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基于数据挖掘的电信精细化营销策略研究 摘要 随着中国电信业改革不断深入，电信市场不断拆分，客户选择电 信产品和运营商的余地越来越大，电信运营商之间对客户的争夺也越 来越激烈。过去那种粗放地开发市场、粗放地开发客户资源、粗放地 使用媒体广告的状况失去营销效果，使业务推广面临营销失灵的局面。 另一方面，即将展开的全业务运营会导致更加激烈的市场竞争，3 g 时 代的增值业务将占据更重要的地位，用户的个性化需求将更加明显， 因此作为通信服务市场前端核心的市场营销工作应从过去“粗放型营 销”转变为“精细化营销”。同时，电信行业是典型的数据密集行业， 其业务数据中隐含着大量对企业有价值的信息，而数据挖掘技术经过 多年的发展，研究的重心正在转向各个应用领域，基于数据挖掘技术 的“精细化营销 可以帮助我们发现顾客需要、分析顾客行为、评估 顾客价值，进而有针对性地制定营销策略，满足客户个性化的需求。 本文在分析我国电信业发展及电信业营销现状，数据挖掘和精细 化营销的相关知识的基础上，深入分析数据挖掘在客户细分、交叉销 售以及客户流失预警的具体应用，同时看出基于数据挖掘的精细化营 销是电信业提升核心竞争力一个极为重要的手段，它将在电信业的市 场营销中发挥重要的作用。论文中的营销理论分析、数据挖掘方法、 具体应用案例，相信对于市场营销人员、经营分析人员等有一定的启 发借鉴作用。 关键词：数据挖掘精细化营销电信营销策略市场细分交叉销售 客户关系管理 t h er e f i n e dm a r k e t i n go ft e l e c o m m u n i c a t i o n o p e r a t o rb a s e do nd a t am i n i n g a b s t r a c t w i t ht h er e f o r m i n go fc h i n e s et e l e c o m m u n i c a t i o ni n d u s t r y sa n dt h e s p l i t t i n go ft h et e l e c o m m u n i c a t i o nm a r k e t ，c u s t o m e r sh a v em o r ea n dm o r e c h o i c e so ft h et e l e c o m m u n i c a t i o np r o d u c t sa n do p e r a t o r s ，t h i ss t a t u sm a k e t h ec o m p e t i t i o n si nt h et e l e c o m m u n i c a t i o no p e r a t o r sb e c o m em o r ea n d m o r ei n t e n s e t h ep r e v i o u sm e t h o d ，w h i c he x t e n s i v e l yd e v e l o p i n gt h e m a r k e t ，e x t e n s i v e l yd e v e l o p i n gt h e c l i e n tr e s o u r c e s ，e x t e n s i v e l yu s i n gt h e a d v e r t i s e m e n t s ，h a sn oe f f e c tn o w o nt h eo t h e rh a n d ，o p e r a t i o n si na l l b u s i n e s sw i l lb r i n gm o r ei n t e n s em a r k e tc o m p e t i t i o n t h ev a l u e a d d e d s e r v i c e si n3 gw i l lo c c u p yam o r ei m p o r t a n tp o s i t i o n ，a n dt h eu s e r s i n d i v i d u a lr e q u i r e m e n t sw i l lb e c o m em o r ea p p a r e n t s ot h ec o r eo ft h e f r o n t - e n dt e l e c o m m u n i c a t i o ns e r v i c e sm u s t b ec h a n g e df r o mt h ep a s t ”e x t e n s i v em a r k e t i n g i n t o ”r e f i n e dm a r k e t i n g a tt h es a m et i m e ，t h e t e l e c o m m u n i c a t i o ni n d u s t r yi sat y p i c a ld a t a i n t e n s i v ei n d u s t r y ，w h i c h s b u s i n e s sd a t a c o n t a i n i n g al a r g en u m