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数据挖掘在移动通信CRM中的应用
摘要
随着移动通信技术的不断发展，移动通信客户关系管理（CRM）已成为一种重要的商业模式。数据挖掘技术的应用可以从海量数据中清晰的获取有价值的信息。数据挖掘技术如何应用到移动通信CRM中，是目前该领域中的一个热点话题。本文将探讨数据挖掘技术在移动通信CRM中的应用。
第一章绪论
移动通信客户关系管理是指一种维系客户关系的商业模式。随着移动通信行业的竞争日益加剧，客户关系管理已成为运营商不可忽视的重点。移动通信客户关系管理的概念及发展趋势，已经在此不赘述。本文主要围绕数据挖掘技术在移动通信CRM中的应用开展。
第二章移动通信CRM的数据挖掘技术应用模式
数据挖掘技术同样可以应用在移动通信CRM中，以获取并利用大量客户数据。数据挖掘技术虽然有很多应用模式，但是它们通常都包含以下几个步骤。
2.1数据采集
获取客户数据的第一步是数据采集。通常，数据采集可以通过两种方式实现：有机地从客户和会员等方面搜集数据，或者通过数字化渠道来收集数据。通过有机地搜集数据，可以逐渐建立一个客户数据库，这个数据库存储了每个客户的基本信息，比如购买记录、消费水平、使用座机时间以及手机、上网、短信息等服务的使用情况等。现有的客户数据库可以大大改善数据分析，并且通过这个数据库，客户可以分组，每一组都可以使用不同的策略提升整体业务水平。
2.2数据清洗
在获取数据之后，需要对数据进行清洗，以确保所有数据的质量和完整性。对于移动通信CRM而言，数据质量能够影响业务结果，数据必须有必要的完整性，必须要有良好的数结构，并且没有重复数据。可以通过程序检查、手动检查、匹配算法以及模拟等方法来容错、精简数据。
2.3数据分析
在数据清洗完后，可以使用大量的分析技术，比如聚类分析或者预测分析等。通过这些技术，可以发现某些潜在的市场机会，跟踪哪些客户可以成为最值得投资的客户，以及确定投资哪个客户类别来实现最大的回报。同样，分析技术可帮助客户标注和分组(如，最常使用的服务、频繁购买的物品、使用的品牌、受欢迎的功能)。
2.4模型构建
多数数据挖掘技术可以在现有数据分析和标注的基础上，通过某个教学组件实现模型构建。这些模型可以作为基于新数据的预测器或者与业务目标相关的指标。
2.5模型验证
模型验证可以测试从模型构建到验证数据的工具及其地预测性能。这可以帮助业务处理人员评估模型的可信度及其用于执行业务处理任务地可靠性。
第三章移动通信CRM中的数据挖掘技术应用案例
从运营商的视角出发，移动通信CRM中的数据挖掘案例往往可以分为以下几类：
3.1交叉销售
由于移动通信行业本身就具有很高的订阅率和低的换机频率，运营商可以尝试开展交叉营销活动，比如为每位客户推荐一些不同服务组合包。为此，不仅可以借助CRM技术进行大量数据分析和模型构建，而且还可以精细地表达移动通信CRM的运营策略，包括订阅、取消订阅、订阅退款等。每一类客户使用的服务可以对他们进行分组或者数据聚合。通过CRM，管理人员能够描述和验证策略，同时也能够通过一些辅助点触活动或者特定的标点方式来推动销售。
3.2客户留存
运营商在客户留存方面的投资往往比客户获取更有优势。因此，许多运营商开始采取一些技术手段，以刺激客户开展更多的实际活动并加强其对服务的信任度。通过数据挖掘技术，可以为运营商提供宝贵的客户留存数据信息。运营商可以对客户拟定规划，以保持他们的参与感，吸引他们留存并且发展最适宜他们的产品和服务结构。
3.3降低流失率
对于运营商，降低流失率非常重要。当前，运营商可以利用数据分析和CRM技术来进行流失率分析，确定哪些客户更有可能流失，同时确定需要采取哪些行动。以此来提供更好的服务和更经济的优惠，以提高客户感受到品牌质量的价值。
第四章移动通信CRM中的数据挖掘技术应用优势
4.1合理分配资金
通过数据分析，移动通信企业可以在不过多投资的情况下，提升他们的销售、客户留存率、吸引更多的潜在客户，以达到商业利益最大化的目标。同时，他们也可以根据样本来发现自己短期资产的活动，从而合理分配资金财务资源。
4.2精准化运营
运用数据挖掘技术，企业不仅可以更好的了解客户和市场，而且可以更为精准的定位让客户感到价值的地方。这样，客户就会更有利的对公司的发展做出贡献。
4.3优化企业运营
数据挖掘技术为企业提供的是全面、深度的数据分析。通过企业依靠该技术的分析，完善现有的流程并且创新企业运营模式，以给客户带来更多的服务，优化企业运作。最终他们可以得到更好的经济效益。
第五章移动通信CRM中的数据挖掘技术应用展望
数据挖掘技术在移动通信CRM中的应用已经被企业认可，并且也取得了不少优异的成果。随着数字化时代的深入发展，数据获得的渠道愈加多样和全面，数据挖掘技术将更深入的嵌入到移动通信CRM模式中。同时，“大