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随着3G牌照的发放,移动通信企业之间的竞争日趋激烈。通信企业面临争夺客户资源以及来至于信息管理系统大量应用造成的“数据爆炸”,但是又缺乏支撑决策信息的双重困境。如何保持和获得高价值客户成为各运营商市场竞争焦点,因此客户关系管理成为提升企业核心竞争力的有效手段。而数据挖掘技术逐步成为CRM最有力的帮手,它实现了一种数据驱动的企业决策过程。本文通过理论与实际相结合调研方式展开论文研究,首先阅览了大量数据挖掘技术和客户关系管理理论文献;在此基础上结合理论知识进行实际调研工作,了解移动经营分析系统结构功能及应用cube技术解决商业问题现状。在深入了解分析型客户关系管理系统功能和应用后,本文提出如何应用数据挖掘技术在A-CRM中解决商业问题过程。最后用实例展示数据互动模型在移动CRM商业问题的应用,本文采用2008年10至12月的3个月福建宁德移动某市全球通16321条客户记录,将其中70%的11425条客户记录作为训练集,应用数据挖掘互动过程模型建立客户流失预测模型,最后模型结果形成7条客户流失决策树规则;为了验证规则有效性,本文采用错判矩阵验证模型有效性,将剩下30%的4896条客户记录作为预测集进行模型验证,最后模型的准确率为87.73%,模型的移植性良好;最后依据数据挖掘过程信息以及生成的决策树规则,分析并总结了客户流失特征,再依据客户流失特征,提出保留客户经营决策,从而加强对客户价值管理,有助于提升企业核心竞争力。本文共分为五章,第一章主要是阐述研究选题背景、研究意义和技术路线,并且阐述CRM在国内外的发展及研究现状,以及数据挖掘技术在移动通信业CRM中的具体应用。第二章主要阐述了移动客户关系管理现状,进一步分析了CRM在移动企业运营中产生的效益,并得到分析型CRM作用是凸显的结论。第三章深入分析移动分析型CRM的系统结构及其功能,以及分析型CRM在移动运营管理中所处的地位。第四章分析了数据挖掘技术用于移动A-CRM商业管理,主要阐述了数据挖掘的任务,数据挖掘任务主要解决的商业问题,以及移动数据挖掘互动过程模型分析。第五章主要分析移动数据挖掘互动过程模型案例。