培训行业客户挖掘秘籍

培训行业客户挖掘秘籍（通用4篇）

培训行业客户挖掘秘籍 篇1

信息系统研究方法与问题

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基于数据挖掘的电信行业客户流失管理研究

一、研究背景

2008年中国对电信运营企业进行了重组，中国移动和中国联通合并运

营TD—SCDMA网络，中国电信与中国联通C网合并运营CDMA2000网络，中国联通G网和中国网通合并运营WCDMA网络，从而形成了移动、电信、联通三足鼎立的局面，电信公司之间的竞争也越来越激烈。

对电信企业来说，客户是最重要的资源，也是生存和发展的必需品。客

户资源是电信运营企业的根本，保留并巩固客户资源意义重大。而在当前中

国电信市场下，电信运营商为了争夺客户，除了通过简单的价格竞争以外，还不断推出各种新的套餐和新的业务来优先获得客户资源，双卡情况越来越

严峻，这就在很大程度上加大了客户的不稳定性，使得客户在三家运营商之

间不断做出选择的现象频繁发生。据官方统计，中国移动客户的离网率近几

年不断攀升，2013年全年离网率高达50%左右。从客户关系管理理论上看，开发一个新用户的成本是保留一个有价值老用户的5-10倍，因此在新增电

信客户不断下降的时候，想要保持企业持续增长的利润就需要在挽留老客户

这一相对低成本高收益上想办法。

二、研究的目的和意义

本文的研究目的就是在对电信客户流失等业务知识的理解和研究一些

常用的数据挖掘方法上，依据数据挖掘建模流程，研究并实现一个准确实用的的客户流失预测模型和流失客户分类模型，并结合广丰县移动客户数据进

行分析，对分析结果进行评估验证。在对客户流失预测模型和流失客户分类

模型进行评估和结果分析的基础上，得到了有效的客户流失规则集，并给出

预测的准确率，同时依据流失客户分类结果对客户的挽留策略提出一些意见

和建议。最后对所做的理论研究工作、实验工作和实验中所遇到的问题以及

下一步工作进行总结。

三、研究的主要方法和手段

1、数据挖掘的定义

数据挖掘技术是数据库知识发现的核心技术,产生于二十世纪八十年末,至今大约经历了 30年的发展历史,但它的定义却没有一个被完全认同。因为

数据挖掘技术被广泛地应用到互联网、电子商务、零售、电信等各个领域在不同的领域应用也不同,因此各专家及学者也分别对数据挖掘进行定义:数据

挖掘就是从众多的、不完整的、有杂质的数据中,挖出隐含在里面的、人们以

前不清楚的、但又是潜在存在的有用信息的过程。简单地说,数据挖掘就是从

众多的数据中找出有用的信息,如图所示,数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个步骤。

图1数据挖掘的过程

2、数据挖掘的任务

数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差

分析等。

(1)关联分析(AssociationAnalysis)

关联规则挖掘是由Rakesh Apwal等人首先提出的。两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是

找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性,还不断引入兴趣度、相关性等参数,使得所挖掘的规则更符合需求。

(2)聚类分析(Clustering)

所谓聚类[55],就是按照事物的某些属性聚集成类,使得类间的相似性尽可

能的小,类间的相似性尽可能的大。聚类分析可以建立宏观的概念,发现数据的分

布模式,以及可能的数据属性之间的相互关系。聚类分析的算法可以分为以下几

大类:分裂法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法等。

(3)分类(Classification)

分类就是找出一个类别的概念描述,它代表了这类数据的整体信息,即该类的内涵描述,并用这种描述来构造模型,一般用规则或决策树模式表示。分类可被

用于规则描述和预测。

(4)预测(Predication)

预测是利用历史业务数据找出变化规律,建立模型,并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性,通常使用预测方差来度

量。

(5)时序模式(Time-series Pattern)

时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样,它也是用己知的数据预测未来的值,但这些数据的区别是变量所处时间的不同。

(6)偏差分析(Deviation)

