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1、管理科学与工程专业毕业论文 精品论文 移动通信行业多维客户行为细分模型研究与实现关键词：移动通信 聚类分析 客户细分 电信企业摘要：随着电信行业的高速发展，各运营商之间的竞争也愈加激烈，运营商的ARPU值和利润空间都面临着巨大的挑战。客户需求也变得多样化、差异化，对电信业务、服务的要求日趋理性和严格，对电信服务的整体质量也提出了更高要求。通过分析所掌握客户海量信息，进行客户细分已经成为企业实施营销战略最为迫切和首要的任务。 本文通过对目前移动通信客户细分现状的分析，对传统客户细分体系的总结归纳，对客户细分中的数据挖掘算法的剖析，针对移动通信运营企业拥有比较完整地客户消费数据的实际情况提出了一个
2、适合移动通信运营企业的客户细分模型。并将其模型具体地应用于移动通信企业，运用调研数据根据移动通信行业客户的消费特征对此企业的客户进行客户细分。在将客户分成不同的客户群体后，再对各群体的客户特征进行描述，而构建出客户细分矩阵。与此同时，也通过数据检验了模型。最后，本文将模型得到的结果与目前的商业实际进行关联，进一步说明了各细分群体的特征，并提出了相应的营销意见。 本文理论结合实例，定性研究与定量研究并用。用聚类算法来构建客户细分模型，并将其应用到具体的行业和企业，有着一定的理论价值和应用价值，希望本文有能为中国移动运营企业的发展提供一些有价值的建议。正文内容 随着电信行业的高速发展，各运营商之间
3、的竞争也愈加激烈，运营商的ARPU值和利润空间都面临着巨大的挑战。客户需求也变得多样化、差异化，对电信业务、服务的要求日趋理性和严格，对电信服务的整体质量也提出了更高要求。通过分析所掌握客户海量信息，进行客户细分已经成为企业实施营销战略最为迫切和首要的任务。 本文通过对目前移动通信客户细分现状的分析，对传统客户细分体系的总结归纳，对客户细分中的数据挖掘算法的剖析，针对移动通信运营企业拥有比较完整地客户消费数据的实际情况提出了一个适合移动通信运营企业的客户细分模型。并将其模型具体地应用于移动通信企业，运用调研数据根据移动通信行业客户的消费特征对此企业的客户进行客户细分。在将客户分成不同的客户群体
4、后，再对各群体的客户特征进行描述，而构建出客户细分矩阵。与此同时，也通过数据检验了模型。最后，本文将模型得到的结果与目前的商业实际进行关联，进一步说明了各细分群体的特征，并提出了相应的营销意见。 本文理论结合实例，定性研究与定量研究并用。用聚类算法来构建客户细分模型，并将其应用到具体的行业和企业，有着一定的理论价值和应用价值，希望本文有能为中国移动运营企业的发展提供一些有价值的建议。随着电信行业的高速发展，各运营商之间的竞争也愈加激烈，运营商的ARPU值和利润空间都面临着巨大的挑战。客户需求也变得多样化、差异化，对电信业务、服务的要求日趋理性和严格，对电信服务的整体质量也提出了更高要求。通过分
5、析所掌握客户海量信息，进行客户细分已经成为企业实施营销战略最为迫切和首要的任务。 本文通过对目前移动通信客户细分现状的分析，对传统客户细分体系的总结归纳，对客户细分中的数据挖掘算法的剖析，针对移动通信运营企业拥有比较完整地客户消费数据的实际情况提出了一个适合移动通信运营企业的客户细分模型。并将其模型具体地应用于移动通信企业，运用调研数据根据移动通信行业客户的消费特征对此企业的客户进行客户细分。在将客户分成不同的客户群体后，再对各群体的客户特征进行描述，而构建出客户细分矩阵。与此同时，也通过数据检验了模型。最后，本文将模型得到的结果与目前的商业实际进行关联，进一步说明了各细分群体的特征，并提出了
6、相应的营销意见。 本文理论结合实例，定性研究与定量研究并用。用聚类算法来构建客户细分模型，并将其应用到具体的行业和企业，有着一定的理论价值和应用价值，希望本文有能为中国移动运营企业的发展提供一些有价值的建议。随着电信行业的高速发展，各运营商之间的竞争也愈加激烈，运营商的ARPU值和利润空间都面临着巨大的挑战。客户需求也变得多样化、差异化，对电信业务、服务的要求日趋理性和严格，对电信服务的整体质量也提出了更高要求。通过分析所掌握客户海量信息，进行客户细分已经成为企业实施营销战略最为迫切和首要的任务。 本文通过对目前移动通信客户细分现状的分析，对传统客户细分体系的总结归纳，对客户细分中的数据挖掘算
