一、基于数据仓库的CRM在电信业中的应用（论文文献综述）
周艳[1]（2016）在《基于数据挖掘技术的电话经理业务支撑系统设计与实现》文中指出电信企业要想获得竞争优势,就必须尊重客户的差异性需求,有针对性地为客户提供优质服务,从而才能在获得盈利的同时提高客户的忠诚度以及满意度。目前,电信企业普遍通过各种信息处理技术进行细致化的顾客消费行为分析,识别顾客的消费特征,从而为后期运营提供策略化建议。但是现阶段国内各大移动通信运营商的信息化系统往往是专门分管某一特定的信息组件,想要获取完整的信息则需要在不同的系统中或在系统的不同的访问模式和权限范围内进行查询,从而造成了运营商内部信息孤岛。为此,建立数据仓库集成专业化数据挖掘工具和数据分析系统,为运营商进行客户细分提供技术支撑具有实际意义与应用前景。本文以国内电话经理业务为切入点,研究了电话经理业务面对日益激烈的市场竞争存在的问题以及新的需求,并结合数据挖掘的方法,设计实现了具有信息挖掘能力的客户关系管理系统。本文主要工作如下:（1）将C5.0决策树方法引入到电话经理业务之中,并通过Clementine软件验证分析了在电话经理业务中C5.0决策树方法比其他数据挖掘算法（如神经网络）有更好的性能。建模结果显示,C5.0决策树算法下所获得的结果往往比神经网络算法下所获得的结果更易于使用户理解,且决策树算法下的规则也便于进行更为直观的解释说明。除此之外,在建模过程中,针对数据可能存在的问题,比如字段缺失以及数据遗失等,C5.0决策树算法也体现出了更强的稳定性,并不需要通过多次训练得到模型数据结果。（2）采用C5.0决策树的方法来建立客户流失预警模型。测试结果显示,系统利用数据挖掘方法能够对客户流失进行有效预警,帮助电信公司挽留潜在流失客户。（3）对国内电话经理业务需求进行分析,并利用客户关系管理的基本思想与理论,设计实现了基于数据挖掘的客户关系管理系统。
郦冉[2]（2016）在《数据挖掘技术在银行CRM中的应用研究》文中提出在银行业,各种信息系统和员工头脑中存在着大量的与客户有关的数据,这些数据背后往往隐藏着许多重要的信息,但由于技术和观念的局限性,很多客户数据背后隐藏的客户信息和客户知识无法被快速有效地挖掘出来。客户关系管理（CRM）作为一个系统性的工程,够使企业由以产品为中心向以客户为中心进行转变。数据挖掘对于客户关系管理来说能够从大量的日常积累的数据中发现潜在的、有价值的客户信息和知识。由于银行在与客户交互过程中积累下来的各种客户数据能够出反映客户特征和需求,论文结合银行的数据特点详细描述了数据挖掘与银行CRM系统的相互关系及其分类情况;论文通过详细的系统需求分析,讨论了系统的主要研究方法和构建方案,并且通过构建银行客户行为模型来实现多元模型的归类,并把银行个人客户按照客户群进行分类,并且能够对其中较为重要的客户群加以识别;论文还通过对数据挖掘算法在CRM中的应用方案研究,提出了改进的聚类算法以满足银行基金在客户数据信息方面的分析需求,从而能够挖掘出的高附加值的决策支持信息,为银行的决策者准确地提供市场分析信息;最后论文研究了银行CRM中应用数据挖掘的实施方法,并最终构建了基于数据挖掘技术的银行客户关系管理系统。该系统通过对客户数据进行有效的研究分析,可以从大量的的客户信息中挖掘出有价值的信息,并且区分客户类型和预测客户金融消费行为,从而满足银行各类理财产品在客户数据信息方面的分析需求,以挖掘出的高附加值的决策支持信息,为银行的决策者准确地提供准确的营销策略。
