（管理科学与工程专业论文）基于数据挖掘的移动通信业客户关系管理研究.pdf

l 本人郑重声明 所呈交的学位论文 是本人在导师的指导下 独立进 行研究工作所取得的成果 除文中已注明引用的内容外 本论文不包 含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果 对本文的研究 做出重要贡献的个人和集体 均已在文中以明确方式标明 本人完全 意识到本声明的法律结果由本人承担 学位论文作者签名多肇耜事 日期 沙 年易月f o 日 分类号 u c d 学位论文 密级 编号 基于数据挖掘的移动通信业 客户关系管理研究 r e s e a r c ho nc u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n ti nm o b i l e t e l e c o m m u n i c a t i o ni n d u s t r yb a s e do nd a t am i n i n g 论文提交日期2 q q 鱼生垒旦论文答辩日期2 q q 鱼生鱼月 学位授予单位和日期 江苤太堂2 q q 鱼生鱼旦 2 0 0 6 年6 月 评阅人 江苏大学硕士学位论文 摘要 目前 一种以客户为中心的企业文化正不断形成 企业必须寻找 新的解决办法 实施新的战略以适应消费者需求的不断变化 客户关 系管理成为企业的一种战略选择 客户关系管理是一种以信息技术为 手段 对客户资源进行集中管理的经营策略 随着移动通信业竞争的 加剧 实施客户关系管理显得更为迫切 本文系统回顾了客户关系管 理理论的发展历程 总结了客户关系管理的发展现状 以此论证客户 关系管理需要数据挖掘 本文从商业角度界定了数据挖掘内涵 分析 了数据挖掘技术演变过程及关键数据挖掘技术的原理 探讨了数据挖 掘的功能及在国外企业中的应用 以此论证数据挖掘支持客户关系管 理 结合我国移动通信业的发展现状和实施客户关系管理的前提条 件 对我国移动通信业实施客户关系管理进行经济 技术和操作可行 性分析 我国移动通信业客户关系管理应用尚处于试点阶段的现状及 所存在的问题 为实现支持多渠道综合访问全电信业务 实现售前 售中 售后全过程服务 提供差异化服务 提高服务流程效率和利用 数据挖掘进行经营分析的目的 本文设计了移动通信业客户关系管理 系统的结构及功能 通过加强客户管理和经营分析系统的功能 实现 操作型c r m 和分析型c r m 的有机结合 本文最后对数据挖掘在移 动通信业客户关系管理系统的子系统经营分析系统中应用领域进行 分析 对数据挖掘在客户细分和客户保持中的应用进行重点研究 以 河北某移动通信公司为例 运用数据挖掘技术中的k m e a n s 聚类算 江苏大学硕士学位论文 法和决策树分类分别对其客户消费行为进行细分 对客户流失进行预 测 并根据客户细分的结果提出了相应的企业经营策略 同时根据客 户流失分析 提出了企业应在战略目标 组织结构 定价手段 品牌 管理机制等方面进行调整和改进 本文在研究过程中注重理论研究和 实证研究相结合 总体描述和个案分析兼顾 研究方法对丰富客户关 系管理和数据挖掘具有一定理论意义 研究结果可以更有效的帮助移 动通信业进行科学 准确的决策 从而有助于移动通信企业改进客户 关系管理水平 提升企业竞争力 关键词 移动通信业 客户关系管理 数据挖掘 客户细分 客户保持 i i k 崎 c 一 a b s t r a c t an e wb u 5 i n e s s c u l t u r ew h i c hf o c u s e so nc u s t o m e r s i s d e v e l o p i n gt o d 矗 c o n p 锄e sa r ef a c i n gt h en e e dt oi m p l e m e n tn e w s o l u t i o n sa n ds 僦e g i e st h a ta d d r e s s t h e s ec h a n g e s c u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t c r m b e c o m e s o n e0 ff e a s i b l e s t r a t e 9 1 e st h a tc o m p a n i e sc a na d o p t c r mi st h eo p e r a t i o ns 仃a t e g 州c hm a k e s f h l l u s eo fi n f o r m a t i o n t e c h n o l o g yt om a n a g ec u s t o m e rr e s o u r c ec e n t r a l l y w i m 也e c o m p e t l t l o nmm o b i l et e l e c o m m u n i c a t i o ni n d u s t r yb e c o m i n g i n c r e a s i n 9 1 yi n t e n s i v e i t 1 s u r g e n tf o rm o b i l et e l e c o m m u n i c a