电信业务数据挖掘详细报告
电信行业数据挖掘介绍
▪ 需要有针对性地对不同的客户群进行产品关联分析，不同的客户群 对应的产品关联关系是不同的。如果简单地对所有客户进行关联分 析，得到的结果要么置信度过低，无法操作；要么产生一些业务常 识（通常这类规则，规则支持度和置信度都很高——例如：有86% 的客户都购买产品b，如果规则告诉你持有产品a有80%以上的概率 持有产品b，则这类规则是没有意义的）。
3客户流失分析相关因素欠费标志欠费总额新欠费额通话次数主叫通话次数占比平均每次通话时长漫游时长漫游占比ip长途时长节假日通话时长节假日通话时长占比节假日主叫通话时长占比闲时通话时长闲时通话时长占比优惠通话时长优惠通话时长主叫占比与联通gsm通话时长与联通gsm通话时长占比与联通cdma通话时长与联通cdma通话时长占比与电信通话时长与电信通话时长占比国际长途通话时长国际长途通话占比国际长途主叫通话占比国内长途通话时长应缴费代收费月租费其他费用其他费用占比通话费主叫通话费占比优惠费优惠费占比主叫优惠费长途费长途费占比国内长途费占比本地费本地费占比优惠时段通话费优惠时段通话费占比基本通话费基本通话费占比呼转次数呼转次数占比平均每次呼转通话时长无条件呼转次数无条件呼转次数占比呼转移动次数呼转联通gsm次数呼转电信次数呼转联通cdma次数呼转其他设备次数呼转秘书台次数呼转网通次数交往圈主叫交往圈占比联通交往圈占比网通交往圈占比最频繁联系号码通话次数最频繁联系号码主叫通话次数平均最频繁联系号码每次通话时长短信次数gprs时长品牌大类客户类型付费方式用户在网时长用户状态免催标志换品牌标志资费品牌新品牌与联通客服联系次数与电信客服联系次数vpmn标志年龄职业客服联系次数离网标志停机标志停机时长可用资金额未缴账单数预存次数预存金额有效期移动技术人员负责从经分系统数据仓库中收集符合分析范围的数据包含上述相关因素并整合成以客户号为唯一键值的宽表
电信大数据调研报告
电信大数据调研报告电信大数据调研报告目录1 电信大数据应用现状 (1)2 电信运营商的网络管理和优化 (3)3 电信运营商的精准营销 (5)4 电信运营商的数据变现 (6)5 电信大数据发展趋势 (15)1电信大数据应用现状电信行业已经有上百年的历史，当前正面临着大数据带来的新机遇和新挑战。
以中国移动举例，每日从事务性系统中产生的结构化数据就达到8TB，汇聚的经过压缩后的上网日志数据达到400TB，而最原始的信令量更是达到数PB到数十PB。
如果将这些数据视为成本的话，那么电信运营商将面临巨大的投资压力。
但从另外一个角度上考虑，如果这些数据能被当作资产一样产生收益、增值保值，那不异于拓展了一个全新的领域。
电信运营商为了提供更好的网络通信质量和更灵活的计费方式而建设了一系列的IT系统，比如网络管理系统、深度包分析(DPI)、信令分析系统、计费系统、客户关系管理系统、企业信息管理系统（MIS）。
这些系统原本设计的目的是用于内部的管理，但是其不经意累计下来的海量数据被发现可以用于其他领域，用于增强电信运营商本身的商业模式，或者让其他行业或企业的商业模式更加具有竞争力。
这就是大数据典型的“数据外部化”特性，即数据的价值可能发挥在IT系统设计者所意想不到的地方，因此任何企业和IT系统都应当竭尽可能地留存数据。
此外电信运营商在提供固化、移动通信、宽带等基础电信服务的基础上，也提供一系列增值业务，例如音乐、图书、下载、动漫、支付等。
这些互联网和移动互联网的应用在为用户提供服务的同时也积累了大量的信息。
由于电信运营商本质上是提供信息沟通渠道和桥梁的，因此从一开始就非常重视数据在生产和经营环节中的指导作用，大数据的兴起更是为电信运营商拓展了一个全新的领域。
