【摘要】：分析了電信行業(yè)客戶關系管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)獨有特點,提出基于客戶細分的客戶流失預測模型。首先,采用模糊核C-均值聚類算法用于客戶細分并對細分結果進行分析,發(fā)現(xiàn)高價值客戶的群體特征。再利用企業(yè)歷史數(shù)據(jù)建立基于SAS數(shù)據(jù)挖掘技術的客戶流失預測模型。最后,把高價值客戶作為預測目標數(shù)據(jù)應用于該模型當中預測出有流失傾向的客戶。實驗結果表明,該方法有效可行,可以為企業(yè)提供準確、有流失傾向的客戶名單。
[Abstract]:This paper analyzes the unique characteristics of customer relationship management system in telecom industry, and puts forward a customer churn prediction model based on customer segmentation. Firstly, the fuzzy kernel C-means clustering algorithm is applied to customer segmentation and the segmentation results are analyzed to find the group characteristics of high-value customers. Then the customer churn prediction model based on SAS data mining technology is established by using enterprise history data. Finally, high value customers are used as predictive target data in this model to predict customers with a tendency to lose. The experimental results show that this method is effective and feasible, and can provide an accurate list of customers with a tendency to lose.
【作者單位】： 西安工程大學計算機科學學院;
【分類號】：F274

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本文編號：2393281