t i o n c a r r i e r st o c o m p l e m e n tc u s t o m e r r e l a t l o l l s l l i pm a n a g e m e n t t h ep a p e rr e v i e w ss y s t e m a t i c a l l yt h ed e v e l o p m e n tp r o c e s s 觚d t l l e 蜘q u oo fc r m t h er e s u l t ss h o wt h a tc r m r e q u i r e st h es u p p o no fd m 1h ep a p e rd e f r e e sd a t am i n i n g d m f r o m p o i n to fc o m m e r c i a l i e w 酬y z e s d e v e l o p m e n tp r o c e s so fd mt e c h n o l o g ya n dt h e p r i n c i p l eo fs e v e r a lk e vd m t e c h n o l o g y d i s c u s s e st h ef u n c t i o no fd ma n dt h e a p p l i c a t i o no fd mi na b o a r d c o m p 锄e s 砌c he v i d e n c e st h a td mc a np r o v i d et h es u p p o r t f o rc r m b ya 1 1 a l 呦g t h es t a t u sq u oo fm o b i l et e l e c o m m u n i c a t i o ni n d u s t r yi nc h m 觚d m ep r e c o n d i t i o l l s o fl m p l e m e n t i n gc r m t h ep a p e rc o n d u c se c o n o m i c f e a s i b i l i t ya n a l y s i s t e c m c m 诧嬲1 b l l l t ya n a l y s i sa n do p e r a t i o n a l f e a s i b i l i t ya n a l y s i sf o ri m p l 锄e n t i l l gc r mi n m o b l l e t e l e c o m m u n i c a t i o n i n d u s t r y t h e a p p l i c a t i o no fc r mi n t o m o b i l e t e l e c o 蛐眦c a t i o ni n d u s t r yi ss t i l li nt h ep h r a s eo f t r a i l a n d e 舯r a n dm e r e a r em a n v p r o b l e m st os 0 1 v e n o to n l yt or e a l i z ev i s i t i n gf u l lt e l e c o m m u n i c a t i o nb u s i n e s s 舶矗 m u l t i p l ec h a n n e l s b u ta l s ot os u p p l yp r e s a l e d e v e l o p ss t r u c t u r ea n df u n c t i o no ft h ec r m s a l e a n dp o s ts a l es e r v i c e t h ep a p e r s y s t e mo fm o b i l et e l e c o m m u n i c a t i o n i i l d u s t r y w h i c hc a l ld e l i v e rd i f f e r e n t i a t e d s e r v i c e s e n h a n c ee t i i c i e n c yo fs e r v i c e p r o c e s sa n da n a l y z et h eo p e r a t i o nb yd m b y r e i n f o r c i n gt h e 丘m c t i o no fc u s t o m e r m a i l a g e m e n ta n d o p e r a t i o na n a l y s i s s y s t e m t h ec r ms y s t e mo f m o b i l e t e l e c o m m u n i c a t i ni n d u s t r yi n t e g r a t e so p e r a t i o n a lc r m 谢t l l a i l a j y t i c a lc 剐m n l e p 印e ra n a l y z e st