一种支撑客户细分的终端分析系统的设计与实现
基于Kano模型的医院自助服务终端产品设计研究
基于Kano模型的医院自助服务终端产品设计研究【摘要】本文基于Kano模型对医院自助服务终端产品设计进行研究。
在介绍了研究背景、研究目的和研究意义。
接着，详细解释了Kano模型的概念，并对医院自助服务终端产品设计进行了探讨。
结合Kano模型，分析了在医院自助服务终端产品设计中的应用，并进行了用户需求分析和产品设计策略的讨论。
通过研究总结和未来展望，提出了实际应用建议。
本文旨在为医院自助服务终端产品设计提供理论支持和实践指导，促进其在医疗服务领域的应用和发展。
【关键词】Kano模型、医院、自助服务终端、产品设计、用户需求、产品设计策略、研究总结、未来展望、实际应用建议1. 引言1.1 研究背景随着医疗技术的不断进步和人们对医疗服务需求的不断增长，医疗行业也面临着许多挑战，如人力不足、效率低下、服务质量不稳定等。
为了解决这些问题，越来越多的医院开始引入自助服务终端，以提供更便捷、高效的医疗服务。
目前市场上的医院自助服务终端产品存在着各种各样的问题，例如界面设计不友好、功能单一、用户体验不佳等。
如何设计一款符合用户需求、能够提升医疗服务质量的自助服务终端产品成为了当前的研究热点。
为了更好地设计出具有竞争力的医院自助服务终端产品，需要借鉴Kano模型的理论，并结合用户需求与产品设计策略进行深入研究。
本研究旨在探讨基于Kano模型的医院自助服务终端产品设计，为提升医疗服务水平和用户体验提供有效的参考和指导。
1.2 研究目的研究目的主要是通过基于Kano模型的医院自助服务终端产品设计研究，探讨如何提升用户体验和满意度，满足用户的不同需求。
具体包括以下几个方面：通过对Kano模型的介绍和医院自助服务终端产品设计的探讨，分析用户需求的特点和变化趋势，为产品设计提供理论支持和指导；研究Kano模型在医院自助服务终端产品设计中的应用，探讨如何利用该模型对用户需求进行分类和分析，并根据用户需求等级确定产品设计的重点和方向；通过用户需求分析和产品设计策略的研究，提出相应的产品改进建议和设计方案，以实现更好的用户体验和用户满意度。
基于聚类方法的客户细分及其应用的开题报告
基于聚类方法的客户细分及其应用的开题报告一、研究背景和意义随着互联网和信息技术的飞速发展，企业所面临的市场竞争压力越来越大，企业需要了解客户需求、挖掘客户潜在价值，以提高市场竞争力。
客户细分作为一个常见的市场营销策略，旨在将市场中的客户按照一定的标准或特征划分成不同的群体或类别，并对不同的群体或类别采取不同的市场营销策略，从而提高营销效果和客户满意度。
目前，客户细分的研究方法和技术不断得到升级和完善，其中聚类分析作为一种有力的数据挖掘方法，已经得到广泛应用。
二、研究内容和方法本文将采用聚类分析的方法，对某企业客户进行细分。
具体步骤如下：1. 收集并整理客户数据，包括客户的基本信息、消费行为、购买频率、购买金额等因素。
2. 选取适当的聚类算法，并确定聚类的距离度量方式、聚类数目等参数。
3. 对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、离群点处理等。
4. 进行聚类分析，并根据聚类结果进行实际应用，比如制定差异化的营销策略、推荐个性化产品等。
5. 对结果进行评估和验证，检验聚类结果的合理性和可行性。
三、预期研究结果通过聚类分析，可以将客户划分为若干个不同的群体和类别，从而得到客户的细节信息和潜在价值。
在此基础上，可以针对不同的客户群体设计效果更好的营销策略，提高市场营销效果和客户满意度。
