[客户分群方案的设计与实现] 客户分群

　　【摘　要】　目前，通信运营商面临着激烈的市场竞争，每个运营商都需要面对严重的客户流失问题，使得客户争夺战越加激烈。这种情况下，客户分群方案作为一种现代化、信息化管理手段，有助于提高对客户的服务水平、增强客户满意度和忠诚度。为了使其得到进一步应用，初步分析了客户分群方案的设计与实现，以便争夺更多的客户。
　　【关键词】　客户分群方案；设计；实现；数据挖掘技术；竞争力
　　随着通信技术快速发展，中国通信市场进入了高速发展阶段，通信企业面临着严重的市场竞争。在竞争如此激烈的严峻形势下，通信企业要想获得竞争优势和市场份额必须占有更多的资源——客户，客户才是通信企业生存与发展的根基。为此，各个通信企业应利用数据挖掘技术设计与实现客户分群方案，不断提升客户服务质量以增强核心竞争力。
　　一、数据挖掘技术在通信市场分群方案中应用的必要性
　　国内通信市场竞争日趋激烈情况下，大众化营销方式已经不能满足客户多样化、层次化与个性化需求，导致客户流失问题越加严重，严重威胁了通信企业的生存与发展根本。为此，有必要利用数据挖掘技术在客户信息、客户价值和行为基础上深入分析相关数据，从中挖掘最具价值的部分用以减少通信企业运营成本。所谓的数据挖掘是一种新近崛起的分析技术，它可以从海量信息中提取隐含其中有用的信息和知识，挖掘出最有价值的内容。因此，鉴于数据挖掘技术的有效性，故在客户分群方案设计中利用此分析技术进一步细分目标市场，选择目标市场、进行市场定位，进而制定具有针对性的营销方案。
　　当前，数据挖掘技术有着一系列应用，包括分类分析、聚类分析、预测分析等。其中，类聚分析作为最常应用的分析方法，文中用此技术分析了通信客户市场。主要原因在于通信客户中的公众客户具有较大随机性，比较适用于类聚分析方法。下面将以聚类分析为基础，详细分析通信客户分群方案的设计与实现。
　　二、通信客户分群方案的设计与实现
　　（一）通信客户分群方案的设计
　　某通信公司为了解决客户流失问题，拟建了数据挖掘项目。为了实现项目目标，应在一定范围内建立一个统一的软硬件平台，统一管理范围内的客户与业务信息。然后各个通信公司按照本公司的权限分析与提取客户信息，为确定客户分群方案奠定基础。客户分群方案的具体设计应分为两期进行，第一期以“解决客户流失问题”为目标收集与分析客户信息，第二期以“确定客户分群方案”为目标进行拓展性分析。
　　由于数据挖掘主题众多，某通信公司利用聚类分析方法分析与确定客户分群方案前必须确定主题，比如以“确定客户分群方案”为主题。然后按照通信公司自身的权限分析与提取客户信息、建立数据集中系统和模型，挖掘其中有价值的数据和信息作为客户分群方案确定的依据。
　　（二）通信客户分群方案的实现
　　现以数据挖掘技术中的聚类分析为基础构建数据挖掘平台，用以积累数据挖掘经验，并在此基础上进行客户分群、确定营销方案。聚类分析应用于客户分群过程中，应先确定目标，以此为基础收集与准备数据，之后建立模型并进行模型评估，进而得到与客户分群方案相关的内容。方案实现具体包括商业理解、数据理解、数据准备、模型建立、模型评估等环节。由于商业理解、数据理解与数据准备环节内容上文中略有涉及，因此下面将详细分析模型建立和模型评估两项内容。
　　完成数据收集工作后便可将其生成最终的分析数据集，根据数据集建立模型进行聚类分析。聚类分析常用的算法包括k-means算法、Gaussian算法和Poisson算法，文中采用k-means算法来建立聚类模型。明确建模技术和算法后随机将客户划分若干个分类，然后将每条信息归到离它最近的类中，逐渐建立数据模型。模型的建立是一个循序渐进、螺旋上升、不断优化的过程中，每一次进过模型分析确定的客户分群方案都需要在业务上判断其是否具有价值。如果没有价值或价值低，都需要再一次调整分群模型使其优化，这就是模型评估的作用。
　　所谓的模模型评估也是一种分群条调优的过程，分群调优可以调整分群个数和分群变量，进过多次是诗韵后可以选择最满意的客户分群方案。为了保证分群调试的有效性，必须按照一定准则判断每一次分群方案的优劣，准则内容基本包括：群间特征差异是否明显；群间特征是否各不相同；变量及属性是否不相同；等等。另外，进行模型评估另一个重要目的是检查模型建立过程是否存在遗漏，避免影响分群模型结果的精确性，以致于不能全面、充分挖掘最有价值的信息数据。模型评估环节完成后，便可以将最终模型展示出来以确定客户分群方案。
　　三、结束语
　　数据挖掘技术在通信客户分群方案设计与实现中的应用，有效分析了通信客户目标市场，并为通信企业营销方案的确定提供了科学依据，解决了客户分群这一重大难题。同时，利用数据挖掘技术建立的通信客户分群方案有助于提升对客户的服务能力、增强客户的满意度和忠诚度，有助于消除客户流失这一严重问题。鉴于挖掘技术对通信企业生存与发展的重要性，故在用户目标分析上应多多使用该种技术，使其更好地服务于营销方案决策。
　　
　　参考文献
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　　[2] 罗烨，蔡秋茹，柳益君，李秉璋. 电信客户分群的KXEN分析[J]. 电脑知识与技术， 2009，(14) .
　　[3] 蔡秋茹，柳益君，罗烨，叶飞跃. 基于KXEN的电信客户分群研究[J]. 现代电子技术， 2009，(20) .
　　作者简介：
　　孙蕾，女，（1977.5-），吉林辽源人，任职于中国联合网络通信有限公司长春市分公司，本科，研究方向：通信技术
　　（作者单位：中国联合网络通信有限公司长春市分公司）