h ef i e l d s v h e r ed mc a nb ea p p l i e di no p e r a t i o n a 1 1 a j y s i ss y s t e m i i i t h ep a p e r t h ea u t h o rf o c u s e so nc u s t o m e rs e g m e n t a t i o na n dc u s t o m e rr e t e n t i o n w l l i c h t a t et w oi m p o r t a n tp h r a s e so f c r m t a k i n gs o m em o b i l et e l e c o m m u n i c a t i o nc 秭e ri i l h e b e ip r o v i n c ef o re x a m p l e a p p l y i n gk m e a n s c l u s t e r i n gm e t h o da n dd e c i s i o nt r e e t h ep a p e rp e r f o r m sc u s t o m e rs e g m e n t a t i o na c c o r d i n gt ot h e i rp u r c h a s ed a t a p r e d i c t t h ep r o b a b i l i t yo fc u s t o m e rd e f e c t i o na m o n gd i f f e r e n tc u s t o m e r g r o u p s a n dp u t f o r w a r ds u g g e s t i o n sr e s p e c t i v e l y t or e t a i n c u s t o m e r t h ec o m p a n ym u s tm a k e a d j u s t m e n t i n s t r a t e g yo b j e c t i v e o r g a n i z a t i o n s t r u c t u r e p r i c i n g a n db r a n d m a n a g e m e n t t h ep a p e rn o to n l ye m p h a s i z e st h e o r yr e s e a r c h b u ta l s oe m p h a s i z e s p o s i t i v er e s e a r c h n o to n l ye m p h a s i z et h ed e s c r i p t i o no ft h ep o p u l a t i o n b u ta l s o e m p h a s i z et h ea n a l y s i so fu n i t s t os o m ee x t e n t t h er e s e a r c hm e t h o da n df i n d i n g si n t h ep a p e rc a np r o v i d et h ef u r t h e rs t u d ya n dc o m p l e m e n t a t i o no fc r m a n dd mw i t h a na v a i l a b l er e f e r e n c e t h ec o n c l u s i o ni nt h e p a p e r c a l l h e l p m o b i l e t e l e c o m m u n i c a t i o nc a r d e rt om a k ea p p r o p r i a t ed e c i s i o n a m e l i o r a t et h ee f f i c i e n c yo f c r ma n de n h a n c ec o m p e t i t i v ep o w e r k e y w o r d s m o b i l et e l e c o m m u n i c a t i o n i n d u s t r y c u s t o m e rr e l a t i o n s h i p m a n a g e m e n t d a t am i n i n g c u s t o m e rs e g m e n t a t i o n c u s t o m e r r e t e n t i o n i v j h 江苏大学硕士学位论文 目录 第1 章绪论 l 1 1 论文研究的背景及意义 1 1 2 客户关系管理及数据挖掘的现状及发展趋势 3 1 2 1国内外客户关系管理的研究现状及评价 3 1 2 2 数据挖掘的研究现状及评价 5 1 2 3 数据挖掘的发展趋势 7 1 3 本论文研究的内容 目的及创新点 7 1 4 本论文的结构 8 第2 章数据挖掘应用于客户关系管理的理论分析 1 0 2 1客户关系管理需要数据挖掘 1 0 2 1 1 客户关系管理内涵的变化 1 0 