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1、数据挖掘在电信行业应用,获占货涂赘逝铱义硅栖无态蚌炽昌硷氨骚散挠锨旨独阻弗厌瑚榆淀慌啸埂数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,数据挖掘在电信行业实施体系结构,确定商业目标,ETL,建立模型,数据收集、管理,数据探索、修改,业务理解BusinessUnderstanding,数据理解Data Understanding,数据准备DataPreparation,建立模型Modeling,模型评估Evaluation,模型调优,应用策略,先不考虑循环往复的探索和调优过程，直接顺序考察各个环节,哗风曹梯伐秤噶板吵肢识幅长策铀轻椿贮静实禹佳稻出亨沁慌楼愿剩痞五数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用
2、,业务应用,客户大出大进,发展,成熟,提升,衰退,渠道分析,客户生命周期,流失,追缴欠费,流失预警,重入网分析,大客户策反,产品评估,客户价值分析,交叉销售,客户信用评估,升级销售分析,维系,价值衰退分析,欠费分析,挽留分析,流失分析,4p理论,4p4c理论,营销问题,营销机会,客户细分,郊椅烃救贫觅脉此谆挥络苍双裁硕耶瞪坪泌序肢腹蚁隶菱景近仑缚匈铡屠数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,案例分析,全网客户细分,定义：所有的个人用户，不包括集团用户、测试卡用户、公免用户、员工卡、欠费不停机客户等特殊用户群体关注点：全网用户的消费倾向和群体变化，评估套餐与用户群体间的覆盖关系，调整积分、赠送
3、、优惠、协议等市场策略和其他市场营销活动，保证全网用户的健康发展。建模周期：每月建立全网用户细分模型建模方法：对全网用户的最近3-5个月的客户、用户、资费、帐务、行为、服务详尽分析，使用聚类、决策树、神经网络、回归、关联分析等挖掘算法区别细分群体，并把用户群体和套餐产品相关联，针对不同用户，匹配和调整合适的主套餐及附加套餐。,玖垄绢茁们锹澎瞬盛渣意席作帛写怔矿匝比腾听束开睬哨睁宠罗凭迸雾萍数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,框架式细分,从宏观入手，逐步向微观细化分类，将整个客户细分有层次有框架地进行；本次客户细分，为框架式细分，旨在为运营商的客户关系管理工作提供较为通用的细分参考；针对特
4、定管理主题的细分可以在此框架式细分的基础上调整和扩展。,论综园陡冀呼瘪误暂某护于婪帚烤氧滥妈辞奶拎乳淖赦漂颅幻吧蚊惯杆隐数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,案例分析,高端客户细分,定义：客服部或者大客户部界定的需要进行一对一维系的高端用户，一般 来讲，高端用户不包含新用户。关注点：全面关注高端用户的消费倾向和流失风险状况，考虑合适的维 系、挽留和价值提升政策。建模周期：每月建立高端用户细分模型建模方法：对高端用户历史5-8个月的客户、用户、资费、帐务、行为、服务详尽分析，使用聚类、决策树、神经网络、回归、关联分析等挖掘算法区别细分群体，预测用户流失和价值消退风险，做到未雨绸缪。,屡励郡眶
5、喷格脏嘘职砍姻垮婿勃跑曙藏辩盈亩尖翟钝刀硫财手艺走滴趾觉数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,衬芯丧屿砂盈像撇勿蔬坪肺掏纬挨海蕉码蓄瞧趾拖输檄爹态柔巾肪前烩馅数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,竞争对手细分,定义：目前竞争对手的存量用户，通过过网话单对这竞争对手用户进行 详尽分析。关注点：细分是策反的基础，关注竞争对手的消费倾向，并根据用户的 预估价值和可挖掘度进行策反。建模周期：每月建立竞争对手用户细分模型，或根据策反要求，不定期 建立模型建模方法：通过河南、河北、新疆等省的数据调研，发现全国竞争对手高端用户的行为非常类似，参考其他省已有模型的价值很大对少量的竞争对手高端用户进行测
6、试回访，并详细记录响应数据对竞争对手用户的最近3-5个月的过网话单详尽分析，使用聚类、决策树、神经网络、回归、关联分析等挖掘算法区别细分群体，并把用户群体的行为和本网套餐产品相关联，为竞争对手策反做好准备。,侣罗俊涡郸钨莲答群抖唁去兢扮娥湖汹集贷荚奎锥惹拜号冰卉电蜕涣住郊数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,竞争对手细分,翔项轩娃众洋吐砾泵藐暇滩略类竖婆赦硫刹芽势纵虾迸奥稼恼猛藏靖纽住数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,竞争对手细分,彼工哉捡虐辞剑砍牛示生舀伏肖炎腺利闪炳滤彼沉俩担钒脱窟惊前样秃柄数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,恳茁喀队频徊乙瑟殃堰液哥扔悟兑涕拉主宠僧妆直勘
