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摘要 电信行业是国内比较领先的几个拥有大量电子化数据的行业之一，而且目前的电信市场竞争激烈也迫使电信运营商选择更深层次的数据仓库和数据挖掘的技术，提高企业的分析能力和市场的预判能力，通过更加科学的决策活动，提高企业的市场竞争力。
关键词 数据挖掘 电信营销
中图分类号：TP39 文献标识码：A
1 数据挖掘概述
随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多，尤其在电信行业，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。
数据挖掘，也可以称为数据库中的知识发现(Knowledge Discover In Database，KDD)，可以从数据库或者数据仓库，以及其他各种数据库的大量各种类型数据中，自动抽取或发现出有用的知识模式。近些年，人们逐渐开始使用数据挖掘中许多统计方法来完成一些有意义的工作，并认为最好的策略是将统计方法与数据挖掘有机地结合起来。
2 数据挖掘在市场营销中的应用
数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用，它是以市场营销学的市场细分原理为基础，其基本假定是“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明”。通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息，确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销，这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比，大大节省了营销成本，提高了营销效果，从而为企业带来更多的利润。加拿大BC省电话公司要求加拿大Simon Fraser大学KDD研究组根据其拥有的十多年的客户数据，总结、分析并提出新的电话收费和管理办法，制定出了既有利于公司又有利于客户的优惠政策。
3 数据挖掘在电信营销中的主要支撑方面
(1)数据挖掘在电信营销中帮助企业准确找到目标消费者。使企业能够集中精力于更少的人身上，最终目标集中在最小消费单位——个人身上，实现准确定位。
(2)能够探测市场，发现新的市场机会。数据库的存在为电信营销者发展一个可以控制的研究样本提供了可能，电信营销者可以调查和观察特定的用户，追踪个体层次上的用户需要和欲望，并从已有的有关用户的数据中发现新的机会，赢得新的效益。
(3)在适当时机以合适方式将必要的信息传达给适当的用户，有效地赢得用户的欢心，让电信营销支出更有效率。
(4)根据用户的历史资料可以分析用户需求行为，预测需求趋势。
4 数据挖掘用于电信营销的4种主要方法：
(1)聚类：将相近的样本分类的统计方法，用于对事物类别的面貌尚不清楚，甚至在事前连总共有几类都不能确定的情况下进行分类的场合。
(2)回归分析；找出变量之间的关系，得到一个具体的回归模型。
(3)决策树：提供一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。
(4)神经网络：为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。神经网络常用于两类问题：分类和回归。
5 数据挖掘技术在营销中的具体应用
客户细分是产品开发、市场营销的基础。客户细分一般按照客户特征、客户行为、客户态度分类。要解决运营商在企业发展过程中所遇到的规模型发展向规模效益型发展转变，深陷“价格战漩涡”导致利润缩减，虚增放号增大销售成本，用户离网严重，营销收入与利润、用户服务与用户期望有差距等一系列问题我们用客户行为分析。
应用数据挖掘技术的聚类方法进行客户行为分析以短信业务为例。为了解短信存量市场和增量市场的状况，我们将用户群分成三部分：短信零使用用户(从未使用过短信的用户)，短信低使用用户(平均每月短信费用0-5元的用户)，短信高使用用户(平均每月短信费用5元以上的用户)。我们选择短信零使用用户和高使用用户为分析对象，通过用数据挖掘聚类方法对短信各使用群细分分析得出：
短信零使用群结果分析：平均年龄在35.9岁。年龄的分布基本和全区联通用户的年龄分布相一致，表明不存在特别排斥短信业务的年龄段。短信增量市场的平均ARPU值为75.94元，低于所有用户的ARPU平均值81.74元。WAP的平均使用费为0.003元，CDMAlx的平均使用费为0.193,IP的平均使用费为1.289元，分别为全部人群平均的15.8％,62.5％和41.6％。这部分不使用短信的人群基本上属于消费水平偏低，对新技术不敏感的人群。
针对这些用户的市场策略：联通向所有从未发过短信的用户发送短信，用户回复即可获得联通赠送的一个月免费信息或一个月免费短信。针对短信高使用人群的结果分析及相应的市场策略(见表1)：
在细分结果中看到：(1)有大量短信使用量较低，对资费比较敏感的用户，可向其推荐合适的短信资费套餐，目的在于吸引对资费敏感的用户群，提高其短信使用量。(2)继续拉动存量市场收入。利用短信细分的结果，分析短信用户中不同人群的短信使用倾向，针对不同人群设计有吸引力的奖品，以抽奖的方式刺激用户的短信消费。