2 1 2 客户关系管理系统的演变 1 2 2 2 数据挖掘支持客户关系管理 1 5 2 2 1 数据挖掘的内涵 1 5 2 2 2 数据挖掘技术的四个发展阶段 1 6 2 2 3 数据挖掘的几项成熟技术 1 8 2 2 4 数据挖掘在客户关系管理中的功能发挥 2 0 2 2 5 国外企业界数据挖掘成功应用范例 2 1 第3 章移动通信业实施客户关系管理的可行性分析 2 4 3 1 移动通信业实施客户关系管理的经济可行性分析 2 4 3 1 1 我国移动通信业发展能充分发挥客户关系管理的经济效益 2 4 3 1 2 移动通信业客户流失损失验证了客户关系管理的经济效益 2 7 3 1 3 客户关系管理可以增强移动通信运营商竞争力 2 9 3 2 移动通信业实施客户关系管理的技术可行性分析 3 1 3 2 1中国移动通信b o s s 系统的建设 3 2 3 2 2 中国联通b o s s 系统的建设 3 2 3 3 移动通信业实施客户关系管理的操作可行性分析 3 3 3 3 1 企业实施客户关系管理的条件 3 3 3 3 2 移动通信业自身特点具备实施客户关系管理的条件 3 4 v 江苏大学硕士学位论文 第4 章 4 1 4 2 4 3 4 4 第5 章 移动通信业客户关系管理系统构建 3 5 我国移动通信业客户关系管理现状 3 5 移动通信业客户关系管理系统的建设目标 o 3 6 移动通信业客户关系管理系统结构 3 8 移动通信业客户关系管理系统的功能 4 0 数据挖掘在经营分析系统中的应用研究 4 3 5 1数据挖掘在移动通信业经营分析应用中的领域 4 3 5 2 数据挖掘在经营分析系统中的应用 4 4 5 2 1 移动通信业经营分析系统应用数据挖掘的步骤 4 4 5 2 2 客户生命周期与数据挖掘 4 6 5 2 3 数据挖掘在移动通信客户细分中的应用 4 8 5 2 4 数据挖掘在移动通信客户保持中的应用 5 5 结论与展望 6 6 参考文献 6 8 致谢 7 2 攻读硕士期间发表的论文 7 3 v l f 一 江苏大学硕士学位论文 第1 章绪论 1 1论文研究的背景及意义 目前 一种以客户为中心的企业文化正不断形成 企业必须寻找新的解决办 法 实施新的战略以适应消费者需求的不断变化 在工业革命形成的大批量生产 和大批量销售已经过时 取而代之的是客户关系成为企业的核心问题 企业开始 通过分析客户生命周期来提高顾客价值 数据仓库 数据挖掘等技术以及其它的 客户关系管理技术为企业实施关系营销提供了新的机会 产品导向观念正被客户 导向观念所替代 大批量营销的传统过程正被一对一营销的新方法所取代 在传 统的大规模营销中 营销的目标是获取更多的客户 扩大企业规模 由于获取新 顾客的成本很高 密切与现有客户进行业务联系对企业而言更有现实意义 过去 企业关注的是客户基础的宽度 现在企业关注的是每个客户需求的深度 对企业 业绩的考核指标也由市场份额变为所谓 钱包份额 企业不再满足仅仅同客户 进行交易 而更希望把销售产品的机会作为一次服务经历和努力 以便同每个客 户建立长期的关系 毫无疑问 因特网的出现对营销重点的转变做出了巨大贡献 由于消费者可 以通过网络获得丰富的信息 所以能更快地感知市场的变化 而且在与企业打交 道时更得心应手 为应对这种情形 企业的产品或服务必须有特色 消费者在成 千上万的产品或服务中进行选择时 企业的产品或服务能脱颖而出 为此企业在 开发产品和服务时 必须准确把握消费者的需求 并随着消费者行为及偏好的改 变不断做出调整 消费者不仅是企业的客户 还要成为企业的会员 甚至成为企 业的伙伴 这就要求企业能准确掌握客户个人信息和行为数据 此举不仅利于企 业准确定位目标市场 而且有助于企业在激烈的市场竞争中设计有效的促销计 划 或推出新产品时能识别潜在客户 企业除掌握客户的个人信息和行为数据外 还必须存储客户的交易记录 并以在线的方式提供给有经验的企业员工 企业员 工详细分析这些数据 以便找到满足客户需求的最佳方式 建立紧密的客户关系 是实施客户关系管理的前提条件 江苏大学硕士学位论文 为了解企业对客户关系管理的了解程度和实施客户关系管理战略的准备情 况 c a pg e m i n i 进行一项专题调查 调查结果标明 被调查的企业中6 5 的企 业了解客户关系管理的技术和方法 2 8 的企业的客户关系管理项目处于研究或 实施阶段 只有1 2 的企业处于运行阶段 在所调查的企业中 4 5 的企业的 客户关系管理项目的实施和监控由企业高层发起和控制 客户关系管理作为一种 战略行为在目前还处于初级阶段 在众多可实施客户关系管理的领域中 移动通信业有着光辉灿烂的前景 这 不仅是因为移动通信业发展迅速 而且还与移动通信业自身特点有关 快速发展 的用户群 多样化的业务以及经营竞争环境对移动通信业的服务质量提出了更 高 更新的要求 由于用户的选择范围扩大 期望值不断提高 移动通信业必须 从以生产运营为主的运营方式转变成以客户服务为主的运营方式 移动通信市场 的竞争焦点将从以价格竞争为主发展到以非价格竞争为主 将更为强调以客户为 中心的完善的客户服务 但目前移动通信业实施客户关系管理的意识不强 而且 在实施客户关系管理的企业中 由于缺乏相应的技术和方法 无法从海量数据中 提取有用的数据来支持企业的决策 鉴于此 本文将系统地分析客户关系管理和数据挖掘技术的内涵 发展历程 