第３４卷第５期 ２０１３年９月 闽江学院学报
ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＭＩＮＪＩＡＮＧ ＵＮ１ＶＥＲＳＩＴＹ Ｖｏ１．３４ Ｎｏ．５ Ｓｅｐ．２０１３
数据挖掘技术在客户精细营销预测模型中的应用
以移动通信业务为例
马莉婷
（福建江夏学院经济贸易学院，福建福州３５０１０８）
摘要：针对移动通信行业传统业务营销模式存在的问题进行分析，提出应用数据挖掘技术构建新业务客户精细营
销预测模型；并应用十等分位法验证模型的有效性和稳定性．根据稳定性较强的预测模型制定精细营销策略，并随
机选取客户数据应用预测模型进行营销推广的实验；实验结果验证了预测模型的推广成功概率更高．
关键词：数据挖掘；预测模型；精细营销
中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００９—７８２１（２０１３）０５—００８８—０７
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｏｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｐｒｅｃｉｓｅ ｍａｒｋｅｔｉｎｇ
——ｔａｋｅｉｎｇ ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｆｏｒ ｉｎｓｔａｎｃｅ
ＭＡ Ｌｉ．ｔｉｎｇ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｔｒａｄｅ，Ｆｕｊｉａｎ Ｊｉａｎｇｘｉａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ，Ｆｕｊｉａｎ ３５０１０８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：１１１ｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｉｎ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍａｒｋｅｔｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｉｎｄｕｓｔｒｙ．ａｎｄ ｅｍ－
ｐｌｏｙｓ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｔｏ ｂｕｉｌｄ ｎｅｗ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ｔｈｅ ｂｕｓｉｎｅｓｓ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｖｅｒｉｆｉｅｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ａｎｄ ｓｔａ—
ｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｓ ｂｙ ｄｅｃｉｓｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ． ｅ ｍｏｄｅｌ ｗｉｔｈ ｍｏｒｅ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｆｏｒｍｕｌａｔｅ ｐｒｅｃｉｓｅ ｍａｒ－ ｋｅｔｉｎｇ ｓｔｒａｔｅｇｙ ａｎｄ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｏｎ ｒａｎｄｏｍ ｃｕｓｔｏｍ ｄａｔａ ｆｏｒ ｄｏｉｎｇ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｏｆ ｍａｒｋｅｔｉｎｇ ｐｒｏｍｏｔｉｏｎ．１＇ｌｌｅ
如何利用大数据分析预测客户需求和趋势
在当今互联网时代，大数据已经成为企业获取客户信息和洞察市场趋势的重要工具。利用大数据分析，企业可以更好地了解客户需求和预测市场趋势，从而制定更有针对性的营销策略，提高销售业绩。本文将探讨如何利用大数据分析预测客户需求和趋势。
一、数据收集和整理
要进行大数据分析，首先需要收集和整理大量的数据。企业可以通过多种途径收集数据，包括用户调查、社交媒体数据、销售数据等。这些数据可以包括客户的个人信息、购买历史、兴趣爱好等。收集到的数据需要经过整理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
二、数据挖掘和分析
在数据收集和整理完成后，接下来就是进行数据挖掘和分析。数据挖掘是指通过各种算法和技术，从大数据中提取有价值的信息和模式。通过数据挖掘，企业可以发现客户的购买偏好、行为模式等，从而预测客户需求和趋势。
在数据挖掘过程中，可以使用一些常见的算法，如聚类分析、关联规则挖掘、分类算法等。聚类分析可以将客户划分为不同的群组，每个群组具有相似的特征和行为模式。关联规则挖掘可以发现不同产品之间的关联关系，从而可以进行交叉销售。分类算法可以根据客户的属性和行为，将其划分为不同的类别，以便更好地了解客户需求。
三、预测客户需求
通过数据挖掘和分析，企业可以预测客户的需求。例如，通过分析客户的购买历史和浏览行为，可以预测客户可能感兴趣的产品和服务。企业可以根据这些预测结果，制定个性化的推荐策略，提高客户满意度和购买率。 另外，企业还可以通过监测社交媒体数据和用户评论，了解客户对产品和服务的反馈和意见。通过分析这些数据，企业可以及时调整产品和服务，满足客户需求，增强客户忠诚度。
四、预测市场趋势
除了预测客户需求，大数据分析还可以帮助企业预测市场趋势。通过分析市场数据和竞争对手的行为，企业可以了解市场的发展趋势和竞争态势。例如，通过分析竞争对手的价格变动和促销活动，企业可以预测市场价格的变化趋势，从而制定相应的定价策略。
２０１０年第１１期 福建电脑 １１９