电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果1显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据，其他没有实施大数据的运营商有60%准备在两年内实施，如下图2-6所示：1Big Data: Building the next business platform for telecoms operators, Informa Telecoms & Media图2-6 调查结果此外，该调查还显示：大数据成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，移动运营商更加积极布局大数据，但也不会比全业务运营商投资更快。
电信行业中的数据挖掘和营销策略
电信行业中的数据挖掘和营销策略近年来，电信行业呈现出蓬勃发展的趋势。
随着移动通信和互联网的普及，用户在使用通信服务时产生了大量的数据。
这些数据蕴藏着宝贵的信息和商机，通过数据挖掘技术和科学的营销策略，电信企业能够实现精准营销，提高用户满意度，增加收入。
一、数据挖掘在电信行业中的应用数据挖掘是指从庞大的数据集合中提取出对业务有用的信息和模式的过程。
在电信行业中，数据挖掘可以应用于以下几个方面：1. 用户行为分析：通过挖掘用户的通信行为、消费习惯和偏好，可以洞察到用户的需求，以及他们对不同产品和服务的接受程度。
基于这些分析结果，电信企业可以进行定制化的产品推荐和个性化的服务提供，提高用户黏性和满意度。
2. 客户细分：通过对用户数据进行聚类分析和关联规则挖掘，可以将用户划分为不同的细分市场。
在了解每个细分市场的需求和购买习惯后，电信企业可以有针对性地推出适合不同细分市场的产品和服务，提高市场占有率。
3. 潜在客户发现：通过数据挖掘技术，电信企业可以在海量的用户数据中发现潜在的潜在客户。
潜在客户是指那些未与电信企业建立联系，但有潜在需求的个人或组织。
通过针对潜在客户的精准营销策略，可以快速扩大市场份额并实现销售增长。
二、电信行业中的营销策略在电信行业，通过数据挖掘得到的用户洞察和市场情报需要结合科学的营销策略，才能真正实现商业价值。
1. 个性化营销：基于数据挖掘的分析结果，电信企业可以提供个性化的产品和服务，满足用户的个性化需求。
通过向用户发送个性化的促销活动和优惠券，可以增强用户的购买欲望和忠诚度。
2. 多渠道营销：电信企业可以利用数据挖掘技术和营销自动化工具，向用户提供多渠道的营销服务，包括短信、邮件、社交媒体等。
通过多渠道的营销，可以提高品牌曝光度，扩大市场影响力。
3. 战略合作：通过数据挖掘技术，电信企业可以找到与其目标市场相契合的合作伙伴，实现资源共享和互补。
通过与其他企业进行战略合作，可以拓展市场份额、提高产品创新能力，进一步提升竞争力。
数据挖掘技术在电信经营业务中的应用
数据挖掘技术在电信经营业务中的应用摘要本文简单介绍了现今电信市场竞争的背景及数据挖掘的相关概念，提出了电信经营业务中的数据挖掘流程设计，并重点以交叉销售模型为例，具体介绍了数据挖掘技术在电信经营业务中的应用。
关键词数据挖掘；电信经营业务；交叉销售；3G业务1背景介绍现代电信业竞争早已从以网络为中心转移到以客户为中心的轨道上来。
而怎么才能做到以客户为中心呢？NTTDoCoMo的佐野升先生建议，各大制造商层在推出自己的终端设备时，也应适时地推出针对不同设备的个性化、创新业务，以获取市场主动权。
归根到底，3G的竞争是业务的竞争。
2数据挖掘概述数据挖掘技术主要是基于人工智能、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
数据挖掘技术有如下特点：①数据挖掘技术适合于对海量数据进行分析处理。
②数据挖掘技术方法多、实用性强，可以有针对性地提高客户管理中的很多决策问题。
数据挖掘任务一般可以分两类：描述和预测。
