數(shù)據(jù)挖掘技術在電信CRM中的應用

段萍萍 王松松 楊欣 王銀鳳 周少華

摘 要：隨著移動網(wǎng)絡的普及和迅猛發(fā)展，對擁有大量的客戶數(shù)據(jù)的電信企業(yè)，迫切需要將數(shù)據(jù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)換成企業(yè)競爭優(yōu)勢，基于數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶關系管理（CRM）系統(tǒng)應運而生。本文就客戶關系管理和數(shù)據(jù)挖掘的概念，以及在電信企業(yè)中的綜合應用進行了研究。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；CRM；電信企業(yè)

Abstract： with the popularity and rapid development of mobile network， the telecom enterprises with a large number of customer data， an urgent need to convert data advantage into enterprise competitive advantage， based on data mining of telecom customer relationship management （CRM） system arises at the historic moment. In this paper， the concept of customer relationship management （CRM） and data mining， and comprehensive application in telecom enterprises are studied.

Key words： data mining； CRM； Telecom enterprise

1 引言

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，營銷方式從“以產(chǎn)品為中心”轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙钥蛻魹橹行摹?，逐步建立以客戶和市場為導向的?jīng)營戰(zhàn)略，主動營銷對企業(yè)的發(fā)展變得異常重要，因此，越來越多的企業(yè)都開展了客戶關系管理（CRM）。CRM能為企業(yè)獲得市場競爭優(yōu)勢，樹立良好的企業(yè)形象。通過客戶關系管理系統(tǒng)可建立統(tǒng)一的客戶聯(lián)系渠道和全面的客戶服務能力，可為客戶提供更好的服務，促使客戶購買更多的產(chǎn)品或服務，并建立起對客戶的忠誠度，從而增加收人和提高銷售利潤。因此，企業(yè)需要對客戶形成更加深刻的理解和認識，而數(shù)據(jù)挖掘技術可以通過對CRM系統(tǒng)的海量客戶數(shù)據(jù)的深人分析，發(fā)現(xiàn)大量潛在的、真正有價值的信息和知識，滿足企業(yè)對客戶關系管理的需求，是當前電信企業(yè)提升CRM水平的重要手段。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術

數(shù)據(jù)挖掘是一門綜合性學科，其涉及統(tǒng)計學、人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)庫等多方面知識。數(shù)據(jù)挖掘就是從海量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識，它要從不完全的、大量的、隨機的、模糊的歷史數(shù)據(jù)中發(fā)掘出人們事先未知的，但是潛在有用的信息和知識。

數(shù)據(jù)挖掘根據(jù)任務的不同主要分為

（1）描述性數(shù)據(jù)挖掘：包括統(tǒng)計、聚類和關聯(lián)規(guī)則等；

（2）預言性數(shù)據(jù)挖掘：包括分類、回歸和時間序列；

數(shù)據(jù)挖掘算法有決策樹算法、神經(jīng)網(wǎng)絡算法、關聯(lián)規(guī)則算法、粗糙集以及遺傳算法等。

數(shù)據(jù)挖掘的實現(xiàn)過程是一個循環(huán)往復的過程，主要分為以下幾個步驟：

（1）數(shù)據(jù)準備

選擇計算所需要的合適數(shù)據(jù)，掌握了解數(shù)據(jù)分布情況和異常數(shù)據(jù)，補充和修正缺失的數(shù)據(jù)，為計算的方便轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型，為提高計算對數(shù)據(jù)進行合理的分組。

（2）建立模型

選取合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，對預處理過的數(shù)據(jù)進行計算和挖掘，調(diào)試該算法的運行參數(shù)，生成該業(yè)務的模型。

（3）評估和解釋模型

比較和評估上述建立的各個模型，從中選取一個最優(yōu)模型，并用業(yè)務語言解釋該模型。

（4）運用和優(yōu)化模型

在實際操作中，監(jiān)控該模型的表現(xiàn)和運行情況，若表現(xiàn)不好，則修正和考察該模型，使模型能夠真實的放映實際業(yè)務的運作規(guī)律。