b e ro fv a l u a b l ei n f o r m a t i o nt o e n t e r p r i s e s a f t e ry e a r so fd e v e l o p m e n t s ，t h ef o c u so fr e s e a r c hi nt h ed a t a m i n i n gt e c h n o l o g y i s b e i n ga p p l i e d t ov a r i o u sf i e l d s t h e ”r e f i n e d m a r k e t i n g b a s e do nt h ed a t am i n i n gt e c h n o l o g yc a nh e l pu st of i n dt h e n e e d so fc u s t o m e r s ，a n a l y s i so fc u s t o m e r sb e h a v i o r ，e v a l u a t ec u s t o m e r s v a l u e ，a n dt h e nc a nh e l pu st od e v e l o pm a r k e t i n gs t r a t e g i e s t om e e tt h e n e e d so fi n d i v i d u a lc u s t o m e r s i nt h i s p a p e r ，a f t e ra n a l y z i n g o ft h e d e v e l o p m e n t s o fc h i n a s t e l e c o m m u n i c a t i o ni n d u s t r ya n dt h es t a t u so ft h et e l e c o m m u n i c a t i o n m a r k e t i n g ，b a s e do nt h er e l e v a n tk n o w l e d g eo f ”d a t am i n i n g ”a n d r e f i n e d m a r k e t i n g ”，w e r e s e a r c hd a t a m i n i n gt e c h n o l o g y sa p p l i c a t i o n s i n c u s t o m e r ss e g m e n t a t i o n ，c r o s s s e l l i n ga n dc u s t o m e rl o s sw a r n i n g ，a n d t h e nw ek n o wt h a tt h e “r e f i n e dm a r k e t i n g ”b a s e do nt h ed a t am i n i n g t e c h n o l o g yi s a ne x t r e m e l y i m p o r t a n tt o o lf o r t h et e l e c o mi n d u s t r yt o e n h a n c ei t s c o m p e t i t i v e n e s sa n d i tw i l lp l a ya ni m p o r t a n tr o l ei nt h e t e l e c o mm a r k e t i n g t h em a r k e t i n gt h e o r ya n a l y s i s ，d a t am i n i n ga n a l y s i s a n dt h em a r k e t i n ga p p l i c a t i o n si nt h i sp a p e rm a yh a v es o m es u g g e s t st ot h e m a r k e t i n gs t a f f k e yw o r d s ：d a t am i n i n g ，r e f i n e d m a r k e t i n g ，t e l e c o mm a r k e t i n g ， s t r a t e g y ，c u s t o m e r ss e g m e n t a t i o n ，c r o s s - s e l l i n g ，c r m 独创性( 或创新性) 声明 本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含 其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机 构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论 本人签名： 1 姐7 1 1 儡1 17 i 万o ：i fd 一，髟w f 占 v ，本人承担一切相关责任。 日期：趁宝：厶：近 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保留并向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以 公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇 编学位论文。