描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性；预测性挖掘任务在当前数据上进行推断，以进行预测。
3电信经营业务数据挖掘流程设计1）商业问题目标化。
在进行数据挖掘之前，最重要的就是对应用行业的商业问题有充分的了解，因为如果没有行业知识作为背景，就不能为挖掘准备充分数据因此要想充分发挥数据挖掘的价值，商业问题目标化是必要的前提。
2）数据获取。
数据提供了挖掘的原始资料，开展数据挖掘项目之前，需要明确以下几个问题：什么数据可用、多少数据够用、需要多久的历史数据、数据必须包含什么等相关问题。
在对数据库进行深入分析的基础上并获取所需数据。
3）数据预处理。
数据挖掘是建立在大量数据的基础上的，这些数据是长期积累的结果，往往不适合直接在这些数据上进行挖掘，需要做数据预处理工作，一般包括数据的选择、净化、推测、转换、数据缩减。
数据挖掘实例实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各个行业的重要工具。
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
本实验旨在通过数据挖掘技术，对某个具体领域的数据进行挖掘，分析数据中的规律和趋势，为相关决策提供支持。
二、实验目标1. 熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。
2. 掌握常用的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类、关联规则等。
3. 应用数据挖掘技术解决实际问题，提高数据分析和处理能力。
4. 实验结束后，提交一份完整的实验报告，包括实验过程、结果分析及总结。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据挖掘库：pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib四、实验数据本实验选取了某电商平台用户购买行为数据作为实验数据。
数据包括用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业等。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：剔除缺失值、异常值等无效数据。
（2）数据转换：将分类变量转换为数值变量，如年龄、性别等。
（3）数据归一化：将不同特征的范围统一到相同的尺度，便于模型训练。
2. 特征选择（1）相关性分析：计算特征之间的相关系数，剔除冗余特征。
（2）信息增益：根据特征的信息增益选择特征。
3. 模型选择（1）决策树：采用CART决策树算法。
（2）支持向量机：采用线性核函数。
（3）聚类：采用K-Means算法。
（4）关联规则：采用Apriori算法。
4. 模型训练使用训练集对各个模型进行训练。
5. 模型评估使用测试集对各个模型进行评估，比较不同模型的性能。
六、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗，剔除缺失值和异常值后，剩余数据量为10000条。
2. 特征选择通过相关性分析和信息增益，选取以下特征：用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业。
电信行业数据挖掘介绍
电信行业数据挖掘介绍电信行业数据挖掘介绍随着信息时代的到来，电信行业的发展越来越迅速。
作为信息传输和通信的基础，电信行业积累了大量的用户数据。
而这些数据中蕴藏着隐含的商业价值，通过数据挖掘技术的应用，可以从中发现规律、挖掘潜在商机，对电信行业的发展起到积极的推动作用。