和研究现状 在此基础上 对移动通信业实施客户关系管理的可行性及数据挖掘 应用于客户关系管理的可行性进行深入分析 在研究我国移动通信业客户关系管 理现状的基础上 探讨移动通信业客户关系管理系统的建设目标 设计移动通信 业客户关系管理系统的结构及功能 本文最后将对数据挖掘在移动通信业客户关 系管理系统的子系统经营分析系统中应用领域进行分析 对数据挖掘在客户细分 和客户保持中的应用进行重点研究 以河北某移动通信公司为例 运用数据挖掘 技术对其客户消费行为进行分类 对客户流失进行预测 并提出相应的对策 本 文既考虑到移动通信行业的特殊性 又顾及到客户关系管理的一般性 研究方法 和研究结论对推动数据挖掘技术在客户关系管理中的核心地位的形成 使企业能 够利用数据挖掘技术对现有的客户数据进行更好的分析 提高客户关系管理水 平 提高企业自身的竞争力 丰富客户关系管理研究 指导其在激烈的市场竞争 中不断提高竞争优势具有一定理论意义和实践意义 2 0 一 孝 2 1x a 江苏大学硕士学位论文 4 构造客户细分模型及评估 模型构造是数据挖掘技术应用的关键阶段 本文运用s p s s l 3 0 软件对数据 进行分析 构建k m e a n s 客户细分模型 由于数据属企业机密 所以论文中不 便提供原始数据 1 参数设定 在用s p s s l 3 0 对数据分析前 先对k m e a n s 有关参数进行设置 在本文中 对有关参数做如下设置 最大迭代数 m a x i m u mi t e r a t i o n 为2 5 收敛标准 c o n v e r g e n c ee n t e d a 为0 聚类数目 n u m b e ro fc l u s t e r 为5 2 运行结果分析 迭代过程 从表5 1 中可以看出 迭代开始后 每类的中心迅速向o 靠拢 经过2 3 次迭代 五类的中心达到0 这说明此聚类是稳定的 表5 1迭代过程 c h a n g ei nc l u s t erc e n t e r s i t er a t j o n123 4 5 1 1 4 4 0 7 22 4 4 82 5 8 12 3 5 9 3 01 3 3 3 3 7 29 3 6 5 7 2 7 2 1 2 53 1 0 1 01 4 6 弱 3 7 9 6 4 23 9 8 7 94 1 3 2 2 5 4 69 7 2 6 4 4 3 62 7 1 2 8 2 2 61 9 8 0 28 4 7 8 53 2 8 1 91 8 8 0 21 4 8 8 81 2 0 2 06 6 3 8 62 3 3 6 21 8 0 2 72 2 1 3 71 2 5 2 47 4 4 7 71 3 5 4 01 2 3 8 12 2 8 2 81 1 3 4 76 6 8 1 88 2 4 21 2 3 1 8 7 1 88 4 2 85 2 6 8 q 1 9 4 47 4 8 41 4 8 1 36 1 5 32 7 1 3 1 0 0 0 07 0 3 21 1 0 7 34 3 8 52 7 1 1 1 8 3 75 6 1 96 8 2 11 6 2 92 4 1 2 0 0 04 0 2 15 1 3 41 9 5 9 1 3 0 0 0 3 1 4 9 5 7 弱1 0 7 61 2 9 7 1 4 2 0 8 5 1 0 1 0 2 9 5 1 8 5 2与3 4 1 53 2 4 4 1 5 0 13 4 9 1 1 4 0 4 3 9 2 1 64 4 9 4 1 6 9 42 1 3 3 1 4 0 3脚 t 7 0 1 9 7 2 1 2 6 41 21 1 4 1 1 8 2 6 0 91 0 5 23 1 2 0 0 5 4 0 1 9 2 5 4 5 52 1 3 9 0 3 2 0 0 0 0 6 3 81 2 1 4 0 1 7 5 2 1 6 3 5 42 2 95 2 2 5 0 1 7 6 2 2 0 0 0 6 6 21 3 0 2 0 2 2 1 2 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 方差分析 a n o v a 从表5 2 中可以看出 在长话费 市话费 月租费 漫游费 短信 总话费等变量中 对聚类贡献最大的是总话费 最小的是长话费 5 2 江苏大学硕士学位论文 而较大的f 值说明各类之间达到了最大的分割 表5 2 a n o v a c i u 5 t erer f or m e a ns a u ar ed fm e a ns q u ar ed ff s i g 长谲贸6 6 5 9 0 6 9 047 4 3 0 0 29 9 57 6 1 6 5 0 0 0 市话费3 3 8 4 7 7 9 0 34 1 2 2 0 7 5 7 9 9 52 7 7 2 6 9 0 0 0 月租费5 6 1 6 7 6 6 0 341 0 2 7 6 4 29 9 55 4 6 5 6 9 0 0 0 漫游费 1 7 7 3 7 6 8 7 041 0 7 9 4 6 2g 1 6 4 3 2 0 0 0 0 短信1 2 4 8 2 1 3 943 7 0 0 0 29 9 53 3 2 3 9 8 0 0 0 总话费3 6 9 0 1 2 9 9 7 642 1 0 8 