电信运营中的客户价值模型的分析与设计

论文摘要

电信业是典型的数据密集型行业,随着电信体制改革的深化,电信业的竞争也日趋激烈。与其他行业相比,电信业拥有更多的有关用户的数据,因此只有正确地分析用户数据,发现更多商机,做出正确的决策,从而更好地向用户提供服务,才能在行业竞争中获胜。电信行业的决策,在很大程度上依赖于客户的分类,针对不同类型的客户,实施相应的策略,从而获得客户的满意,征得客户的信任,把握真诚的客户群,最终使得企业自身获益。客户的分类依赖于客户价值的分析,通过对客户价值的详细分析,可以获知客户价值的大小,客户价值的类型,从而得到客户的分类。电信业务的特性是业务系统众多,数据庞杂,基于客户价值的分析,需要对这些海量数据进行提取、处理、分析。数据挖掘技术是现今最好的处理海量数据的技术,它的功能就是从大量纷繁复杂的数据中,挖掘出潜在的规则、模式和知识。决策树算法是数据挖掘技术中对分类问题深入分析的方法之一,它具有分类构造易于理解,算法速度快,准确性高的特点。本文阐述了客户价值的含义、特点及其价值分类,阐述了数据挖掘技术的作用,决策树技术的原理和算法的流程。使用数据挖掘技术的决策树算法,从客户的当前价值模型和客户的潜在价值模型两个方面,进行详细分析、设计。当前客户价值模型包含指标选择、决策树建立、决策树测试和规则结合四个方面。潜在客户价值模型包含主观因素和客观因素两个方面的指标选择,进而进行决策树的建立和模型建立。当前客户价值模型和潜在客户价值模型形成了完整的客户价值模型。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第1章 前言
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究目的和意义
• 1.2.1 研究目的
• 1.2.2 研究意义
• 1.3 国内外客户价值分析方法的研究现状
• 1.4 研究内容
• 1.4.1 论文的主要内容
• 1.4.2 论文的总体结构
• 1.4.3 论文的创新点
• 第2章 客户价值分析的理论和研究
• 2.1 客户价值的理论
• 2.2 客户价值的分析
• 第3章 数据挖掘技术的详细阐述
• 3.1 数据挖掘概述
• 3.2 数据挖掘的作用
• 3.3 决策树技术的原理
• 第4章 当前客户价值的分析模型
• 4.1 客户分析
• 4.2 当前客户价值的模型建立
• 4.2.1 挖掘算法的选择
• 4.2.2 建立客户当前价值的预测模型
• 4.2.3 客户当前价值模型的测试
• 第5章 客户忠诚度分析模型
• 5.1 客户忠诚度和潜在客户价值的概念
• 5.2 客户忠诚度影响属性的分析
• 5.3 客户忠诚度指标的建立
• 5.3.1 主客观忠诚度构成要素
• 5.3.2 客户忠诚度分析模型
• 第6章 客户价值评价的结论与建议
• 结论
• 致谢
• 参考文献