数据挖掘是指通过应用统计学、人工智能等相关的技术和方法，从大量的数据中提取出隐含的、未知的、潜在的有用信息的过程。
在电信行业，数据挖掘的应用可以帮助企业提高运营效率、优化资源配置，提升用户体验等方面起到积极作用。
首先，电信行业的数据挖掘可以帮助企业了解用户需求。
通过分析用户的通话记录、上网记录、话费消费等数据，可以得出用户的消费偏好、通信行为以及使用习惯等信息。
这些信息对于电信企业来说非常重要，可以帮助企业根据用户的需求优化商品和服务，提高用户满意度。
其次，数据挖掘可以帮助电信企业提高市场营销策略。
通过分析用户的通信行为和消费习惯，可以将用户进行分类，进而为不同类型的用户制定针对性的营销策略，提高市场推广的效果。
此外，数据挖掘还可以通过分析用户的流失特征来预测用户流失，从而及时采取措施挽回用户。
此外，数据挖掘还可以帮助电信企业优化网络资源分配。
通过分析网络流量、通信质量等数据，可以了解网络的瓶颈问题和拥堵情况，进而优化网络架构和资源分配，提高网络的覆盖范围和质量，提升用户的上网体验。
另外，数据挖掘还可以帮助电信企业发现潜在的欺诈行为。
通过分析用户的通信行为和消费模式，可以发现异常通话、网络攻击等行为，从而及时采取措施保护用户的利益，维护行业的安全稳定。
最后，数据挖掘还可以帮助电信企业进行运营预测和决策支持。
通过对历史数据的分析，可以预测未来的市场趋势和用户需求，为企业的决策提供参考依据。
同时，数据挖掘还可以跟踪和评估企业的运营效果，及时调整运营策略，保持竞争优势。
总之，电信行业的数据挖掘应用具有广泛的前景和重要的意义。
通过数据挖掘技术，可以帮助电信企业了解用户需求、优化市场营销策略、优化网络资源分配、发现欺诈行为等。
电信行业中的大数据挖掘与用户洞察
电信行业中的大数据挖掘与用户洞察随着科技的迅速发展，大数据已经成为电信行业的一项重要资源。
通过对海量的数据进行挖掘分析，电信公司可以获得关于用户行为、偏好和需求的深入洞察，从而提供更为个性化和优化的服务。
本文将探讨电信行业中的大数据挖掘技术及其对用户洞察的应用。
一、大数据挖掘技术在电信行业的应用大数据挖掘是指通过利用各种数据挖掘技术和算法，从大规模数据中发现隐藏的模式、关联和规律的过程。
在电信行业中，大数据挖掘技术具有以下几个方面的应用：1. 用户行为分析：通过对用户通话记录、上网行为等数据进行挖掘，可以了解用户的喜好、习惯和行为偏好，从而为电信公司提供针对性的服务和营销策略。
2. 客户细分：通过分析大量用户数据，可以将用户分为不同的细分群体，根据他们的需求和行为特点，提供个性化的产品和服务。
3. 欺诈检测：通过对通话记录、短信等数据进行挖掘和分析，可以识别出可能存在的欺诈行为，提高电信公司的安全性和服务质量。
4. 故障预测与维护：通过分析网络设备、通信信号等数据，可以提前预测和检测可能出现的故障，进行及时的维护和优化。
二、通过大数据挖掘实现用户洞察通过大数据挖掘技术，电信公司可以实现对用户的深入洞察，获得以下几个方面的用户信息：1. 用户需求：通过分析用户的通话记录、上网行为等数据，可以了解用户对不同服务的需求，为电信公司提供开发新产品和优化服务的参考。
2. 用户喜好：通过分析用户的搜索历史、购物记录等数据，可以了解用户的喜好和兴趣，为个性化推荐和精准营销提供支持。
3. 用户流失预测：通过挖掘用户通话时长、流量使用情况等数据，可以预测用户是否有流失的趋势，并采取相应的措施来挽留用户。
4. 用户满意度：通过分析用户的投诉记录、服务评价等数据，可以了解用户对电信服务的满意度，及时调整和改进服务策略。
三、大数据挖掘带来的机遇与挑战大数据挖掘在电信行业中带来了许多机遇，如提升用户体验、提高客户满意度、降低运营成本等。
数据挖掘在电信行业中的应用
数据挖掘在电信行业中的应用数据挖掘是一项利用计算机算法探寻大数据规律和模式的技术，而在电信行业中，这项技术的应用已经变得越来越普遍。
