基于数据挖掘的移动客户流失分析系统

客户流失是竞争日益激烈的市场中移动公司面临的一大难题。"移动客户流失分析系统"在数据挖掘的基础上,实现了客户流失模型的管理应用,其中关键的环节是通过流失客户的预测和分析,辅助市场经营人员制订相应的策略。文中介绍了决策树和聚类两种数据挖掘算法在该过程中的应用,并对得到的结果进行了说明和分析。实践证明,该系统提供的信息能够科学地帮助移动公司解决客户流失的问题。

基于移动客户端的教职工健康体检数据智能分析管理系统的研发

针对学校教职工健康体检数据管理普遍存在的问题,开发了一套基于移动客户端的教职工健康体检数据智能分析管理系统;系统以学校定期组织的医院体检数据为依据,为教职工提供健康体检数据方便快捷地获取和使用服务,对特定人群和个体提供智能化的健康干预措施,帮助恢复健康;系统具有数据交换量少、响应速度快、实用性强、用户体验好、推广前景优的特点。

基于人工免疫系统的客户流失分析

针对目前客户流失分析中的过量抽样和规则不容易理解导致分类算法在实际应用中的效果不明显的问题,提出了一种抗体抗原交叉的规则归纳算法(IRAA)。该算法基于人工免疫思想,结合了Michigan方法模型的规则提取和分类方法,并且在其抗体的克隆选择过程中增加抗体与抗原的交叉。通过与传统分类算法的比较实验表明,IRAA提高了分类准确率,导出了容易理解的规则。

移动通信客户流失分析

文章分析了移动通信客户流失的原因,提出了建立移动通信客户流失分析模型的方法,讨论了基于SASEnterpriseMiner数据平台的客户流失解决方案和分析方法。

VIP客户流失分析系统的开发与实现

随着外资银行逐步进入竞争激烈的国内金融业，优质客户资源成为各家银行的稀缺资源，特别是高端客户已成为各家金融机构首选的市场目标。银行业的市场竞争已不仅仅是业务份额的竞争，而更多地表现为客户占有量，特别是优质客户占有量的竞争：谁赢得了更多的优质客户份额，谁就赢得了市场竞争的主动权。由此可见，优质客户资源已转化成为一种核心竞争力。这就要求商业银行必须在业务定位、产品功能、市场营销、客户服务等方面确立差异化战略，对客户进行适当细分。VIP客户流失分析系统主要是着眼于优质客户的精细化营销，利用新科技手段进行数据挖掘，针对客户流失这个主题，通过客户细分的方式，将目标客户群切割开来，再针对各个目标客户群的产品持有关联及行为特征，找出每次营销所适合的目标对象群。

基于数据挖掘的移动大客户管理系统

数据挖掘是依据相应的规则和策略,从海量的实际应用数据中提取有用信息和知识的一种技术。通过对移动通信业中所存在的问题和数据挖掘技术进行分析,针对通信业中突出的增量不增收问题,提出基于数据挖掘的移动大客户管理系统,以期通过加强对大客户的管理,为企业提供决策依据,从而提高移动通讯业客户管理的科学性,增强企业市场竞争力。该系统根据对大客户的特征描述,定义了相关的功能;并针对不同的数据挖掘模型,给出了相应的可验证实例。实验结果表明基于数据挖掘的移动大客户管理系统能够为企业提供有用的分析数据,有利于企业的决策。

基于话单的移动通信VOIP用户行为分析系统的应用

基于话单的语音业务用户行为分析系统,以用户呼叫的原始话单CDR或呼叫相关事件Event作为数据源,对CDR或Event进行存储,深度解析及呈现。依分析结果达成如下目的:为运维部门提供高效的故障排查手段,缩短用户投诉的处理时间,提高用户感知和满意度。提供基础的分析界面给客服人员,客服人员根据分析结果可处理一定数量的客户投诉,从而在客服一线提升客户投诉的处理效率,提高客户的满意度。并间接降低运维部门的工作量。根据用户行为分析数据,为市场部门提供市场精确营销的参考依据。

贴身咨询 精准营销——亚信BI助北京移动成功化解拍照客户流失危机

随着我国移动通信市场的竞争日趋激烈,运营商一方面要努力开拓新增市场,另一方面也要密切关注存量市场的动向,特别是要关注存量市场中的中高端用户。北京移动由于引入了亚信公司的BI系统和贴身咨询服务,在应对市场变化、实现精准营销方面的能力有了显著提升。2006年9月,在亚信公司BI系统以及咨询服务的帮助下,北京移动成功地化解了拍照客户流失危机,完成了集团下达的KPI指标。

中国移动客户服务管理系统(CRM系统)的优化设计

切实运用适当措施做好中国移动客服服务管理系统的优化设计工作,对于持续改善提升中国移动客户服务工作的综合性组织开展,助力中国移动日常经营过程的综合收益持续改善提升具备重要意义。

