简析数据挖掘技术在电信宽带存量经营中的实践

数据挖掘技术作为一种新型的信息处理技术在通讯企业中有广泛的应用,本文主要对数据挖掘技术做了简单阐述,并结合当前我国的电信行业发展状况,对其在电信宽带存量经营中的应用实践进行了研究分析。

宽带存量客户的维系管理优化研究

随着社会经济的不断发展以及网络信息技术的快速发展,我国的宽带用户和网络用户的数量和规模也在不断扩大,但是现阶段网络宽带市场的竞争日益激烈,如何保证网络快带企业在日益激烈的市场竞争中处以有利地位是现代中国宽带企业需要解决的首要问题。而对宽带存量客户进行维系管理可以有效的提高网络宽带企业的市场竞争力,因此本文就对宽带存量客户的维系管理优化途径进行研究,希望都能对我国的宽带业务有所帮助。

利用数据分析技术实现宽带续买情况的分析

宽带存量经营是一个越发引起运营商重视的课题。通过细分目标客户、匹配最优资费、挑选合适渠道、动态进度管控、评估激励并进等举措,打造了宽带存量经营的特色路径。宽带存量客户的价值提升和保有,对宽带业务收入的增幅保障起着至关重要的作用。多维度细分目标客户,将存量客户从网龄、套餐、带宽、使用时长、月均消费、接入方式等维度分解划小;借助客户维度矩阵,便捷地细分目标客户,通过营销路径层层递进、沟通演示环环相扣、营销话术精益求精等做法,以及围绕提速占比和有价值提速占比的挂钩机制考核,有效拓展了宽带存量市场。

“非典”真能激活网络经济?

从“非典”时期网络经济的特点中。

基于大数据的存量宽带客户维系优化探析

近些年我国经济发展迅速,大数据技术在很多领域都得到了广泛应用,在激烈的市场竞争环境下,为其注入了新的发展活力。在通信市场发展不断饱和的背景下,如果宽带客户群体不稳定,就会出现用户流失的问题,为了避免此种情况,宽带运营商需要利用大数据技术,结合市场调研工作,推出个性化的服务,最大程度上留住客户、吸引客户。本文结合大数据分析应用,对存量宽带用户维系优化策略进行了阐述。