數據挖掘技術在電信客戶關系管理中的應用

廣西工商職業(yè)技術學院 覃遠霞

數據挖掘技術在電信客戶關系管理中的應用

廣西工商職業(yè)技術學院 覃遠霞

數據挖掘，也被稱為數據庫中的知識發(fā)現（Know ledge Discovery in Database，簡稱KDD），它是近年來隨著數據庫技術和人工智能技術的發(fā)展而出現的一種全新的信息技術，融合了數據庫、人工智能以及統(tǒng)計學等多種學科的知識，試圖從數據中提取出先前未知的、有效的和實用的信息。

數據挖掘技術從產生開始就是面向應用的。目前，在很多領域，尤其是在銀行、保險、交通、零售（如超級市場）等商業(yè)領域，數據挖掘都是一個很時髦的詞。數據挖掘所能解決的典型商業(yè)問題包括數據庫營銷（Database Marketing）、客戶群體劃分（Customer Segmentation & Classi f cation）、背景分析（Pro f le Analysis）、交叉銷售（Cross-selling）、客戶流失性分析（Churn Analysis）、客戶信用記分（Credit Scoring）以及欺詐識別（Fraud Detection）等。

一、電信客戶關系管理

在電信運營商客戶管理過程中，需要通過對各種經營數據的分析，發(fā)現客戶的特點，從而為客戶提供針對性服務。如發(fā)現使用某一業(yè)務的客戶的共同特征，從而可以向那些也同樣具有這些特征卻沒有使用該業(yè)務的客戶進行有目的的推銷；找到流失客戶的共同特征，在那些具有相似特征的客戶還未流失之前，采取針對性的措施。具體來說，目前電信運營商在客戶分析中需要達到如下幾方面的要求。

1.客戶獲得。對于電信運營公司來說，企業(yè)效益的增長需要不斷地獲得新的客戶。因此，需要通過對經營數據的分析，辨別潛在的客戶群，提高市場活動的響應率。

2.客戶保持。由于電信市場競爭越來越激烈，企業(yè)獲得新客戶的成本在不斷地上升，因此，維護好原有客戶就顯得越來越重要。對客戶的管理需要能發(fā)現易流失客戶的特征，并針對客戶的需求，采取相應的預防措施。

3.交叉銷售。在目前競爭激烈的電信市場中，企業(yè)和客戶之間的關系是經常變動的，一旦成為企業(yè)的客戶，企業(yè)就要盡力保持這種客戶關系。因此，企業(yè)需要對原有客戶不斷銷售新的產品或提供新的服務，開展交叉銷售。

4.客戶細分與一對一營銷。CMR系統(tǒng)（客戶關系管理系統(tǒng)）可以把大量的客戶分成不同的類，其中每個類里的客戶擁有相似的屬性，而不同類里的客戶屬性也不同。企業(yè)可以通過該系統(tǒng)給不同類客戶提供有差別的服務，進而提高客戶的滿意度。

5.盜用和異常行為分析。盜用行為每年耗掉電信企業(yè)數以萬億的資產。通過對數據的分析確定潛在的盜用者和異常使用模式，檢測試圖侵入用戶賬戶的行為，發(fā)現需要引起注意的異常模式,進而采取相應的防范措施。

二、數據挖掘技術的研究現狀及發(fā)展趨勢

1.數據挖掘技術的研究現狀。隨著KDD在學術界和工業(yè)界的影響力越來越大，KDD在研究和應用領域發(fā)展迅速，尤其是在商業(yè)和銀行領域的應用方面。

（1）國外對數據挖掘技術研究的現狀。目前，國外有許多研究機構、公司和學術組織從事數據挖掘工具的研制和開發(fā)，并且已研制出許多數據挖掘和知識發(fā)現系統(tǒng)。例如，Quest是由原IBM Almaden研究中心開發(fā)的數據挖掘系統(tǒng)，它可以從大型數據庫中發(fā)現關聯規(guī)則、分類規(guī)則、序貫模式、時間序列模式等；DBM iner是由加拿大Simon Fraser大學Jia Wei Han教授領導的小組所開發(fā)的一個數據挖掘系統(tǒng)；SKICAT是由U.M.Fayyad等人開發(fā)的知識發(fā)現系統(tǒng)，它將圖像處理、數據分類、數據庫管理等功能集成在一起，能夠自動地對數字天空圖像進行搜索和分類；KEFIR全稱為Key Fiuding Reporter，是由GTE實驗室開發(fā)的一個知識發(fā)現系統(tǒng)。除此以外，還有許多其他的數據挖掘系統(tǒng)或原形系統(tǒng)，如Anand等人開發(fā)的Spotlight系統(tǒng)、Simoudis等人開發(fā)的Recon系統(tǒng)、K losgen等人開發(fā)的Explora系統(tǒng)、M ichalski等人開發(fā)的INLEN系統(tǒng)以及Piatetsky-Shapirro等人開發(fā)的KDW+系統(tǒng)等。

（2）國內數據挖掘技術研究現狀。目前，國內從事數據挖掘研究的人員主要在大學等高等教育機構，也有部分在研究所或公司；其研究所涉及領域很多，一般集中于學習算法的研究、數據挖掘的實際應用以及有關數據挖掘理論方面的研究。因為目前進行的大多數研究項目是由政府資助進行的，如國家自然科學基金、863計劃、“九五”計劃等。

2.數據挖掘技術的發(fā)展趨勢。目前，數據挖掘的發(fā)展趨勢主要體現在以下幾個方面。

（1）進一步發(fā)展對知識發(fā)現方法的研究。如近年來注重對Bayes方法以及Boosting方法的研究和提高。

（2）傳統(tǒng)的統(tǒng)計學回歸法在KDD中開始應用。KDD與數據庫緊密結合。在應用方面包括：KDD商業(yè)軟件工具的不斷產生和完善，注重解決整個系統(tǒng)的問題，不局限于孤立的過程。

（3）用戶主要集中在大型銀行、保險公司、電信公司和大型銷售公司。國外很多計算機公司非常重視數據挖掘的開發(fā)應用，原IBM和微軟公司都成立了相應的研究中心進行這方面的工作，此外，一些公司的相關軟件也開始在國內銷售，如Platinum、BO等。

三、結論

1.將數據挖掘技術應用于客戶關系管理中，可以使原來交易營銷中兩條單向的、聯系不緊密的信息通道形成以客戶信息為反饋內容的閉環(huán)網絡，使企業(yè)以更加積極有效的方式去識別、保持、鞏固自己的客戶群體，與其保持長期、穩(wěn)定、互惠的良性關系，進而增強企業(yè)在市場上的競爭力。

2.根據流失客戶和未流失客戶的性質和消費行為，可以進行挖掘分析，建立客戶流失預測模型，對哪些客戶的流失概率較大、流失客戶的消費行為如何、造成客戶流失的其他相關因素等問題進行分析。

3.應用數據挖掘技術可以對電信客戶進行細分，進行一對一的準確的市場營銷。

4.應用數據挖掘可以預防電信欺詐。