四、研究意义客户细分作为一种常见的市场营销策略，由于其能够更好地了解客户需求、挖掘客户潜在价值，并提高市场竞争力，因此在实际应用中具有重要意义。
本文将采用聚类分析的方法，对客户进行细分，旨在为实际应用提供一种新的思路和方法，同时也可以为相关学科领域提供理论和实践的参考。
客户资料管理系统
系统监控与故障处理
客户资料管理系统的监控内容包括：
• 系统性能监控：监控系统的负载、响应时间等性能指标，确保系统稳定运行 • 数据安全监控：监控系统的安全状况，如数据泄露、访问异常等 • 系统故障监控：监控系统的运行状态，如系统崩溃、服务中断等
客户资料管理系统的故障处理措施包括：
• 故障诊断：对系统故障进行诊断，分析故障原因，制定处理方案 • 故障恢复：对系统故障进行恢复，如重启服务器、修复程序漏洞等 • 故障预防：采取预防措施，避免类似故障的发生，提高系统的稳定性
系统培训与推广
客户资料管理系统的培训内容包括：
• 系统操作培训：教授企业员工如何登录系统、录入客户信息、查询客户资料等基 本操作 • 系统功能培训：详细介绍系统的各个功能，如客户沟通与跟进、客户关系维护与 优化等 • 系统安全培训：教授企业员工如何保护客户数据安全，防止数据泄露
客户资料管理系统的推广方式包括：
技术选型与实现
• 客户资料管理系统的技术选型可以根据企业的实际需求进行，如： • 开发语言：可以选择Java、Python、PHP等主流开发语言 • 数据库：可以选择MySQL、Oracle、SQL Server等关系 型数据库 • 前端框架：可以选择React、Vue、Angular等主流前端框 架
CREATE TOGETHER
DOCS
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
06
客户资料管理系统的案例与实践
成功案例分析
• 客户资料管理系统在不同行业和企业的成功案例，如： • 电商行业：如淘宝、京东等，通过客户资料管理系统管理大量 的买家信息，提高客户满意度和忠诚度 • 金融行业：如银行、保险等，通过客户资料管理系统管理客户 账户信息，提供个性化的金融服务 • 教育行业：如新东方、好未来等，通过客户资料管理系统管理 学员信息，提供个性化的教学服务和优惠活动
bsis方案
bsis方案BSIS方案是指基于业务的信息系统方案，它是一种根据具体业务需求来设计和构建信息系统的方法。
BSIS方案的核心是以业务为中心，通过分析业务流程和需求，确定信息系统的功能、结构和架构，从而实现业务的高效运作和管理。
在BSIS方案中，首先需要对业务流程进行全面分析和理解。
通过与业务人员的沟通和了解，了解企业的业务流程、业务需求以及业务规模等方面的信息，从而确定系统的功能需求和业务流程。
BSIS方案需要明确系统的功能和结构。
根据业务需求，确定系统需要具备哪些功能模块，并设计相应的数据结构和业务逻辑。
在这个过程中，需要考虑到系统的可扩展性、可维护性和安全性等方面的要求，以确保系统能够满足未来的业务发展和变化。
在设计BSIS方案时，还需要考虑系统的架构和技术选择。
根据业务需求和技术要求，选择适合的技术框架和工具，设计系统的整体架构和模块之间的关系。
同时，还需要考虑系统的性能和可用性等方面的要求，以确保系统能够稳定运行和满足用户的需求。
在实施BSIS方案时，需要进行系统的开发和测试。
根据设计好的方案，进行系统的编码和开发工作，并进行相应的测试和调试，确保系统的功能正常和稳定。
在开发过程中，需要与业务人员保持密切的沟通和协作，及时反馈和修正问题，以确保系统能够按时上线和投入使用。
BSIS方案需要进行系统的部署和运维。
在系统开发完成后，需要进行系统的部署和配置，确保系统能够正常运行。