( 保密的学位论文在解密后遵守此规定) 保密论文注释：本学位论文属于保密在一年解密后适用本授权书。非保密论 文注释：本学位 本人签名： 导师签名： 适用本授权书。 日期：丝2 茎：垦二笪 日期：圭! 三曼：笸! 鲨 北京l | l f f 【1 人学硕i ：论文基于数据挖掘的i u 信精细化。* 销策略的研究 1 1研究的背景 第一章绪论 电信业的重组洗牌，必然打破目前各运营商之间的行业壁垒。可以预见，国 内各电信运营商间的竞争将越来越激烈，趋于白热化。网络服务质量等方面的差 别在未来必然逐步减少，单纯的价格战将对竞争的双方造成损失，而随着3 g 时代 的到来，客户的需求将日趋个性化，移动终端将信息化、多媒体化。因此，电信 企业需要寻求改善服务质量、提高市场竞争力的方法。面对越来越激烈的市场竞 争，电信企业迫切地需要提高企业内部的科学决策能力，增强在市场经营方面的 正确判断能力，这就要求电信企业的营销方式由原来的“粗放型向“精细型” 转变。 数据挖掘作为一种科学的数据分析手段，能够很好的服务于电信企业迫切需 要发展的精细化营销。对于电信运营商在目前所面临的诸多挑战：新增用户的开 发，存量用户的保留，用户潜在需求的挖掘，新业务的推广，资费和产品捆绑方 案的设计，交叉销售政策的制定，欠费问题的解决等等，数据挖掘能够给出很好 的解决方案，制定有效的精细化营销策略，从而在激烈市场竞争中取得领先优势。 1 2 研究的意义 在全业务运营和3 g 时代即将到来的前景下，基于数据挖掘的精细化营销对于 电信企业在新的竞争形式下的市场营销应用具有非常重要的意义，具体表现在以 下几点： ( 1 ) 利用海量历史数据，准确把握客户特征，为企业决策提供可靠依据。对于 运营商而言，各运营与支撑系统所积累的海量历史数据无疑是一笔宝贵的财富， 利用数据挖掘相关技术，可充分并有效地利用所积累的海量历史数据，并在原有 的作业系统中提炼与升华为有用的信息，实现对客户的特征化和细分，将大的客 户群体划分成多个小的群体，实现市场分割，对不同群体的客户实现差异化的服 务，为企业决策提供可靠依据，从而提升企业利润或降低企业成本。 ( 2 ) 可使企业提高效率、开拓市场、保留客户。 通过数据挖掘方法有效分析客户信息，不仅可扩大企业经营活动范围，及时 把握新的客户需求和市场机会，有针对性地实现销售，占领更多的市场份额；同 第1 页 北京邮i u 人学顾l ：论义暴十数据挖掘的i u 竹精细化t ? 销策略的研究 时可以帮助企业更好的保留老客户，并吸引更多的新客户。 ( 3 ) 可有针对性地实施战略，最大限度地获取利润。 借助客户细分，有助于运营商针对特定需求进行差异化服务，也有利于在进 行差异化服务时有效地进行成本的控制，可以最大限度的提升客户价值，以确保 企业的真正盈利。 1 3 研究的方法 本文在研究的过程中主要采用归纳与逻辑推理、系统性分析以及应用性研究 等多种方法，具体应用如下： ( 1 ) 归纳与逻辑推理。该方法主要体现在基础研究部分，在对以往相关文献分 析基础上，总结并归纳出数据挖掘的可应用方向、电信业客户关系管理中的问题 以及智能的挖掘技术的在电信企业管理应用中的不足，提出了文章的主要研究问 题。 ( 2 ) 系统性分析。该方法主要体现在移动通信业应用性研究中。分析当前客户 细分、交叉销售和流失预警的主要方法和作用。 ( 3 ) 应用研究。结合理论分析与规范性的研究方法，根据笔者自身在工作过程 中一些成功案例的数据进行实证分析，对系统性分析的结果进行验证。 1 4 论文的框架 本文在分析当前电信业营销现状的基础上，从客户细分、交叉销售、流失预 警三个方面分析当前数据挖掘在电信企业的营销策略中的运用。 第一章，本文的绪论部分。主要分为研究的背景、研究的意义、研究的方法、 论文的框架和本研究的创新点等内容。 第二章，我国电信业的营销现状。分析了我国电信业发展的现状及特点，电 信业营销的4 个阶段和营销现状。 第三章，数据挖掘与精细化营销的概述。从精细化营销的概念、精细化营销 的发展和精细化营销的运作流程三个方面介绍精细化营销；从数据挖掘的概念、 数据挖掘的任务和数据挖掘的步骤三个方面介绍数据挖掘技术；分析电信企业基 于数据挖掘的精细化营销应用的优势及运用的主要方面。 第四章，数据挖掘在电信业客户细分中的具体应用。 第五章，数据挖掘在电信业交叉销售中的具体应用。先解析交叉销售的概念， 然后对电信企业实行交叉销售的必然性进行分析，提出了基于数据挖掘的交叉销 售的实施过程，最后，进行电信企业实行交叉销售的案例分析。 第2 页 北京邮i u 人学硕i j 论文 基于数据挖掘的i 【i 信精细化0 i 销策略的研究 第六章，数据挖掘在电信业客户流失分析中的具体应用。 1 5 本课题研究的创新点 本文从目前中国电信企业的营销现状出发，对数据挖掘和精细化营销方法应 用进行系统深入研究，注重理论联系，将研究的理论结果指导实际工作，结合作 者自身在工作过程中一些成功的营销案例，分析数据挖掘在电信企业的应用，并 找出其中不足，提出相应的改进意见，相信对于电信企业市场营销分析策划人员 的实际工作具有一定的指导意义。 第3 页 北京i | l l j i u 人学顾i ：论文基于数据挖掘的i u 信精细化7 f 销策略的研究 第二章我国电信业的营销现状 2 1我国电信业发展历程及主要特点 2 。