总之，在竞争越来越激烈的市场环境下，电信企业迫切的需要一种高效的方式、精准的存取、及时的和可信的信息，提高市场的快速反应能力，并提高市场经营的服务水平。因此，电信企业应该快速的选择数据挖掘技术进行用户的行为分析，从而提高现有业务的支撑能力。更好的去解决所面临的各种困境。
关键词 数据挖掘 电信营销
中图分类号：TP39 文献标识码：A
1 数据挖掘概述
随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多，尤其在电信行业，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。
数据挖掘，也可以称为数据库中的知识发现(Knowledge Discover In Database，KDD)，可以从数据库或者数据仓库，以及其他各种数据库的大量各种类型数据中，自动抽取或发现出有用的知识模式。近些年，人们逐渐开始使用数据挖掘中许多统计方法来完成一些有意义的工作，并认为最好的策略是将统计方法与数据挖掘有机地结合起来。
2 数据挖掘在市场营销中的应用
数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用，它是以市场营销学的市场细分原理为基础，其基本假定是“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明”。通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息，确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销，这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比，大大节省了营销成本，提高了营销效果，从而为企业带来更多的利润。加拿大BC省电话公司要求加拿大Simon Fraser大学KDD研究组根据其拥有的十多年的客户数据，总结、分析并提出新的电话收费和管理办法，制定出了既有利于公司又有利于客户的优惠政策。
3 数据挖掘在电信营销中的主要支撑方面
(1)数据挖掘在电信营销中帮助企业准确找到目标消费者。使企业能够集中精力于更少的人身上，最终目标集中在最小消费单位——个人身上，实现准确定位。
(2)能够探测市场，发现新的市场机会。数据库的存在为电信营销者发展一个可以控制的研究样本提供了可能，电信营销者可以调查和观察特定的用户，追踪个体层次上的用户需要和欲望，并从已有的有关用户的数据中发现新的机会，赢得新的效益。
(3)在适当时机以合适方式将必要的信息传达给适当的用户，有效地赢得用户的欢心，让电信营销支出更有效率。
(4)根据用户的历史资料可以分析用户需求行为，预测需求趋势。
4 数据挖掘用于电信营销的4种主要方法：
(1)聚类：将相近的样本分类的统计方法，用于对事物类别的面貌尚不清楚，甚至在事前连总共有几类都不能确定的情况下进行分类的场合。
(2)回归分析；找出变量之间的关系，得到一个具体的回归模型。
(3)决策树：提供一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。
(4)神经网络：为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。神经网络常用于两类问题：分类和回归。
5 数据挖掘技术在营销中的具体应用
客户细分是产品开发、市场营销的基础。客户细分一般按照客户特征、客户行为、客户态度分类。要解决运营商在企业发展过程中所遇到的规模型发展向规模效益型发展转变，深陷“价格战漩涡”导致利润缩减，虚增放号增大销售成本，用户离网严重，营销收入与利润、用户服务与用户期望有差距等一系列问题我们用客户行为分析。
应用数据挖掘技术的聚类方法进行客户行为分析以短信业务为例。为了解短信存量市场和增量市场的状况，我们将用户群分成三部分：短信零使用用户(从未使用过短信的用户)，短信低使用用户(平均每月短信费用0-5元的用户)，短信高使用用户(平均每月短信费用5元以上的用户)。我们选择短信零使用用户和高使用用户为分析对象，通过用数据挖掘聚类方法对短信各使用群细分分析得出：
短信零使用群结果分析：平均年龄在35.9岁。年龄的分布基本和全区联通用户的年龄分布相一致，表明不存在特别排斥短信业务的年龄段。短信增量市场的平均ARPU值为75.94元，低于所有用户的ARPU平均值81.74元。WAP的平均使用费为0.003元，CDMAlx的平均使用费为0.193,IP的平均使用费为1.289元，分别为全部人群平均的15.8％,62.5％和41.6％。这部分不使用短信的人群基本上属于消费水平偏低，对新技术不敏感的人群。
针对这些用户的市场策略：联通向所有从未发过短信的用户发送短信，用户回复即可获得联通赠送的一个月免费信息或一个月免费短信。针对短信高使用人群的结果分析及相应的市场策略(见表1)：
在细分结果中看到：(1)有大量短信使用量较低，对资费比较敏感的用户，可向其推荐合适的短信资费套餐，目的在于吸引对资费敏感的用户群，提高其短信使用量。(2)继续拉动存量市场收入。利用短信细分的结果，分析短信用户中不同人群的短信使用倾向，针对不同人群设计有吸引力的奖品，以抽奖的方式刺激用户的短信消费。
总之，在竞争越来越激烈的市场环境下，电信企业迫切的需要一种高效的方式、精准的存取、及时的和可信的信息，提高市场的快速反应能力，并提高市场经营的服务水平。因此，电信企业应该快速的选择数据挖掘技术进行用户的行为分析，从而提高现有业务的支撑能力。更好的去解决所面临的各种困境。