程曦[3]（2015）在《基于数据挖掘的银行客户流失研究与应用》文中进行了进一步梳理当前,金融体制改革、互联网金融创新对银行业传统的零售业务构成了越来越大的挑战。在金融产品严重同质化的今天,银行原有客户的忠诚度正逐渐降低,客户流失已成为各商业银行都不得不重视的一个严峻的问题。中国工商银行作为国内最大的国有商业银行,客户流失特别是中高端客户流失的现象也日趋严重。本文从银行业对客户流失管理的研究现状、存在的问题及国内外的应用状况等角度入手,结合笔者在工行多年的工作经验,采用理论研究和实证建模相结合的方法,以数据挖掘和客户关系管理作为理论研究的重点,以该行的部分真实客户数据作为实证研究的背景,运用数据挖掘技术中的决策树模型和LOGISTIC回归模型,重点描述了基于SAS EM挖掘平台客户流失预警模型的建模过程。同时,本文还将此研究结果运用到实际的营销活动中,以该行的两家支行中高端客户的实际交易数据为例,带入模型计算得到每个客户的流失概率,筛选了流失概率前30%的客户,运用该行的精准营销平台进行有针对性地流失挽回营销,结果证明采用该模型进行客户挽留可以将客户的流失率降低近一半。最后,本文根据此次建模过程及后续的营销活动探讨了客户挽留的策略,总结出流失客户挽回及建模过程等几方面的启示,供银行的相关管理者参考。本文的主要研究成果在于:一是构建了客户流失预警模型;二是将此模型运用于实际的客户流失挽回营销活动中;三是证明了采取流失客户挽回措施可以有效降低客户流失率。
许文杰[4]（2013）在《数据仓库及其在电信业中的应用》文中提出介绍了数据仓库基本概念、特点和体系结构,并探讨了数据仓库技术在电信业中的应用。
付锋涛[5]（2011）在《电信运营商集团客户关系管理研究》文中研究说明随着CRM的不断演进和发展,各行业在通过客户关系管理的应用纷纷取得了较好的企业效益。本文的研究重点也是将前辈们在客户关系管理方面的研究成果有机的与通信行业集团客户关系管理结合起来,从而更加有效的对电信业集团客户消费行为进行分析,并为电信业集团客户管理提供决策支撑。在本次论文的写作与研究过程中,作者运用理论分析与实证研究相结合的方法,在对CRM系统理论知识、知识管理、数据仓库、数据挖掘技术进行理论研究的同时,结合通信业集团客户现状重点进行了通信业中小集团CRM系统建设实践研究和知识管理、数据挖掘技术在当地电信业集团客户关系管理中的应用研究。本文结合通信行业集团客户关系管理的进行了一些实践探索,虽然在一定程度上帮助了通信企业进行了CRM技术的应用,但还有很多不足之处,将不断探索并加以改进。
黄展辉[6]（2011）在《基于数据挖掘的电信客户流失分析》文中研究说明近年来,随着国内电信行业的分割,三大电信运营商忙于开拓市场,抢夺更多的市场份额,而对已有客户的流失管理却得不到应有的重视。随着客户流失率的不断增加,特别是高价值客户的流失,电信企业出现“增量不增收”的局面。因此,如何准确有效地进行客户流失预测,并且制定科学合理的客户挽留策略进行客户挽留,从而最大程度地降低客户的流失率,已成为目前电信运营商急需解决的重要问题。这对于提升客户保持率,降低运营成本,提高经营绩效,最终实现电信企业从“以产品为中心”向“以客户为中心”的战略转移,具有至关重要的意义。本文的研究就是把营销学中的客户价值理论和数据挖掘技术紧密结合,并且运用到电信企业的客户流失分析中。本文以某市的中国联通的客户历史数据作为研究对象,利用SPSS公司的Clementine 12.0数据挖掘软件,采用CRISP-DM标准,建立了多个客户流失预测分类模型对电信企业的客户进行预测。例如,建立了C5.0模型,神经网络模型,贝叶斯模型等等。然后,根据模型的数值化评价指标和图形化评价指标对多个客户流失预测模型进行了比较分析,进而形成相对最优的模型。在建模过程中,充分考虑了电信企业客户流失分析时的数据集不平衡特点,采用数据抽样的方法,有效地解决了数据集不平衡的问题。最后,本文还从经济成本的角度出发,采用误分类成本控制技术对模型进行改进,然后使用模型预测出可能的流失客户名单。同时,本文根据电信行业的特点,建立一套切实可行的电信企业的客户价值评价指标体系。然后,根据专家经验,使用改进的层次分析法,得到客户价值评价指标的权重,进而得到每位客户的相对客户价值。与传统的客户流失分析相比较,它更加客观地衡量客户价值的高低,使得电信企业相关部门可以更加有效地制定客户挽留措施,更加有针对性地进行客户挽留工作,进而减少客户挽留成本。本文的研究结果,不仅对于中国联通解决当前的客户流失问题具有实际参考价值,而且对于我国电信企业的客户挽留工作,提供了有益的借鉴。
