基于關聯規則的重慶移動客戶群體分析

陳紫君 于鳳敏

【摘要】 為了挖掘重慶移動的潛在客戶，實現企業的精準化營銷，本文通過市場調研的方式收集重慶移動客戶資料，以R和spss統計軟件為工具，運用apriori關聯規則數據挖掘算法對重慶移動客戶數據進行分析，并提出初步結論和建議方案。

【關鍵詞】 重慶移動客戶群體 數據挖掘 關聯規則

一、概述

在當今科技飛速發展的社會，客戶是企業生存和發展的保障[1]。因此，對移動運營商來講，根據當前的移動客戶群體，建立更加完善、合理的客戶分析方案，并在對潛在客戶的培養和發現中提供更多的決策支持就顯得尤為重要。本文通過市場調研的方式收集中國移動的客戶資料[2]，將收集來的資料進行整理并形成數據文件，最后利用數據挖掘方法對中國移動的客戶數據進行分析，并提出了初步結論和建議方案。通過該方案的實施，中國移動可以知道不同的客戶有著什么樣的需求，根據不同消費者的不同消費習慣和消費特點，有針對性的推出相對優惠的資費套餐來吸引客戶增加收益，實現企業的精準化營銷，使企業得到快速的發展。

二、關聯規則模型

1、理論依據。數據關聯是數據庫中存在的一類重要的可被發現的知識[3]。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯，關聯分析的目的是找出數據庫中隱藏的關聯網。關聯規則挖掘在數據挖掘中是一個重要的課題，最近幾年已被業界所廣泛研究。

2、構建模型[4]。設是項的集合。設任務相關的數據是數據庫事務的集合，其中每個事務是一個非空項集，使得。每一個事務都有一個標識符，成為。設是一個項集，事務包含，當且僅當。規則在事務中成立，具有支持度，其中是中事務包含（集合和的并）的百分比，即概率。規則在事務中具有置信度，其中是中包含的事務的同時也包含的事物的百分比，即條件概率。同時滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值的規則稱為強規則。

三、數據處理與分析

收集的移動客戶調查問卷共計289份，問卷共19個問題，每個問題有多個選項。根據調研數據，將每個選項內容作為一個項，每個客戶選擇的結果作為一個事務，將所有數據整理成為二分變量。數據的處理分為兩個部分：①問卷的1-9問題是關于客戶的基本信息，即發現潛在客戶；②10-19問題是關于選擇了移動的不同客戶有著什么不同的要求，即企業的精準化營銷。本文對兩部分數據分別作了分析，得到潛在客戶和精準化營銷的相關信息。

四、潛在客戶分析

運用apriori關聯規則算法對客戶基本信息樣本進行統計分析，將移動作為右項，設置最小支持度閾值為0.05，最小置信度閾值為0.1，建立強規則，分析重慶移動的潛在客戶群體特征。

根據支持度排序選取了前5個規則，由表1可知：女性，每月流量消費為50-150M與移動的支持度最高，為0.1419，即有14.19%每月流量消費為50-150M的女性會選擇移動運營商。其中，前5個規則中，信息比例由高到低分別為：每月流量80%，性別=女40%，月薪=3000元以下40%，職業=學生40%。

由表2，根據置信度排序的前5個規則中，性別=女，每月話費=50-100元，每月流量=50-150M與移動的置信度最高，達0.9524，即性別=女，每月話費=50-100元，每月流量=50-150M的人群中有95.24%會選擇移動。而前5個規則中，有5個規則是每月流量與移動共存的，可知，對每月流量服務有要求的人群更偏向移動運營商；4個女性、2個月薪為3000元以下與移動共存。

由于性別是否影響客戶選擇手機運營商不能直接地從數據中體現出來，因此，通過spss軟件，取顯著性水平α=0.05，利用列聯表的卡方檢驗對其進行檢驗。定義：運營商：1=“移動”；2=“聯通”；3=“電信”。性別：1=“男”；2=“女”。

假設：H0：性別對客戶選擇手機運營商無影響；

H1：性別對客戶選擇手機運營商有影響。

spss分析結果如下：

由卡方檢驗可知，P值=0.07>0.05，所以接受原假設。經檢驗，性別對客戶選擇手機運營商無影響。

五、 移動精準化營銷分析[5]

運用apriori關聯規則算法對客戶基本需求樣本進行統計分析，設置最小支持度閾值為0.05，，最小置信度閾值為0.1，建立強規則，將移動作為左項：

由表5看出，支持度最高為0.2108，即21.08%的客戶選擇了移動運營商，喜歡運營商通過短信宣傳的方式進行新服務的宣傳，并其常用的手機卡附加業務為流量優惠包。從上述規則可知，移動客戶從手機卡附加業務、手機卡套餐、移動推出的優惠活動等方面均對流量服務需求較大，對話費服務需求次之。

