本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的移動(dòng)客戶品牌管理，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國電信業(yè)改革和重組,我國電信市場(chǎng)環(huán)境和競(jìng)爭格局發(fā)生了巨大的變化,形成中國移動(dòng)、中國電信、中國聯(lián)通三足鼎立的市場(chǎng)格局�？蛻暨x擇電信業(yè)務(wù)及電信企業(yè)的余地越來越大,電信企業(yè)之間對(duì)客戶的爭奪也越來越激烈。 企業(yè)要發(fā)展,影響因素很多,建立和擁有知名度很高的品牌會(huì)給企業(yè)創(chuàng)造更多的發(fā)展機(jī)會(huì)。品牌建設(shè)是企業(yè)占領(lǐng)市場(chǎng)、提高市場(chǎng)占有份額的重要手段。為實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的客戶品牌管理和營銷,提高經(jīng)濟(jì)效益,擴(kuò)大市場(chǎng)占有率,在競(jìng)爭中占據(jù)有利位置,移動(dòng)公司設(shè)立了移動(dòng)客戶品牌管理項(xiàng)目,本文在詳細(xì)分析項(xiàng)目需求,研究并使用經(jīng)營分析系統(tǒng)的具體功能基礎(chǔ)上,運(yùn)用數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)客戶品牌管理。 本文在數(shù)據(jù)挖掘理論研究的基礎(chǔ)上,借鑒國內(nèi)外的研究經(jīng)驗(yàn)與結(jié)論,講述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在通信行業(yè)的應(yīng)用。以經(jīng)營分析系統(tǒng)為基礎(chǔ),運(yùn)用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘等先進(jìn)技術(shù),并通過預(yù)定義報(bào)表、即席查詢、OLAP分析等功能,深入分析客戶屬性。傳統(tǒng)的移動(dòng)客戶細(xì)分是以客戶消費(fèi)記錄為主,主要是從業(yè)務(wù)找客戶,已難以滿足公司精細(xì)化營銷的戰(zhàn)略要求。為適用移動(dòng)客戶品牌管理,本文基于VALS2模型(價(jià)值觀及生活方式)的客戶細(xì)分研究強(qiáng)調(diào)從客戶需求出發(fā),將客戶的心理行為與通信行為特征相結(jié)合進(jìn)行客戶分群研究。 通過建立問題相關(guān)性矩陣、提取主層因子,運(yùn)用因子正交旋轉(zhuǎn)最終得到心理和通信行為因子。將分析所得因子進(jìn)行聚類分析得到12個(gè)客戶群體,并對(duì)其進(jìn)行聚類合理性校驗(yàn)以及群體初步分析。選用通用的數(shù)據(jù)工具和成熟的決策樹算法進(jìn)行數(shù)據(jù)仿真。通過決策樹、分類算法對(duì)全網(wǎng)用戶進(jìn)行分析,驗(yàn)證分類識(shí)別率,優(yōu)化模型,詳細(xì)分析群體特征及其品牌歸屬。 本文將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果與移動(dòng)客戶品牌管理相結(jié)合,并從多方面闡述了運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)客戶品牌管理中所取得的成功。開展精確營銷,進(jìn)行客戶品牌遷移,降低營銷成本,提升客戶價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：客戶關(guān)系管理 經(jīng)營分析系統(tǒng) 數(shù)據(jù)挖掘 客戶品牌
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 插圖索引11-12
• 附表索引12-13
• 第1章 緒論13-20
• 1.1 研究現(xiàn)狀13-16
• 1.1.1 品牌營銷國外現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)13-14
• 1.1.2 品牌營銷國內(nèi)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)14-16
• 1.2 研究背景16-18
• 1.2.1 實(shí)施背景16
• 1.2.2 項(xiàng)目建設(shè)目標(biāo)16-17
• 1.2.3 研究目標(biāo)17-18
• 1.3 本章小結(jié)18-20
• 第2章 數(shù)據(jù)挖掘概念及技術(shù)20-26
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念20-21
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域21-22
• 2.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)22-23
• 2.4 數(shù)據(jù)挖掘常用的算法23-24
• 2.5 數(shù)據(jù)挖掘常用的分析方法24-25
• 2.6 本章小結(jié)25-26
• 第3章 經(jīng)營分析系統(tǒng)概述26-33
• 3.1 經(jīng)營分析系統(tǒng)的概念26
• 3.2 經(jīng)營分析系統(tǒng)的功能架構(gòu)26-27
• 3.2.1 信息服務(wù)域27
• 3.2.2 經(jīng)營服務(wù)域27
• 3.2.3 數(shù)據(jù)管理域27
• 3.3 經(jīng)營分析系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)27-30
• 3.3.1 獲取層28
• 3.3.2 數(shù)據(jù)層28-29
• 3.3.3 應(yīng)用層29
• 3.3.4 訪問層29
• 3.3.5 數(shù)據(jù)及運(yùn)維管理29-30
• 3.4 經(jīng)營分析系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)30
• 3.4.1 聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)30
• 3.4.2 數(shù)據(jù)挖掘30
• 3.4.3 聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別30
• 3.5 經(jīng)營分析系統(tǒng)的主要功能30-32
• 3.5.1 關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控31
• 3.5.2 統(tǒng)計(jì)報(bào)表功能31
• 3.5.3 綜合分析功能31
• 3.5.4 高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘功能31-32
• 3.6 本章小結(jié)32-33
• 第4章 移動(dòng)客戶品牌關(guān)系管理的數(shù)據(jù)挖掘模型33-54
• 4.1 交叉行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘過程標(biāo)準(zhǔn)模型33-34
• 4.2 建模各個(gè)階段所做的一些工作34-53
• 4.2.1 商業(yè)理解34-35
• 4.2.2 數(shù)據(jù)理解35
• 4.2.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備35-36
• 4.2.4 建立模型36-51
• 4.2.5 評(píng)估51-52
• 4.2.6 部署52-53
• 4.3 本章小結(jié)53-54
• 第5章 基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶品牌管理模型54-63
• 5.1 移動(dòng)客戶品牌營銷管理項(xiàng)目概述54-55
• 5.2 移動(dòng)客戶品牌關(guān)系管理項(xiàng)目成果55-61
• 5.2.1 家庭客戶處理流程55-56
• 5.2.2 學(xué)生客戶模型56-57
• 5.2.3 流動(dòng)客戶模型57-59
• 5.2.4 客戶對(duì)業(yè)務(wù)偏好情況判斷模型59-60
• 5.2.5 欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控預(yù)警模型60
• 5.2.6 中高端離網(wǎng)監(jiān)控預(yù)警實(shí)施流程圖60-61
• 5.3 移動(dòng)客戶品牌關(guān)系61
• 5.4 成果61-62
• 5.5 本章小結(jié)62-63
• 結(jié)論與展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 致謝69-70
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄70