3 數(shù)據(jù)挖掘技術在電信 CRM 中的應用

數(shù)據(jù)挖掘技術使用關聯(lián)分析、偏差分析、聚類分析和預測等方法完成對復雜客戶的數(shù)據(jù)的處理，從數(shù)據(jù)中將所需的分析結果提取出來。本文對CRM系統(tǒng)中客戶群體、客戶滿意程度、交叉銷售、客戶盈利能力、客戶流失情況應用數(shù)據(jù)挖掘技術進行分析。

（1）客戶群體分類

采用決策樹和聚類方法把海量客戶分成不同的類型，每類客戶擁有相似的屬性，不同類的客戶具有不同的屬性。企業(yè)可以針對不同類型的客戶，提供完全不同的個性化的服務，以此來提高客戶的滿意度。

（2） 客戶流失的控制與預測

隨著行業(yè)之間的競爭愈演愈烈，企業(yè)獲得新客戶的難度越來越大，這使得保持原有客戶就顯得尤為重要。要想從客戶身上獲得的價值更多，那么必然要做好維護工作。數(shù)據(jù)挖掘技術可以從客戶數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)易流失的客戶，從而企業(yè)可針對客戶的需求，采取相應措施保持原有客戶。

（3）客戶利潤回報預測

通過已有的客戶數(shù)據(jù)預測未知的消費趨勢和消費領域，使用決策樹算法和神經(jīng)網(wǎng)絡算法對數(shù)據(jù)進行分析，考察哪些客戶對產(chǎn)品感興趣，哪些人是企業(yè)的潛在客戶，然后根據(jù)分析結果采取有針對性的營銷，達到企業(yè)和客戶雙贏的目的。

（4）交叉銷售

交叉銷售是企業(yè)向原有客戶銷售新的產(chǎn)品或服務的過程。在企業(yè)所掌握的客戶數(shù)據(jù)信息中，包含著客戶下一次購買行為的關鍵信息，數(shù)據(jù)挖掘技術可以從這些數(shù)據(jù)中挖掘出影響客戶購買行為的主要因素，這樣客戶因獲得其滿意的服務而獲益，企業(yè)因銷售增長而獲益。

（5） 產(chǎn)品和服務的關聯(lián)分析

關聯(lián)分析是數(shù)據(jù)挖掘技術的重要算法，是挖掘不同數(shù)據(jù)之間關系的重要手段。對電信產(chǎn)品或服務作有效的關聯(lián)分析，可以發(fā)掘出電信服務或產(chǎn)品之間的關系，由此可以定制合理的組合套餐，為用戶提供貼心服務，從而開發(fā)出最受客戶歡迎的產(chǎn)品服務組合。

（6） 客戶欺詐行為分析

客戶欺詐行為是指以不付費的方式撥打移動通信服務。采用決策樹算法對客戶數(shù)據(jù)信息進行分析，對客戶行為進行研究，根據(jù)分析結果判斷哪些客戶存在欺詐行為。

4 結束語

良好的客戶關系管理是電信企業(yè)增加利潤，提高客戶滿意度和忠誠度的有效工具，引入數(shù)據(jù)挖掘技術可以更好地實現(xiàn)客戶關系管理的目標，加深企業(yè)對客戶的理解，建立更準確的客戶模型，改進營銷策略，提供更好的客戶服務，尋找更好的目標市場，使企業(yè)獲得和保持市場競爭力。而隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的不斷完善和成熟，基于數(shù)據(jù)挖擁技術的客戶關系管理必將獲得越來越廣泛的應用。

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作者簡介

段萍萍（1992-），女，漢，吉林省四平市，本科，現(xiàn)就讀于東北石油大學數(shù)學與統(tǒng)計學院，主要從事于應用數(shù)學方面的研究。