借助数据挖掘，电信公司可以探测出顾客的需求、优化了解市场趋势、精准化推销产品并提高客户满意程度。
本文将探讨数据挖掘在电信行业中的应用及其效果。
1. 电信行业中数据挖掘的基本方法在研究数据挖掘应用于电信行业之前，首先需要理解基本方法。
数据挖掘通常包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测。
分类是将大量数据分为不同类别的过程，而聚类是将数据按相似性分为不同的组。
关联规则挖掘是发现大量数据之间的联系，预测则是基于历史数据对未来发展趋势进行预测。
在电信行业中，这些基本方法可以用于识别和分析客户的行为和需求，例如，分类和聚类可以用于区分不同类型的用户，而关联规则挖掘用于识别特定用户的偏好，并与其他用户数据进行比较。
预测技术可以使用机器学习模型来分析不同的客户行为、生命周期和变化，并根据这些信息为客户提供最佳的重点服务。
2. 数据挖掘在电信行业中的实际应用电信行业中广泛应用数据挖掘，已具备很高的成熟度。
当今市场上的大多数电信公司都利用数据挖掘技术以提高服务质量和顾客满意度。
下面列出了一些实际应用：2.1. 用户行为分析通过数据挖掘分析，电信公司可以精确地识别客户的行为。
一些基本数据如使用网络时间、拨打位数、接听呼叫次数等使用数据可用于创建个人资料，这些个人资料可以展示出这一特定客户的行为和偏好。
服务商可以了解用户的兴趣爱好，以便更好地进行针对性推销。
2.2. 呼叫中心质量管理调查表明，用户讨论服务问题时，往往会抱怨对话中的某些词或特定习语。
通过数据挖掘技术分析记录的对话内容，服务提供商可将相关信息纳入呼叫中心质量管理部门的考虑范围中，从而提高对话质量和客户满意度。
2.3. 服务优化电信公司可以跟踪用户的行为和服务质量，并识别一些用户类型和关键指标，比如平均话费、欠费等。
该信息可用于为客户设计具有可预测性的服务，以提高客户满意度并降低流失率。
电信业数据挖掘
电信数据挖掘客户的基本信息:姓名和入网时间, 所在地区,年龄,职业,通信业务的选择客户的消费行为知识:本地通话时长,长途通话时长,IP通话时长，网内或望见通话时长，拨打客户次数，短信发送次数，欠费次数，等等因为我是第一次做这个方面的东西，所以这些变量有的是我自己想出来的，有的是参考的别人的。
也不知道对不对，全不全。
如果有什么不全的地方，望指正。
电信业呼吁数据挖掘随着电信市场竞争的日益加剧，构建电信企业经营分析系统，充分利用其业务支撑系统产生的大量的历史数据，实现对信息的深加工和处理已成为当前电信企业系统建设关注的焦点。
在本文中，笔者将通过分析国内电信业的数据挖掘应用现状，探讨现有电信企业构建数据挖掘系统中面临的问题，全面聚焦数据挖掘应用系统的实施。
挖掘——变数据为竞争力数据挖掘就是从海量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中找出潜在的有价值的信息和知识，是知识发现过程(KDD)的一个重要步骤，它是涉及统计学、数据库和人工智能等相关领域的一门偏于应用的交叉学科。
随着国内外电信市场竞争的日趋激烈，为了真正做到以客户为中心，提高服务质量，提供个性化的客户服务并且准确、及时地进行经营决策，电信业也开始尝试将数据挖掘技术应用于业务预测、客户的行为模式分析、网络资源的管理等领域，并逐渐成为电信企业管理决策的重要手段之＿。
数据挖掘过程一般包括如下六步——定义商业问题：定义商业问题就是了解你的数据和业务问题，这是实施数据挖掘的基本前提，﹁个数据挖掘项目必须要有一个清晰明确的目标以及对结果的评价标准.建立数据挖掘库：数据挖掘的原始数据大多来自于数据仓库或数据集市中。
虽然数据仓库／集市对于数据挖掘本身来说不是必须的，但从商用系统建设的角度来看，直接从数据仓库／集市中获取经过清洗、转换的数据，能够为构建数据挖掘应用提供更加全面的数据支撑。