在偏差中包括很多有用的知识,数据库中的数据存在很多异常情况,发现数

据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结

果与参照之问的差别。

在本文中需要数据挖掘完成的任务主要是对电信客户流失数据的分类及预

测。

3、数据挖掘过程模型

本文准备采用CRISP-DM模型来进行数据挖掘。CRISP-DM模型定义了 6个阶

段,分别是:商业理解(Business Understanding)、数据理解(Data

Understanding)、数据准备(Data Preparation)、建立模型(Modeling)、模型评

估(Evaluation)、发布模型(Deployment)。CR1SP-DM模型如图2所示：

图2CRISP-DM模型

4、数据挖掘工具

SPSS Clementine是一个开放式数据挖掘工具,它不但支持整个数据挖掘过

程,从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程,还支持数据挖掘的行

业标准CRISP-DM,提供了完善的项目管理功能。SPSS Clementine的可视化数据

挖掘使得“思路”分析成为可能,有助于把有限的精力放在对商业的理解、数据的处理和模型选优等关键问题上,即将精力集中在要解决问题的本身,而不是局

限于完成一些技术性的工作(比如编写代码)。提供了多种图形化技术,有助于理

解数据间的关键性联系,指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决办法,根

据公布的用户基准测试,它在可伸缩性、预测准确率和处理的时间方面都表现得

很好。本文研究使用通用CRISP-DM标准的SPSS Clementine数据挖掘软件建立

电信企业的客户流失预测模型。

5、预测模型技术

决策树算法是二十世纪中期J.Ross Quinlan开发出来的一种算法,因其结

构就像一颗树,因此被称为“决策树”。目前决策树算法己经被广泛地应用于分类

识别问题的数据挖掘,它是利用分割前后信息熵来计算信息增益,并将其作为判

断能力的度量准则。

决策树算法是一种基于概率供给的分类方法,它是通过从一个空白的树开始,不断增加结点,逐步精确化的数据挖掘方法。决策树中每一条从根到叶结点的途

昆明理工大学硕士学位论文径即为一条合取规则,其整棵树则为析取规则的集合体。决策树算法的目的是通过向数据学习,获得输入变量和输出变量不同取值下的数据分类和预测规律,并用于对新数据对象的分类预测。届时,决策树能够依据

新数据输入变量的取值,推断其输出变量的分类取值。决策树算法属于有指导的学习,要求数据既包含输入变量也包含输出变量。决策树主要围绕两大核心问题

展开:第一,决策树的生长问题,即利用训练样本集来完成决策树的建立过程;第二,决策树的剪枝问题,即利用检验样本集对形成的决策树进行精简。不同决策树

算法采用不同的分枝生长及剪枝策略。

四、研究的重点和创新点

本文研究的重点在寻找用于挖掘的最优算法，准备通过以下模型来寻找最优

算法。

图3应用数据挖掘建立最优模型

本文的创新点准备放在对算法的优化上面。

参考文献

[1]杨树莲.数据挖掘在电信行业客户流失分析中的应用[J].计算机与现代

培训行业客户挖掘秘籍 篇2

在2002年国家施行电力体制改革以来, 实现了厂网分离、电力行业重组之后, 电价机制改革、电网企业主辅分离、输配分开等方面的改革进程均在逐步推进, 相关的市场化改革也在紧锣密鼓的开展, 国内电力市场化格局基本形成。

随着国内电力市场的不断壮大和繁荣, 人们对电力的需求不断提高, 虽然给各家电力企业提供了前所未有的发展空间和机会, 但也使得各家电力企业都不得不直接面对以下两方面问题:

1、电力改革压力大

随着中国市场经济进程的推进, 中国国电公司适时而动, 通过一系列具体措施逐步构筑现代供电服务机制, 从体制、机制等深层次问题入手, 以服务年活动为载体和开端, 努力构筑现代服务机制。其中尤以建立客户满意度评价体系为核心目标, 通过建立企业与社会的双向互动机制, 正确把握客户需求, 努力贴近客户需求, 及时满足客户需求, 实现与客户的“零距离”, 获得最高的客户满意度, 从而在竞争中赢得先机。从现代营销管理体系的入手, 推进职能分工重构、业务流程整合、管理体系再造, 建立配套联动、规范高效的智能化客户关系管理模式。这既是当前供电行业经营管理的迫切需要, 同时也符合当代国际营销前沿理论规律。