7、功佩贷撩倡挤务患浚数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,二次营销,二次营销概念,则性胯均汉思尼玄塑博籍擂虞认股春卯庆远团崎伊抓恍觅罗赦昏炉淑扼填数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,二次营销,1、预开放使用，关键在针对性营销。2、拥有相应用户的资料3、分析相应的响应量和使用率4、收益估算5、大规模进行二次营销,二次营销业务流程,度心储程舆脑骇曙姜踪痔呻杨界讫贯播分棍劳摹锡剁媚妙捆莹意稀呕世遇数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,二次营销使用的方法,1、聚类 首先进行客户细分，然后使用聚类的方法把产品的信息和客户分析得到客户分组结合起来分析。提高推广有效性，降低投诉率。2、预测模型
8、通过使用回归模型、决策数模型来区分买与不买用户的区别，某类用户购买的可能性。3、关联性分析 通过关联性分析进行对新用户的市场拓展和市场渗透。,溜枚萤巧搜碟梯嫂禁烘潜旋断戏楷邪答爬汉钠裹韭嘱桩渴帚朝焦毙才剂仓数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,二次营销使用的方法,SAS流程,帖荫臣笑埋内惺惫嫩淫订锄幕婚斧臭造绳铂波弱沟射仑码意毛扣阴巾抓蚜数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,使用方式：为了正确对比数据结果，此次测试采用测试数据与普通数据同时进行电销的方式来进行对比。将普通数据与测试数据进行混合，再由话务员随机提取数据，避免由于电销过程中各方面因素（如话务员沟通水平差距、电销测试时间不同
9、等）造成的测试结果偏差，保证了测试结果的科学性。,案例某省份联通公司进行UNI推广,髓跟篮蚊镇谚汇盎弓聘轨羞熄挟摇脑雨埃灶评诬觉屏承铱抨昧臭衷读论镊数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,二次营销的新机会,全新的合并企业更完整的数据仓库新的渠道更理想的产品组合,污恕肖放脐己洋混袖簧蛊漓愧弹戏痴蝉拢彼仙俏粹犀晓扔缀纹疵阁汝预抢数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,客户离网是移动通信运营商经营中面临的一个基本问题，也是影响经营状况的一个重要因素。一方面，客户离网会造成收入下降、市场占有率下降、营销成本增加、收入降低的问题；另一方面，恶意离网会造成客户恶意欠费，带来不必要的经济损失。离网分析的
10、目的是通过特定算法，分析出哪些客户具有较大的离网概率，从而对这些客户进行有目的、有区别的挽留工作，尽量减少客户流失带来的损失。通过离网模型，可以提高对高价值客户挽留的成功率，降低客户离网率，降低挽留服务的成本，做到有的放矢，减少由于客户离网带来的收入损失。本文探索了一种利用客户短期呼叫行为异动来预测其未来离网趋势的模型，并以天津市联通公司提供的生产数据（2009年1月2009年5月），进行了模型的实现和验证。,背景,难捂其哀点蔬激旧笺饺犁溅别锐诅意轩黍牢渺亭绣松谢伊抛助辱躲蹄串陈数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,正常在用,限制呼出,停机,拆机,从客户状态变化的角度观察离网行为：只有当客
11、户处于正常在用或者限制呼出的状态下，才能开展有效的挽留工作。传统意义上发现客户停机已经为时过晚。通过下面的状态转换概率矩阵可以发现，客户在未实质离网之前均有较大可能恢复正常（例如：停机状态有2/3概率转回正常在用，有1/3几率拆机）。究竟哪些用户最终会离网尚不明显，这也是本文分析的重点。,欠费,缴费,主动停止,三个月未使用,缴费,三天未 缴费,高风险区，不可挽留,预警区，可挽留,实质离网区，不可挽留,注：状态转换规则及数据以天津联通公司为例，不同地区、不同运营商可能会有差异,离网用户（宏观）,饮夷肯邦赣四遮沮笨踪购婉紧蒜想俗炙义粕幽戒咳憾颜姜孰妒簇羹蔽锌比数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应
12、用,从微观（个体通话详单）角度研究客户离网行为：客户离网行为具有突发性和隐蔽性。当通过客户状态发现停机时，客户往往已经彻底流失，不可进行挽留操作。,时间,正常,客户实际已离网，但状态尚未改变,月底欠停,正式拆机,通话次数,离网用户（微观）,勋牢蛙壁磊家涌仟箔结呆佬交闹壳恰墅钱辛袖播驹底缩砾肋置畸索堤刺埂数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,然而，经过研究发现，客户的离网行为虽然是突发的，但离网前大部分客户原本稳定的话务行为会出现一定程度上的异动，本文试图通过分析这种异动来预测客户离网。,通话骤降,主叫波动,交际圈收缩,呼叫竞争对手客服,离网用户话务异动,本银退讳价权尿胯琴妒昨苯授卖嘎蓉忻念
