基于增值業(yè)務(wù)的客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)挖掘模式分析.pdf

1、在移動(dòng)通信行業(yè)，隨著低端用戶比例逐步增加，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，來(lái)自話音等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的每用戶業(yè)務(wù)收入ARPU值持續(xù)下降、電信運(yùn)營(yíng)商需要新業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)維持甚至提高ARPU值，移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)為運(yùn)營(yíng)商提供了這個(gè)機(jī)會(huì)。 如何利用移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)提高用戶的ARPU值，就成了現(xiàn)在電信增值業(yè)務(wù)的一個(gè)急需解決的問(wèn)題。一方面由于SP商的違規(guī)操作嚴(yán)重影響了電信服務(wù)商的誠(chéng)信形象，這個(gè)問(wèn)題電信運(yùn)營(yíng)商已于去年8月對(duì)SP和CP的整頓得到了部分改善。另外一個(gè)方面，電信增值

2、服務(wù)商用正常的渠道向用戶外呼和PUSH短信的方式來(lái)推薦新的業(yè)務(wù)，用戶的響應(yīng)率較低，并且給網(wǎng)絡(luò)也帶來(lái)了相當(dāng)大的負(fù)荷，使運(yùn)營(yíng)成本無(wú)形增加，更重要的是把一些非常好的業(yè)務(wù)推薦給了不合適的人群，帶來(lái)了一些用戶的投訴。那我們?cè)搹氖裁捶矫鎭?lái)解決這類問(wèn)題呢，這也是本文所研究的主要課題。 本文使用的是CRISP-DM就是公認(rèn)的、較有影響的方法論之一。CRISP-DM強(qiáng)調(diào)，DM不單是數(shù)據(jù)的組織或者呈現(xiàn)，也不僅是數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)建模，而是一個(gè)從理解業(yè)務(wù)

3、需求、尋求解決方案到接受實(shí)踐檢驗(yàn)的完整過(guò)程。CRISP-DM將整個(gè)挖掘過(guò)程分為以下六個(gè)階段：①商業(yè)理解(Business understanding)，②數(shù)據(jù)理解(Data urlderstanding)，③數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(Data Preparation)，④建模(Modeling)，⑤評(píng)估(Evaluation)和⑥部署(Deployment)。應(yīng)用以上數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)用戶消費(fèi)行為進(jìn)行分析，建立用戶消費(fèi)行為知識(shí)庫(kù)。用戶消費(fèi)行為知識(shí)庫(kù)是根據(jù)用

4、戶的消費(fèi)記錄，經(jīng)過(guò)一系列的算法和分析來(lái)推斷用戶消費(fèi)偏好。 本文應(yīng)用SPSS公司提供的數(shù)據(jù)挖掘軟件Clementine從點(diǎn)對(duì)點(diǎn)短信、夢(mèng)網(wǎng)業(yè)務(wù)和wAP業(yè)務(wù)的大量歷史數(shù)據(jù)中，應(yīng)用關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)用戶選擇業(yè)務(wù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。找到用戶的消費(fèi)特征，然后再根據(jù)業(yè)務(wù)特征描述，找到相關(guān)的用戶，然后通過(guò)外呼和PUSH短信來(lái)提高營(yíng)銷的精準(zhǔn)性，減少營(yíng)銷費(fèi)用，提高用戶的響應(yīng)率。最終達(dá)到提高用戶ARPU值的目的。 本文使用的方法在提高移動(dòng)增