2、恶意欠费比例偏高

另一方面, 值得关注的是我国各供电公司客户拖欠电费、违章用电、窃电等现象相对比较严重。2004年2月10日, 在福州召开的“国家电网公司2004年工作会议”上, 国家电网公司公布截至2005年底, 整个国网系统电费拖欠高达200多亿, 相当于2003全年利润额的两倍。而且窃电行为已经具有多发、主体多元、手段隐蔽而且窃电手段日趋隐蔽并向高科技发展趋势。据国家电业部门统计, 每年的电能损失高达二十亿元。面对如此严重的局面已引起各方的高度重视。基于已有的客户信息和有关数据, 如何利用科学的数据挖掘分析系统有效地评估客户关于用电和盗电的潜在风险?如何了解哪些用电客户缴纳电费最准时?不良客户的特征是什么?更进一步, 如何准确细分客户群体, 从而制定精细的营销计划?如何预测电费拖欠、盗电等恶意行为, 从而提高对恶意拖欠电费、违章用电、窃电等行为的防范?这些都是有效降低供电公司的经营风险, 保护企业合法利益, 为地方电力事业可持续发展创造有利条件所迫切需要解决的问题。因此, 建立一套完整的理论分析模型和成熟的计算机管理系统已经引起各供电公司注意并逐步提上了议事日程。

这些方面问题的存在, 迫使电力企业必须改变原有经营模式, 必须更深入了解和识别客户, 实行全面的以客户为中心的经营方针, 培育和创造出新的差异化的竞争优势。电力企业这种迫切的需求必然促进了数据挖掘技术在电力行业的广泛应用和推广。

二、数据挖掘技术在电力行业的应用

计算机技术的迅速发展使得处理这些大量的数据成为可能, 这就推动了数据库技术的极大发展。但是面对如潮水般不断增加的数据, 人们不再满足于数据库的查询功能, 提出了深层次问题:能不能从数据中提取信息或者知识为决策服务。就数据库技术而言已经显得无能为力了, 同样, 传统的统计技术也面临了极大的挑战。这就急需有新的方法来处理这些海量数据。于是, 融合数据库技术、统计学、机器学习、信息科学等多学科的数据挖掘技术应运而生。

数据挖掘 (Data Mining) , 也叫知识发现、数据开采等, 是指是从大量数据中, 提取正确的、新颖的、潜在有用的并能够被理解的知识的过程。数据挖掘能进行分类预测、聚类分析、关联规则和序列模式的发现、相关分析、异常监测和趋势分析。

作为信息化方面一直处于领先地位的电力行业, 一方面在长期的经营中积累了海量的客户数据, 同时业务经营迫切需要从浩如烟海的数据中获得更多的、更有价值的客户特征信息。因此, 数据挖掘在电力行业得到了广泛重视和大力发展。

国外知名的电力企业都已经建立了基于数据挖掘的商业智能系统:如包括美国供电公司、法国电网公司 (EDF) 等, 并且得到了广泛的应用。

国内电力企业前几年的发展目标主要是硬件系统的架构和铺设, 技术领域主要是业务运营支撑系统BOSS的更新换代, 但是近年来, 上海、江苏等经济发达地区等电力企业也意识到挖掘历史数据对于降低坏帐损失, 识别和防范恶意欠费行为的重要性, 已经着手建立对自己所掌握的客户信息进行挖掘的智能化信息平台。

国外实践证明:建立用电客户欠费风险防范体系, 根据用电企业欠费结构, 可以使供电公司减少15-40%的欠费损失。

三、建立电力客户风险预警系统

客户信用风险管理系统提供符合国际国内标准的客户信用评价体系和模型;提供欠费风险预警机制;在客户用电情况分析的基础上, 提供窃电行为检测手段, 并将窃电行为的查处与客户信用评级联系起来, 形成强大社会监督和威慑作用;利用用电力企业的信用数据和网上公开信息, 将产业政策、经济形势、经营状况、市场环境等外部因数纳入电量的预测中, 建立更加准确的预测方法, 提高用电预测的精度。

