文档介绍：SPSS-电信行业应用
电信行业应用

随着电信业务的发展和体制改革地不断深化,国内电信行业内部各大运营商之间的竞争日趋激
烈,这一趋势在国内移动通信业内表现的尤为突出。移动通信运营商为了获取更多的客户资源和
占有更大的市场份额往往采取“简单”的价格竞争和“此起彼伏”的广告宣传战,其弊端显而易见。
这就要求运营商要采取以客户为中心的策略,根据客户的实际需求提供多样化、层次化、个性化
的服务解决方案。因此,客户关系管理(CRM)成了电信运营商增加收入和利润,提高客户满
意度、忠诚度的有效工具。在客户关系管理的流程中,为了准确、及时地进行经营决策,必须充
分获取并利用相关的数据信息对决策过程进行辅助支持。近几年迅速发展起来的数据挖掘技术就
是实现这一目标的重要手段。

从电信业务层面来讲,电信业务已从单纯的提供市话和长话服务演变为提供综合电信服务,如宽
带、移动电话、语音、传真、图像、电子邮件、计算机和 Web 数据传输,以及其他数据通信服
务。电信、计算机网络、因特网和各种其他方式的通信和计算机的融合是目前的大势所趋。而且
随着许多国家对电信业的开放和新兴计算与通信技术的发展,电信市场正在迅速扩张并越发竞争
激烈。因此,为了提高企业竞争力利用数据挖掘技术来挖掘现有电信业务能力,提高商业效率具
有重要意义。

数据挖掘的概念

数据挖掘是根据企业的既定业务目标和存在的问题,对大量的业务数据进行探索,揭示其中隐藏
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的规律,并将其模型化,指导并应用于企业的实际经营。

数据挖掘是建立在数据仓库基础上的高层应用,但数据挖掘跟数据仓库的其它一些应用如 OLAP
分析、预定义报表和即席查询等有很大的区别。后三者通常是用户根据已知的情况对所关心的业
务指标进行分析;而前者则是在业务问题和目标明确但考察的问题不清楚时,对数据进行探索,
揭示隐藏其中的规律性,进而将其模型化。电信运营商拥有许多成熟的数据库应用系统,如网管
系统、财务系统、计费账务系统、112 障碍管理系统、缴费销账系统等,并产生了大量的业务
处理数据。如果针对客户关系管理相关决策分析的需求,对这些数据进行重组整合,就能充分利
用这些宝贵的数据,体现信息的真正价值。

数据挖掘技术在电信行业客户关系管理的主要应用领域如下:

(1)客户消费模式分析
客户消费模式分析(如固话话费行为分析)是对客户历年来长话、市话、信息台的大量详单、数
据以及客户档案资料等相关数据进行关联分析,结合客户的分类,可以从消费能力、消费习惯、
消费周期等诸方面对客户的话费行为进行分析和预测,从而为固话运营商的相关经营决策提供依
据。

(2)客户市场推广分析
客户市场推广分析(如优惠策略预测仿真)是利用数据挖掘技术实现优惠策略的仿真,根据数据
挖掘模型进行模拟计费和模拟出账,其仿真结果可以揭示优惠策略中存在的问题,并进行相应的
调整优化,以达到优惠促销活动的收益最大化。

(3)客户欠费分析和动态防欺诈
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通过数据挖掘,总结各种骗费、欠费行为的内在规律,并建立一套欺诈和欠费行为的规则库。当
客户的话费行为与该库中规则吻合时,系统可以提示运营商相关部门采取措施,从而降低运营商
的损失风险。

(4)客户流失分析
根据已有的客户流失数据,建立客户属性、服务属性、客户消费情况等数据与客户流失概率相关
联的数学模型,找出这些数据之间的关系,并给出明确的数学公式。然后根据此模型来监控客户
流失的可能性,如果客户流失的可能性过高,则通过促销等手段来提高客户忠诚度,防止客户流
失的发生。这就彻底改变了以往电信运营商在成功获得客户以后无法监控客户流失、无法有效实
现客户关怀的状况。

数据挖掘成功方法论

按照 CRISP-DM(跨行业数据挖掘方法论),数据挖掘可以划分为以下六个步骤:

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图 :数据挖掘项目实施流程示意图

商业理解

在这个阶段要明确面临的商业问题和数据挖掘想要达到的目的,完成商业问题到挖掘问题的定义
过程。这阶段将产生的主要文档及提交物包括:

a) 确定商业目标。包括电信行业背景,需要实现的商业目标和成功标准等;
b) 形势评估。包括电信运营商拥有的资源、需求、假定和限制、风险偶然性、专业术语和成本
收益等;
c) 在上述基础上确定数据挖掘的目标和成功标准;
d) 制定的项目计划和阶段性里程碑的设定说明。
明确挖掘的目的。在进行数据挖掘前,一定要明确挖掘的目标。因为电信业务变化快,不同的时
期,挖掘的对象并不一样,挖掘目标也千差万别,而挖掘目的不一样,决定了挖掘使用的模型和