基于数据挖掘技术的电信客户精确化营销 黄 皴 （福建福富软件技术股份有限公司福建福州３５０００３） 【摘 要】：本文主要介绍精确营销产生的背景，以及精确定义和五个阶段，重点介绍了在精确营销过 程中如何使用的数据挖掘技术，收集和处理客户信息的方法，通过ＭｉｎｅＳｅｔ挖掘工具如何对客户行为模式 和客户价值进行准确判断和分析。为客户精确化营销进行数据准备。 【关键词】：精确营销、数据挖掘、客户细分和定位 １．前言 电信运营业正在步入以业务、服务为竞争焦点的 时代。如何提供差异化的业务和个性化的服务、改善客 户关系、赢得客户忠诚度成为电信企业亟需解决的关 键课题．一个运营商要树立竞争优势，不在于价格和新 业务．因为对手可以更低和模仿．只有不断提高自身的 综合营销能力．只有强大的营销能力．才是对手无法模 仿的．而实施精确化营销成为最有效的解决之道。 ２．精确营销 精确营销被定义为已科学管理为基础．以消费者 洞察为手段．恰当而贴切地对市场进行细分．并采取精 耕细作的营销操作方式，将市场做深做透。进而获得预 期效益的营销方式 精确营销通常有五个阶段：（１）收集和整理有关的 客户的各方面信息，建立客户数据库；（２）加深客户理 解。掌握细分客户群体的差异化需求量（３）根据细分客 户群体需求设计差异化产品和服务；（４）提供根据客户 群体的差异化产品和服务；（５）通过营销活动反馈，进 一步深化对客户本质需求和客户购买和使用习惯的理 解。 ３．利用数据挖掘实现精确营销 随着电信行业中的竞争愈来愈激烈．获得一个新 客户的开支也愈来愈大．保持原有客户的工作显得越 来越有价值．通过对已流失的客户和在网客户的自然 属性和行为属性进行分析、挖掘。建立客户流失的预测 模型。分析主要有哪些因素导致客户的流失，并预测在 网客户在一定时间内流失的可能性．为市场经营与决 策人员制订相应的策略提供依据．留住高价值的客户 （Ｐｏｗｅｒ Ｕｓｅｒ）ｏ 流失管理需要很好的了解客户的行为．最重要的 问题是识别客户．哪些是即将要离开选择的电信公司， 同时哪些客户是有利可图的。对电信来说，阻止客户离 开公司的首要行动就是要理解客户的行为并试图在客 户流失前发现流失行为的模式．使公司能对流失客户 做一些深入的行动．期望在目前竞争激烈的通信市场 中能够解决由于客户离网导致市场份额减少、营销成 本增加、收入降低的问题，减少由于客户离网带来的收 入损失。 ４．客户信息收集和处理 在客户流失分析中．选用的数据是从电信业务系 统中存在的原始数据．通常来说，数据挖掘不方便对这 样的数据直接进行处理。在进行数据挖掘工作之前。我 们需要进行前期的数据整理工作，比如说，根据直观经 验去除数据中的冗余信息，象个人姓名、性别、单位名 称等。 由于数据量比较大．为提高效率需要从从目前的 数据库中存在千万级左右的数据集中抽取样本．以作 为模型训练和验证．ＭｉｎｅＳｅｔ系统是ＳＧＩ公司开发的一 套集成化的数据挖掘和数据可视化软件工具集。它能 够通过一套先进的可视化工具进行交互式地数据挖掘 工作。在数据挖掘工具中，给出一个数据集中的一些属 性．分类器可以预测出某一个特定的属性。ＭｉｎｅＳｅｔ可 以从一个训练集中自动地生成分类器。这个训练集由 数据库中在给定描述性属性的基础上标签已经被给定 的记录集组成。在生成分类器后。可以利用它来对数据 集中不包含标签属性的记录进行分类。标签的值可以 用分类器来预测。我们把属性”是否流失（ｏｆｆ Ｆｌａｇ）”作 为我们的标签属性：由于流失标识定义为为Ｎｕｍｂｅｒ 型，我们新增一个列ｓｔｒＣｈｕｒｎｅｄ，表达式定义为 （（（＇ｏｆｆ ｆｌａ ＝＝１．ｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏ）？”Ｙｅｓ”：”Ｎｏ”）），将新增 的这个列”流失标识”作为我们的标签属性。 一… … ｍ ； … ・ ｌ｜ ｉ ・ ｛ ： 蝉 ． 噶 ・ ； 唼蝉 ．．．一一一‘ 。一…一一一一一一 ： ～ …一
客户价值评估
引言概述：
客户价值评估是指通过对客户进行全面分析和评估，确定客户对企业的价值和贡献程度。这种评估可以帮助企业了解客户需求、优化产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。本文将从五个方面详细阐述客户价值评估的重要性和方法。
一、客户需求分析
1.1 了解客户需求的重要性
客户需求是企业开展产品和服务的基础，了解客户需求可以帮助企业针对性地进行产品创新和服务优化。
1.2 客户需求分析的方法
通过市场调研、用户反馈和数据分析等方式，收集客户需求，并进行综合分析和整理。
1.3 客户需求分析的工具
使用市场调研问卷、用户访谈、竞品分析等工具，帮助企业全面了解客户需求，为产品和服务的改进提供依据。
二、客户满意度评估
2.1 客户满意度的重要性
客户满意度是客户对企业产品和服务的评价，是客户忠诚度和再购买意愿的重要指标，对企业的长期发展至关重要。
2.2 客户满意度评估的方法 通过客户满意度调查问卷、客户反馈和投诉处理等方式，收集客户对产品和服务的评价，并进行综合分析。
2.3 提高客户满意度的策略
根据客户反馈和评价，及时改进产品和服务，提高客户满意度；建立良好的客户关系管理系统，增强客户黏性和忠诚度。
三、客户忠诚度评估
3.1 客户忠诚度的重要性
客户忠诚度是客户对企业的信任和依赖程度，忠诚度高的客户更有可能成为长期稳定的合作伙伴，为企业带来更多的价值。
3.2 客户忠诚度评估的方法
通过客户忠诚度调查、客户行为分析和客户关系管理等方式，评估客户的忠诚度和购买意愿。
3.3 提高客户忠诚度的策略
建立良好的客户关系，提供个性化的产品和服务，加强客户沟通和互动，提升客户满意度，从而提高客户忠诚度。
四、客户生命周期价值评估
4.1 客户生命周期价值的概念
客户生命周期价值是指客户在与企业建立合作关系期间，为企业创造的经济价值，包括客户的购买金额、购买频次和购买周期等指标。
4.2 客户生命周期价值评估的方法 通过客户购买记录、客户行为分析和数据挖掘等方式，对客户的生命周期价值进行评估和预测。