7、法的剖析，针对移动通信运营企业拥有比较完整地客户消费数据的实际情况提出了一个适合移动通信运营企业的客户细分模型。并将其模型具体地应用于移动通信企业，运用调研数据根据移动通信行业客户的消费特征对此企业的客户进行客户细分。在将客户分成不同的客户群体后，再对各群体的客户特征进行描述，而构建出客户细分矩阵。与此同时，也通过数据检验了模型。最后，本文将模型得到的结果与目前的商业实际进行关联，进一步说明了各细分群体的特征，并提出了相应的营销意见。 本文理论结合实例，定性研究与定量研究并用。用聚类算法来构建客户细分模型，并将其应用到具体的行业和企业，有着一定的理论价值和应用价值，希望本文有能为中国移动运营企
8、业的发展提供一些有价值的建议。随着电信行业的高速发展，各运营商之间的竞争也愈加激烈，运营商的ARPU值和利润空间都面临着巨大的挑战。客户需求也变得多样化、差异化，对电信业务、服务的要求日趋理性和严格，对电信服务的整体质量也提出了更高要求。通过分析所掌握客户海量信息，进行客户细分已经成为企业实施营销战略最为迫切和首要的任务。 本文通过对目前移动通信客户细分现状的分析，对传统客户细分体系的总结归纳，对客户细分中的数据挖掘算法的剖析，针对移动通信运营企业拥有比较完整地客户消费数据的实际情况提出了一个适合移动通信运营企业的客户细分模型。并将其模型具体地应用于移动通信企业，运用调研数据根据移动通信行业客
9、户的消费特征对此企业的客户进行客户细分。在将客户分成不同的客户群体后，再对各群体的客户特征进行描述，而构建出客户细分矩阵。与此同时，也通过数据检验了模型。最后，本文将模型得到的结果与目前的商业实际进行关联，进一步说明了各细分群体的特征，并提出了相应的营销意见。 本文理论结合实例，定性研究与定量研究并用。用聚类算法来构建客户细分模型，并将其应用到具体的行业和企业，有着一定的理论价值和应用价值，希望本文有能为中国移动运营企业的发展提供一些有价值的建议。随着电信行业的高速发展，各运营商之间的竞争也愈加激烈，运营商的ARPU值和利润空间都面临着巨大的挑战。客户需求也变得多样化、差异化，对电信业务、服务
10、的要求日趋理性和严格，对电信服务的整体质量也提出了更高要求。通过分析所掌握客户海量信息，进行客户细分已经成为企业实施营销战略最为迫切和首要的任务。 本文通过对目前移动通信客户细分现状的分析，对传统客户细分体系的总结归纳，对客户细分中的数据挖掘算法的剖析，针对移动通信运营企业拥有比较完整地客户消费数据的实际情况提出了一个适合移动通信运营企业的客户细分模型。并将其模型具体地应用于移动通信企业，运用调研数据根据移动通信行业客户的消费特征对此企业的客户进行客户细分。在将客户分成不同的客户群体后，再对各群体的客户特征进行描述，而构建出客户细分矩阵。与此同时，也通过数据检验了模型。最后，本文将模型得到的结
11、果与目前的商业实际进行关联，进一步说明了各细分群体的特征，并提出了相应的营销意见。 本文理论结合实例，定性研究与定量研究并用。用聚类算法来构建客户细分模型，并将其应用到具体的行业和企业，有着一定的理论价值和应用价值，希望本文有能为中国移动运营企业的发展提供一些有价值的建议。随着电信行业的高速发展，各运营商之间的竞争也愈加激烈，运营商的ARPU值和利润空间都面临着巨大的挑战。客户需求也变得多样化、差异化，对电信业务、服务的要求日趋理性和严格，对电信服务的整体质量也提出了更高要求。通过分析所掌握客户海量信息，进行客户细分已经成为企业实施营销战略最为迫切和首要的任务。 本文通过对目前移动通信客户细分
12、现状的分析，对传统客户细分体系的总结归纳，对客户细分中的数据挖掘算法的剖析，针对移动通信运营企业拥有比较完整地客户消费数据的实际情况提出了一个适合移动通信运营企业的客户细分模型。并将其模型具体地应用于移动通信企业，运用调研数据根据移动通信行业客户的消费特征对此企业的客户进行客户细分。在将客户分成不同的客户群体后，再对各群体的客户特征进行描述，而构建出客户细分矩阵。与此同时，也通过数据检验了模型。最后，本文将模型得到的结果与目前的商业实际进行关联，进一步说明了各细分群体的特征，并提出了相应的营销意见。 本文理论结合实例，定性研究与定量研究并用。用聚类算法来构建客户细分模型，并将其应用到具体的行业
13、和企业，有着一定的理论价值和应用价值，希望本文有能为中国移动运营企业的发展提供一些有价值的建议。随着电信行业的高速发展，各运营商之间的竞争也愈加激烈，运营商的ARPU值和利润空间都面临着巨大的挑战。客户需求也变得多样化、差异化，对电信业务、服务的要求日趋理性和严格，对电信服务的整体质量也提出了更高要求。通过分析所掌握客户海量信息，进行客户细分已经成为企业实施营销战略最为迫切和首要的任务。 本文通过对目前移动通信客户细分现状的分析，对传统客户细分体系的总结归纳，对客户细分中的数据挖掘算法的剖析，针对移动通信运营企业拥有比较完整地客户消费数据的实际情况提出了一个适合移动通信运营企业的客户细分模型。
