聚類挖掘在電信客戶分類中的研究與應用.pdf

1、客戶關系管理（Customer Relationship Management）簡稱（CRM）對改善客戶與企業(yè)間的關系，有著至關重要的作用。對龐大客戶信息的高效、精準的分類，是進行有效客戶管理的基礎和重要技術。提高電信企業(yè)競爭力的重點在于，如何將數(shù)據(jù)庫中看似毫無關聯(lián)不具備價值的數(shù)據(jù)通過系統(tǒng)的整合，提煉出有用的數(shù)據(jù)信息，并對此進行分析研究來制定差異化以及個性化的服務。
　　數(shù)據(jù)挖掘通過數(shù)據(jù)分析，從大量的原始數(shù)據(jù)里發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在規(guī)律。其工

2、作過程一是數(shù)據(jù)準備：從相關數(shù)據(jù)庫中選取數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)又會被整合成可以被用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集合；二是發(fā)現(xiàn)規(guī)律：使用數(shù)據(jù)準備時所得到的數(shù)據(jù)集合，采用某種方法，將這些數(shù)據(jù)集合之間的規(guī)律尋找和總結出來。本文主要針對數(shù)據(jù)挖掘技術中的一個重要領域：聚類分析進行研究分析并將其投入到現(xiàn)實企業(yè)決策中去。聚類挖掘其本質就是要將那些非實體的對象集合分組，使之成為由許多相似對象所形成的對象類的一個過程，其主要工作就是把收集來的那些相似的數(shù)據(jù)進行分類和聚合。

3、r>　　本文參閱了大量的國內(nèi)與國外的文獻資料，對數(shù)據(jù)挖掘技術、客戶關系管理系統(tǒng)、電信行業(yè)客戶分類模型進行了深入且細致的研究。針對基于聚類挖掘的客戶關系管理系統(tǒng)中的客戶分類，開展了以下幾項研究工作：
　　1．建立有利于數(shù)據(jù)分析的客戶分類模型。客戶分類模型的建立將大大提高電信企業(yè)對用戶的分類，把具有某種消費習慣或者消費傾向的用戶歸集起來，本論文主要正對短信高頻使用用戶類，制定有針對性的營銷策略。該客戶分類模型可以將大量具有相似特征的用

4、戶歸集起來，形成某個特定的客戶類別，是企業(yè)能夠量化的對某一用戶類進行分析，制定適合的電信產(chǎn)品和服務。
　　2．從兩方面入手對原有的K-means算法進行優(yōu)化分析。其一本文對初始聚類中心進行優(yōu)化：更好的劃分效果是通過對原始聚類中心的選擇而得到的。它使得不同聚類中的對象是不相似的，但一個聚類中的對象卻是相似的。同時本文運用數(shù)學幾何定律：“三角形兩條邊的長度必定大于第三條邊”來降低k-means算法的總時間復雜度。以此來盡可能的達到減少

5、迭代次數(shù)，提高挖掘性能的目的。通過對比發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化后的算法比傳統(tǒng)的K-means算法具有更好的性能。
　　3．確定客戶分類模型中所用到的分類變量和描述變量。消費者由于各種因素之間的差異，本身也呈現(xiàn)出多樣化，對于消費者而言，根本沒有單一的策略可以對應所有客戶的需求，單一的產(chǎn)品選擇都不是一種優(yōu)秀的戰(zhàn)略選擇，而客戶分類在本質上就是為迅速提高一個大型多元化的組織管理水平提供了實際的可能性?？蛻舴诸愐钥蛻粝M行為和客戶價值為研究變量，將客戶人

6、口特征，參考客戶心理消費因子作為參考依據(jù)，從而建立起了一套基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶分類模型。
　　4．將SPSS公司開發(fā)的Clementine7.0作為開發(fā)工具，對上述研究得出的客戶分類模型通過電信客戶數(shù)據(jù)進行驗證，成功得出客戶分類組。同時本文選取了聚類挖掘結果中的短信高頻使用組為分析對象，對其消費習慣和消費傾向進行深入分析并制定出了相應的營銷策略。結果表明：本文的工作將對改善電信行業(yè)的客戶管理，提高用戶滿意度，以及提升電信運營商的市場