1 1 我国电信业市场的发展历程 中国电信业务市场的改革开放是从1 9 9 3 年开始的，至今已经过1 5 个年头了， 回顾中国电信业务市场的改革开放历程，大致可以分为以下四个阶段。 第一阶段是1 9 9 3 年8 月3 日国务院颁布国发【1 9 9 3 15 5 号文件，向社会放开 经营无线寻呼、8 0 0 m h z 集群电话、4 5 0 m h z 无线移动通信、国内v s a t 通信、电 话信息服务等9 项电信业务，吹响了中国电信业务市场改革开放的号角，也标志 着中国电信业务市场开始孕育与逐渐成熟。 第二阶段是1 9 9 4 年至1 9 9 8 年，打破垄断，扩大电信市场准入，引入了市场 竞争机制，加强了电信市场管制。这期间，中国有条件的开放部分基础电信业务， 中国联通公司与1 9 9 4 年7 月1 9 日正式成立，并获准经营移动通信业务，改变了 中国电信是中国唯一基础电信运营商的历史。与此同时，1 9 9 8 年3 月，原邮电部 与电子部合并成立了信息产业部，代表政府行使对全国电信市场的管理，独立成 为政府的管制机构。同时中国电信脱离了原邮电部，成立了中国电信集团公司， 实现了政企分开。 第三阶段是1 9 9 9 年至2 0 0 1 年1 2 月，中国电信被“一分为四”。原属中国电 信的寻呼业务被划给了中国联通，原属中国电信的移动通信脱离后独立为现在的 中国移动，卫星公司也同时从中国电信分离出来。至此，中国电信的业务缩减为 市话、长途和数据通信。这样，中国电信、中国移动、中国联通、中国卫星、吉 通以及后来成立的中国网通、铁通成为中国七大电信运营商，并在一定范围内展 开了竞争。 第四阶段是从2 0 0 1 年底起，以中国电信再次分拆和固定电信企业重组整合为 标志，电信市场新的竞争格局形成。中国电信拆分与重组完成以后，中国电信集 团公司与中国网络通信集团公司、中国移动、中国网通、中国联通、铁通公司和 中国卫通为主要经营主题的新竞争格局，即所谓“5 + 1 竞争格局。 2 0 0 8 年5 月2 4 日，关于深化电信体制改革的通告的发布，正式拉开了电 信业全业务重组的序幕，标志着中国电信业务市场进入了一个新的阶段。重组之 后，原中国电信购买中国联通的c d m a 网络，组成新电信，原中国移动与中国铁 第4 页 北京邮i 乜人学顾i ：i t 文 基于数据挖掘的l u 信精细化营销策略的研究 通合并为新移动，原中国联通的g s m 网络与中国网通合并，组成新联通。重组完 成之后，三大运营商均可经营全业务，在中国电信业务市场展丌全面的竞争。 2 1 2 我国电信业市场的主要特点 我国电信业务市场目前主要有以下几个特点： ( 1 ) 中国电信业继续快速增长。在过去的几年里，我国电信业经历了从积累到 飞跃的高速发展时期。尽管由于2 0 0 0 年国家对电信资费进行结构性调整和2 0 0 7 年全国漫游资费的调低，业务单价普遍下降、2 0 0 1 年取消两费，在一定程度上影 响到了业务收入总量的增长速度，但是与全球i t 经济相比，我国电信业仍然保持 平稳的增长态势。 ( 2 ) 市场竞争格局与业务结构进一步变化。由于全业务运营重组的拉开，电信 业务市场将再一次重新“洗牌”。可以预见的是，未来的中国电信业的业务收入市 场占有率中，新电信、新移动、新联通将保持一种平衡的竞争态势。 ( 3 ) 业务替代性竞争日趋明显。 随着新技术、新业务的发展，电信业务的分流和替代性竞争日益加剧。移动 电话的异质竞争，已大量分流了本地电话的业务量，长途电信业务领域，已经形 成了移动电话，i p 电话与传统长途电话“三分天下”的竞争局面。同时，专线业 务的发展也分流了大量的传统长途业务。通信手段的多样化，促进了有效竞争， 也使消费者有了更多的选择。 ( 4 ) 移动通信持续快速增长。 我国的移动电话用户总数已经超过美国，跃居世界第一位。无论是原来的老 联通，还是老移动，它们业务收入的增长率已经远远高于中国电信。 ( 5 ) 电信业发展中面临的主要矛盾日益突出。 当前电信业发展面临的主要问题，一是低端用户比重不断上升，“增量不增收 的矛盾日益突出。二是网问通信不畅问题屡有发生，影响了全网的安全运行与市 场次序，政府管制与企业自律有待进一步加强。三是违规的价格战愈演愈烈，不 少地方电信业务的实际资费水平已远远低于国家标准，成为影响企业与行业效益 的一个重要因素。四是用户欠费居高不下。五是农村通信形势依然严峻。 2 2 我国电信业精细化营销发展的现状 从整体上来看目前国内电信业务发展能力f 逐渐趋缓，外延、粗放式经营还 在加剧，电信市场的公平、有效、有序的竞争也还远未实现。这种增长方式必然 会削弱运营商的赢利能力，也无法提高其核心竞争力。其中电信企业在营销方面 第5 页 北京1 1 1 l j i u 人学顾i ：论文 皋十数据挖掘的i u 信精细化7 i 销策略的研究 存在的问题具体表现在以下方面： ( 1 ) 营销观念落后。电信企业在发展中，经历了四种营销观念： 技术营销：在2 0 世纪9 0 年代初，电信企业只要在发展中选择了正确的技术， 企业就能得到快速的发展，即凡是选择了程控技术，该地区电信部门就能取得快 速的发展。 网络营销：在2 0 世纪9 0 年代中期，随着用户的增长和网络的扩大，网络成 为制约业务发展的瓶颈，这时的电信企业只要建设和维护网络，提高网络的效率 和效益，业务的发展就能继续保持蒸蒸日上。 