从“提速降费”到“携号转网”,近年来,国家在政策上正逐步加强对电信行业的管理,于此同时,移动互联网的高速发展也令电信行业市场竞争日趋激烈。在外部政策约束和内部市场竞争双重压力下,运营商面临着营收和净利润持续下滑,存量客户规模增速放缓等不利局面。步入2019年,随着5G商用的落地,运营商在全国范围内逐步实现了5G覆盖。5G时代的到来为运营商扭转当前竞争劣势带来了新的契机,如何做好电信业务推广,拉升企业营收,同时做好客户高效管理和优质服务,稳固客户份额,是当前电信运营商重要的发展方向。然而,当前电信运营商在客户管理和产品营销上存在模式较粗放,数据整合不够全面等不足,运营上缺乏统筹性指导,未能充分体现电信行业庞大的数据资源带来的运营优势。本文从电信运营商的核心需求出发,运用数据挖掘技术搭建通信客户营销系统,系统通过对海量电信客户数据进行挖掘分析,研究并提出基于价值的电信客户细分方法,优化客户运营模式和营销资源配置,并在此基础上进行电信流量产品推荐方法研究,确保提升营销成效和资源投放回报率,实现精细化运营。本文的主要研究工作和创新点包括:(1)结合电信客户的通信行为、消费习惯等特征,改进并提出一种新的电信客户价值评估模型,同时应用熵权法和相关性分析法确定模型中各项参数指标权重,量化分析客户的价值特征,分析结果表明,评估模型具有较好的实践效果。(2)结合电信行业特点,提出了一种基于改进深度聚类神经网络的深度加权K-means聚类算法,实现电信客户细分。该算法解决了传统K-means算法对聚类中心初始化敏感问题,大幅提升了聚类性能,且易扩展到大规模数据中。通过对比实验,验证了本文聚类算法在电信客户细分上,效果优于其他主流聚类算法,可为运营商在资源规划上提供有力的信息支撑,充分体现本系统的现实意义。(3)在客户价值细分的基础上,为了进一步实现营销资源的效益最大化,本文使用XGBoost算法与分类器链技术结合的MLXGB算法,实现电信产品推荐。算法充分考虑客户个性化需求,预测客户对各流量产品的订购概率,得到最佳推荐效果,实现精准营销。实验证明,与其他经典分类算法相比,本文使用的推荐算法在电信产品推荐上的预测效果更佳。(4)在系统设计与应用方面,本文结合需求分析,对系统的结构和功能进行设计,搭建通信客户营销系统。本系统为用户提供基础数据管理、客户运营、产品推广和营销接口模块,其中客户运营和产品推广功能可分别根据客户信息实现电信客户价值细分和产品推荐预测,满足用户核心运营需求,有效提高电信运营商营销成功率和资源利用率。