【摘要】： 隨著電信市場的逐步開發(fā),競爭日趨激烈,不僅形成了各大運(yùn)營商同臺競技的市場格局,而且從賣方市場轉(zhuǎn)向買方市場,這就要求運(yùn)營商要采取以“客戶為中心”的策略,根據(jù)客戶的實際需求提供個性化的服務(wù)解決方案,客戶關(guān)系的大一統(tǒng)必然向細(xì)分化和個性化轉(zhuǎn)變。因此,客戶細(xì)分是電信企業(yè)營銷的關(guān)鍵所在�？蛻艏�(xì)分是有效貫徹客戶關(guān)系管理(CRM)理念,實現(xiàn)精益運(yùn)營的基礎(chǔ)。如何將客戶根據(jù)其消費(fèi)行為進(jìn)行合理的細(xì)分,對不同的客戶提供適合其特點的個性化服務(wù),為客戶創(chuàng)造價值,同時達(dá)到企業(yè)利潤的最大化,已成為電信運(yùn)營商關(guān)心的一個重要問題。 本文針對電信行業(yè)客戶細(xì)分,做了如下工作: 首先,提出研究背景及意義,介紹國內(nèi)外電信行業(yè)研究現(xiàn)狀。其次,研究客戶細(xì)分的相關(guān)理論與方法,對于客戶細(xì)分的方法進(jìn)行全面的總結(jié)與歸納,為電信企業(yè)客戶細(xì)分的研究做理論鋪墊。第三,分析電信企業(yè)業(yè)務(wù),著重分析電信企業(yè)客戶細(xì)分的應(yīng)用現(xiàn)狀,其中重點對電信企業(yè)常用的客戶細(xì)分方法及模型進(jìn)行總結(jié)與概述,并且針對本文模型推薦使用的K-means算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法做了較詳細(xì)的介紹。第四,進(jìn)行電信企業(yè)客戶細(xì)分模型的設(shè)計,提出設(shè)計思想,結(jié)合之前的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行需求分析,確定細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)和要求,設(shè)計出基于算法的數(shù)據(jù)挖掘細(xì)分模型。最后,將模型應(yīng)用到某電信公司某業(yè)務(wù)的客戶細(xì)分中去,經(jīng)過反復(fù)實驗得到比較理想的細(xì)分結(jié)果,以此為基礎(chǔ),針對不同的客戶群制定不同的營銷策略。 本文論述了客戶細(xì)分的整個過程,并使用相應(yīng)的算法和工具加以實現(xiàn),實踐證明,本文的技術(shù)路線是可行的,所得到的細(xì)分結(jié)果具有一定的合理性和實用價值,對經(jīng)營分析人員進(jìn)行相關(guān)的營銷活動具有一定的參考價值。
【圖文】：

提供支持所有這些任務(wù)的必要手段和功能，并最大限度地為用戶使用這些功能提供方便的接口、選擇和操作，利于挖掘算法的重用，嵌入，，利于算法與其他模塊的有機(jī)結(jié)合。如圖1.1[’o]所示。

(2)K一means聚類分析單擊“整體屬性聚類按鈕”進(jìn)入K一means聚類的界面。所有的數(shù)據(jù)采用的是平行坐標(biāo)與表格顯示相結(jié)合的方式進(jìn)行輸出，如圖4.5所示。
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：TP311.13

【引證文獻(xiàn)】

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1 關(guān)云鴻;;改進(jìn)K-均值聚類算法在電信客戶分類中的應(yīng)用[J];計算機(jī)仿真;2011年08期

2 鄧夢曦;;利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)促進(jìn)數(shù)字電視網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商的發(fā)展[J];新聞世界;2012年08期

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1 楊繼平;商洛電信公司運(yùn)維服務(wù)差異化研究[D];西北大學(xué);2010年

本文編號：2595580