同时，还需要进行系统的运维和监控，及时处理系统的故障和问题，确保系统的稳定性和可用性。
BSIS方案是一种基于业务的信息系统设计方法，通过对业务流程和需求的分析，确定系统的功能、结构和架构，从而实现业务的高效运作和管理。
在设计和实施BSIS方案时，需要考虑到业务需求、系统架构、技术选择等方面的要求，以确保系统能够满足业务的需求并具备良好的性能和可用性。
数据仓库技术在客户细分分析中的应用案例分析
数据仓库技术在客户细分分析中的应用案例分析随着信息技术的快速发展，企业在市场竞争中越来越重视客户细分分析。
客户细分分析是指通过对客户数据进行深入分析，将客户划分为不同的细分群体，从而更好地了解客户需求、实施个性化营销策略。
在这个过程中，数据仓库技术扮演着重要的角色。
本文将通过一个实际应用案例来介绍数据仓库技术在客户细分分析中的应用。
公司X是一家电商公司，拥有庞大的客户基础。
为了更好地了解客户需求，提高营销效果，公司X决定利用数据仓库技术对客户进行细分分析。
首先，公司X搭建了一个包含多个数据源的数据仓库系统。
数据仓库系统通过数据抽取、清洗和转换，将来自不同渠道的数据进行整合，形成一个集中的数据存储。
这些数据包括客户购买记录、浏览历史、点击行为等多种信息，可以提供大量的客户特征数据。
在数据仓库系统中，公司X使用了数据挖掘算法来进行客户细分。
首先，他们通过聚类分析算法将客户划分为不同的群组。
基于购买记录、点击行为等特征，算法可以自动将具有相似特征的客户归为一组。
例如，购买相同产品、在相同时间段内有类似点击行为的客户可能有着相似的购买偏好和消费行为。
通过这样的群组划分，公司X可以更好地理解客户群体的行为模式和喜好。
接下来，公司X利用关联规则挖掘算法来探索客户之间的关联关系。
这些关联关系可能包括共同购买的产品、相似的兴趣爱好等。
通过发现这些关联关系，公司X可以更好地了解客户的交叉购买行为和潜在的合作机会。
同时，这些关联规则还可以帮助公司X设计更有针对性的交叉销售策略，提高客户的复购率。
除了上述的数据挖掘方法，公司X还使用了数据可视化技术来呈现客户细分结果。
通过数据可视化，他们可以将复杂的客户数据转化为易懂的图表和图像，帮助市场部门更好地理解客户群体。
例如，通过绘制散点图，可以以购买金额为横轴，购买次数为纵轴，展示不同客户群体的消费习惯。
这样的可视化结果直观地展示了客户群体的特点和差异，为市场部门制定个性化营销策略提供了参考。
电信企业客户细分管理系统的设计与实现
ｃ ＮＡＭＡＮ Ｇ ＭＥ ＴＩ Ｆ Ｒ Ｈｌ Ａ Ｅ Ｎ Ｏ ＭＡＴＯ Ｚ ＴＯ ｜ ７化
１２ 系统 功能模 块设 计 ．
提供的功能有客户资料录入 、 客户资料查询 、 客户资料修 客户细分管理模块 ： 该模块按照已设计的客户细分策
一
，
再结合人 口统计 对 客 户历 史 数 据挖 掘 不 够 深入 ， 多 从 客户 的 消费 行 态数据采用用户行为方式进行客户细分 ， 大
为进行分类 ， 而对客户基本 资料 的分析还 比较欠 缺 ， 这样 和客户 价 值 ， 维 分析 方法 来 准确 定位 细分 人 群 。采用 以三 管理人员往往不能据此做出准确的决策方案 ． 吸引更 多的 的细分 方式 范例 如表 １ 所示 。 客户加入 ， 导致大量 的客户流失 。 直接影响到企业决策和 客户市场拓展 。因此 ， 电信企业迫切需要一个客户细分合
陈美菊
（ 昌学 院 经 济 与管理 学院 ， 南 许 昌 ４ １ ０ ） 许 河 ６ ０ ０
［ 摘 要 ］ 国 内 电信企业客 户细分管理信 息 系统的研 究现状进行分析 ，对电信 企业客户细分方法进行研 究 ， 对 外 并
