数据挖掘在电信增值业务的运用

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[摘要]数据挖掘是结合数据库技术与人工智能技术发展而出现的综合性运用技术。在电信增值业务开展过程中，数据挖掘技术的应用可以精准挖掘客户需求，提升电信增值业务的竞争力。

[关键词]数据挖掘；电信增值业务；通信技术

随着通信技术的发展和人们对通信需求的不断增加，通信运营商面对的市场环境发生着巨大变化，电信行业间的竞争日趋激烈。针对客户不断增长和变化的通信需求，通信运营商必须根据客户需求的变化，开发出更具针对性、更丰富的增值业务，才能满足客户的需求。而数据挖掘技术的应用，可以使电信增值业务的开展更具针对性，能更好地抓住客户需求并进行转化，为企业不断拓展用户规模提供科学依据。

1数据挖掘的意义

数据挖掘是结合数据库技术与人工智能技术发展而出现的综合性运用技术。其主要技术核心是通过在丰富的数据仓库或复杂数据碎片中采集有用的数据信息，相关技术人员通过对这些复杂数据关系的分析和处理，得到与企业运营相关的数据信息，为企业科学和准确的决策提供依据。随着通信市场竞争的日趋激烈，各通信运营商也纷纷转变客户管理模式，从“产品思维”向“用户思维”转变，通信市场竞争的焦点也由传统单一的产品质量竞争转变为以客户为中心的服务竞争。另一方面，面对激烈的市场竞争，运营商之间的客户争夺也更趋于白热化，可以说客户流失在三大通信运营商之间都普遍存在。如何才能留住客户，降低客户的流失量，也成了三大通信运营商共同面对的一个难题。当运营商面临海量的客户资料时，应如何才能从中提取出有效的信息以判断客户流失的状况或者倾向，并作出准确的应对变得更为重要。随着传统的通信需求差异化越来越小，通信增值业务的开展便成了通信运营商吸引客户、留住客户的重要业务。在客户关系管理系统（CRM）中，电信运营商已经积累了丰富的客户数据：客户基本信息、客户交互纪录、客户联系人决策关系、销售费用、产品、价格、趋势、销售状态以及Call-Center交互纪录甚至账务信息等。面对电信增值业务激烈的竞争，如果能够科学运用这些客户信息，对于发掘客户需求、提高客户满意度、提升增值业务开发对客户的客户关联度方面，都具有非常重要的作用。通过数据挖掘技术的应用，对海量的、丰富的、不规则的、存在噪声的数据进行分析，可以及时把握客户的消费趋势和规律发掘新客户，也可以通过对相关数据的提取与分析，发现电信增值业务的通信规律，为通信运营业务的开展提供决策和支撑。

2数据挖掘在电信增值业务中的应用

增值业务也面临巨大的市场竞争压力，因此，需要通过数据挖掘来对每一个增值业务营销环节进行分析，精准把客户需求，增加电信增值业务竞争力。数据挖掘在电信增值业务中的应用体现在以下几个方面：客户群体的分类：通过对客户属性指标、消费状况等数据指标的分析，将不同增值业务需求的客户细化为若干客户群，不同客户群体之间有明显的差异性，而同一群体中客户需求相近，有利于增值业务营销决策者和营销人员针对不同客户群体的业务需求、群体结构等开展工作，提供符合不同群体需求的增值业务。目标客户的确定：通过对增值业务用户消费状况的分析，结合数据挖掘技术对数据库用户消费特点的不同，筛选出目标客户，提高营销工作的针对性。数据挖掘技术的应用，可以提高获取目标群体的精准度，使营销准确度进一步提高，营销工作效率进一步提升，提升营销效果明显。流失客户分析：通过数据挖掘技术的应用，可以实现流失客户特征的分析，得出导致客户流失的原因有哪些，明确不同细分群体的流失度。通过开发和建立用户流失预警模型，以便能够预知将要流失的客户倾向，决定此后过程中数据挖掘的主要努力方向，及时采用赢回措施实施挽留，对于增值业务产品冗余、过剩和同质等现象，及时进行产品开发与调整。用户欺诈行为甄别:在电信增值业务开展过程中，极少数用户存在的欺诈行为会给业务运行造成极大的损害。而通过数据挖掘，可以通过对欺诈行为潜在的特征模式进行分析和确定，通过欺诈行为预警模型的建立，及时检测到用户异常行为，并对其进行相应的控制措施，降低用户欺诈行为造成的损失与风险。产品营销渠道规划：电信增值业务营销主要通过线上和线下两路途径，采取哪种途径的营销方式需要结合增值业务产品特征以及客户消费习惯的差异进行规划。如果运用数据挖掘技术，对业务频繁模式和关联规则进行挖掘，科学布局两种营销途径和推广策略，使客户感受度和渠道利用率都得到提升。市场分析：在电信增值业务的开展过程中，市场分析对于提高产品竞争力具有重要的作用。而通过数据挖掘技术，可以对业务市场进行分析，建立目标市场模型进行仿真，模拟业务开展状况，通过回归分析，对新型增值业务的发展趋势进行模拟和预测，提高增值业务决策的科学性，更准确地发现目标市场及增长趋势。

3结语

随着电信行业竞争的日益加剧，电信增值业务将是企业新的增长点，而增值业务的客户保留和客户价值开发对于增值业务的开展具有积极的意义。深度的数据挖掘技术的应用，对于客户保留和客户价值开发都有很好的指导作用。

【参考文献】

[1]杨逸凡，赵夏.数据挖掘在电信客户流失分析中的应用[J].甘肃科技纵横，2015，44（5）：30-33.

[2]赵京辉，李媛，冉宏坤.数据挖掘在电信客户流失分析中的应用[J].信息通信，2014(1)：223.

[3]梁霄波.电信客户细分中基于聚类算法的数据挖掘技术研究[J].现代电子技术，2016，39（15）：95-98.

作者:林哲明 单位:中国电信股份有限公司汕头分公司市场部