國內(nèi)通信業(yè)已經(jīng)迎來了3G時代,運營商在經(jīng)歷了一系列的改革、重組之后正在逐步發(fā)展壯大,市場競爭也變得越來越激烈。客戶關(guān)系管理在企業(yè)中的應(yīng)用也越來越廣泛。客戶細分是客戶關(guān)系管理的重要內(nèi)容,也是實現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的重要手段。如何合理選取方法進行有效的客戶細分,進而為客戶提供個性化的服務(wù)、全面提升企業(yè)競爭力成為了電信企業(yè)需要解決的問題。 在對客戶關(guān)系管理和客戶細分的研究現(xiàn)狀進行總結(jié)和評析的基礎(chǔ)上,比較了幾種典型的客戶細分方法,并對幾種常用的細分技術(shù)進行了介紹。接下來,詳細分析了電信客戶數(shù)據(jù)和細分特點,闡述了模糊聚類方法在電信客戶細分應(yīng)用中的適用性。從指標(biāo)選取入手,構(gòu)建了以客戶基本特征為輔助分析指標(biāo)、以客戶消費行為特征和客戶價值特征為細分指標(biāo)的指標(biāo)體系,并采用統(tǒng)計分析方法中的相關(guān)性分析進行指標(biāo)約簡,在進行數(shù)據(jù)處理后,運用模糊-C均值聚類方法構(gòu)建細分模型,對客戶數(shù)據(jù)進行聚類分析,針對模型特點選取了相應(yīng)的有效性函數(shù)對細分聚類結(jié)果進行了有效性評價。 將樣本數(shù)據(jù)代入模型運算后,結(jié)合相應(yīng)的有效性函數(shù)值,最終確定了合理的客戶分類數(shù),接下來對各群體的客戶特征進行了描述,結(jié)合企業(yè)實際情況提出相應(yīng)的營銷建議。構(gòu)建的...

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意義
    1.3 研究現(xiàn)狀及評析
        1.3.1 研究現(xiàn)狀
        1.3.2 研究現(xiàn)狀評析
    1.4 論文研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)
        1.4.1 論文研究內(nèi)容
        1.4.2 論文研究結(jié)構(gòu)
第2章 客戶關(guān)系管理和客戶細分概述
    2.1 客戶關(guān)系管理
        2.1.1 客戶關(guān)系管理的概念和內(nèi)涵
        2.1.2 客戶關(guān)系管理的組成和功能
    2.2 客戶細分
        2.2.1 客戶細分理論的產(chǎn)生
        2.2.2 客戶細分的意義
        2.2.3 客戶細分方法評述
    2.3 客戶細分技術(shù)
        2.3.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
        2.3.2 統(tǒng)計分析方法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于模糊聚類的電信客戶細分
    3.1 模糊聚類分析
        3.1.1 模糊聚類理論發(fā)展
        3.1.2 模糊聚類分析基本思想
        3.1.3 模糊聚類分析的應(yīng)用
    3.2 電信客戶數(shù)據(jù)及細分的特點
        3.2.1 電信客戶數(shù)據(jù)的特點
        3.2.2 電信客戶細分特點
        3.2.3 模糊聚類方法在電信客戶細分中的適用性
    3.3 客戶指標(biāo)選取與約簡
        3.3.1 客戶基本特征指標(biāo)選取
        3.3.2 客戶價值指標(biāo)選取
        3.3.3 客戶行為指標(biāo)選取
        3.3.4 細分指標(biāo)約簡
    3.4 客戶細分數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.4.1 數(shù)據(jù)集成
        3.4.2 數(shù)據(jù)清洗
        3.4.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
    3.5 客戶細分模型及算法實現(xiàn)
    3.6 客戶細分結(jié)果評價
        3.6.1 無指導(dǎo)評價
        3.6.2 有指導(dǎo)評價
    3.7 本章小結(jié)
第4章 電信客戶細分實證研究
    4.1 數(shù)據(jù)采集
        4.1.1 數(shù)據(jù)獲取
        4.1.2 指標(biāo)選取
        4.1.3 指標(biāo)約簡
    4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.2.1 數(shù)據(jù)集成
        4.2.2 數(shù)據(jù)清洗
        4.2.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
    4.3 模型維度因子分析
    4.4 模型和算法應(yīng)用
    4.5 細分結(jié)果解釋
    4.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝



本文編號：3774491