产品营销：到2 0 世纪9 0 年代后期，电信产品开始出现多样化，除了传统的 固定电话产品外，数据产品、增值产品在产品线的不断扩充使电信企业开始关注 产品的营销，通过产品的完善促进业务的发展。 客户营销：随着电信竞争格局的逐步形成，以企业为主导的电信营销已经很 难适应市场的变化，客户成为企业关注的核心资源，客户细分和客户需求研究是 电信营销的重点内容。 按照科特勒的市场营销理论，电信业的技术营销和网络营销都属于生产观念 的范畴，直到产品观念的形成，电信企业的营销理念都一直处于以企业自身为核 心的阶段，只有客户营销观念的初步形成以客户需求为驱动的市场营销观念才开 始得到普及。目前市场上的较多电信运营商基本处于产品观念阶段或从产品观念 向客户观念转变的过程中，只有中国移动等运营商在部分区域形成了较好的客户 营销观念。 正是由于电信企业营销观念的这个变迁的经历，使我们理解到目前很多的电 信企业的营销观念还比较落后，大部分企业在竞争中主要关注产品，而产品的同 质化是电信产品( 尤其是话音产品) 的重要特征。价格也就必然的成为了竞争的焦 点。 ( 2 ) 市场细分和客户细分不足。企业对市场中客户没有足够的手段进行细分， 只是简单的将市场划分为大客户市场、普通个人客户市场、校园市场等市场。也 无法获取主要市场的需求特点，从而获得针对性市场策略。同时对企业自身的客 户也没有深入的了解，客户的行为变化和其背后的原因未被企业的经营人员重视。 所以只能针对市场上主要的普遍型客户开展营销，虽然获取客户，但客户质量不 高。如某运营商针对住宅固定客户开展“三免一送”( 免月租，免来电显示，免装 移机工料费，送话机1 的营销政策在一定时间内获得了客户，但客户a r p u 值较低， 缺乏忠诚度，并使整体市场价格明显下降。 ( 3 ) 客户存量流失严重。各运营商之间的低层次的价格竞争导致客户频繁转 网，存量客户流失成为最重要的问题之一。一方面客户离网流失造成了企业客户 第6 页 北京邮f u 人学坝，t - 论文 基于数据挖掘的l u 信精细化f ? 销策略的研究 获取和保留成本提高，利润不断下降；另一方面客户隐性流失，a r p u ( a v e r a g e r e v e n u ep e ru s e r ，平均每用户收入) 值不断下降，零次户( 呼叫次数为0 的客户) 不 断增加。 第7 页 北京邮i u 人学顾1 j 论义基十数据挖掘的i 【i 信精细化? ? 销策略的研究 第三章数据挖掘在电信业精细化营销中的应用研究 3 1数据挖掘技术概述 3 1 1 数据挖掘的概念 随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，动辄以t b 计，如何 从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应 运而生发展起来的数据处理技术，是知识发现( k n o w l e d g ed i s c o v e r y ) 的关键步 骤。 数据挖掘( d a t am i n i n g ) 就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随 机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用 的信息和知识的过程。数据挖掘包含了一系列旨在从数据集中发现有用而尚未发 现的模式的技术。确切的说，数据挖掘是一种知识发现的过程，它主要基于统计 学、人工智能、机器学习等技术，高度自动化地分析数据，做出归纳性的推理， 从中挖掘出潜在的、有价值的知识、模型或规则，并对未来情况进行预测，以辅 助决策者评估风险、做出正确的决策。对于企业而言，数据挖掘可以有助于发现 业务发展的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，并帮助企业分析出完成任 务所需的关键因素，以达到增加收入、降低成本，使企业处于更有力的竞争状态 的目的。 3 1 2 数据挖掘的任务 数据挖掘的任务主要有关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差 分析等。 ( 1 ) 关联分析( a s s o c i a t i o na n a l y s i s ) 。关联规则挖掘是由r a k e s h 、a p w a l 等人 首先提出的。两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。数 据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时 序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持 度和可信度两个阙值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参 数，使得所挖掘的规则更符合需求。 ( 2 ) 聚类分析( c l u s t e r i n g ) 。聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一 类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发 第8 页 北京z l l l j , 1 1 人学顺一l j 论文 堆于数据挖掘的i u 信精细化? i 销策略的研究 现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。 ( 3 ) 分类( c l a s s i f i c a t i o n ) 。分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类 数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或 决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类 可被用于规则描述和预测。 ( 4 ) 预测( p r e d i c a t i o n ) 。预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由 此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常 用预测方差来度量。 ( 5 ) 时序模式( t i m e s e r i e sp a t t e r n ) 。时序模式是指通过时间序列搜索出的重复 发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用已知的数据预测未来的值，但这些 数据的区别是变量所处时间的不同。 ( 6 ) 偏差分析( d e v i a t i o n ) 。在偏差中包含很多有用的知识，数据库中的数据 存在很多异常情况，发现数据库数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的 基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。 3 1 3 数据挖掘的流程 数据挖掘的过程就是一个不断数据准备、数据选择、数据挖掘和分析、建立 和检验模型，知识的运用的过程。具体如图3 - 1 所示，包括以下5 个步骤： ( 1 ) 数据准备。数据准备包括数据清洗( 消除噪音或不一致数据，补缺) 、数 据集成( 多种数据源可以组合在一起) 和数据变换( 将数据变换成适合挖掘的形 式) 。 ( 2 ) 数据选择。从数据库中提取相关的数据，清晰地定义出有关度量标准、理 解项目目标和客户需求、确定实施策略。 ( 3 ) 数据挖掘和分析。根据数据功能的类型和数据的特点选择相应的算法，在 净化和转化过的数据集上进行数据挖掘。 ( 4 ) 建立和检验模型。在数据挖掘分析基础上，建立数据模型，然后对模型进 行检验、评估和修正，最后转换成为能够最终被用户理解和支持的数据模型。 ( 5 ) 知识运用。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去，再 次开始进一步的深入挖掘。 第9 页 e 京i l l g i u 人学f 明i 论文 j 。；十数据挖抓 的i u f 弃精细化_ f 销策略的研究 数 模型评伯 数据挖掘 i 拶 黼p 择 蛏 数据源 数据集成 图3 1 数据挖掘流程图 3 2电信业精细化营销的内涵与外延 。 在精细化生产的概念在制造业中被广泛接受的时候，大多数的企业都找到了 一种目标和标准来衡量企业的生产经营方式。然而，对于电信运营商来说，其产 品“生产与消费同时发生”，即生产和营销是合一的。因此，从精细化生产过渡到 精细化营销则是精细化生产概念在服务性企业的体现和延伸。 3 2 1 电信业精细化营销的概念 精细化营销的始祖莱斯特伟f - j ( l e s t e r uw e n d e m a n ) 曾将它定义为：改变 以往的销售渠道及方法，以生产，4 商的客户和销售商为中心，通过电子媒介、电 话访问、邮寄、国际互联网等方式，建立客，“、销售商资料库。然后通过科学分 析，确定可能购买的消费者，从而引导生产厂商改变销售策略，为其制定出一套 r 叮操作性强的销售推广方案，同时为生产厂商提供客户、销售商的客户追踪服务。 这罩我们引用的是孑l 繁任先生给出的精细化营销的定义。所谓精细化营销是 指以科学管理为基 i | i ：，以精细操作为特征，追求营销资源的合理配置，达成服务 市场价值最大化的营销模式。它具有精细化、细致化、和深入化的几个特点： ( 1 ) 精细化。精细化指精细化营销的精准性，指精细化营销利用多种研究技术 准确获得_ 仃场情报，利用交叉研究进行准确的市场、消费者、产品、价格、传播 北京邮f 【1 人学硕i ：论文 基十数据挖掘的i u 信精细化7 y 销策略的研究 定位，对目标市场实行精细化有效的出击，从而达到整体性、结构性地解决市场 问题。 ( 2 ) 细致化。细致化指精细化营销注重的是细节细是合理的细，简便易操 作的细。就像“卧倒瞄准三点一线射击”一样简单、有效，但关键 动作一个不能少，动作标准不能有半点马虎。许多营销研究者和操作者有个巨大 的误区，就是将细看做是事无巨细，越细越好，其结果是企划文本越来越厚，可 操作性却越来越低，直至束之高阁、弃而不用。 ( 3 ) 深入化。深入化是指利用有限的资源获取最大的收益。营销的基本背景是 资源的紧缺性。特别是市场资源，如果不进行有效照管和精心维护，资源就会慢 慢枯竭，效益就会递减，从而过早地被迫推出市场。而精细化营销就是充分利用 有限的资源，深入挖掘客户的潜在需求，通过品牌价值的创造来实现溢价销售、 实现产品创新和组合，获取持续的利润。 