基于增值業(yè)務的客戶消費行為數(shù)據(jù)挖掘模式分析.pdf

1、在移動通信行業(yè)，隨著低端用戶比例逐步增加，市場競爭日益激烈，來自話音等傳統(tǒng)業(yè)務的每用戶業(yè)務收入ARPU值持續(xù)下降、電信運營商需要新業(yè)務增長點維持甚至提高ARPU值，移動數(shù)據(jù)業(yè)務為運營商提供了這個機會。 如何利用移動數(shù)據(jù)業(yè)務提高用戶的ARPU值，就成了現(xiàn)在電信增值業(yè)務的一個急需解決的問題。一方面由于SP商的違規(guī)操作嚴重影響了電信服務商的誠信形象，這個問題電信運營商已于去年8月對SP和CP的整頓得到了部分改善。另外一個方面，電信增值

2、服務商用正常的渠道向用戶外呼和PUSH短信的方式來推薦新的業(yè)務，用戶的響應率較低，并且給網(wǎng)絡也帶來了相當大的負荷，使運營成本無形增加，更重要的是把一些非常好的業(yè)務推薦給了不合適的人群，帶來了一些用戶的投訴。那我們該從什么方面來解決這類問題呢，這也是本文所研究的主要課題。 本文使用的是CRISP-DM就是公認的、較有影響的方法論之一。CRISP-DM強調(diào)，DM不單是數(shù)據(jù)的組織或者呈現(xiàn)，也不僅是數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計建模，而是一個從理解業(yè)務

3、需求、尋求解決方案到接受實踐檢驗的完整過程。CRISP-DM將整個挖掘過程分為以下六個階段：①商業(yè)理解(Business understanding)，②數(shù)據(jù)理解(Data urlderstanding)，③數(shù)據(jù)準備(Data Preparation)，④建模(Modeling)，⑤評估(Evaluation)和⑥部署(Deployment)。應用以上數(shù)據(jù)挖掘技術對用戶消費行為進行分析，建立用戶消費行為知識庫。用戶消費行為知識庫是根據(jù)用

4、戶的消費記錄，經(jīng)過一系列的算法和分析來推斷用戶消費偏好。 本文應用SPSS公司提供的數(shù)據(jù)挖掘軟件Clementine從點對點短信、夢網(wǎng)業(yè)務和wAP業(yè)務的大量歷史數(shù)據(jù)中，應用關聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)移動數(shù)據(jù)業(yè)務用戶選擇業(yè)務之間的關聯(lián)關系。找到用戶的消費特征，然后再根據(jù)業(yè)務特征描述，找到相關的用戶，然后通過外呼和PUSH短信來提高營銷的精準性，減少營銷費用，提高用戶的響應率。最終達到提高用戶ARPU值的目的。 本文使用的方法在提高移動增