發(fā)布時(shí)間：2020-03-26 19:26

【摘要】： 隨著電信行業(yè)的高速發(fā)展,各運(yùn)營(yíng)商之間的競(jìng)爭(zhēng)也愈加激烈,運(yùn)營(yíng)商的ARPU值和利潤(rùn)空間都面臨著巨大的挑戰(zhàn)。客戶需求也變得多樣化、差異化,對(duì)電信業(yè)務(wù)、服務(wù)的要求日趨理性和嚴(yán)格,對(duì)電信服務(wù)的整體質(zhì)量也提出了更高要求。通過(guò)分析所掌握客戶海量信息,進(jìn)行客戶細(xì)分已經(jīng)成為企業(yè)實(shí)施營(yíng)銷戰(zhàn)略最為迫切和首要的任務(wù)。 本文通過(guò)對(duì)目前移動(dòng)通信客戶細(xì)分現(xiàn)狀的分析,對(duì)傳統(tǒng)客戶細(xì)分體系的總結(jié)歸納,對(duì)客戶細(xì)分中的數(shù)據(jù)挖掘算法的剖析,針對(duì)移動(dòng)通信運(yùn)營(yíng)企業(yè)擁有比較完整地客戶消費(fèi)數(shù)據(jù)的實(shí)際情況提出了一個(gè)適合移動(dòng)通信運(yùn)營(yíng)企業(yè)的客戶細(xì)分模型。并將其模型具體地應(yīng)用于移動(dòng)通信企業(yè),運(yùn)用調(diào)研數(shù)據(jù)根據(jù)移動(dòng)通信行業(yè)客戶的消費(fèi)特征對(duì)此企業(yè)的客戶進(jìn)行客戶細(xì)分。在將客戶分成不同的客戶群體后,再對(duì)各群體的客戶特征進(jìn)行描述,而構(gòu)建出客戶細(xì)分矩陣。與此同時(shí),也通過(guò)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了模型。最后,本文將模型得到的結(jié)果與目前的商業(yè)實(shí)際進(jìn)行關(guān)聯(lián),進(jìn)一步說(shuō)明了各細(xì)分群體的特征,并提出了相應(yīng)的營(yíng)銷意見(jiàn)。 本文理論結(jié)合實(shí)例,定性研究與定量研究并用。用聚類算法來(lái)構(gòu)建客戶細(xì)分模型,并將其應(yīng)用到具體的行業(yè)和企業(yè),有著一定的理論價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值,希望本文有能為中國(guó)移動(dòng)運(yùn)營(yíng)企業(yè)的發(fā)展提供一些有價(jià)值的建議。
【圖文】：

然后使用k -Means結(jié)點(diǎn)再次執(zhí)行4.4節(jié)中的聚類程序，會(huì)產(chǎn)生聚類模型，，再使用輸出結(jié)點(diǎn)將聚類的結(jié)果輸出。聚類產(chǎn)生的結(jié)果如圖5.1所示。圖5.1 聚類分析的結(jié)果圖5.1很直觀地給出了將數(shù)據(jù)聚成11類的聚類結(jié)果。各個(gè)類別的各變量的均值情況如表5.1所示 。表5.1 聚類后組內(nèi)各變量均值Cluster MESS_FEE NEW_FEE LOCAL_FEE LONF_NATION_FEE WAN_FEE ALL_FEE ONLINE_TIME NO.1 3.11 0.88 18.51 0.91 0.70 37.22 10 26872 10.05 3.02 101.29 19.18 16.93 191.62 70 1733 141.92 4.47 33.34 10.22 1.49 208.01 17 334 10.18 2.99 117.31 20.18 17.53 200.14 19 3785 5.19 1.09 28.36 2.16 1.83 66.39 67 7576 47.96 3.62 72.70 8.70 8.47 170.23 17 1667 6.90 1.68 57.27 6.09 7.23 108.18 40 4358 21.75 3.65 17.40 1.12 1.09 57.21 11 7919 3.61 0.61 20.67 0.90 0.92 44.44 27 232910 6.41 1.55 56.62 5.94 4.47 94.66 14 128011 61.64 3.58 20.90 1.96 1.16 104.37 15 182Total 8.50 1.42 33.57 3.27 2.84 68.56 23 92115.2 客戶細(xì)分矩陣根據(jù)4.4節(jié)中構(gòu)建的細(xì)分模型，從 “傳統(tǒng)業(yè)務(wù)”、“數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)”和“在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)”三個(gè)43

現(xiàn)將已經(jīng)聚成的11個(gè)客戶群體以三維矩陣的形式表現(xiàn)出來(lái)，如圖5.2所示。音業(yè)務(wù)語(yǔ)數(shù)高低低16高5934在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)圖5.2 客戶細(xì)分矩陣圖中的客戶細(xì)分矩陣分三個(gè)維度，各個(gè)維度分別取一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)值。根據(jù)2/8原理，企業(yè)80%的收入是由20%的客戶提供的，所以將各個(gè)細(xì)分維度的標(biāo)準(zhǔn)值取為樣品80%處為分位點(diǎn)。如果某一個(gè)客戶群體在某一維度上的均值大于標(biāo)準(zhǔn)值，則說(shuō)明此客戶群體在此維度上是對(duì)企業(yè)有所貢獻(xiàn)的；反之，則說(shuō)明對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)此客戶群體在此維度上的表現(xiàn)不佳。三個(gè)維度將將客戶細(xì)分矩陣分為8個(gè)象限，而11個(gè)客戶群體分布在客戶細(xì)分矩陣的不同位置，其各象限的特征如表5.2所示。表5.2 象限劃分象限 語(yǔ)音業(yè)務(wù) 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù) 在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)1 低于標(biāo)準(zhǔn)值 低于標(biāo)準(zhǔn)值 低于標(biāo)準(zhǔn)值2 高于標(biāo)準(zhǔn)值 低于標(biāo)準(zhǔn)值 低于標(biāo)準(zhǔn)值3 高于標(biāo)準(zhǔn)值 高于標(biāo)準(zhǔn)值 低于標(biāo)準(zhǔn)值4 低于標(biāo)準(zhǔn)值 高于標(biāo)準(zhǔn)值 低于標(biāo)準(zhǔn)值5 低于標(biāo)準(zhǔn)值 低于標(biāo)準(zhǔn)值 高于標(biāo)準(zhǔn)值6 高于標(biāo)準(zhǔn)值 低于標(biāo)準(zhǔn)值 高于標(biāo)準(zhǔn)值7 高于標(biāo)準(zhǔn)值 高于標(biāo)準(zhǔn)值 高于標(biāo)準(zhǔn)值8 低于標(biāo)準(zhǔn)值 高于標(biāo)準(zhǔn)值 高于標(biāo)準(zhǔn)值5.3 各客戶細(xì)分群體特征描述（1）象限 1——數(shù)量眾多的低價(jià)值群體該象限是客戶在三個(gè)維度上都處于較低的水平
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：F626

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 孫朝繼;S電信公司客戶價(jià)值管理方法研究[D];電子科技大學(xué);2011年

2 李欣;基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的電信企業(yè)客戶群細(xì)分模型研究[D];南京郵電大學(xué);2011年

3 張雄;基于Gb口信令分析的手機(jī)客戶上網(wǎng)行為的應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2601863