3 2 2 电信业精细化营销的发展 2 0 世纪9 0 年代，精细化营销在西方发达国家的企业里已经相当普及，在美国， 早在1 9 9 4 年d o n n e l l e ym a r k e t i n g 公司的调查就已经显示，5 6 的零售商和制造商 有营销数据库，1 0 的零售商和制造商正在计划建设营销数据库，8 5 的零售商和 制造商认为在2 0 世纪末，他们将需要一个强大的营销数据库来支持他们的竞争实 力。 我国的精细化营销则是从上世纪9 0 年代才起步，而电信业的精细化营销起步 更是较晚，只有到2 0 0 1 年我国加入w t o 之后，各企业，尤其是通信行业的企业， 包括设备厂商( 如华为、中兴) 和运营商企业( 三大电信运营商移动、电信、联 通) ，才开始加快营销数据库的建设，以便从粗放型营销转入精细化营销。其原因 之一是我国电信运营商的营销起步较晚，从垄断型企业向竞争型、服务性企业转 变经过了一段较长的时间；第二是在激烈的市场竞争下，运营商的工作往往在“立 竿见影 、“狂轰滥炸 等功利化思想的影响下，陷入“价格战、“全员营销”的 境地，而激烈的竞争与企业养成营销活动“精细化”的思想和习惯在短期内存在 一定的冲突和矛盾。 目前市场垄断时期早已结束，过去“粗放型营销”：粗放地开发市场、粗放地 开发客户资源、粗放地使用媒体广告、粗放甚至粗暴地竞争和抢夺已经使整个通 信服务市场都陷入恶性循环的发展状态。同时，全业务运营的实现将导致更加激 烈的市场竞争，而激烈的市场竞争归根到底是一种对企业外部资源的争夺和内部 资源实力的较量。因此作为通信服务市场前端核心的市场营销工作应从过去“粗 第1 1 页 北京邮i 【5 人学硕i j 论文皋于数据挖掘的l 【l 信楷细化0 7 销策略的研究 放型营销”转变为“精细化营销”。 从全球来看，精细化营销作为市场营销的一种形式，正越来越受到企业管理 者的青睐，在维系顾客、提高销售额中扮演着越来越重要的作用。 3 2 3 电信业精细化营销的运作流程 精细化营销从运作水平层面上看，是传统的粗放营销的全面升级，它使中国 企业营销迅速成长，并逐步走向成熟，它意味着中国的营销水平、运作手段，与 跨国大企业的差距正在逐步缩小。精细化营销是形成和保持企业竞争力的最有效 途径，先行者将由此获得竞争优势，并有预谋、有计划地从中获益，它是参与市 场竞争的明智选择。企业的营销活动要做到精细化，就必须对现有的营销管理过 程进行调整。具体而言，企业要以全新的聚焦客户理念为指导，充分结合现代信 息技术手段，重新构建企业的营销业务管理流程，最终实现提高客户满意和培育 客户忠诚的目标。 精细化营销作为一种全新的营销理念，是建立在不同以往的业务流程的基础 之上的。原有的营销流程是以企业为主导的、单项的过程，如图3 2 所示。客户处 于整个过程的最木端，被动地接受一系列营销活动的影响。传统的营销理论不仅 体现了企业主导的思想，而且各种营销活动相互独立，各项决策往往是不同的部 门分别做出的，这样以来，当然无法保证企业营销策略的整体一致性。 图3 - 2 传统营销流程示意图 精细化营销所倡导的营销流程与上述过程有本质区别。首先，它充分体现了 客户至上的思想，客户始终居于所有活动的中心位置。其次，整个企业的营销活 动建立在c r m 和网络构建的电子商务平台之上，实现了信息共享和资源整合，同 时现代信息技术的互动性和即时性特征得到了充分的展现。如图3 3 所示，利用客 户端输入的信息，企业将构建完备的客户数据库，并在此基础上，实现对客户群 第1 2 页 北京邮j 【1 人学硕上论文 基十数据挖掘的f 【l 信精细化t 7 销策略的研究 的精细化细分，客户细分的结果是形成了清晰的客户视图，即企业对每一位客户 都了如指掌；然后，分别运用客户生命周期和客户价值指标来识别最有价值的核 心客户，这部分客户是企业盈利的主要贡献者，也是企业最需要竭尽全力保留的 客户；接下来，企业要运用一切可能的途径和手段与这部分客户展开个性化交流， 充分了解他们的需要和想法，达到真正意义上的理解：最后，就是根据每位客户 的具体要求，提供定制化的产品和服务，使客户得到最大程度的满意。至此，企 业的营销努力并未结束。还应该通过各种互动沟通方式，如e m a i l 、f a x 、免费 电话、直接接触等，将最新的客户感受和建议信息输入客户数据库中，成为下一 循环的开始。这种循环将持续进行下去，直至最终建立忠诚型客户关系。 图3 3 精细化营销流程示意图 从上面可见，我们所倡导的精细化营销是主张企业的传统营销理念、方法及 流程向科学化、深度化、精细化转变的思想。由于客户特征不断向个性化、主动 性、参与性的方向演进，原有大规模的、模糊而粗糙的营销模式已经无法适应当 前客户的新要求。精细化营销模式将成为企业赢取未来的新行动纲领。 3 3 基于数据挖掘的电信业精细化营销应用优势分析 2 0 0 8 年5 月2 4 日，新的电信业重组方案制定后，我国的电信运营商只剩三家： 新移动、新电信、新联通，无论哪一家电信运营商，在企业的建立之初就对自身 的数据库建设已经足够重视，而在企业的发展过程中，又不断增大对数据库的投 入，完善并扩大营业数据库，同时逐步发展经分数据仓库、数据集市等用来支撑 精细化营销的开展，因此，在全业务运营即将开展的现在，各运营商的数据库内 的数据只能以海量来形容。