分析数据：分析的目的是进行数据筛选，寻找对数据建模影响最大的指标变量，以及决定是否需要定义衍生变量。
电信行业大数据分析与挖掘方案
电信行业大数据分析与挖掘方案第一章绪论 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 研究目的与任务 (3)1.3 研究方法与技术路线 (3)第二章电信行业大数据概述 (4)2.1 电信行业数据特点 (4)2.1.1 数据量庞大 (4)2.1.2 数据类型丰富 (4)2.1.3 数据实时性高 (4)2.1.4 数据价值密度低 (4)2.2 电信行业大数据应用现状 (4)2.2.1 用户行为分析 (5)2.2.2 网络优化 (5)2.2.3 客户服务 (5)2.2.4 市场营销 (5)2.3 电信行业大数据挑战与机遇 (5)2.3.1 挑战 (5)2.3.2 机遇 (5)第三章数据采集与预处理 (5)3.1 数据源与数据类型 (6)3.1.1 数据源 (6)3.1.2 数据类型 (6)3.2 数据采集方法 (6)3.2.1 数据采集方式 (6)3.2.2 数据采集工具 (6)3.2.3 数据采集策略 (6)3.3 数据预处理流程 (7)3.3.1 数据清洗 (7)3.3.2 数据整合 (7)3.3.3 数据转换 (7)3.3.4 数据存储 (7)第四章电信行业数据挖掘算法 (7)4.1 聚类算法 (7)4.2 关联规则挖掘 (8)4.3 分类与预测算法 (8)第五章用户行为分析 (9)5.1 用户画像构建 (9)5.2 用户行为模式识别 (9)5.3 用户行为预测 (10)第六章业务优化与策略制定 (10)6.1 业务发展分析 (10)6.2 业务优化策略 (11)6.3 业务预测与风险评估 (11)第七章网络优化与运维管理 (11)7.1 网络功能分析 (11)7.1.1 网络功能指标 (11)7.1.2 网络功能分析方法 (11)7.1.3 网络功能分析应用 (12)7.2 网络优化策略 (12)7.2.1 网络拓扑优化 (12)7.2.2 网络参数优化 (12)7.2.3 业务优化 (12)7.3 运维管理优化 (12)7.3.1 运维流程优化 (12)7.3.2 运维团队建设 (13)7.3.3 运维数据分析 (13)7.3.4 运维风险管理 (13)第八章个性化推荐与服务 (13)8.1 个性化推荐算法 (13)8.1.1 算法概述 (13)8.1.2 算法应用 (13)8.2 个性化服务策略 (14)8.2.1 服务策略概述 (14)8.2.2 服务策略实施 (14)8.3 用户满意度提升 (14)第九章安全与隐私保护 (14)9.1 数据安全策略 (15)9.2 隐私保护技术 (15)9.3 安全与隐私合规性 (15)第十章案例分析与总结 (16)10.1 电信行业大数据分析案例 (16)10.2 成果评价与反思 (16)10.3 未来研究方向与展望 (17)第一章绪论1.1 研究背景与意义信息技术的飞速发展，电信行业作为信息传输的重要载体，其数据量呈现出爆炸式增长。
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移动通信市场竞争迫使移动由规模型发展向规模效益型发展转型
联通份额持续攀升
小灵通来势汹汹
存量市场争夺凸显
MOU潜力有限
MOU
价格战与渠道的唯利是图导致移动公司深陷“价格漩涡”
竞争对手的发展导致 竞争升级
超越竞争，摆脱 “价格旋涡”
更低的毛利 诱发新一轮价格战
呼入/呼出比
弱势特征 繁忙时呼叫、IP呼叫、短信、转移
转移呼叫、短信、转移
