论文部分内容阅读
信息化时代的发展已经到了大数据的时代,对于拥有2G、3G业务的XX电信公司而言,通过有效的利用用户数据来扩大用户群体是一个切实可行的途径。客户在商品生产过程的影响力的发展,使得制造业与服务业的服务理念由过去的“Push”型的企业为核心的提供方式转换到了全新的“Pull”型的客户为中心的模式。在这种情况下,用户信息作为一种重要的资源成为企业必须进行管理的资产。在这种前提之下,本文给出了一套专门针对客户信息进行管理的客户关系管理系统解决方案。结合当前电信企业所面临的营销挑战,本系统引入了一套精准.营销策略,在海量用户信息的基础之上,提出了客户细分及精确化营销的实现策略。本次课题内容主要集中在以下几个方面：(1)XX电信公司客户关系管理系统的需求分析；(2)客户关系管理系统的设计、实现和测试；(3)基于MVC框架的系统开发和搭建；(4)引用基于遗传算法的K-means聚类算法实现客户细分和精准营销设计。客户细分是精准营销的关键部分,能够挖掘不同客户群体的消费特型,为实现针对性的产品设计与推广、提供差异化的服务奠定基础。本文选取客户语音消费、上网消费等7项数据,并考虑传统K-means聚类算法的不足之处,采用改进的基于遗传算法的GK-means聚类算法,实现客户细分。结果显示,客户可以细分为3类：低值节俭型、长途频繁型以及本地大众型,接着对这三类客户群体分别设计和推广产品套餐,并提供差异化的服务策略。在基于MVC框架开发技术并采用改进的GK-means算法的基础之上,本文实现了一套基础的电信企业客户关系管理系统,并结合客户细分手段可以对电信企业开展精准营销提供支撑,进而提高企业的盈利能力。