【摘要】： 隨著電信行業(yè)的改革重組和全業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的綜合競(jìng)爭(zhēng),通信企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈,國(guó)內(nèi)、國(guó)際電信業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì),對(duì)電信運(yùn)營(yíng)企業(yè)的服務(wù)意識(shí)、服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)方式、服務(wù)質(zhì)量以及經(jīng)營(yíng)管理水平等均提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),客戶作為通信企業(yè)生存和發(fā)展的最重要的資源成為爭(zhēng)奪的焦點(diǎn)�？蛻魧�(duì)服務(wù)的要求越來越高,不同的客戶群體將產(chǎn)生不同的需求。一成不變的市場(chǎng)策略不再能滿足多樣化、個(gè)性化發(fā)展的客戶需求。 資費(fèi)套餐是電信行業(yè)的重要產(chǎn)品,是以滿足市場(chǎng)需要,獲得最佳經(jīng)濟(jì)利益為目的的組合營(yíng)銷方式,即將各種業(yè)務(wù)進(jìn)行組合,以滿足不同消費(fèi)群體的目標(biāo)客戶需求,同時(shí)優(yōu)惠的資費(fèi)使用戶得到了切實(shí)的利益,提高了業(yè)務(wù)的吸引力,很大程度上提高了用戶的滿意度和忠誠(chéng)度,增強(qiáng)了企業(yè)在新增市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力和存量市場(chǎng)的用戶粘性,同時(shí)也促進(jìn)了各種業(yè)務(wù)在組合中增值,增強(qiáng)了企業(yè)的盈利能力。資費(fèi)套餐作為新的競(jìng)爭(zhēng)方式,已經(jīng)成為運(yùn)營(yíng)商主要的競(jìng)爭(zhēng)手段之一。 本文的研究建立在某省移動(dòng)經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)(BASS,Business Analysis Supporting System)用戶的真實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,根據(jù)客戶的自然屬性、社會(huì)屬性、通信屬性、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)行為等特征,采用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類方法,對(duì)客戶進(jìn)行需求分群,建立客戶消費(fèi)需求細(xì)分模型,并結(jié)合資費(fèi)套餐設(shè)計(jì)原則進(jìn)行移動(dòng)資費(fèi)套餐的研究,設(shè)計(jì)出一整套全新的移動(dòng)資費(fèi)體系,為移動(dòng)運(yùn)營(yíng)企業(yè)進(jìn)行套餐設(shè)計(jì)提供了科學(xué)的方法支撐,在提高客戶滿意度、移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的競(jìng)爭(zhēng)力和經(jīng)營(yíng)效益的同時(shí),也對(duì)其他行業(yè)的資費(fèi)套餐設(shè)計(jì)有一定的借鑒價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：F626;TP311.13
【圖文】：

如果一個(gè)套餐分檔次時(shí)，需要制定不障。僅需要電信運(yùn)營(yíng)商計(jì)費(fèi)中心數(shù)據(jù)支持，而且態(tài)度的調(diào)查，以及在此基礎(chǔ)上對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行市在理論上可行，而且也必須經(jīng)過市場(chǎng)的檢驗(yàn)，戶對(duì)電信產(chǎn)品可能的反應(yīng)，包括理解上的難申請(qǐng)手續(xù)的簡(jiǎn)便性等，從而推斷電信產(chǎn)品可性和市場(chǎng)上的價(jià)值。如果電信產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)值產(chǎn)品重新設(shè)計(jì)或調(diào)整。電信產(chǎn)品設(shè)計(jì)后可以行電信產(chǎn)品資費(fèi)預(yù)演的工作，從而初步判定風(fēng)險(xiǎn)。電信產(chǎn)品設(shè)計(jì)后的市場(chǎng)調(diào)研工作十分設(shè)計(jì)流程如下圖:

用戶聚類過程是客戶細(xì)分的核心過程，為保證聚類效果與模型可解釋性，在本文的研究過程中結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，采取分多步聚類方式進(jìn)行聚類，同時(shí)由于K一Means聚類模型具有結(jié)果容易理解，建模時(shí)間快等特點(diǎn)，因此選擇K-Means聚類分析方法。整體研究思路如圖4.1所示:ARpU分檔主要消費(fèi)類型聚類具體消費(fèi)行為聚類;磷黔丫黝緲類之嘴一公舀類2.2氣類23一類22.1類22.2類2.23類2.2.4熬圖4.1客戶細(xì)分研究思路通過分析，選擇能夠反映用戶消費(fèi)意愿的指標(biāo):通話費(fèi)、長(zhǎng)途費(fèi)、短信費(fèi)、其他增值業(yè)務(wù)費(fèi)、漫游費(fèi)等作為主要的聚類變量，并以ARPU值作為首次分類指標(biāo)，區(qū)分客戶價(jià)值等級(jí)，然后在各等級(jí)內(nèi)部進(jìn)行聚類分析。如表4.1所示:

100000)))624440.12%%%極高端端類 666在此基礎(chǔ)上，對(duì)用戶消費(fèi)行為聚類挖掘。以ARpuE[5，30)分檔用戶群聚類分析為例，聚類結(jié)果如圖4.2所示:類2用戶泉類分布類之6類22類么5類之3圖4.2類2用戶聚類分布每個(gè)子類中的各種用戶分布及話費(fèi)消費(fèi)情況如表4.2所示:表4.2用戶聚類特征分布)))纓哪 哪耀馨攀……攘撕姍瀟攢蘸翱翱睦遙贅鑫櫻摹藻鑫鑊舞，，鄂鬃馨馨黔黔黔黔蘸耀翼翼槽槽髯 髯 髯髯臀蘸纂 }}}羅胖臀鞘孽 }}}}}}}}}類類2， 111222220.18%%%1.88880.844411.61114.0999類類 2.222278599922.30%%%12.06661.55550.02228.0888類類 2.333184144414.74%%%18.65551.38880.02222.5999類類 2.4445448884.36%%%5.644411.33330.04442.5555類類 2.555683399954.69%%%4.78881.79990.08883.8222類類 2.6664666663.73%%%2.83330.82220055516.4000通過各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的指標(biāo)的對(duì)比(表4.2和圖4.2)，可以清晰地發(fā)現(xiàn)各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)消費(fèi)行為的不同。該群用戶劃分為6類，第1類用戶規(guī)模過小

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本文編號(hào)：2770381