移动通信客户细分的相关研究

论文摘要

随着企业的经营模式从原有的以产品为中心到以客户为中心的转变,如何应用聚类技术进行准确的客户细分已成为当今企业界和学术界共同关注的问题。另外,随着移动通信行业改革和发展,竞争日趋激烈,客户细分工作将直接关系到电信运营企业的核心竞争能力的提升,决定其未来的发展,但是这些问题并没有得到很好地解决。如何将客户根据其消费行为进行合理的细分,对不同的客户提供适合其特点的个性化服务,为客户创造价值,同时达到企业利润的最大化,己成为电信运营商关心的一个重要问题。资费套餐是移动通信企业的重要产品,是企业为客户提供服务的载体,对套餐进行的专题分析也一直受到电信企业的重视。本文以移动通信行业客户细分为主要研究内容,并基于客户细分的结果对资费套餐的清理工作进行研究。首先,以黑龙江联通公司的C网客户数据为基础,利用聚类分析和ARPU客户价值对于客户进行细分。通过对结果的分析,将客户细分为9个客户组,并对每个组的客户开发及维护的措施进行建议。然后,基于客户细分的结果,对5个问题比较大的客户组进行资费套餐的改进策略分析研究。最后,在做黑龙江联通公司资费套餐的现状分析的基础上,给出对于现有资费套餐的清理过程及结果分析。本论文的研究为移动通信企业进行客户细分提供了有效的思路,同时也为资费套餐分析的深入开展奠定了有利的基础。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 课题研究目的和意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 通信行业客户细分的国内外研究现状
• 1.3.2 移动通信业资费的国内外研究现状
• 1.4 课题研究内容
• 第2章 移动通信行业客户细分的基本理论与方法
• 2.1 我国移动通信行业发展现状
• 2.1.1 我国移动通信运营业的发展历程
• 2.1.2 我国移动通信运营业的特点
• 2.1.3 我国移动通信运营业波特五种竞争力量模型分析
• 2.1.4 中国移动与中国联通市场博弈竞争分析
• 2.2 聚类分析方法在客户细分中的应用
• 2.3 基于客户细分的资费清理理论与方法
• 2.3.1 成本导向定价理论
• 2.3.2 基于客户细分的资费清理过程
• 2.4 本章小结
• 第3章基于聚类分析和ARPU客户价值的客户细分
• 3.1 客户细分思路及聚类分析算法介绍
• 3.1.1 客户细分总体思路介绍
• 3.1.2 K-means 算法
• 3.1.3 K-means 改进算法
• 3.2 基于聚类分析和客户价值的客户细分
• 3.2.1 基于聚类分析的客户行为特征细分
• 3.2.2 基于ARPU 客户价值的客户行为特征细分
• 3.3 细分结果分析及措施建议
• 3.3.1 本地通话组
• 3.3.2 漫游繁忙组
• 3.3.3 IP 经济组
• 3.3.4 周末积极组
• 3.3.5 工作繁忙组
• 3.3.6 拇指一族组
• 3.3.7 WAP 热衷组
• 3.3.8 增值业务组
• 3.3.9 默默无闻组
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于客户细分的资费套餐改进及清理研究
• 4.1 基于客户细分结果的资费套餐改进策略分析
• 4.1.1 本地通话组分析
• 4.1.2 漫游繁忙组分析
• 4.1.3 拇指一族组分析
• 4.1.4 WAP 热衷组分析
• 4.1.5 默默无闻组分析
• 4.2 资费套餐清理原则及实施策略
• 4.2.1 清理原则
• 4.2.2 套餐清理实施策略
• 4.3 资费套餐现状分析
• 4.4 基于ARPU 客户价值的资费套餐清理过程及结果分析
• 4.4.1 资费套餐盈利状况清查及清理建议
• 4.4.2 资费套餐清理结果分析
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历