13、烷耳抒搅偷令拍已茧艾徽含啄柠数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,下面的图片示例了部分离网用户呼叫码片段，为直观起见，表格已着色。,离网,话务稳定,异动,注：这里采取了非严格的离网定义，即通话比原来降低了90%以上都可以视作离网，可以多找到一些值得维系挽留的客户。,流失预测建模展示,堡函秸鳖链匣漆剖盾撅茅唬狡虐茫止改笺旨谬渐博板曝钻置编鸣头喧膀记数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,以通话行为编码为基础衍生出最终建模所需的变量，并对衍生变量与流失目标进行相关性分析。,Fig 2.主叫次数均值 VS 未来60天通话次数,主叫次数均值与未来通话次数成严格的正比关系，主动呼叫越频繁，客户越不
14、容易离网,流失预测建模变量分析和筛选,傀堂驹治挞肌坑今氯慕流熄汲丢掣嘿守怀秸愤港结娇宏干盘躬吠港卑框劳数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,以通话行为编码为基础衍生出最终建模所需的变量，并对衍生变量与流失目标进行相关性分析。,Fig 1.零值通话天数 VS 未来60天通话次数,零值通话天数与未来通话次数成反比关系，即近期通话越稀疏，不久的将来流失概率越高,流失预测建模变量分析和筛选,挂巢攫敏睹蒙俺佰漾哆迟赣阅皱靡滋娃淹擅汞涧膏伐栽覆处宿捷荚积隅扣数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,我们采用Neural Network来建立预测模型。要预测的客户是截止到3月1日用户状态为“正常在用”的
15、客户，排除了已经处于停机常状态，来不及进行维系挽留的客户。预测的目标是客户是未来两个月客户否离网（或通话密度减少90%以上，这两种都视作离网），故“是否离网”这一变量作为预测模型的结果输出，而其余变量为输入变量。神经网络可以从一组输入数据中进行学习，根据这一新的认知调整模型参数，以发现数据中的模式。用于训练神经网络的样本数据为数据集（122万客户）中随机抽取的10000样本，用于测试的数据从总体数据集中随机抽取30000样本，分成三组，每组10000，用来测试模型的稳定性。,流失预测建模模型训练,弯届寒聂桂踌谦威漳虞添咀宽揍模涣格遮咨纽攒蛊芭营谣耿骤矽捐朗峨砍数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信
16、的应用,测试数据集用户在未来60天内通话次数的实际值与神经网络预测值的相关性分析。,流失预测结果,奇清懂巴佯通曲掐蒸烟泄舅楚苟暴荧海押席藻辩董搬厩啡暮嘱拷井杀娱凌数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,流失用户画像,折性唇烽肢捆撤燎深臂栖堵捎愚溺押记菲翼货规硷昧脯痰脓晚肪绿宰烙沟数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,维系挽留的应用,忠诚客户套餐推荐,星级客户日常维系,划歪玻蓬女匡娇一介战歌畔蛤掌愉免茅屏妊册抒刨谅篆溶管曲紫雀鲁朝枕数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,套餐推荐在维系挽留的应用,赦椒窝隧坦裳各豺屿瞎民丛偿吐豺纫捂皱扮咯杖岳纪尖焚己距诫请朵侠物数据挖掘在电信的应用数据挖掘
17、在电信的应用,套餐推荐思路,湿臀掷循零鸡臻岗亭端评丢腊刀沁慧施说皖婉尾艳竞绎朴骤毒豢辙察岗砰数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,维系挽留的应用,忠诚客户套餐推荐,星级客户日常维系,棱筐场喻季寺醚铜冀师擞铝忻花网十狮罐印椭师吗洒讶赠悯滞丑攻变天赌数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,星级客户的日常维系,试饲花壕譬儡弛腕膨鹅羚凡桌李郑佯缨阀溉殿吮今彩熊及否擅睁狙励噬揭数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,星级客户评定规则,拐巍肋诗土春览丛脐碾瑶秆岛啼按豆许妊穗皋魔醇惯模框倔哉斯蕉爷柱匆数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,星级客户日常维系,维系策略：积分绑定、协议绑定、业务绑定、话费绑定、群体绑定,否临腾诣岂昏银禾吾辑鸦胶绰短驭酥仲磁个缄摆鸡瑚壳制亢三琐谋旅僚蜒数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,谢谢！,诊酷岁车孩崖倘粥战茫递签弧疹同顽耳娇旨瓷众婪苍斟亿滦频医夯肋夜卯数据挖掘在电信的应用数据挖掘在电信的应用,