短信、转移 非繁忙时段呼叫 漫游地区呼叫、转移、短信 漫游呼叫、非繁忙呼叫、转移 IP呼叫 转移呼叫、IP 繁忙时段月均呼叫次数、短信 短信、繁忙呼叫次数 繁忙时段次数、短信 繁忙时段次数、每次呼叫时间、短信 短信 繁忙时段次数、呼入/呼出比、每次呼叫时间 繁忙时段月均呼叫次数
某移动公司全球通（后付费）客户的17个客户分组
客户群 优质组
普通组 弱势组
组号
#9
#4 #2 #14
#15
#16 #11 #10 #12 #13 #5 #7 #17 #8 #6 #1 #3
人数（万人）
1.5
1.7 1.5 1.0
1.4
11.6 1.2 2.8 4.6 2.1 1.9 2.0 1.6 6.7 4.3 14.1 38.4
性别 年龄 证件号码 SMS次数 国际呼叫 呼入/呼出比例 SMS次数 月均国内长途 月均基本通话 WAP次数 IP呼叫次数 语音呼叫次数 月均国际长途 非语音呼叫次数 非IP呼叫时间
工作日呼叫次数 工作日呼叫时间 WAP呼叫时间
繁忙时段呼叫次数 非繁忙时段呼叫次数
建档时间 信息费 缴款方式 应收金额
营销 客服 计费 管理
IT
接入
营销 客服 计费 管理
IT
完全分离的组织各自拥有计费功能 自有的IT系统 各自的管理机构 渠道体系分离
中国移动集团结合国内外实际情况提出数据挖掘营销应用规划
客户信用评分模型 价格敏感度模型
客户流失倾向 预警模型
客户行为细分模型
客户价值 评估模型
交叉销售模型 营销效果预测模型
华院分析为客户提供数据挖掘整体解决方案
模型构建 软件开发 应用咨询
华院分析团队介绍
在中国移动集团内部的主要工作介绍
参与中移动数据挖掘规划
为各省运营商提供DM培训
参与规范编写的唯一DM公司
1/3试点工作与最多客户经验
议题
移动通信行业营销热点话题回顾
规模型发展向规模效益型发展转变 运营商深陷“价格漩涡” 虚增放号增大销售成本 用户离网严重营销收入与利润 攻守平衡成为移动营销转型的关键 新业务推广仍需努力 客户服务与客户期望有差距
通讯优惠
全球通话费 200 RMB 以下
全球通话费 201-600 RMB
全球通话费 600 RMB 以上
神州行话费 200 RMB 以上
346
766
439
224
全球最佳管理实践提示：现阶段是数据挖掘应用的关键时期
起步阶段
1
(第一/第二代移动通讯)
客户
营销 客服 计费 IT/管理 基础设施
•满满足大众市场的基本需求 简单的产品/服务 无差别化的服务
成长/差别化阶段
2
(第二代移动通讯)
新游戏规则阶段
3
(第三代移动通讯)
企业客户
个人客户
企业客户营销 个人客户营销
客服
计费
IT/管理
基础设施
基于数据挖掘技术
提供差别化的服务 不同的定价模型 不同的信用政策 交叉销售新业务 流失用户预警 开始注重企业用户
相同的计费与客服系统 相同的IT系统
企业客户
个人客户
群基础
户群在利益趋势下频繁转网
虚增放号与不稳定的用户群体进一步增大了销售成本
某分公司2002年1-9月活动用户数变化情况
累计放号与净增用户对比
金卡神州行 联通G网
全球通
1
2
3
4
5
6
7
8
9
有效放 号率 21.7% 累计
放号
净增 用户
移动
有效放
号率
累计
9.6%
放号
净增 用户
联通
客户离网正严重影响着中移动的收入与利润
#8 #11 #15 #3 #5 #7 #10 #13
优势特征 语音每次呼叫时间、香港（澳门）呼 叫、非繁忙时段呼叫 繁忙时段月均呼叫次数、漫游地区呼 叫、香港呼叫次数 IP呼叫、转移呼叫 IP呼叫 IP呼叫、短信 非繁忙时段呼叫 繁忙时段月均呼叫次数 繁忙时段月均呼叫次数、转移呼叫、 香港（澳门）呼叫 短信 转移呼叫 漫游地区呼叫 语音每次呼叫时间
9.47%
占8－10月份 优势组人数
21.40%
新增及 流失之和
占5－7月份 优势组人数
31.46%
占5－7月份 优势组人数 51.30%仍然 留在优势组
示例
研究各分组客户ARPU的变化，指导营销策略制定