客户信用风险管理系统主要包括由四个功能模块构成。四个功能模块包括:信用评价模型、欠费预警模型、窃电检测模型和用电预测模型。 (见图1)

下面我们仅以电力客户信用评级模型为例, 说明模型的运行情况;建立电力客户信用评级体系首先需要建立一套科学的、实用的、精确的和权威的信用评级模型。同时更为重要的是在现行法律法规体系下和供电局现有的数据准备条件基础上具有可操作性。用户信用信息难以征集一直是制约信用评价工作开展的瓶颈。因此, 全面吸收国际著名评级机构的信用风险评价和管理核心技术, 结合中国电力行业实际情况, 运用长期积累的丰富经验和先进方法, 利用现有的营销数据提炼出客户信用信息, 提供既满足中国实际又符合国际惯例的用户信用状况评级方法显得尤为重要。

信用评级模型将客户的个人资料信息、缴费情况、缴费能力、经济实力、资本结构、经营效益、发展前景和社会信用记录等信息纳入信用评级模型。导出客户的违约概率, 并转化成信用积分, 从而根据积分分布制定相应的业务策略。 (见图2)

实施电力客户风险管理系统, 提高用电营销辅助决策水平, 探索电力客户信用评价和窃电检测手段, 具有相当的学术价值, 而且具有较高的经济效益, 符合供电公司的现实和长远利益。该项目的实施将为供电公司电费回收管理工作、反窃电管理工作和用电营销决策带来重大的革新。

1、通过客户信用风险管理系统, 改善电费回收环境

供电公司可以根据不同信用等级, 采用限时缓缴、上门促缴、停电催缴和电费预缴等灵活多样的办法。建立客户信用等级并公示于众, 形成社会监督, 可以帮助企业转变成本观念, 将电费作为一项重要的预算成本, 从而防止电费拖欠和呆死账发生。供电公司在审批申请用电、增容报装、优惠电价时, 优先安排信用等级高的客户, 使企业为了得到优惠的服务, 努力提高自身的信用等级。在电网电力负荷紧张需要采取停、限电措施时按客户信誉等级优先确保信誉高的客户用电安全。

根据国外的应用经验和国内有的省份已经开始试行客户信用评级的供电公司的经验来看, 可以使大部分有意拖欠和恶意欠费的用电单位及时主动交纳电费。

2、通过欠费预警系统, 改善企业经营环境

建立欠费预警系统, 可以及时发现可能欠费或正在实施欠费的用电客户, 提前建立欠费预警机制, 及时采取有效措施, 减少欠费事后清缴的难度和呆帐、坏帐的产生, 最大限度的保护供电公司的经济利益。欠费风险的评价可以给防范和处理用电客户恶意拖欠或拒交电费的防范和处理工作提供科学依据和决策指导。国外实践证明:建立用电客户欠费预警系统, 根据用电客户欠费结构, 可以使供电公司减少15-40%的欠费损失。

3、通过窃电检测系统, 改善用电环境

据国家权威部门统计, 窃电给供电公司带来的直接经济损失已经高达2 0 0亿, 同时带来一系列的安全隐患和社会问题, 危害巨大。基层电管人员普遍感到反窃电管理难度较大, 大家都希望掌握一套切实可行的办法, 打击窃电犯罪行为。大量事实表明, 20%的"电耗子"造成了80%的窃电损失, 能够对这20%的用户检测出来, 有的放矢, 无疑会节省我局大量的人力物力。对解决目前反窃电工作中存在的资金和人力不足的问题将起到积极的作用。

4、通过准确的用电需求预测模型, 提高营销决策水平

准确的用电需求预测可以提供供电公司在安排电力调度和向发电单位购买电量时, 较为准确的科学数据。供电公司在签订向兄弟公司转售或购买电量合同时可以做到胸中有数。

提高用电需求预测的准确性和实时性, 便于供电公司合理安排供电和检修计划, 避免电量过剩或拉闸限电给供电公司带来经济损失和不良的社会影响。

摘要：本文针对当前供电行业经营管理过程中存在改革压力和恶意欠费问题进行深入分析, 引入当前流行的数据挖掘技术监建立电力客户信用风险管理系统, 该系统主要包括信用评价模型、欠费预警模型、窃电检测模型和用电预测模型等四个功能模块。该系统的实施将为供电公司电费回收管理工作、反窃电管理工作和用电营销决策带来重大的意义。

