基于數據挖掘的通信客戶行為分析與營銷

（中移鐵通有限公司保定分公司，保定 071000）

隨著移動通信技術的發展，信息行業傳統營銷模式已經無法滿足時代發展的趨勢，與客戶需求漸行漸遠。為了提升通信行業客戶關系管理工作質量，需要有效分析客戶的需求水平、期望值和消費能力，提供差異化服務，確保對客戶進行精確細分。而數據挖掘作為時下較為成熟的信息技術，將其引入到通信行業客戶關系管理工作當中，不僅可以提供適配、高效、及時、主動的服務，還可以建立客戶價值評估模型，增強對老客戶的管理效率，支撐推動數據業務和網絡運維實現精確營銷策略的目標。

1 數據挖掘意義和價值

我國人口眾多，導致移動通信移市場龐大。與此同時，隨著時代的發展和社會的變遷，客戶消費理念、模式發生了巨大變化，同時呈現出極大的差異性和層次性。客戶是通信行業競爭的焦點，只有維護好客戶關系管理，挖掘客戶信息，得出客戶在消費習慣，針對性地設計產品，才會確保及時地進行經營決策，同時降低運營成本。而運用數據挖掘技術，有助于開展精細化營銷，有效細分海量客戶數據。受新業務層出不窮以及更新換代速度加快的沖擊，數據積累日益膨脹。如何通過對客戶數據的準確分析，進而做出做前瞻性判斷，這就需要發揮數據挖掘的優勢和價值。一方面，應用數據挖掘技術能夠使通信行業發現用戶的行為習慣模式，采取不同的營銷策略。同時對客戶進行健全分類，推出新業務和新服務實現交叉營銷，提高交叉銷售的成功率。另一方面，增加市場推廣活動的反饋率，提高設備利用率，明確劃分目標客戶，降低經營風險，推出滿足客戶需求的服務。

2 通信客戶行為分析步驟

2.1 問題定義與主題分析

根據通信客戶的消費需求，確定目標對實際市場進行分析，保證業務定位的針對性和科學性。同時合理評估及分析現有資源，判斷客戶的需求，制定行之有效的工作目標。尤其是不同的客戶對于通訊信號、技術、資費具有多元化的認同，開展數據挖掘工作必須要處理好問題定義與主題分析的關系。

2.2 選擇有效的數據挖掘工具

數據挖掘分析可以準確定位，前提是需要保證方法及挖掘技術是否合理。為此應該明晰任務目標分類，將描述、聚集、關聯規則、估值、分類統籌協調，利用各種可變量，將各種問題轉化，確保各種信息數據能夠詳細描述，建立實際數據的工作模型。

2.3 數據準備

數據挖掘技術的前期準備工作十分重要，首先要將多個數據源有效整合，經過處理得到實際需要和精準的數據后，作為數據收集的支撐。其次，合理挖掘現有數據，將數據挖掘工作視為企業發展的重要組成，同時數據挖掘工作人員應該恪守本職工作，嚴于律己。

2.4 建立模型

通過實際情況的結合，將數據挖掘技術與通信客戶行為分析相互銜接，不斷調整與協調數據架構內容，實現準確預測未來數據的目標。此外重視建立模型的過程、類型，確保模型應用優勢能夠深度釋放。

2.5 模式評估

得到數據挖掘結果后，要繼續開展價值評價和效果評估工作，評估挖掘結果的價值，合理判斷其結果的科學性成果。最后有效評估上述內容，優化客戶管理方式，增強客戶關系管理的效果。

3 應用數據挖掘技術的營銷策略研究

3.1 在客戶分類中的應用

通過數據挖掘與分析，能夠明確客戶的消費偏好、消費習慣、消費心理，明晰客戶之間的相似屬性。基于此，有效開展差異化營銷，設置黃金客戶群體，提供一對一營銷服務，便于為高級客戶帶來意想不到的便利體驗，隨之而來就會源源不斷地帶動通信企業實際效益的增長。

3.2 在客戶保有中的應用

通信企業知名度和美譽度的獲取，要在爭取新客戶的基礎上，強化老客戶的依賴度。利用數據挖掘的手段能夠建立客戶流失及保有模型，便于總結流失客戶的原因，做好忠誠度排序以及客戶離開的可能性預測。為后續自身漏洞彌補和挽留策略的實施帶來堅實的基礎和保障。

3.3 在客戶獲得中的應用

通信企業在市場競爭日漸激烈的趨勢下，通過數據挖掘的手段，可以建立信用模型，贏得新客戶的反饋，及時總結客戶的喜好以及消費規律，既降低了通信企業的宣傳成本，還達到了識別出潛在客戶以及不斷獲得新客戶的雙重效應。

總之，互聯網信息化快速發展背景下，移動通信行業要想生存和進一步發展，必須要加大對客戶業務的重視和研究。充分掌握客戶的特點，針對廣大客戶進行分層，有效利用移動數據挖掘技術，通過數據挖掘技術的應用，準確預測用戶特征趨勢，建立穩定可靠客戶群，提高客戶關系管理水平，篩選有價值的戶信息，精確歸類出客戶對象實現精細化營銷，最終提升通信企業的市場競爭力。