數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

廣西工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院 覃遠(yuǎn)霞

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

廣西工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院 覃遠(yuǎn)霞

數(shù)據(jù)挖掘，也被稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（Know ledge Discovery in Database，簡稱KDD），它是近年來隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一種全新的信息技術(shù)，融合了數(shù)據(jù)庫、人工智能以及統(tǒng)計(jì)學(xué)等多種學(xué)科的知識，試圖從數(shù)據(jù)中提取出先前未知的、有效的和實(shí)用的信息。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從產(chǎn)生開始就是面向應(yīng)用的。目前，在很多領(lǐng)域，尤其是在銀行、保險(xiǎn)、交通、零售（如超級市場）等商業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘都是一個(gè)很時(shí)髦的詞。數(shù)據(jù)挖掘所能解決的典型商業(yè)問題包括數(shù)據(jù)庫營銷（Database Marketing）、客戶群體劃分（Customer Segmentation & Classi f cation）、背景分析（Pro f le Analysis）、交叉銷售（Cross-selling）、客戶流失性分析（Churn Analysis）、客戶信用記分（Credit Scoring）以及欺詐識別（Fraud Detection）等。

一、電信客戶關(guān)系管理

在電信運(yùn)營商客戶管理過程中，需要通過對各種經(jīng)營數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)客戶的特點(diǎn)，從而為客戶提供針對性服務(wù)。如發(fā)現(xiàn)使用某一業(yè)務(wù)的客戶的共同特征，從而可以向那些也同樣具有這些特征卻沒有使用該業(yè)務(wù)的客戶進(jìn)行有目的的推銷；找到流失客戶的共同特征，在那些具有相似特征的客戶還未流失之前，采取針對性的措施。具體來說，目前電信運(yùn)營商在客戶分析中需要達(dá)到如下幾方面的要求。

1.客戶獲得。對于電信運(yùn)營公司來說，企業(yè)效益的增長需要不斷地獲得新的客戶。因此，需要通過對經(jīng)營數(shù)據(jù)的分析，辨別潛在的客戶群，提高市場活動(dòng)的響應(yīng)率。

2.客戶保持。由于電信市場競爭越來越激烈，企業(yè)獲得新客戶的成本在不斷地上升，因此，維護(hù)好原有客戶就顯得越來越重要。對客戶的管理需要能發(fā)現(xiàn)易流失客戶的特征，并針對客戶的需求，采取相應(yīng)的預(yù)防措施。

3.交叉銷售。在目前競爭激烈的電信市場中，企業(yè)和客戶之間的關(guān)系是經(jīng)常變動(dòng)的，一旦成為企業(yè)的客戶，企業(yè)就要盡力保持這種客戶關(guān)系。因此，企業(yè)需要對原有客戶不斷銷售新的產(chǎn)品或提供新的服務(wù)，開展交叉銷售。

4.客戶細(xì)分與一對一營銷。CMR系統(tǒng)（客戶關(guān)系管理系統(tǒng)）可以把大量的客戶分成不同的類，其中每個(gè)類里的客戶擁有相似的屬性，而不同類里的客戶屬性也不同。企業(yè)可以通過該系統(tǒng)給不同類客戶提供有差別的服務(wù)，進(jìn)而提高客戶的滿意度。

5.盜用和異常行為分析。盜用行為每年耗掉電信企業(yè)數(shù)以萬億的資產(chǎn)。通過對數(shù)據(jù)的分析確定潛在的盜用者和異常使用模式，檢測試圖侵入用戶賬戶的行為，發(fā)現(xiàn)需要引起注意的異常模式,進(jìn)而采取相應(yīng)的防范措施。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢

1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究現(xiàn)狀。隨著KDD在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的影響力越來越大，KDD在研究和應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展迅速，尤其是在商業(yè)和銀行領(lǐng)域的應(yīng)用方面。

（1）國外對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究的現(xiàn)狀。目前，國外有許多研究機(jī)構(gòu)、公司和學(xué)術(shù)組織從事數(shù)據(jù)挖掘工具的研制和開發(fā)，并且已研制出許多數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。例如，Quest是由原IBM Almaden研究中心開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，它可以從大型數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類規(guī)則、序貫?zāi)Ｊ健r(shí)間序列模式等；DBM iner是由加拿大Simon Fraser大學(xué)Jia Wei Han教授領(lǐng)導(dǎo)的小組所開發(fā)的一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)；SKICAT是由U.M.Fayyad等人開發(fā)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，它將圖像處理、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)庫管理等功能集成在一起，能夠自動(dòng)地對數(shù)字天空圖像進(jìn)行搜索和分類；KEFIR全稱為Key Fiuding Reporter，是由GTE實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的一個(gè)知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。除此以外，還有許多其他的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或原形系統(tǒng)，如Anand等人開發(fā)的Spotlight系統(tǒng)、Simoudis等人開發(fā)的Recon系統(tǒng)、K losgen等人開發(fā)的Explora系統(tǒng)、M ichalski等人開發(fā)的INLEN系統(tǒng)以及Piatetsky-Shapirro等人開發(fā)的KDW+系統(tǒng)等。

（2）國內(nèi)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究現(xiàn)狀。目前，國內(nèi)從事數(shù)據(jù)挖掘研究的人員主要在大學(xué)等高等教育機(jī)構(gòu)，也有部分在研究所或公司；其研究所涉及領(lǐng)域很多，一般集中于學(xué)習(xí)算法的研究、數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際應(yīng)用以及有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘理論方面的研究。因?yàn)槟壳斑M(jìn)行的大多數(shù)研究項(xiàng)目是由政府資助進(jìn)行的，如國家自然科學(xué)基金、863計(jì)劃、“九五”計(jì)劃等。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展趨勢。目前，數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

（1）進(jìn)一步發(fā)展對知識發(fā)現(xiàn)方法的研究。如近年來注重對Bayes方法以及Boosting方法的研究和提高。

（2）傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)回歸法在KDD中開始應(yīng)用。KDD與數(shù)據(jù)庫緊密結(jié)合。在應(yīng)用方面包括：KDD商業(yè)軟件工具的不斷產(chǎn)生和完善，注重解決整個(gè)系統(tǒng)的問題，不局限于孤立的過程。

（3）用戶主要集中在大型銀行、保險(xiǎn)公司、電信公司和大型銷售公司。國外很多計(jì)算機(jī)公司非常重視數(shù)據(jù)挖掘的開發(fā)應(yīng)用，原IBM和微軟公司都成立了相應(yīng)的研究中心進(jìn)行這方面的工作，此外，一些公司的相關(guān)軟件也開始在國內(nèi)銷售，如Platinum、BO等。

三、結(jié)論

1.將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于客戶關(guān)系管理中，可以使原來交易營銷中兩條單向的、聯(lián)系不緊密的信息通道形成以客戶信息為反饋內(nèi)容的閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)，使企業(yè)以更加積極有效的方式去識別、保持、鞏固自己的客戶群體，與其保持長期、穩(wěn)定、互惠的良性關(guān)系，進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)在市場上的競爭力。

2.根據(jù)流失客戶和未流失客戶的性質(zhì)和消費(fèi)行為，可以進(jìn)行挖掘分析，建立客戶流失預(yù)測模型，對哪些客戶的流失概率較大、流失客戶的消費(fèi)行為如何、造成客戶流失的其他相關(guān)因素等問題進(jìn)行分析。

3.應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對電信客戶進(jìn)行細(xì)分，進(jìn)行一對一的準(zhǔn)確的市場營銷。

4.應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘可以預(yù)防電信欺詐。