基于数据挖掘的通信客户行为分析与营销

（中移铁通有限公司保定分公司，保定 071000）

随着移动通信技术的发展，信息行业传统营销模式已经无法满足时代发展的趋势，与客户需求渐行渐远。为了提升通信行业客户关系管理工作质量，需要有效分析客户的需求水平、期望值和消费能力，提供差异化服务，确保对客户进行精确细分。而数据挖掘作为时下较为成熟的信息技术，将其引入到通信行业客户关系管理工作当中，不仅可以提供适配、高效、及时、主动的服务，还可以建立客户价值评估模型，增强对老客户的管理效率，支撑推动数据业务和网络运维实现精确营销策略的目标。

1 数据挖掘意义和价值

我国人口众多，导致移动通信移市场庞大。与此同时，随着时代的发展和社会的变迁，客户消费理念、模式发生了巨大变化，同时呈现出极大的差异性和层次性。客户是通信行业竞争的焦点，只有维护好客户关系管理，挖掘客户信息，得出客户在消费习惯，针对性地设计产品，才会确保及时地进行经营决策，同时降低运营成本。而运用数据挖掘技术，有助于开展精细化营销，有效细分海量客户数据。受新业务层出不穷以及更新换代速度加快的冲击，数据积累日益膨胀。如何通过对客户数据的准确分析，进而做出做前瞻性判断，这就需要发挥数据挖掘的优势和价值。一方面，应用数据挖掘技术能够使通信行业发现用户的行为习惯模式，采取不同的营销策略。同时对客户进行健全分类，推出新业务和新服务实现交叉营销，提高交叉销售的成功率。另一方面，增加市场推广活动的反馈率，提高设备利用率，明确划分目标客户，降低经营风险，推出满足客户需求的服务。

2 通信客户行为分析步骤

2.1 问题定义与主题分析

根据通信客户的消费需求，确定目标对实际市场进行分析，保证业务定位的针对性和科学性。同时合理评估及分析现有资源，判断客户的需求，制定行之有效的工作目标。尤其是不同的客户对于通讯信号、技术、资费具有多元化的认同，开展数据挖掘工作必须要处理好问题定义与主题分析的关系。

2.2 选择有效的数据挖掘工具

数据挖掘分析可以准确定位，前提是需要保证方法及挖掘技术是否合理。为此应该明晰任务目标分类，将描述、聚集、关联规则、估值、分类统筹协调，利用各种可变量，将各种问题转化，确保各种信息数据能够详细描述，建立实际数据的工作模型。

2.3 数据准备

数据挖掘技术的前期准备工作十分重要，首先要将多个数据源有效整合，经过处理得到实际需要和精准的数据后，作为数据收集的支撑。其次，合理挖掘现有数据，将数据挖掘工作视为企业发展的重要组成，同时数据挖掘工作人员应该恪守本职工作，严于律己。

2.4 建立模型

通过实际情况的结合，将数据挖掘技术与通信客户行为分析相互衔接，不断调整与协调数据架构内容，实现准确预测未来数据的目标。此外重视建立模型的过程、类型，确保模型应用优势能够深度释放。

2.5 模式评估

得到数据挖掘结果后，要继续开展价值评价和效果评估工作，评估挖掘结果的价值，合理判断其结果的科学性成果。最后有效评估上述内容，优化客户管理方式，增强客户关系管理的效果。

3 应用数据挖掘技术的营销策略研究

3.1 在客户分类中的应用

通过数据挖掘与分析，能够明确客户的消费偏好、消费习惯、消费心理，明晰客户之间的相似属性。基于此，有效开展差异化营销，设置黄金客户群体，提供一对一营销服务，便于为高级客户带来意想不到的便利体验，随之而来就会源源不断地带动通信企业实际效益的增长。

3.2 在客户保有中的应用

通信企业知名度和美誉度的获取，要在争取新客户的基础上，强化老客户的依赖度。利用数据挖掘的手段能够建立客户流失及保有模型，便于总结流失客户的原因，做好忠诚度排序以及客户离开的可能性预测。为后续自身漏洞弥补和挽留策略的实施带来坚实的基础和保障。

3.3 在客户获得中的应用

通信企业在市场竞争日渐激烈的趋势下，通过数据挖掘的手段，可以建立信用模型，赢得新客户的反馈，及时总结客户的喜好以及消费规律，既降低了通信企业的宣传成本，还达到了识别出潜在客户以及不断获得新客户的双重效应。

总之，互联网信息化快速发展背景下，移动通信行业要想生存和进一步发展，必须要加大对客户业务的重视和研究。充分掌握客户的特点，针对广大客户进行分层，有效利用移动数据挖掘技术，通过数据挖掘技术的应用，准确预测用户特征趋势，建立稳定可靠客户群，提高客户关系管理水平，筛选有价值的户信息，精确归类出客户对象实现精细化营销，最终提升通信企业的市场竞争力。