由表6看出，前四個規則的置信度均為1，即在移動的喜歡短信辦理業務、喜歡3g.4g流量優惠活動的客戶中推廣手機卡的流量優惠包附加業務，將會有100%的客戶反應。從上述規則看出，在移動客戶中進行流量優惠包和通話資費的宣傳與推廣能得到較好的效果。

六、結果與建議

總結以上對關聯規則挖掘結果的分析，可得移動客戶占總客戶的70.59%，具有絕對的客戶資源優勢，重慶移動的潛在客戶為：每月流量消費50M以上，學生，月薪3000元以下的人群，在此人群基礎上推廣移動運營商可得到事半功倍的效果。對于已選擇移動的客戶，為了留住固有客戶和更好的滿足其需求，必須實現精準化營銷[6]。根據以上結果，對移動企業的優化提出以下建議：

6.1 建立潛在客戶針對性推廣模式

根據移動的潛在客戶：學生、月薪3000元以下、每月流量消費50M以上人群的特征，有針對的對其推出相應的服務。因為大多數學生還不能自食其力，因此，針對學生，企業可推出充話費送話費、送流量，統一發放學校新生的手機卡，或者綁定校園寬帶的服務。例如：將手機號碼與學校的寬帶號碼綁定[7]，學生充話費的同時可享受相應的網費套餐，既滿足了打電話的需求又解決了寬帶的問題；對于月薪3000元以下的較低收入人群，通話資費是其考慮的主要問題，因此可推出月租固定但資費較低的手機卡，既保證了企業的利益又滿足較低收入人群需求；對于每月流量消費50M以上的人群，企業可根據流量套餐吸引客戶。

6.2 把握現有客戶，實現更多需求

隨著信息化時代的快速發展，人們更多地使用手機聊天、瀏覽網頁、玩游戲、看視頻等[8]，在沒有WiFi的情況下，對流量更是需求。從精確化營銷分析可知，移動用戶對流量優惠包和通話資費的需求較大。雖然移動企業也一直在推出相應的流量優惠包，但根據客戶反映其推出的流量數量相對于其他運營商而言較少[9，10]，因此，企業應增加流量數量，如：綁定手機卡的流量套餐，月租可適當提高，但套餐推出每月2-3G的流量。據以前的分析[11]，客戶普遍反映移動信號較好，是其選擇移動的重要原因，但希望在話費方面多推出相應的優惠。所以，充話費送話費、固定話費消費、充話費送手機等活動應加大推廣力度，爭取更能滿足客戶的需求。

6.3 科技、人文并進

推出吸引潛在客戶的服務，滿足現有客戶的需求是移動運營商基本的營銷手段，但僅僅只在技術上做出努力是不夠的，企業只有在技術和人文上共同發展，才能邁向高峰。因此，移動可舉辦或贊助與人文有關的活動，如：慈善、公益等，不僅可以讓更多的人了解移動，還能在人心中樹立有愛、誠信的正能量形象，使客戶更加信任移動，進而選擇移動，拓展客戶群，建立更好的企業形象。

參 考 文 獻

[1] 侯立靜. 移動通信行業分析報告[R]. 清華大學， 2004.

[2] 周穎， 呂巍， 井淼. 基于數據挖掘技術的移動通信行業客戶細分[J]. 上海交通大學學報， 2007， 41（7）： 1142-1145.

[3] 朱其祥， 徐勇， 張林. 基于改進 Apriori 算法的關聯規則挖掘研究[J]. 計算機技術與發展， 2006， 16（7）： 102-104.

[4] 韓家煒，Micheline Kamber，裴健.數據挖掘概念與技術（范明，孟小峰）[M].機械工程出版社，2012.7

[5] 鄭英，王繼成，韓海冰.數據挖掘在電信業務精確營銷中的應用[J].網絡安全技術與應用，2008年第10期1-2

[6] 胡瑞娟，李巖芳，何昀.基于關聯規則算法的醫療數據挖掘[J].長春理工大學學報，2009年第2期1-2

[7] 臧學運，電信運營商提升客戶價值的戰略思考.鐵道通信信號，2008年第44卷第02期1-2

[8] 汪朋.R軟件簡明教程[M].西藏民族學院統計教研室，2013.4

[9] 葉才衛. 移動互聯網浪潮下的智能手機流量分析[J]. 移動通信， 2012 （13）： 68-70.

[10] 陳濤. 流量經營的相關技術及策略[J]. 電信快報： 網絡與通信， 2013 （3）： 32-35.

[11] 張明珠， 賀昌政. SC 移動公司客戶滿意度分析[J]. 軟科學， 2010， 24（9）： 92-94.