电信客户忠诚度的分析与预测

论文题目: 电信客户忠诚度的分析与预测

论文类型: 硕士论文

论文专业: 控制理论与控制工程

作者: 金琼

导师: 曹长修

关键词: 数据挖掘,层次分析法,分类分析,决策树,演算

文献来源: 重庆大学

发表年度: 2005

论文摘要: 随着电信市场的逐步开发,竞争日趋激烈,各电信运营商都面临客户忠诚度不高的问题。为了维持市场占有率,各运营商无不竭尽全力,提供各种高成本促销方案来吸引客户。根据调查,企业吸引一位新客户所花的成本是维系一位现有客户的五至十倍。对企业而言,长期的忠诚客户比在乎价格的短期客户更有利可图。因此,如何维系高忠诚度客户,早期发现低忠诚度客户并及时进行挽留活动,是当前各电信运营商急需解决的课题。本论文分析了影响客户忠诚度的各个因素,采用了C4.5 决策树归纳技术进行分类,建立了电信客户忠诚度预测的模型,提供了电信运营商解决客户忠诚度分类问题的参考。本文针对国内电信运营商缺乏客户性别、年龄、职业等人口统计资料的数据现况,利用电信运营商现有的资料,进行客户忠诚度分类预测的研究。首先通过对极少量客户进行问卷调查,得出他们的情感忠诚度包括满意度、帮助知晓电信产品的态度、对竞争产品态度、对资费敏感程度、对质量事故承受能力、对竞争对手降价程度六项指标数值;再通过对他们的登记资料及通话详单中所隐含的特征变量的提取,得出他们的行为忠诚度包括在网时长、使用的多种服务、月平均消费额、消费趋势四项指标的数值。采用层次分析法得出各指标权重,由此可以计算出这少量客户的忠诚度。而大量客户忠诚度的得出,是采用C4.5 决策树归纳技术对刚才由层次分析法得出的少量客户的忠诚度进行学习分类的方法得出的。采用C4.5 决策树归纳技术生成了规则,配合boosting演算提高了分类法的准确率,得到了客户不同忠诚度类别所隐藏的指标值的变化和客户忠诚度的分类结果。结果表明本论文所提出的预测分类模型能有效地区分出客户的忠诚度类别,具有实际应用的价值。

论文目录:

中文摘要

英文摘要

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究动机与目的

1.3 研究方法与流程

1.4 论文内容安排

2 数据挖掘的分类算法

2.1 数据挖掘概述

2.1.1 数据挖掘背景概述

2.1.2 数据挖掘的应用方向及未来发展方向

2.1.3 数据挖掘研究内容和本质

2.1.4 数据挖掘常用技术

2.1.5 数据挖掘算法简介

2.1.6 数据挖掘的流程

2.2 分类算法

2.1.1 分类算法概述

2.1.2 分类的主要方法

2.1.3 分类的比较和评估

3 电信行业客户忠诚度的评价原理

3.1 客户忠诚度的基本概念

3.1.1 客户忠诚

3.1.2 忠诚的四种层次

3.1.3 客户忠诚度

3.2 电信行业客户忠诚度的评价

3.2.1 客户忠诚度评价的一般原理

3.2.2 电信行业客户行为忠诚度的评价

3.2.3 电信行业客户情感忠诚度的评价

3.2.4 电信行业客户忠诚度测评指标体系的构成

4 电信行业客户忠诚度的评估

4.1 测评指标无量纲化

4.1.1 指标分值转换的主要方法

4.1.2 测评指标数据的分段式归一化方法

4.1.3 电信行业客户行为忠诚度指标数据的归一化

4.1.4 电信行业客户情感忠诚度指标数据的量化

4.2 测评指标权重确定

4.2.1 权重确定的主要方法

4.2.2 层次分析法简介

4.2.3 电信行业客户忠诚度指标权重的确定

5 电信行业客户忠诚度预测分类模型

5.1 分类分析技术

5.1.1 C4.5决策树归纳法

5.1.2 决策树修剪

5.2 资料搜集分析

5.2.1 资料来源

5.2.2 分析变量

5.3 忠诚度预测分类模型系统结构

5.4 忠诚度预测分类模型建立

5.4.1 打分模型

5.4.2 聚类模型

5.4.3 分类模型

5.5 忠诚度预测分类模型优化

5.5.1 Boosting 演算提高分类法的准确率

5.5.2 结果展现与结论分析

6 结论

致谢

参考文献

独创性声明

学位论文版权使用授权书

发布时间: 2005-11-07

参考文献

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