基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型

为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据处理网络(GMDH)集成起来进行电子商务客户流失预测。首先利用OSA算法选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入改进GMDH网络进行学习和训练,进而对测试样本客户流失状态进行判别。将该方法应用于某网上商店客户流失预测实证分析,预测结果验证了该方法对包含多种因素影响的电子商务客户流失预测具有优势,基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型具有较强的实用性和可操作性。

基于神经元网络的客户流失数据挖掘预测模型

数据挖掘技术是预测客户流失最常用的方法。以电信行业的客户流失问题为研究对象,讨论如何提高使用数据挖掘对客户离网预测的准确性。通过分析离网客户建立挖掘模型,获得大量流失的客户群特征,服务属性和客户消费数据与流失的最终状态的关系,并用此关系建立不同的算法的挖掘模型,最后分析、验证不同模型的优缺点,给出挖掘的最佳方案,制定具体有效的挽留战略以减少流失率,其结果也体现了基于神经元网络的移动大客户流失预测模型的优越性。

数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用

阐述数据挖掘的概念和主要分析方法 ,以及数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用 ,并结合一个客户流失分析的实例说明用于客户关系管理系统的数据挖掘工具的设计和实现。

大数据背景下的电子商务客户流失量预测

针对当前方法无法对电子商务客户特点进行描述,存在电子商务客户流失量预测不准确,且电子商务客户预测效率低的缺陷,为了提高电子商务客户流失量预测结果,设计了一种大数据背景下的电子商务客户流失量预测模型。首先,分析电子商务客户流失量的研究进展,找到引起电子商务客户流失量预测结果不理想的原因;然后,采用模糊聚类分析算法对电子商务客户流失量数据进行预处理,减少电子商务客户流失量预测的训练样本规模,并采用最小二乘支持向量机建立电子商务客户流失量预测模型;最后,采用电子商务客户流失量实际数据对预测性能进行分析。实际数据测试结果表明,所提模型的电子商务客户流失量预测精度均高于95%,减少了电子商务客户流失量预测时间,为电子商务客户流失分析提供了一种有效的研究方法。

移动业务套餐评估系统研究

通过对数据的整理,移动业务套餐评估系统将充分利用目前的数据,为运营商的决策方案提供翔实可靠的依据。

基于客户综合特征分析的垃圾短信综合治理模型的建设与应用

1引言垃圾短信泛滥是世界各国的难题,在我国尤其严重,它极大的干扰了正常通信用户的生活。如：冒充房东、债主等身份,让正在汇钱的人向错误账号打款,造成经济损失。汽车、别墅各类促销短信不做任何区分的向批量客户进行下发,干扰了客户的正常生活。垃圾短信中含有各种扣费链接,客户在不小心点击的情况就会被恶意程序吸费。垃圾短信逐渐出现并影响人们的正常生活,成为广大手机用户反映的热点问题之一。

数字化时代下银行客户触达与线上营销模式创新

在信息化时代,金融领域经历了客户交流方式和网络推广方法的重大改变。本文深度探讨了促进变革的原因所在和详细实施计划,并且深入探讨了数字技术如何影响银行和客户之间的交流方式。银行业务的数字化发展提供新的发展机会与面对的挑战为客户提供的服务以及市场推广活动。接着,考察了涵盖了大数据分析、社交媒体推广以及移动支付各类数字化工具和平台对银行管理客户关系造成的影响。本文深入探讨了网络销售手段对于增加顾客满意度与忠诚度的作用,探讨了这些策略的研究对银行有何帮助更有效地达成市场目标。文章在最终分析环节提出了一个新的解决方案,目的是借助网络营销手段以及与客户的互动引导金融行业的转型的数字化改革。

数据挖掘在移动通信市场的应用

数据挖掘在企业市场营销中得到广泛应用。在移动通信领域,数据挖掘技术和方法被用于进行客户行为分析、建立交叉销售模型、客户忠诚度分析、反欺诈分析、流失预警等等。

构建市场经营分析活动中的信息不对称利器

本文首先指出了电信经营分析系统是实现电信竞争中信息不对称的关键工具,分析了如何实现市场经营活动中的信息不对称,举例说明了如何有效使用经营分析系统,了解各类客户的流失倾向及消费偏好,开展客户的关怀挽留工作,对竞争对手的高价值客户进行抢挖,最终达到降低客户流失率,提高市场占有率的目标。

亚信科技担纲移动两省扩容重任

近日．浙江、江西两省移动公司正式委托亚信科技承建两省的经营分析系统扩容项目。为适应2005年内两省移动业务的快速发展．此次扩容旨在提升客户承载量，以满足市场、业务的发展需要，充分发挥系统经营分析的最佳效用。