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 歐陽為民,鄭誠;KDD研究中的若干問題與方法[J];安徽大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1999年01期

2 張景霞;陳建華;;數(shù)據(jù)挖掘初探[J];赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年07期

3 王海波,仲秋雁;基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關(guān)系管理體系結(jié)構(gòu)研究[J];大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版);2004年02期

4 吳愛華;;數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究[J];電腦知識(shí)與技術(shù);2008年25期

5 陳寧;周龍?bào)J;;數(shù)據(jù)采掘在Internet中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);1999年07期

6 王實(shí);高文;李錦濤;;Web數(shù)據(jù)挖掘[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2000年04期

7 王實(shí);高文;;數(shù)據(jù)挖掘中的聚類方法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2000年04期

8 洪家榮，，丁明峰，李星原，王麗薇;一種新的決策樹歸納學(xué)習(xí)算法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);1995年06期

9 余英澤,廖里,吳渝;一種新型數(shù)據(jù)分析技術(shù)——數(shù)據(jù)挖掘[J];計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化;2000年01期

10 劉小虎,李生;決策樹的優(yōu)化算法[J];軟件學(xué)報(bào);1998年10期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 葉松云;我國電信行業(yè)客戶流失管理的建模、分析及應(yīng)用研究[D];暨南大學(xué);2004年

2 趙雪清;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信客戶流失中的研究與應(yīng)用[D];大連海事大學(xué);2005年

3 趙莽;基于實(shí)證分析的移動(dòng)客戶保持影響因素和策略研究[D];北京郵電大學(xué);2006年

  本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的移動(dòng)客戶品牌管理，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：352074