关键词：数据挖掘,客户关系管理,信用风险管理

参考文献

[1]、王芳, 杨奕.论数据挖掘技术在客户关系管理 (CRM) 中的应用[J].现代商贸工业, 2009, (01)

[2]、刘思强, 李湘祁.供电企业客户关系管理探讨[J].电力技术经济, 2005, (01)

[3]、范方.数据挖掘技术在CRM中的分析应用[J].大众科技, 2008, (07)

[4]、郭凯明.基于贝叶斯分类算法的客户流失分析模型研究[J].电脑知识与技术, 2008, (35)

[5]、王森勋, 陈旭东, 付淑文.数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用, 湖南医科大学学报 (社会科学版) , 2009, (01)

培训行业客户挖掘秘籍 篇3

【关键词】电信行业；数据挖掘；客户价值；C5.0算法

【中图分类号】F62 【文献标识码】A 【文章编号】1672-5158（2012）09-0061-02

一、引言

近年来，随着电信市场的不断开放，电信行业的竞争也日趋激烈。各大运营商都在竭力寻求在提升服务质量、下调资费的同时，又保持收入平稳、提高的方法。数据挖掘无疑是帮助企业有效分析客户数据，提升企业竞争力的有力工具。数据挖掘能够于从海量数据中挖掘出隐含在其中的矿藏——知识。它以现实数据为依据，以信息技术为手段，通过对大量数据进行统计、分析、综合和推理，来指导对实际问题的求解，并能对未来的发展趋势做出预测。

目前，数据挖掘在电信业中的应用主要有：分析市场状况，制定营销策略，进行客户细分和针对性营销，开展客户流失预警和客户保持。本文在借鉴以上这些做法的基础上，基于帕累托所谓“关键的少数与次要的多数”的关于市场分布的一般规律，提出对中高端客户进行价值提升的方法与应用。为移动通信类企业在解决竞争加剧、资费下调与保持收入持续增长的矛盾中，提供了一条新的解决思路。

二、客户价值提升方案

本次挖掘简言之就是发现有价值提升潜力的中高端客户进而实施客户价值提升。具体做法为，利用移动某分公司现有的的数据仓库，运用数据挖掘工具SPSSClementine找出有价值提升潜力的中高端客户，再借助企业营销管理平台对其开展针对性营销，以帮助企业充分发掘中高端客户存量市场的潜力。

三、基于clementine的价值客户挖掘

1.业务理解

本文的中高端客户指高ARPu值（ARPU-Average Revenue PerUser，用户平均收入）和高MOU值（MOU—minutes ofusage，用户通话时长）的客户。ARPU值和MOU值分别指客户的月消费金额和月通话时长，它们是反映客户消费行为的两个重要指标。因此，本次挖掘将中高端客户定义为：月ARPU值不低于120元，且当月主叫MOU值不低于100分钟的月末在网客户。

2.建立模型

本次建模选择决策树中的C5.0算法。C5.0算法是C4.5算法的商业化版本，它采用信息增益比例选择分割属性，是C4.5应用于大数据集上的分类算法，主要在执行效率和内存使用方面做了改进，同时提高了分类精度。使用C5.0算法主要考虑了以下几点：

