本文關(guān)鍵詞：基于大數(shù)據(jù)的客戶細(xì)分模型及精確營(yíng)銷策略研究

  更多相關(guān)文章： 大數(shù)據(jù) 客戶細(xì)分模型 精確營(yíng)銷 用戶行為分析 聚類分析

【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,話音業(yè)務(wù)已不再是電信運(yùn)營(yíng)商的主營(yíng)業(yè)務(wù),移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)逐漸成為電信運(yùn)營(yíng)商最主要的收入來(lái)源。在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不斷滲透移動(dòng)通訊業(yè)務(wù)的大趨勢(shì)下,電信運(yùn)營(yíng)商受到被“管道化”的威脅。因此,在這種情況下,如何突破重圍提高產(chǎn)品質(zhì)量和改善客戶體驗(yàn),以更好地滿足電信客戶多樣性的需求,吸引新客戶的同時(shí)做好老客戶挽留,是國(guó)內(nèi)三大電信運(yùn)營(yíng)商當(dāng)下的工作重心。在大數(shù)據(jù)技術(shù)盛行的今天,如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)分析龐大的用戶數(shù)據(jù)、識(shí)別客戶消費(fèi)習(xí)慣和管控客戶消費(fèi)行為,設(shè)計(jì)高價(jià)值、個(gè)性化和多元化的服務(wù)與產(chǎn)品,是運(yùn)營(yíng)商能否形成其核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。本文在對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)資料進(jìn)行綜述的基礎(chǔ)上,分析了電信運(yùn)營(yíng)商的市場(chǎng)環(huán)境、發(fā)展現(xiàn)狀和現(xiàn)有客戶細(xì)分方法的不足;之后利用SPSS Statistic軟件對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)性和共線性分析,篩選出15個(gè)變量,進(jìn)行了數(shù)據(jù)清洗;隨之利用Kohonen聚類分析對(duì)K-means聚類結(jié)果進(jìn)行了優(yōu)化,以提高結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性;基于安索夫矩陣的基本概念,建立電信客戶細(xì)分模型,并對(duì)比測(cè)試集和驗(yàn)證集進(jìn)行結(jié)果檢驗(yàn),提出了電信運(yùn)營(yíng)商精確營(yíng)銷策略以及關(guān)于與現(xiàn)有產(chǎn)品的融合發(fā)展的建議。本文將顧客細(xì)分與精確營(yíng)銷策略相結(jié)合的目的是通過(guò)有效的客戶細(xì)分,將合適的信息傳遞給合適的用戶,最終幫助電信運(yùn)營(yíng)商達(dá)到收益最大化。
【關(guān)鍵詞】：大數(shù)據(jù) 客戶細(xì)分模型 精確營(yíng)銷 用戶行為分析 聚類分析
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F274;F626
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究方法9
• 1.3 研究?jī)?nèi)容9-10
• 1.4 研究框架10-12
• 第二章 論文相關(guān)文獻(xiàn)綜述12-35
• 2.1 大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀12-16
• 2.1.1 大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵12-13
• 2.1.2 大數(shù)據(jù)的重要性13-14
• 2.1.3 大數(shù)據(jù)的不足與挑戰(zhàn)14
• 2.1.4 大數(shù)據(jù)在通信業(yè)中的發(fā)展現(xiàn)狀14-16
• 2.1.5 大數(shù)據(jù)研究評(píng)述16
• 2.2 精確營(yíng)銷理論16-23
• 2.2.1 精確營(yíng)銷的定義17-18
• 2.2.2 精確營(yíng)銷的興起與挑戰(zhàn)18-19
• 2.2.3 精確營(yíng)銷的步驟19-22
• 2.2.4 精確營(yíng)銷的途徑22-23
• 2.2.5 精確營(yíng)銷研究評(píng)述23
• 2.3 客戶細(xì)分理論23-27
• 2.3.1 理論發(fā)展歷程23-24
• 2.3.2 客戶細(xì)分方法24-27
• 2.3.3 客戶細(xì)分研究評(píng)述27
