表明这种基于神经网络和决策树技术的预测模型能够对客户流失情况做出准确的预测,达到了商业使用的要求.