1）本次建模的预测目标变量Flag Tag，它只有两种结果，是典型的离散型变量，适合于决策树分类；

2）参与建模的变量很多是连续型字段，如本月消费值、本地通话时长、本地通话费等，要考虑能处理连续属性的算法；

3）从模型的建模速度和准确率角度看，C5.0算法的分类速度较快且准确率较高；

4）从模型的可解释性和实用性角度考虑，C5.0算法也是很容易理解、解释和指导实践的算法。

采用C5.0算法建立价值提升客户分类模型，其目标字段为Flag Tag，输入字段为前面经过变量选择筛選出的字段。建模流程图如图2：

经过反复训练，比较模型评价结果，最终模型参数设置如图3：参数设置说明：

1）设置输出类型为“决策树”，便于了解模型预测过程，发现对预测起关键作用的变量和分割点；

2）选择“使用推进”，将实验次数设为3，推进是C5，0算法特有的技术，通过他能显著提高模型精确度，但也会增加模型训练的时间。

3）将参数设置模式选择为“专家”，并设置“每个子分支的最小记录数”为200，这样在兼顾模型准确率的同时能避免过度拟合和决策树深度过深。

此外，在判断一个用户是否为价值提升客户时，将没有价值提升潜力的客户误打为T和将有价值提升潜力的客户误打为F，两者给电信带来的损失是不同的，为增强对价值提升客户的覆盖率，加入误分类损失，将T打为F的误分类成本由1提高到2。执行生成C5.0模型。

4、模型结果及评价

经过模型数据的多次筛选及调整，最终模型整体准确率达93.21%。将模型应用于测试样本，通过建模找到的前18%的客户就占到总体价值提升客户数的98.5%（如图4），可见建模收益还是很好的。

5、模型实施

将模型应用于企业营销管理平台，由营销模型库对模型产生的目标客户进行营销套餐匹配，进而指导外呼人员开展针对性营销。从表1客户营销执行结果中可以看到，在外呼接通客户数上，通过模型挖掘找到的客户其外呼接通率略大于随机抽取的客户，在营销成功比例上，模型挖掘客户的营销成功率远远高于随机抽取的客户，甚至能达到6倍，可见，本次数据挖掘的结果对营销执行是很有意义的。

四、结束语

培训行业客户挖掘秘籍 篇4

前言

社会经济的持续发展和人们生活方式的改变，企业竞争的不断深化，使市场对企业经营竞争实力的要求越来越苛刻。

促使所有员工在企业的有限资源中，得到充分的学习与成长并贡献所长，企业通过员工的自我发展与进步，业务更加兴旺，企业本身才能更具市场竞争实力和发展潜力。

一、新员工入职培训内容纲要：

1、公司概况简介；

2、企业文化；

3、公司基本制度、架构，管理流程；

4、职业生涯规划；

5、基本商务礼仪；

6、心理素质训练与自我激励；

7、产品特性与优势；

8、医学基础知识与中老年常见病；

9、顾客沟通与攻单技巧；

10、现场演练、实习与考核。

二、在职员工技能培训内容纲要：

1、企业文化、制度强化；

2、岗位应知、应会强化；

3、产品知识与产品特点、优势强化；

4、潜能开发与激励；

5、时效管理与创新意识；

6、沟通、演讲艺术与团队协作；

7、市场拓展与竞争。

三、中层骨干强化训练内容纲要：

1、行业认同与企业忠诚；

2、商务礼仪与道德修养；

3、科学文化与保健专业知识；

4、心理素质强化培训；

5、沟通与团队凝聚力；

6、日常业务管理与管理艺术；

7、产品特性、营销与顾客服务艺术；

8、目标达成率与成本控制；

9、市场拓展与创新。

四、公司高级管理人员提升培训：

1、时事与国家相关政策；

2、社会、行业、市场发展趋势与企业使命、经营战略；

3、经营哲学与企业文化；

4、领导素质（智、信、仁，学、勇、严）与领导力；

5、产品战略与技术创新；

6、市场竞争与营销战略；

7、团队建设与授权；

8、现代管理技术；

9、员工激励与潜能开发；

10、策划与创新；

11、目标、计划与执行力；

12、时效管理与高效团队；

13、仓储、成本控制与效益管理

14、运筹学与危机管理

15、沟通与会议，演讲与口才。

五、培训模式与方法:

(一)、3~7天短训、轮训：

(二)、学历教育与中长期培训：选送优秀人才和特殊岗位、特殊贡献人员

参加学历教育和中长期专门培训。

六、考核与考察：

1、讨论、演练与问答相结合；

2、考试与考评相结合；

3、实习与考核相结合。