• 2.4 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程27-28
• 2.5 聚類方法28-31
• 2.5.1 常見(jiàn)的聚類方法28-30
• 2.5.2 K-means聚類算法介紹30-31
• 2.6 SPSS Modeler軟件31-33
• 2.6.1 SPSS Modeler概述31-32
• 2.6.2 CRISP-DM標(biāo)準(zhǔn)的商業(yè)流程32-33
• 2.7 小結(jié)33-35
• 第三章 我國(guó)電信業(yè)客戶細(xì)分的發(fā)展現(xiàn)狀與分析35-41
• 3.1 我國(guó)電信業(yè)客戶細(xì)分的發(fā)展現(xiàn)狀35-38
• 3.1.1 電信行業(yè)特征與現(xiàn)狀分析35-36
• 3.1.2 電信業(yè)客戶特征分析36-37
• 3.1.3 電信運(yùn)營(yíng)商客戶細(xì)分的現(xiàn)狀及其存在的問(wèn)題37-38
• 3.2 電信客戶細(xì)分方法改進(jìn)的必要性38-41
• 3.2.1 競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)改變38-39
• 3.2.2 盈利點(diǎn)變化，，客戶細(xì)分需改進(jìn)39-41
• 第四章 電信客戶細(xì)分模型建立及算法優(yōu)化41-58
• 4.1 電信客戶細(xì)分模型設(shè)計(jì)及建立41-47
• 4.1.1 商業(yè)理解41
• 4.1.2 數(shù)據(jù)理解41-42
• 4.1.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理42-47
• 4.2 K-means算法及其優(yōu)化47-53
• 4.2.1 對(duì)K-means算法的優(yōu)化——Kohonen網(wǎng)絡(luò)聚類47-48
• 4.2.2 Kohonen網(wǎng)絡(luò)聚類的實(shí)行48-53
• 4.3 電信客戶細(xì)分的結(jié)果檢驗(yàn)與分析53-58
• 4.3.1 電信客戶細(xì)分結(jié)果檢驗(yàn)53-55
• 4.3.2 電信客戶細(xì)分結(jié)果分析55-58
• 第五章 基于電信客戶細(xì)分模型的精確營(yíng)銷策略58-64
• 5.1 中國(guó)電信的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)58-60
• 5.2 精確營(yíng)銷策略60-64
• 5.2.1 市場(chǎng)滲透——數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)型客戶60
• 5.2.2 產(chǎn)品研發(fā)——低端基本型客戶 & 忠實(shí)型老客戶60-61
• 5.2.3 市場(chǎng)擴(kuò)張——潛力優(yōu)質(zhì)型客戶61-62
• 5.2.4 多樣化發(fā)展（以“易信企業(yè)版”為例）——長(zhǎng)途商旅型客戶62-64
• 第六章 結(jié)論與展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-69
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文69-70
• 致謝70

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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4 任柏菘;普爾特的客戶細(xì)分[N];中國(guó)房地產(chǎn)報(bào);2011年

5 主持人 中國(guó)房地產(chǎn)報(bào)管理評(píng)論部資深記者 張勁松;怎樣實(shí)現(xiàn)中國(guó)特色的客戶細(xì)分？[N];中國(guó)房地產(chǎn)報(bào);2011年

6 郵儲(chǔ)銀行江蘇省連云港市分行 朱慈;基于經(jīng)濟(jì)生命周期的銀行客戶細(xì)分[N];中國(guó)郵政報(bào);2013年

7 本報(bào)記者 李秀中;客戶細(xì)分 上海大眾運(yùn)作“關(guān)系營(yíng)銷”[N];第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào);2005年

8 記者 方俊;券商強(qiáng)化客戶細(xì)分初嘗甜頭[N];上海證券報(bào);2011年

9 中研博峰咨詢有限公司咨詢顧問(wèn) 高榮霞;六步驟鎖定細(xì)分市場(chǎng)[N];通信產(chǎn)業(yè)報(bào);2009年

10 楊怡 劉學(xué);重慶移動(dòng)深度推進(jìn)客戶細(xì)分工程[N];人民郵電;2006年

本文編號(hào)：585602