基于数据挖掘技术的移动客户品牌管理

论文摘要

随着我国电信业改革和重组,我国电信市场环境和竞争格局发生了巨大的变化,形成中国移动、中国电信、中国联通三足鼎立的市场格局。客户选择电信业务及电信企业的余地越来越大,电信企业之间对客户的争夺也越来越激烈。企业要发展,影响因素很多,建立和拥有知名度很高的品牌会给企业创造更多的发展机会。品牌建设是企业占领市场、提高市场占有份额的重要手段。为实现精细化的客户品牌管理和营销,提高经济效益,扩大市场占有率,在竞争中占据有利位置,移动公司设立了移动客户品牌管理项目,本文在详细分析项目需求,研究并使用经营分析系统的具体功能基础上,运用数据技术实现移动客户品牌管理。本文在数据挖掘理论研究的基础上,借鉴国内外的研究经验与结论,讲述了数据挖掘技术在通信行业的应用。以经营分析系统为基础,运用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等先进技术,并通过预定义报表、即席查询、OLAP分析等功能,深入分析客户属性。传统的移动客户细分是以客户消费记录为主,主要是从业务找客户,已难以满足公司精细化营销的战略要求。为适用移动客户品牌管理,本文基于VALS2模型(价值观及生活方式)的客户细分研究强调从客户需求出发,将客户的心理行为与通信行为特征相结合进行客户分群研究。通过建立问题相关性矩阵、提取主层因子,运用因子正交旋转最终得到心理和通信行为因子。将分析所得因子进行聚类分析得到12个客户群体,并对其进行聚类合理性校验以及群体初步分析。选用通用的数据工具和成熟的决策树算法进行数据仿真。通过决策树、分类算法对全网用户进行分析,验证分类识别率,优化模型,详细分析群体特征及其品牌归属。本文将数据挖掘结果与移动客户品牌管理相结合,并从多方面阐述了运用数据挖掘技术在移动客户品牌管理中所取得的成功。开展精确营销,进行客户品牌迁移,降低营销成本,提升客户价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 插图索引
• 附表索引
• 第1章 绪论
• 1.1 研究现状
• 1.1.1 品牌营销国外现状及发展趋势
• 1.1.2 品牌营销国内现状及发展趋势
• 1.2 研究背景
• 1.2.1 实施背景
• 1.2.2 项目建设目标
• 1.2.3 研究目标
• 1.3 本章小结
• 第2章 数据挖掘概念及技术
• 2.1 数据挖掘的概念
• 2.2 数据挖掘的应用领域
• 2.3 数据挖掘技术的特点
• 2.4 数据挖掘常用的算法
• 2.5 数据挖掘常用的分析方法
• 2.6 本章小结
• 第3章 经营分析系统概述
• 3.1 经营分析系统的概念
• 3.2 经营分析系统的功能架构
• 3.2.1 信息服务域
• 3.2.2 经营服务域
• 3.2.3 数据管理域
• 3.3 经营分析系统的技术架构
• 3.3.1 获取层
• 3.3.2 数据层
• 3.3.3 应用层
• 3.3.4 访问层
• 3.3.5 数据及运维管理
• 3.4 经营分析系统使用的数据分析技术
• 3.4.1 联机分析处理（OLAP）
• 3.4.2 数据挖掘
• 3.4.3 联机分析处理和数据挖掘的区别
• 3.5 经营分析系统的主要功能
• 3.5.1 关键指标监控
• 3.5.2 统计报表功能
• 3.5.3 综合分析功能
• 3.5.4 高级数据挖掘功能
• 3.6 本章小结
• 第4章 移动客户品牌关系管理的数据挖掘模型
• 4.1 交叉行业数据挖掘过程标准模型
• 4.2 建模各个阶段所做的一些工作
• 4.2.1 商业理解
• 4.2.2 数据理解
• 4.2.3 数据准备
• 4.2.4 建立模型
• 4.2.5 评估
• 4.2.6 部署
• 4.3 本章小结
• 第5章 基于数据挖掘的客户品牌管理模型
• 5.1 移动客户品牌营销管理项目概述
• 5.2 移动客户品牌关系管理项目成果
• 5.2.1 家庭客户处理流程
• 5.2.2 学生客户模型
• 5.2.3 流动客户模型
• 5.2.4 客户对业务偏好情况判断模型
• 5.2.5 欠费风险监控预警模型
• 5.2.6 中高端离网监控预警实施流程图
• 5.3 移动客户品牌关系
• 5.4 成果
• 5.5 本章小结
• 结论与展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录