0 8 89 9 51 7 q 0 9 6 5 0 0 0 最终的聚类中心 表5 3 表明了每类客户每项业务的平均值 根据表中数 据 我们分别计算其比例得到图5 2 表5 3 最终的聚类中心 c l u s t e f 1 2 34 5 长怙贾5 6 3 53 7 9 07 2 1 52 9 7 02 2 q 6 市话费1 0 1 7 9 4 6 9 71 1 8 3 53 9 2 23 8 8 月租费1 4 6 3 41 8 2 7 8 51 1 8 2 51 0 5 8 漫游费 8 3 3 26 0 1 19 2 6 24 5 4 01 2 6 0 短信7 5 8 27 0 13 5 2 33 9 4 5 5 1 总话费4 6 3 6 21 6 0 2 53 1 9 1 02 7 2 0 35 9 0 2 瓦面闻 l 市话费l 1 1 3 月租费l 1 1 3 漫游费i l 趋笪i 图5 2各项业务占总话费的比例 从表和图中可以看出 上述5 类各自的特点是 第1 类和第4 类客户的月租费 较高 第2 类客户漫游费较高 第3 类客户的市话费较高 第5 类客户的长话费较 高 但其各项话费均较低 综合来看 第1 类客户和第3 类客户市话费远远高于长 话费 第5 类客户虽然各项话费均较低 但其长途费与市话费相比 比例较高 第2 类和第3 类客户的漫游费占比较高 第1 类和第4 类客户的短信费相对也较高 江苏大学硕士学位论文 最终聚类中心之间距离的分析 表5 4 显示了各类中心的欧氏距离 较远 的距离表明各类之间相似性较小 也就是说 客户消费出现明显聚类现象 聚类 后各类中的客户数见表5 5 表5 4最终聚类中心之间的距离 c i u s t er123 4 5 13 4 2 9 5 32 1 0 5 0 02 1 1 8 4 94 4 8 5 2 8 2 3 4 2 9 6 31 8 6 4 7 01 5 3 9 2 71 1 7 4 5 2 32 1 0 5 0 0 t 8 5 4 7 01 6 2 1 7 73 0 1 9 2 7 4 2 1 1 8 4 1 5 3 9 2 71 6 2 1 7 72 4 2 9 0 7 5 4 4 8 5 2 81 1 7 4 6 23 0 1 9 2 72 4 2 9 0 7 表5 5每类中客户数目 v a d m i s s i n g 7 4 0 0 0 2 9 3 0 0 0 9 1 0 0 0 1 6 0 0 0 0 3 8 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 相应的对策建议 细致而切实可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处 根据表5 3 和图 5 2 客户业务消费的特点 结合表5 5 每类所含的客户数目 此移动公司应对其中 第1 类和第4 类月租费较高的客户采用较高的月租费与较低的使用费捆绑策略 让 客户有选择的机会 对第5 类客户设计一种长途优惠的套餐 长途费0 3 0 元 r a i n 或0 2 0 元 m i i l 刺激客户多打长途电话 同时市话费无优惠 对第2 类 第3 类客 户推荐有漫游费优惠的资费套餐 对第1 类和第4 类短信费高的客户推荐叠加使用 短信包月套餐 让这些客户使用较适合自己的套餐 以此来提高客户对通信公司 的忠诚度和在网稳定性 更重要的是 推出一系列套餐后 满足了许多从外地来 的打工者的需求 他们在本地的熟人少联络少 而需经常跟远方的家乡亲人沟通 因此套餐可以在新增市场得到推广 使得大量新增客户为该公司产生大量新增收 入 推动公司整体收入的上升 江苏大学硕士学位论文 5 2 4 数据挖掘在移动通信客户保持中的应用 1 界定客户保持的内涵 要对客户保持加以定义 首先就要界定 客户 的内涵 本文以分析移动通 信业的客户保持为中心 将 客户 界定为企业所面对的最终消费者 客户保持是指企业维持已建立的客户关系 客户关系是指从企业角度来看的 企业与客户之间的商务关系 使客户不断重复购买产品或服务的过程 客户流失是与客户保持相对的概念 当企业无法保持原有的客户关系时 客 户转向了其他的供应商 那么从企业的角度来看则是发生了客户流失 客户保持中的主要问题就是减少客户流失 所以本论文在研究客户保持时主 要研究客户流失 客户流失有两种表现形式 客户被动流失与客户主动流失 客户被动流失表现为运营商由于客户欺诈或恶意欠费等行为而主动终止客 户使用网络和业务 而客户主动流失则分为如下四种情况 1 客户不再使用任何一家移动通信运营商的通信业务 当客户不再享受资 费折扣和免费使用时间时 客户有可能简单地选择退出该通信业务 2 客户选择了另一家运营商 例如 原中国移动的客户跳到中国联通冀这 种情况可能是客户认为公司不能提供他所期待的价值 即公司为客户提供的客户 让渡价值低于另一家运营商 具体的原因有多方面 可能是客户对本运营商的业 务和服务不满意 也可能是由于客户想跳至价格更为便宜的运营商 还有可能是 客户仅仅想尝试一下另一家运营商提供而原运营商未提供的新业务 3 客户转移至本通信运营商的不同网络 不同业务或不同品牌 如原 全 球通 客户转为 动感地带 神州行 或 大众通 客户 从使用普通长途转 移至使用i p 长途 或是客户由于工作关系 从中国移动某公司的服务网络迁移 