采用 Ⅷ ｍ ｔ Ｓ ｅ 及 ＱＬＳｒｅ ２ ０ ｅｖ ｒ ００完成 了基 于 Ｃ Ｓ结构的电信 企业客 户细分 管理 系统 的设 计与实现 。 ／
根 据 系统需 求 分析 ，采用 软件 设计 的概念 和原理 ， 在 改、 客户资料删除等。
与用户反复研究和协商后 ， 设计出了江西移动通信赣州市
Ｓ ｒｅ，／） ｅ ｒ ｓ 体系结构 、 ｖ ｃ 优化 Ｃｉ ｔ ｌ ｎ 端及 Ｓｒｅ 端 的系统设 ｅ ｅ ｒ ｖ
［ 收稿 日期 ］０ ７ １— ０ ２ ０ — １ ２ ［ 者简介 ］ 作 陈美菊 （９ １ ）女 ， １８ 一 ， 河南 人 ， 许昌学 院经济 与管理学 院讲师 ， 研究 方 向 ： 息 管 理 与 信 息 系 统 。 信
电力客服中心用户行为分析研究与实现
电力客服中心用户行为分析研究与实现摘要：本文主要对用户行为分析进行了系统的研究，从系统流程、系统设计以及系统实现三大方面细致的展开研究，为实际的用户行为分析提供了充足的依据和参考。
另外，本文选了文献研究法，通过筛选和查阅大量的相关文献内容，并以此内容作为理论支撑，从而展开研究。
关键词：电力客服中心；用户行为；分析研究；实现策略引言：数字信息化时代来临，大数据信息量也呈指数趋势上涨，由此，电力行业的信息化也得到了发展，电力大数据的应用将会不断地提升企业发展和管理的水平，其中客户服务中心是企业结合各类服务资源，进而提供高水准综合服务的供电服务平台，进而更好的研究了用户的行为分析。
一、系统流程首先，以大数据作为基础平台在其中进行数据手机，具体的数据源是通过短信、网址、手机软件、电视等各种服务渠道产生的客服数据，具体包括用电情况查询、电费支付、办理业务、信息订阅、服务激活等。
然后是对采集到的数据进行数据约减、转变等数据建模，形成可以使用的标准化数据，例如统一标准服务功能的访问记录。
建模数据通过Sqoop工具提取并汇集到Hadoop大数据平台上的分布式数据库HBase中。
接着利用数据挖掘技术，从多个方面进行具体的群体特征、服务途径特征等用户行为分析。
最后进行柱状图、曲线图形、饼图、条形图等可视化结果的显示，支持进一步的决策[1]。
二、系统设计第一，对于数据的采集，具体应该包含，数据来源的选择、数据来源的维护等，所谓选择数据源是指在系统中选定一个需要进行处理的数据来源，通过这种数据接口对其进行采集。
数据源的维护主要是对网站名称、连接地址、用户名、密码等所有与数据源有关信息进行修改。
第二，数据建模主要目的就是对数据采集中所需要选用的数据来源进行处理，其中包含数据清洁、数据集成、数据归约以及数据转换四种基本功能。
数据清洗过程就是在确定了清洗数据的特点和属性后，对一个已经筛选好的数据来源进行清洗和处理的一种简单过程，数据缩减指的是直接删掉或者通过信息扩展与流程无关属性的数据源，数据转换主要涉及到数据的标准化和数据泛化，在一个数据源中，连续值可以通过采用标准化来实现，这种方式可以被认为是一种进行数据转移的技术。
以用户为中心的SaaS应用平台设计与实现
以用户为中心的SaaS应用平台设计与实现随着时代的变迁和科技的不断发展，企业运营模式也在不断更新迭代。
从最初的传统生产、销售到现代的互联网、社交媒体和移动互联网，时间的发展会逐渐地推动逐渐随着时间的变迁而发生转变。
在这个变革的时代，以用户为中心的SaaS应用平台设计成了企业转型升级中的一大趋势。
一、SaaS应用平台的定义SaaS全称Software as a Service，意思是“软件即服务”，是云计算的一种应用模式，也是一种企业软件部署模式，它将软件应用作为一种服务提供给用户，并以租赁形式收费。
SaaS应用平台是一种以用户为核心的业务管理软件，提供企业数据的集中和共享，整合企业各个部门的数据并交互，同时还具有客户关系管理、销售管理、财务管理、采购管理、供应链管理等功能。