14、并将其模型具体地应用于移动通信企业，运用调研数据根据移动通信行业客户的消费特征对此企业的客户进行客户细分。在将客户分成不同的客户群体后，再对各群体的客户特征进行描述，而构建出客户细分矩阵。与此同时，也通过数据检验了模型。最后，本文将模型得到的结果与目前的商业实际进行关联，进一步说明了各细分群体的特征，并提出了相应的营销意见。 本文理论结合实例，定性研究与定量研究并用。用聚类算法来构建客户细分模型，并将其应用到具体的行业和企业，有着一定的理论价值和应用价值，希望本文有能为中国移动运营企业的发展提供一些有价值的建议。随着电信行业的高速发展，各运营商之间的竞争也愈加激烈，运营商的ARPU值和利润空间
15、都面临着巨大的挑战。客户需求也变得多样化、差异化，对电信业务、服务的要求日趋理性和严格，对电信服务的整体质量也提出了更高要求。通过分析所掌握客户海量信息，进行客户细分已经成为企业实施营销战略最为迫切和首要的任务。 本文通过对目前移动通信客户细分现状的分析，对传统客户细分体系的总结归纳，对客户细分中的数据挖掘算法的剖析，针对移动通信运营企业拥有比较完整地客户消费数据的实际情况提出了一个适合移动通信运营企业的客户细分模型。并将其模型具体地应用于移动通信企业，运用调研数据根据移动通信行业客户的消费特征对此企业的客户进行客户细分。在将客户分成不同的客户群体后，再对各群体的客户特征进行描述，而构建出客户
16、细分矩阵。与此同时，也通过数据检验了模型。最后，本文将模型得到的结果与目前的商业实际进行关联，进一步说明了各细分群体的特征，并提出了相应的营销意见。 本文理论结合实例，定性研究与定量研究并用。用聚类算法来构建客户细分模型，并将其应用到具体的行业和企业，有着一定的理论价值和应用价值，希望本文有能为中国移动运营企业的发展提供一些有价值的建议。随着电信行业的高速发展，各运营商之间的竞争也愈加激烈，运营商的ARPU值和利润空间都面临着巨大的挑战。客户需求也变得多样化、差异化，对电信业务、服务的要求日趋理性和严格，对电信服务的整体质量也提出了更高要求。通过分析所掌握客户海量信息，进行客户细分已经成为企业
17、实施营销战略最为迫切和首要的任务。 本文通过对目前移动通信客户细分现状的分析，对传统客户细分体系的总结归纳，对客户细分中的数据挖掘算法的剖析，针对移动通信运营企业拥有比较完整地客户消费数据的实际情况提出了一个适合移动通信运营企业的客户细分模型。并将其模型具体地应用于移动通信企业，运用调研数据根据移动通信行业客户的消费特征对此企业的客户进行客户细分。在将客户分成不同的客户群体后，再对各群体的客户特征进行描述，而构建出客户细分矩阵。与此同时，也通过数据检验了模型。最后，本文将模型得到的结果与目前的商业实际进行关联，进一步说明了各细分群体的特征，并提出了相应的营销意见。 本文理论结合实例，定性研究与
18、定量研究并用。用聚类算法来构建客户细分模型，并将其应用到具体的行业和企业，有着一定的理论价值和应用价值，希望本文有能为中国移动运营企业的发展提供一些有价值的建议。随着电信行业的高速发展，各运营商之间的竞争也愈加激烈，运营商的ARPU值和利润空间都面临着巨大的挑战。客户需求也变得多样化、差异化，对电信业务、服务的要求日趋理性和严格，对电信服务的整体质量也提出了更高要求。通过分析所掌握客户海量信息，进行客户细分已经成为企业实施营销战略最为迫切和首要的任务。 本文通过对目前移动通信客户细分现状的分析，对传统客户细分体系的总结归纳，对客户细分中的数据挖掘算法的剖析，针对移动通信运营企业拥有比较完整地客
19、户消费数据的实际情况提出了一个适合移动通信运营企业的客户细分模型。并将其模型具体地应用于移动通信企业，运用调研数据根据移动通信行业客户的消费特征对此企业的客户进行客户细分。在将客户分成不同的客户群体后，再对各群体的客户特征进行描述，而构建出客户细分矩阵。与此同时，也通过数据检验了模型。最后，本文将模型得到的结果与目前的商业实际进行关联，进一步说明了各细分群体的特征，并提出了相应的营销意见。 本文理论结合实例，定性研究与定量研究并用。用聚类算法来构建客户细分模型，并将其应用到具体的行业和企业，有着一定的理论价值和应用价值，希望本文有能为中国移动运营企业的发展提供一些有价值的建议。特别提醒：正文内
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