数据挖掘技术在电信行业CRM中运用.docx

更多企业学院：...../Shop/《中小企业管理全能版》183套讲座+89700份资料...../Shop/40.shtml《总经理、高层管理》49套讲座+16388份资料...../Shop/38.shtml《中层管理学院》46套讲座+6020份资料...../Shop/39.shtml《国学智慧、易经》46套讲座...../Shop/41.shtml《人力资源学院》56套讲座+27123份资料...../Shop/44.shtml《各阶段员工培训学院》77套讲座+324份资料...../Shop/49.shtml《员工管理企业学院》67套讲座+8720份资料...../Shop/42.shtml《工厂生产管理学院》52套讲座+13920份资料...../Shop/43.shtml《财务管理学院》53套讲座+17945份资料...../Shop/45.shtml《销售经理学院》56套讲座+14350份资料...../Shop/46.shtml《销售人员培训学院》72套讲座+4879份资料...../Shop/47.shtml更多资料请访问.(.....)更多企业学院：...../Shop/《中小企业管理全能版》183套讲座+89700份资料...../Shop/40.shtml《总经理、高层管理》49套讲座+16388份资料...../Shop/38.shtml《中层管理学院》46套讲座+6020份资料...../Shop/39.shtml《国学智慧、易经》46套讲座...../Shop/41.shtml《人力资源学院》56套讲座+27123份资料...../Shop/44.shtml《各阶段员工培训学院》77套讲座+324份资料...../Shop/49.shtml《员工管理企业学院》67套讲座+8720份资料...../Shop/42.shtml《工厂生产管理学院》52套讲座+13920份资料...../Shop/43.shtml《财务管理学院》53套讲座+17945份资料...../Shop/45.shtml《销售经理学院》56套讲座+14350份资料...../Shop/46.shtml《销售人员培训学院》72套讲座+4879份资料...../Shop/47.shtml数据挖掘技术在电信行业CRM中应用研究[内容摘要]本文在介绍数据挖掘技术和客户关系管理概念的基础上以电信行业为背景介绍了将数据挖掘技术应用到客户关系管理中的流程和方法。[关键词]数据挖掘、客户关系管理、电信行业一、数据挖掘方法和技术在客户关系管理中的应用数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等根据数据挖掘所能够完成的任务数据挖掘的技术可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。在客户关系管理中它可以应用到以下几个方面：客户群体分类分析、客户盈利能力分析、客户背景分析、客户满意度分析、交叉销售、客户信用分析、客户流失分析、客户的获得与保持等。（一）、客户群体分类分析客户细分是指将一个大的消费群体划分成一个个细分群的动作同属一个细分群的消费者彼此相似而隶属于不同细分群的消费者是不同的。细分可以让一个用户从比较高的层次上来查看整个数据库中的数据细分也使得人们可以用不同的方法对待处于不同细分中的客户。有多种方式可以在细分上运用数据挖掘通常用来建立细分群的数据挖掘方法是决策树方法和聚类方法。首先数据挖掘可以用来根据客户的预测行为来定义客户细分群。如决策树的叶节点可视为一个独立的客户细分群每个叶节点由某些特定的客户特征定义对所有符合这些特征的客户存在一些预测行为。数据挖掘可以把大量的客户分成不同的类在每一个类里的客户具有相似的属性而不同类里的客户的属性也不同。大多数公司一般将客户分为VIP客户、主要客户、普通客户和小客户4类。电信客户分类一般是按照业务类型进行分类主要分为大客户和普通客户。大客户又主要包括两类：其一指客户范围大不仅包括普通的消费者还包括企业的分销商、经销商、批发商和代理商；其二指客户的价值大不同的客户对企业的利润贡献差异很大20%的大客户贡献了企业80%的利润因此企业必须要高度重视高价值客户以及具有高价值潜力的客户。在大客户营销战略中的大客户是指后者是指公司所辖地域内使用产品量大或单位性质特殊的客户主要包括经济大客户、重要客户、集团客户与战略客户等。（二）、客户盈利能力分析客户盈利能力分析是数据挖掘的基础。数据挖掘技术是通过帮助你理解和提高客户盈利能力来发挥作用的它可以用来预测在不同的市场活动情况下客户盈利能力的变化通过分析已经发生的事实来发现信息和预测未来。数据挖掘技术可以从客户的交易记录中发现一些行为模式并用这些行为模式来预测客户盈利能力的高低但首先必须要设定