二、用户需求是设计中的中心SaaS应用平台的设计与实现，提供了更快捷、更便宜、更均衡的运营模式，同时又使企业能够更加精确地掌握市场需求，满足用户的需求成为了设计的核心。
因此，在进行SaaS应用平台的设计时，必须考虑到用户对于这个产品的需求，将用户作为中心，以用户需求为导向，从而更好的实现企业的商业价值。
三、SaaS应用平台设计与实现的原则1、用户学习和授权成本要尽量降低大部分用户是不会去阅读关于如何使用软件的手册，因此在设计时，界面风格要简洁明了，让用户能够轻松地理解软件的使用流程和操作方法。
还需要确保产品充分功能，确保能够顺利地完成任务。
2、可订制性和灵活性在设计SaaS应用平台时，必须考虑到用户的不同需求，因此必须要有可订制性和灵活性。
这样，用户就可以自主设计平台内涉及到的各个业务流程，从而满足不同企业运营的个性化需求。
3、安全性在保证软件使用的同时必须还要保持安全性，尤其是对于SaaS 应用平台，安全措施必须要特别加强。
因此公司必须要合理地分离各个部门的权限，在平台之内提供统一的登录和访问控制策略等措施来保护数据安全。
4、易于升级和更新平台升级和更新是常见的，为了适应市场需求和技术要求，平台设计时必须考虑其易用性。
网格化营销支撑系统介绍
银行业
银行业是另一个应用网格化营销支撑系统的行业。通过将市 场划分为若干个网格，系统可以对每个网格内的客户群体特 征、金融需求、竞争状况等进行深入分析，为银行提供精准 的市场定位和营销策略。
网格化营销支撑系统可以帮助银行实现精细化管理，提高客 户满意度和忠诚度。例如，系统可以根据客户在网格内的金 融行为，为其推荐个性化的金融产品和服务，提高客户黏性 和业务量。
优化营销渠道管理
系统对各种营销渠道进行整合管理，实现渠道之间的协同效应，提 高营销效率。
自动化营销流程
通过系统自动化处理营销流程，减少人工干预，提高营销执行效率。
提升客户满意度
个性化服务提供
系统根据客户的需求和偏好，提供个性化的服务 和解决方案，提高客户满意度。
快速响应客户需求
系统能够快速响应客户的咨询和投诉，及时解决 客户问题，提升客户满意度。
系统提供多种方式与客户进行互动， 如短信、邮件、电话等，同时可对客 户进行关怀提醒，提高客户满意度。
客户细分与标签化
根据客户属性、行为特征等，将客户 进行细分，并为每个客户打上相应的 标签，以便进行个性化营销。
营销活动管理功能
活动策划与设计
01
系统支持营销活动的策划、设计与创建，提供多种营销工具和
营销活动管理模块
负责制定和执行营销计划，包 括市场调研、产品推广、促销 活动等。
营销效果评估模块
负责对营销活动的效果进行评 估和反馈，为企业调整营销策
略提供依据。
工作原理
数据采集与整合
通过各种数据采集手段，将分散的客户信息和营销资源进行整合，形 成统一的数据中心。
网格划分与优化
根据企业实际情况和市场环境，将目标市场划分为若干个网格，对每 个网格进行针对性的资源配置和营销策略制定。
人寿保险统计信息系统的设计与实现
户的了解。进而才能积极拓展产品、服务的范围以及深度，有效 控制、降低成本 ，最终实现产品的合理定位 ，营运业绩的提升、 管理水平的增强 。此外，在建设过程中，能够帮助中人寿保险业 发现原有系统中缺乏的数据以及数据质量问题，为未来业务系统 的改善 提供 重要 的参 考 依据 。 （ 二）统计信息 系统业务流程和基本功能
Ｉ］ ｌｈ １ｋａ Ｋｉ ａ Ｊ ｅ Ｃａｅｔ．ｈ Ｄａａ Ｗ ａｅ ｏ ｓ ＥＴ ｐ ｍｂ ｌ ｏ ｓｒ Ｔ ｅ ｌ ａ ｔ ｒｈ ｕｅ Ｌ
