数据挖掘技术在移动通信行业客户关系管理中的应用研究

黄 玮

（中国联通吉安市分公司，吉安 343000）

在当前我国信息通讯行业不断发展的当下，我国移动信息行业的市场也得到了不断的发展。由于我国移动通信行业客户的规模不断的扩大，使得移动通信行业客户关系管理工作面临着巨大的挑战。如何利用数据挖掘技术不断的增强移动行业老客户管理效率，以及成为当前移动通信行业工作的重点。本文将针对数据挖掘技术在移动通信行业客户关系管理中的应用进行详细的研究。

1 数据挖掘技术在移动通信行业客户关系管理中应用的意义

数据挖掘手段能够针对不同客户的消费差异，根据不同客户的消费特点，将客户进行归类和分层。这样，在开展客户关系管理工作中，便可以针对不同客户提供有针对性的营销和管理，在一定程度上增强了移动通信企业自身的综合实力，保障了移动通信企业在市场中的地位。据笔者调查，我国当前信移动通信客户已经高达12亿人次之多，传统的客户关系管理模式已经不再适应当前移动通信行业发展，很难及时、准确的帮助移动通信企业进行正确的决策[1]。

数据挖掘技术能够有效的针对众多客户进行分层，通过数据挖掘来细化客户市场、挖掘客户信息并且发潜在的客户，以便于客户挖掘。利用数据挖掘的手段，能够有效的分析出不同客户的实际需求，并且针对客户群体进行区别化的产品设计，将营销手段进行细化，使得企业的产品更加人性化、更加满足当前人们的需求，为企业带来更多的利润。

2 数据挖掘技术在移动通信行业客户关系管理中的应用策略

2.1 在移动通信行业客户分类中的应用

客户群体分类能够结合不同客户群体的实际情况，将客户的消费信息进行总结，并将不同的客户消费特征进行总结，找出客户之间的相似属性。通过数据挖掘与分析，将消费额度最高、消费频率最稳定的客户进行列为最稳定的“黄金客户群体”。一对一营销的手段，能够满足不同层次客户的消费需求。通过数据挖掘技术，能够针对不同客户的消费心理、消费习惯、消费偏好等内容进行统一和分析，为不同客户带来更多的便利。利用经典的客户关系管理的“二八理论”，开展差异化营销，不断的增强移动通信企业的实际效益。

2.2 在移动通信行业客户保有中的应用

想要不断增强移动通信企业在市场中的知名度和美誉度，就需要不断巩固与保有客户群体，增强客户对企业的依赖度，争取新客户、保有老客户是企业长效发展的必要条件。据笔者调查，新客户所耗费的成本是老客户8倍以上，若企业能够及时的保留客户，能够有效的提升企业效益。充分的利用数据挖掘的手段，能够将老客户的消费信息进行深入的处理和分析，并且针对流失客户的原因进行总结，建立起存量客户保有模型和客户流失模型，结合模型所得出的结果，总结出移动通信企业运行中存在的不足，并且及时的针对自身的漏洞进行弥补。结合存量客户保有模型中所总结出的内容，预测出哪些客户可能会离开，并开展最合时宜的计划挽留客户。此外，数据挖掘技术还能够针对客户的忠诚度进行排序，针对不同忠诚度的客户提供区别化的客户挽留策略，能够为移动通信企业带来更多的经济效益，不断的增强移动通信企业的品牌效应。

2.3 在移动通信行业客户获得中的应用

企业的扩大与发展需要不断的挖掘新客户。所谓新客户包括从未使用过本产品、从未听说过本产品的广大潜在客户，在我国在移动通信行业不断发展的当下，市场竞争也日渐激烈，为客户获得带来了一定的困难。信息技术挖掘能够通过大数据的手段，将潜在客户变成本企业的真正客户，使得企业的经济效益不断增加。

以往移动通信企业获得客户的手段一般都是利用广告媒体、直销等手段，将移动通信产品向广大用户进行宣传与推销，很难真正把握客户的实际需求[2]。并且大量的广告媒体和直销手段在一定程度上耗费了移动通信企业的资本。通过数据挖掘的手段，能够通过官方直邮的手段，利用测试的手段针对客户的信息进行处理与分析。建立决策树的形式，针对可能产生消费行为的客户进行预测，并通过神经网络的手段建立信用模型，识别出潜在客户，并制定出有效的营销策略赢得新客户的反馈。与此同时，可以利用大数据的手段将潜在客户的喜好以及消费特点进行总结，提供客户感兴趣的个性化服务，不断的获得新客户，巩固移动通信企业在市场中地位。

3 结束语

总而言之，在互联网信息化不断发展的当下，将数据挖掘技术融入到移动通信行业的意义重大。积极的利用移动数据挖掘技术，能够有效的针对广大客户进行分层，并针对不同层次客户制定区别化的服务，在方便客户消费的同时，为移动通信企业也制造出更多的经济效益。在移动通信行业，数据信息挖掘一般常用在保持客户、获得客户以及客户分类的客户关系管理内容中。移动通信行业应该及时的针对自身企业的实际情况进行分析，将数据挖掘的手段切实的运用到移动通信客户管理工作中的各个层面当中，展现移动通信行业的与时俱进精神，促进移动通信行业的不断发展。

[1] 沈亮.数据挖掘在移动通信业客户关系管理中的应用研究[J].企业导报，2016（12）：28-29.

[2] 刘晓丹.数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用分析[J].经营管理者，2017（11）.