到中国移动另一公司的服务网络 这种变化往往是受到个人因素 营运商网络服 务质量与资费结构调整等的影响 在这种情况下 虽然就某个业务的单独统计来 看存在客户流失 但对公司整体而言客户没有流失 但是 公司内部的客户转移 也是会影响公司的收入的 4 客户的每月平均消费量降低 从高价值客户变成低价值客户 或是从原 江苏大学硕士学位论文 来的消费层次滑向较低的消费层次 这有可能是客户在使用原运营商服务的同时 开始使用另一家运营商或原运营商的其它网络品牌服务所导致的 本论文研究客户流失是针对主动流失的客户 不考虑那些由于欠费而被移动 通信公司欠费销户的客户 2 客户保持的必要性 随着行业中的竞争愈来愈激烈和获得一个新客户的代价愈来愈大 保持原有 客户的工作也愈来愈有价值 企业获得新客户的成本正不断地上升 因此保持原 有客户就显得越来越重要 要在激烈的市场竞争中获得主动 企业就必须把保持 客户作为它的重要任务 谁能留住那些能给企业带来丰厚利润的有价值客户 并 赢得他们长久的信任和支持 谁就能获得满意的客户投资回报 进而赢得持续的 竞争优势 客户流失是移动通信业目前面临的一个极为严峻的问题 中国的移动 通信业曾经长期处于独家垄断的局面 移动运营商根本无须担心客户的流失 每 年新增加的客户远比流失的客户多 总的客户数和营业利润在一定时期内处于飞 速增长阶段 但是这种高速成长的阶段不可能一直持续下去 在日益成熟的移动 市场 客户流失的影响日益显现出来 优质客户的流失对公司的影响甚大 不但 使公司开发客户时投入的成本毁于一旦 而且使目前已稳定的收入水平直线下 降 还会让竞争对手日渐强大 因此运用数据挖掘技术进行移动通信业客户流失 分析具有重要的商业价值 3 确定分析和预测目标 客户保持的商业目标就是要对有流失倾向的有价值的客户进行有选择性的 有效挽留 从而减少客户流失率 对移动通信业客户建立流失模型 目的是看哪些客户最有可能流失 哪些客 户已流失 他们有何具体的行为特征 造成他们流失的原因是什么 以便为移动 通信业客户的保持提供科学的依据 便于企业在客户流失前采取相应的补救措施 来尽量的挽留客户 由于移动通信业客户数量庞大 而自身的资源又是有限的 因此不可能关注每一个客户 看其是否有流失的倾向 这样既不现实也没有必要 对于移动通信业来说 优质客户是他们的主要利润来源 所以更为注重优质客户 的流失 因此 客户流失分析建立在客户细分的基础上 根据上述目标 可以发现客户流失分析是一个典型的分类问题 在操作前本 江苏大学硕士学位论文 文方案将未知客户群分为 流失 和 不流失 两类 然后采用决策树技术对未 知客户群进行预测 得到客户是否流失信息 同时得到分类规则 从中找出客户 流失原因 便于移动公司采用相应的挽留措施 4 准备数据和理解数据 流失建模非常依赖于可以利用的数据 在数据准备时有两个原则 建立的预 测模型要有可评估性和可实现性 也就是说得到的模型要能够评估它的准确性 并且得到的模型能够在现实环境中能够使用 移动通信业客户流失模型所需的基 本数据包括 客户年龄 客户收入 入网年限 教育水平和更换业务次数 其中 客户年龄为数值变量 客户收入为序数变量 入网年限 教育水平和更换业务次 数为名义变量 对序数变量和名义变量的设置如下 1 客户收入 低收入设为 1 中收入设为 2 高收入设为 3 2 入网年限 入网年限低于5 年设为 l 5 年或5 年以上设为 2 3 教育水平 大学以下教育设为 l 大学及大学以上教育设为 2 4 更换业务次数 从来没有更换过业务或更换过1 次设为 2 更换2 次获2 次以上设为 1 5 确定客户流失采用的数据挖掘技术 现有的客户流失分析方法多采用决策树技术 典型的有c h a i d c a r t 算 法 另外还有一些采用c 4 5 偏差统计以及神经网络等算法 另外 数据挖掘 中的聚类和关联规则技术也是一种常规的客户流失分析方法 决策树技术对比其 它建模技术具有如下优点 1 高效性 决策树分类精度高 在进行分类预测时所需的计算量不大 2 易解释性 决策树结构简单 直观明了 容易被人理解 3 易用性 决策树产生的规则能够容易地转化成 i f t h e n 这种形式 的关联规则 也可以被翻译成自然语句或s q l 语句 4 决策树能够清楚地指出哪个属性对于分类预测是重要的 并能按照重要 性程度大小对各个属性进行排序 因此 基于上述原因 本文在建立客户流失模型时采用的是决策树技术中的 c h a i d 算法 江苏大学硕士学位论文 6 构造客户流失模型 在建模前 从业务系统或者经验分析系统中抽取出适当的数据 在对基础数 据进行选择后 以s p a s s l 3 0 为平台 运用决策树中的c h a i d 算法对现有客户 进行流失预测 1 参数设置 在用s p s s l 3 0 对数据分析前 先对决策树有关参数进行设置 在本文中 对有关参数做如下设置 因变量类别中用 流失 进行分析 在本文研究中 为使决策树结构简单 我们对决策树的增长进行限制 将父 节点 p a r e n tn o d e 设为 1 0 0 子节点 c h i l dn o d e 设为 5 0 2 运行结果分析 运行结果概述 表5 6 提供了决策树参数设定和运行结果的详细信息 除 了对决策树参数进行描述外 还对运行结果进行了简要概括 表5 6 r e s u l t 部 