基于数据挖掘模型的电信客户细分和客户流失研究的任务书.docx

基于数据挖掘模型的电信客户细分和客户流失研究的任务书
一、任务背景
随着电信行业的发展，市场竞争越来越激烈。为了更好地满足客户的需求，提供更好的服务，许多电信企业开始注重客户细分和客户流失研究。客户细分旨在将客户按照不同的需求特征进行分类，为电信企业制定不同的服务方案和营销策略；而客户流失研究则旨在了解客户流失的原因和机制，以便针对性地开展保留客户工作。因此，本次任务旨在利用数据挖掘模型对电信客户进行细分，并研究客户流失情况，以为电信企业提供决策支持。
二、任务目的
1.了解电信客户的特征
2.实施客户细分，并制定相应服务和营销策略
3.研究客户流失状况，找到客户流失的原因和机制，并提出相应的解决方案
三、任务内容
1.电信客户特征分析
通过对电信客户基本信息、消费习惯、服务需求等方面的数据进行分析，了解客户的特征
2.客户细分模型的构建
基于数据挖掘技术，建立针对电信客户的分析模型。本任务将采用聚类分析、关联规则分析、决策树等数据挖掘技术，对客户进行细分
3.客户流失研究
通过数据挖掘模型和统计学方法，对客户流失进行分析，探索客户流失的原因和机制
4.解决方案提出
根据客户流失的原因和机制，提出相应的解决方案。主要包括针对性服务、改善服务质量、推出新的服务等。
四、任务步骤
1．数据收集和预处理：收集电信客户的相关数据，并进行筛选、清洗、整合等预处理工作。
2．客户特征分析：通过对数据的探索性分析，挖掘电信客户的特征，寻找电信客户的主要属性。
3．客户细分模型的构建：根据挖掘到的客户特征，采用聚类分析、关联规则分析、决策树等分析方法，构建客户细分模型。
4．客户流失分析：通过数据挖掘技术和统计学方法，探索客户流失的原因和机制。
5．解决方案提出：根据客户流失分析的结果，提出实际操作的解决方案，如针对性服务、改善服务质量、推出新的服务等。
6．报告编写：以分析结果和解决方案为依据，编写相应的报告，指导电信企业进行客户管理。
五、任务进度
任务周期为3个月。任务进度如下：
第1个月：数据收集和预处理、客户特征分析
第2个月：客户细分模型的构建、客户流失分析
第3个月：解决方案提出、报告编写
六、任务成果
1．特征分析报告：包括电信客户的属性分布、需求特征分析、服务偏好分析等内容。
2．客户细分模型：基于聚类分析、关联规则分析、决策树等方法，建立客户细分模型。
3．客户流失分析报告：详细介绍客户流失的原因、机制、流失率等内容。
4．解决方案报告：根据客户流失情况提出相应的解决方案。
5．任务总结报告：总结任务完成情况，并提出任务的不足和改进建议。