以移动为例，目前拥有客户近4 亿，光这些用户每日 第1 3 页 北京邮f u 人学倾i j 论文 皋十数据挖掘的i u 信精细化f f 销策略的研究 的话单数据就是一个海量数据，经验分析，一个中小城市1 0 0 万用户，每日各类 型话单数据2 4 ，0 0 0 ，0 0 0 条，在o r a c l e 数据库里大概为3 g 的容量，4 亿用户以这个 概念折算，每日话单达9 6 0 亿条，超过1 t b 的容量，这还是没算上客户资料、服 务开通情况等数据的容量，因此移动每日的数据是以t b 为基准单位的。 目前，全业务运营还未展开，可以预见，在全业务运营展开后，各大运营商 在占领增值业务市场的时候，营业数据库的数据将以几何倍数增长。在这海量的 数据的基础上，我们可以分析出电信业基于数据挖掘的精细化营销应用有以下几 大优势： ( 1 ) 信息技术在电信运营商中的使用要比在其他行业中更为完善。由于电信运 营商对信息存储、传递和安全等方面的要求更高，与其他行业相比，运营商更加 重视信息技术的开发和使用，此外，运营商在提供业务的同时一般都要求用户提 供详细的个人信息，而这些个人信息一般都具有真实性和可靠性，这就为运营商 研究现有用户的特征和行为模式提供了很好的帮助，客户细分模型也更可靠和完 蓥 口o ( 2 ) 电信运营商的业务种类众多，每种业务都针对不同用户的不同需求，因而， 基于数据挖掘的交叉销售模型分析出的结果要比其他行业更多一些。 ( 3 ) 由于用户在通信服务方面的需求特点，用户对通信业务消费一般不是一次 性完成的，运营商一般都与用户保持较长时间的关系。移动运营商可以利用用户 在一项移动业务的使用期间维持和发展与用户的关系，为开展交叉销售提供了时 间上的保证，也保证客户不会像其他行业一样短时间内流失。 3 4 数据挖掘在电信精细化营销中的主要应用 就电信运营商而言，目前的经营模式已经从“技术驱动 向“市场驱动 、“客 户驱动 转化。这就要求运营商采用以客户为中心的策略，依据客户的实际需求 提供多样化、层次化、个性化的服务解决方案。较为常见的数据挖掘的应用主要 包含客户价值分析、客户群体分类分析、客户消费行为分析、客户效益分类分析 和预测、客户背景分析、客户满意度和信誉度分析、客户忠诚度分析、客户流失 分析等多个方面。 这些应用贯穿了电信运营业务的始终，研究和应用的方位较为具体和广泛。 但随着竞争的日趋激烈，发觉有价值客户、为客户提供高价值服务、有效提高客 户忠诚度成为运营商尤为关注的热点问题。限于篇幅有限的原因，本文在通过对 电信商业环境的深入调研基础上，选取其中三个方面作为研究的主要目标。 客户细分在大量客户中做出区分和鉴别，根据客户的属性，着重分析 第1 4 页 北京邮电人学硕一i j 论文 基于数据挖掘的i 巳信精细化f i 销策略的研究 客户个体的价值，对客户进行分段，以便找到最有价值的客户。更好的将有限资 源加以优化应用； 交叉销售通过对现有客户消费行为及偏好差异的分析，针对目标群体 进行交叉销售，以寻找实现产品捆绑销售的机会，为新产品寻找已有用户中的目 标群体以实现利润的最大化。 客户流失预警通过数据挖掘建立流失预测模型，分析客户流失倾向， 即可在客户流失之前做出预警并给出量化指标，衡量该客户流失可能性的大小。 通过客户流失预测模型，业务人员可以将客户从高到低拍寻，找出流失倾向较高 的群体，并结合这些客户对应的战略分群之特征，采取相应的客户挽留策略。 第1 5 页 北京| | | i j i b 人学顾l ：论义皋。二数捌挖掘的i u 信精细化7 f 销策略的研究 第四章基于数据挖掘的电信业客户细分的应用 4 。1客户细分的概述 4 1 1 客户细分的概念 所谓的客户细分主要是指企业在明确的战略、业务模式和专注的市场条件下， 根据客户的价值、需求和偏好等综合因素对客户进行分类，分属于同一客户群的 消费者具备一定程度的相似性，而不同的细分客户群之间存在明显的差异性。 在营销学发展的不同时期，客户细分始终受到高度重视，只不过在细分手段 上受到了细分技术发展阶段的制约。早期的市场细分仅仅是基于一些人口统计特 征，如年龄、性别、居住区域、收人水平、婚姻状况等，而且在细分手段上，仅 仅是对这些特征数据的直观理解，当细分变量较少时，结果往往还比较满意，随 着细分变量的增加，就显得力不从心了。 随着科学技术的发展，客户关系管理的逐渐成熟，对客户的细分转变成了对 关系、价值、行为的细分，尽管名称上有所不同，但大致的内涵相仿，只是强调 的重点和理念有所转移。关系细分的目的是为了识别和定义企业拟发展长期关系 的顾客，实质上也是对顾客的一种细分。在实现技术上，客户关系管理充分运用 各种先进的数据处理技术，来处理各种顾客数据如人口统计特征、顾客行为数据、 购买历史数据等等，使关系细分的结果更为科学、客观和可靠。 4 1 2 客户细分的原则 客户细分可以根据很多标准来进行，但无论采用何种细分标准，都应该遵循 以下原则： ( 1 ) 可接受性。在企业实际应用过程中，细分客户群的细化程度应达到企业的 要求，并且对于企业的实践应用有指导作用。 ( 2 ) 可衡量性。细分出的客户群不仅范围要比较明确，而且规模也要能大致判 断出，细分后的客户群特征是可以识别和衡量的。 ( 3 ) 稳定性。有效的客户细分还必须具有相对的稳定性，要足以实现在此基础 上进行的实际应用。如果变化太快，应用方案还没来得及实施，群体就已面目全 非，这样的细分方法就会毫无意义。 第1 6 页 北京邮i u 人学顺l j 论文基于数据挖掘的i u 信精细化