月均话费贡献
只有长途电话组 用户月均话费贡献 升高
ARPU差异
结合客户行为分组观察客户对长途资费的敏感度
每个客户
呼叫香港组
分组的组名
国内长途组
代表本组
呼叫台湾组
客户与其他
本地繁忙组
客转户移分移动组组的 客热户衷相IP比组较 商所务具潜有力的组 显全著面特发展点组， 呼而转不电是信指组
短信热衷组
转本移组联客通户组 I只P长有聊此组 短信特潜点力组
情深语长组
节约通话组
对细分客户组进行特征描述
第二组：呼叫香港组
为什么要建立客户行为细分模型
根据ARPU值进行客户细分的方法
基于数据挖掘技术的以需求为基准的细分
高
端
500 ARPU值相似的客户需求特点却差别很大
客户细
中
分之谜
端
海量客户 行为数据/ 特征数据
客户行为－ 价值细分模型
200
低 端
0
组内行为特点相 似组间行为差异 较大的客户分组
客户行为细分模型通过上百个变量描述客户
提高市场 费用，频繁促销
通过“价格战” 竞争夺取市场份额
盈利能力 降低
降价应对
进一步动荡的用户群 渠道因利益驱使引起用户转网
渠道成本上升 渠道利用运营商之间的竞争提出新要求
... 陷入 僵局
公司价值贬值
渠道终端影响力提高
更低的 ARPU
“不断降低的新用户质量
平均ARPU值下降
动荡的用户 用户价格敏感度提高，部分用
从17个组比较来看，第10组热衷IP组是对长途通话资费最敏感的客户群体（经 济型），而第4组业务繁忙组则是对长途通话资费最不敏感的客户群体（效率型 ）。
优惠金额 滞纳金应收
信息长度
短消息话单类型
呼转类型 费用类型
漫游话费
通话时长
赠送分钟数 赠送费用
动态漫游号 IMSI号 码
自动生成影响客户分组的主要因子
性别 年龄 月均国内长途 月均基本通话 SMS次数 费用类型
语音呼叫次数 短消息话单类型 优惠金额 缴款方式 费用类型
WAP次数 月均国际长途 非语音呼叫次数 赠送费用 应收金额
14.89%
25.91%
客户群 组别 人数 收入贡献
优质 #1、#2、#4、#6、#9、 #12、#14、#16 103,664 RMB29,659,162.05
普通 #8、#11、#15
54,816 RMB7,204,282.92
弱势 #3、#5、#7、#10、 #13 205,071 RMB12,897,830.1
• 为广告渠道策划提供思路
如果不结合其他信息就用 处不大
对产品/服务的具体方向往 往不能给出明确的方向
知道品牌X牙膏主要俏于南
举例 方, 购买者是教育程度高
的女性
知道品牌X牙膏使用者在寻 找具有防止牙龋有效手段 的产品优惠
知道品牌X的消费者非常关 心自已和家人的健康, 具 有责任心强的品质
SMS次数 国际呼叫
漫游次数 IDD次数
其它…
因子分析
客户根据自身所具有的特征自动聚为一些行为特点相似的群体
因素一（繁忙时段呼叫次数）
高
6 7
3
2
低
1
4
8
高
因素二（国内呼叫次数）
示例
5
因素三（IP 呼叫次数）
高
16个组中呈现出差别明显的优势、弱势特征
组号
#1
#2
#4 #6 #9 #12 #14
#16
人数百分比 组内月人均话费（元）
1.5%
970
1.8%
865
1.6%
758
1.0%
729
1.4%
640
11.8%
420
1.2%
407
2.9%
351
4.7%
347
2.1%
331
1.9%
321
2.0%
286
1.6%
241
6.9%
221
4.3%
205
14.4%
171
39%
100
组名
国际呼叫组
注意：
业务繁忙组
0.7
平均：23%
23.0 亿
9.6 亿
攻守之间的平衡成为移动营销转型的关键
ARPU
平均ARPU指标
100%
客户保留成本：新客户获取成本
93% 1
59%
：
5
新业务种类繁多，仍需努力推广
某省新业务普及率抽样调查