分表明了模型中所包含的自变量 节点的数目 2 4 个 终节点的数目 1 5 个 以及深度 3 层 即根节点下的层次数目 从中可以看出 结果模型中只包含 收 入 入网年限 年龄 三个自变量 而 更换业务次数 和 教育水平 并 没被模型包括 这说明 更换业务次数 和 教育水平 不是预测客户流失的标 准 因此 移动公司在面对客户更换业务时 可以认为是自身需要的结果 而不 需考虑其流失趋向 并认为不同教育水平的用户对流失分析没有显著影响 表5 6模型概述 决策树表分析 决策树表如图5 3 所示 从图中可以看出 使用c h a i d 江苏大学硕士学位论文 方法进行客户流失预测 收入 指标是最佳的预测指标 对于 低收入 用户 流失的可能性为8 2 1o a 对于 中收入 用户 流失的可能性为4 2 而对 高 收入 用户 流失的可能性为1 1 6 由于联通公司的话费较低 中低收入用户 很有可能受此诱惑变为联通公司的客户 而高收入用户往往都是商务人士 他们 对通话质量服务要求较高 对价格不是很敏感 因此 流失的可能性较低 而对 于不同收入类别的用户来讲 预测流失可能性最好的指标是 入网年限 无论 对于低收入 中收入 高收入来讲 入网年限低于5 年 的用户流失虽然有高 有低 但都高于 入网年限5 年或5 年以上 的客户的可能性 进一步分析 可 以发现 年轻人的流失比例又普遍高于年长者 表5 7 提供了更为详细的决策树 表的信息 节点增长分析 g a i nf o rn o d e s 表5 8 展示了终节点 t h et e r m i n a ln o d e s 的相关信息 表中显示终节点 也就是决策树停止增长的节点 由于终节点代表 了模型中分类最好的自变量 本文仅对此进行研究 表中每个终节点的值只有一个 是因为本文在模型参数设定时仅设定了 流 失 一个目标类型 表中第 n 是n o d en 它表明的是每个终节点中的客户数 量 第三列是n o d ep e r c e n t 节点百分比 它表明每个终节点中的客户数与终 节点所有客户的比例 终节点1 0 含有3 4 4 名顾客 而所有终节点含有2 3 7 8 名顾 客 因此节点百分比为1 4 增长数 g a i nn 是每个终节点所含有的 流失客户 数量 增长百分比 g a i np e r c e n t 是每个终节点所含有的 流失客户 数量与所有终节点所含有 的 流失客户 数量之比 终节点1 0 含有3 2 5 名 流失顾客 而所有终节点含 有的 流失顾客 为9 8 7 名 因此增长百分比为3 1 9 对于 流失 因变量而言 表中的响应 r e s p o n s e 是各节点中的 流失客 户 数与该终节点所含有客户数之比 终节点1 0 含有3 2 5 名 流失顾客 而该 终节点含有3 4 4 名顾客 因此终节点1 0 的r e s p o n s e 为9 4 5 这说明3 5 岁以 下的入网期限少于5 年的低收入客户流失的可能性非常高 对于因变量来讲 指数 i n d e x 是 流失 因变量在各终节点中的响应比 例与根节点 流失 响应比例之比 指数值表明各终节点中观测到的 流失 5 9 收入 a d jp a h e a o 0 0 0 chh i 口u 0 一 6 配 1 6 7 d 乒2 c l o w o d e l cr 掣 q n 洫失8 2 1 4 5 4 小厩失l7 0 9 9 r h i2 2 4 6 3 入嘲年鼠 a d jp v a h o o 0 0 0 ch 虬u i 地 1 3 2 4 7 6 d 牟 1 1 d 4 c a t g o 件 n 漉失9 0 i4 2 i 不漉失 9 9 1 0 i 1 11 9 0 伯7 印曲 a d jp v m h e o 0 0 0 c h 钓u i 坤 2 7 5 3 6 d l k l n o d 0 1 0 c t g o 玎 n 墟失0 4 53 2 5 小漉失6 51 9 o 衄l 4 0 3 4 4 o d e5 c l 量g o i t n 一流失3 8 43 3 4 渣失 6 1 65 3 h 诅l3 58 b h o d el l c a e o r f a 流失7 8 0g b 小j 觅失2 2 02 7 t n l b i5 01 2 3 o d e2 ca w w o ol 疏失4 2 04 7 6 十流失 5 8 06 5 8 t o h i4 6 0i 1 4 入搿年限 a d jp w b e 0 0 0 0 ch 咖u 鬻 l 铂 1 1 3 d p i o d e 6 c a t l o b n 一流失 5 6 7 4 2 2 水漉失4 3 33 2 2 l o 衄13 0 2 7 4 4 l 龄 a d jp h e o o o o ch s q u 憾 1 2 2 7 0 8 d p 3 2 8 舯 x o d e l 2 c 蕾g o l y 鼍n 一壤失b 0 42 1 1 小旅失l 甘名 5 0 t i t i1 0 62 6 1 n o d o l 3 ca t g o w n 流失酾 2船 小瘴失1 3 86 4 t o m l5 9l n o d e l 4 c 0 0 4 1 1 一流失4 2 92 0 夺魄失5 7 1l t o 缸l1 1 42 8 0 n o d o l 6 c e l d