Ｔｏ ｌｉ： ａ ｔｃｌＴｅ ｈｎ ｑ ｅ ｏ ｔａｔｎ ， ｅ ｎｎ Ｃｏｎ ｏｍ ｉ ｇａ ｏｋ ｔ ｃｉａ ｃ ｉ ｕ ｓ ｒＥｘｒ ｃｉｇ Ｃｌａ ｇ， Ｐｒ ｆ ｉ ｆ ｒ ｎ ，ｎｄ Ｄｅｉｅｉ ｇＤ ａａＩ ｄ ａ ｐ ｈｓ ｉ ｙＰｕ ｌｓｉ ｇＩ ｃ２ ０ ｌ ｒｎ ｔ ． ｉｎａ ｏ ： ｌ ｂｉｈ ｎ ，ｎ ，０ ４ ｖ ｎ Ｗ ｅ
保 险公 司在 整个 经营 过程 中 ，要想 在未 来 的竞争 中胜 出，公 司就 必须保 持在 营运 上 的优 势 ，而 竞 争优势 的发现和 巩 固 ，是与 保险公司对客户的认知程度和服务水平密切相关 的。随着向客厂 】 为中心经营战略的转变， 我们能够获取更多的客户的真实的需求， 设计更贴近客户需要 的产 品，提供客户更贴心的服务，为客户创 造 更 多的价 值 ，提升 客户 的满 意 度和 忠诚度 ，从而 获得 更大 的竞 争优势，为公司创造广阔的发展前景。客户分析 的主题有客户价 值分析、客户细分分析、客户行为分析和客户风险分析等。 ６ 数据 质量 分析 ． 数 据质 量 正在成 为现 代 企业 高层 管理者 越来 越 关心 的 问题 ， 数据质量的控制和监督往往被人们忽视，因此本系统开发数据质 量分析模块 ，动态监控各组织机构的数据质量情况。 （ 三）系统物理结构 现阶段 使用 两个结 点的 Ｗｒｄ ａｋ ３０ ｏ ｌＭ ｒ ８ 海量 并行 处理服 务器 作 ５ 为数据仓库 服务器 ，考 虑到源 系统数据量较 大 ，建议 采用 ２ 台 Ｐ ｃ 服务器执行 日常 ＥＬ加载任务，同时针对多维分析、灵活查询、固 Ｔ 定报表等 需求配备 了 ｏＡ 考 虑到数据量较 大， ＬＰ服务器配 置 了 ＬＰ（ ＯＡ
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数据 源
： 圄 圄 亩 圄： 固
图 １ 系统 架 构
用 统
无法对客户进行精确细分 ， 一般采用整体短信下发或热线
外 呼 的方 式进 行营 销宣 传 ， 仅 效果甚 微 ， 不 而且 容易 产生
≮ ２
从而支撑数据业务以及移动互联网应用的精确营销和网
络 运维
嘲
珊
电信科学 窆 １ 隼 鬟 １ 繁 潮
２
系统 架构 设 计
终端分析系统是基于终端信息库 ， 以用户使用数据业
费数据业务的状况数据分析（ 包含成功和失败信息）客户 ，
定 位 的精 度还 不 够 ． 需要 进 一步 细分 客户群 ， 进行 差异 化
类型和功能也越来越复杂 。 在传统语音收入贡献趋缓的情
况下 ， 数据业务、 互联网业务的重要性进一步凸显。
现有 基于终 端 的应 用种类 繁多 ，如常见 的数 据业务 ，
运营支撑技术创新论坛
一
种支撑 客户 细分 的终端分析 系统 的设计 与实现
王 锐 ’陈 丽 ，
（． 国移 动 通信 集 团广 东有 限公 司 广 州 ５ ０ ２ ； １中 １６ ３
２广 东 交 通 职 业 技 术 学 院 计 算 机 工 程 学 院 广 州 ５ ０ ５ ） ． １６ ０
：： ：： ： ： ：苎三七二 ：：：
服层 ： 务 丘 亟
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臣翌 至 ． ，
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入库 的部分 ， 即数据抽取 、 转换 、 装载 （ ｔ ｃ ｔ ｎｆｍ ｅ ｒ ｔ ｒ ｓｒ ， ｘａ， ａ ｏ 数据抽取模块 ：通过数据抽取接 口从各系统抽取数
１ 引 言
随着移动通信技术的发展，特别是全业务和 ３ Ｇ运营
同步发展 ， 各种类型的业务 日趋多样化 ， 用户手机终端的
垃圾短信 、 电话骚扰等新投诉 ， 无法在保证服务质量的前
提 下提升 营销 能力
现有的支撑客户细分的技术， 主要是基于信令分析或
计费系统数据 （ 只包含成功信息） 精确筛选出营销 目标客 户群， 进而制定营销策略． 但其缺少对用户终端和用户消
２ １ 系统设计 思路和架构 ．
按 系统 技术架 构所 示 ， 下往 ～ 系统架 构 主要 包 括 从 Ｌ，
数据处理层 、 数据存储层、 核心服务层、 数据访问层。每层 模块介绍和处理流程的详细说明如下。
（） １数据处理 层 数据 处 理 层 是 终 端 分 析 系 统 从 各 数 据 业 务 源 系 统
或 不 同终 端操 作 系 统 （ 如 ｉＳＳｍ ｉ Ｏ 、 ｎｒｉ、 例 Ｏ 、ｙ ｂａ ＳＡ ｄ ｄ ｎ ｏ
套餐。
因此 ， 客户需求成为市场的核心， 企业需要有区别地
Ｂａｋ ｅｙ Ｓ等）对 Ｇ Ｒ 、 ｌ ＢｒＯ ｃ ｒ ， Ｐ Ｓ 彩信 、 短信 、 Ａ ＷＬ Ｎ等支 持能
力上也存在差异。因此 ， 只有了解用户终端 ， 理解客户需 求， 才能提供全面的移动业务运营环境。
包括短信、 彩信、 手机报等 ， 以及逐步蓬勃发展的各种移动 互联网应用， 例如手机搜索、 手机游戏、 手机定位等。另一
服务， 例如音乐类手机可下发无线音乐俱乐部套餐、 商务 手机下发证券类套餐、 低中高端手机终端进行差异化优惠
方面， 不同型号的手机终端（ 例如 Ｎ ｋ ８０ Ｈ ＣＧ 等 ） ｏｉ ５０ 、 Ｔ ７ ａ
存层 储
数据 ：
【墼 皇 Ｊ 【 璺 Ｊ ｌ 竺 Ｊ ｊ 系统以及不同数据量的源数据 ，采取不同的数据抽取接 塑 壁 竺 堕 璧 丝 竺 堕
三 三 三 三
三 三 三 三
兰三
于不同数据平台、 不同源数据形式 、 不同性能要求的业务
口。 在数据抽取时需要重点考虑数据抽取的效率以及对现 有业务系统性能和安全的影响。 数据业务的源数据具有海 量、 业务系统位置分散、 业务系统工作负荷重 、 业务系统性
而针 对数据业 务 的营销 ． 传统 数据分 析平 台普遍 存在 数据庞 大而不 精细 、后台分 析与一 线营 销相分离 的情况 ，
对待用户 ， 客户细分更是客户关系管理中最基础 、 最重要
的内容 ， 要从 各个 角度 分析 客户 ， 需 针对 目标 客户 制定 相 应 的促 销或服 务策 略。基 于此 ， 本文提 出一种 终端分析 系 统 的设 计与实 现 ， 通过对 终端设 备支撑 能力 以及客户 消费 行 为的数据挖 掘分 析 ，实 现了对 于客户群 进行精 确细分 ，
务 产生 的网络数据作为数 据源 ， 进行深度 数据挖 掘和关联
分析。其系统架构和流程如图 １ 和图 ２ 所示。
箍 囊
多维分析
褰 彬
自定义报表
！ 重
即席查询 应用系统
（ Ｐ ＷＡ 、彩信 、Ｊ Ｖ ＫＡ Ａ、短信、Ｐ Ｓ等系统 ）将 Ｃ Ｒ ｃｌ ＧＲ Ｄ （ａ ｌ
ｄｔｌｅ ｒ） Ｏ ｅ ｉｒｃ ｄ／ Ｇ数据 进行 抽取 、 ａ ｏ Ｌ 清洗 、 加Ｔ 、 整理并加 载
能和 实时 性 的要求 较 高 的特 点 ．一 般采 用 文 件接 口 ， 必
ｉ 与 二
数据 处 理 层
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ｌ载 块 ｌ数 加 １ 模 据 Ｉ
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三 二
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据 ．典型的数据Biblioteka 取接 口包括数据库接口和文件接 口， 对