刘畅[7]（2011）在《数据挖掘在移动通信CRM中的应用》文中指出近年来,我国全国电信业务总量逐年增长,到2010年已达到30954.90亿元。其中移动通信业则逐渐发展成为电信行业中的利润最高、成长最快的业务。随着移动通信业业务量的不断激增,运营商所掌握的客户信息量也在飞速增长。2008年5月中国电信业完成了重组工作,形成了中国电信、中国移动、中国联通三足鼎立的新竞争格局,不同运行商之间的竞争日趋激烈。面对海量的客户信息及客户数据,运行商如何从中得到有用的信息,为公司维护、开发客户的决策提供支持,已成为移动通信运营商关心的首要问题。本文进行数据挖掘的理论与技术在移动通信企业客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）中的应用的研究。首先系统的介绍了数据挖掘的相关理论与技术,包括数据挖掘的概念、数据挖掘的过程以及数据仓库。然后提出了将数据挖掘应用到移动通信企业的CRM中,在这个过程中数据挖掘主要用于客户群体分类、客户盈利能力分析、客户获取和客户保持、客户满意度分析等。最后以移动通信客户细分模型、移动通信客户满意度模型和客户盈利能力分析为例说明了数据挖掘在移动通信CRM中的应用。最后本文得出结论,利用数据挖掘技术,可以帮助移动通信企业从海量的客户信息中提取出对企业决策有用的信息,以提高企业的竞争力并维持良好的客户关系,同时有利于企业开发出新的潜在客户。
赵越[8]（2011）在《数据挖掘在电信CRM中的应用》文中研究指明在经历电信企业改革和重组之后,中国电信市场已经进入了激烈和自由的竞争时代,而有价值的用户已经成为各电信运营商追逐的焦点。各企业纷纷实施客户关系管理CRM （Customer Relationship Management）来加强对客户资料、消费信息的分析和利用。实践证明,CRM是提升企业核心竞争力的一种有效手段,而建设好、使用好CRM系统,已经成为宁夏电信工作中的重点。本文首先对CRM的理论基础、概念和实践动态进行了概述。对电信行业客户的特点和客户关系管理的特殊性进行了阐述,对宁夏电信公司的行业环境以及客户关系管理的现状以及存在的问题进行了较深入地分析,指出了宁夏电信公司建设CRM系统的必要性。本文对宁夏电信公司CRM的系统架构和功能进行了详细地论述。完整的宁夏电信CRM系统的体系结构分为界面层、功能层和数据支持层三个层次。其中：界面层实现系统与外界的数据交换；功能层通过向界面层提供统一的业务过程,实现业务逻辑的共享；数据支持层向功能层提供统一、规范的数据,屏蔽业务数据的存储、组织和访问的细节,实现业务数据的充分共享。本文针对宁夏电信公司客户关系管理中存在的主要问题,对客户接触管理、客户资料管理和数据分析管理三个功能模块进行了详细说明。本文还对数据挖掘技术如何应用于电信CRM系统进行了初步探讨,重点分析了如何应用数据挖掘技术进行客户流失、电信客户细分和电信客户离网预测。最后,本文提出了从客户体验的角度评价CRM的观点,并指出了在实施CRM的过程中宁夏电信公司要注意的问题。希望通过本文的研究,为宁夏电信公司CRM系统的建设提供一定的参考借鉴。
张岩[9]（2010）在《郑州市公用电话客户关系管理系统设计与实现》文中进行了进一步梳理随着我国电信业的不断改革以及中国加入WTO后国外电信运营商的逐步进入,国内电信市场的竞争愈演愈烈。今天的电信市场已经从以前的技术导向转变为产品导向、客户导向。因此,电信企业利用有效的工具和手段,提升客户关系管理（Customer Relationship Management,CRM）水平,增强电信企业的竞争力,已成为电信运营企业的重要竞争战略。CRM是企业的一项商业策略,它按照客户的细分情况有效地组织企业资源,培养以客户为中心的经营行为以及实施以客户为中心的业务流程,并以此为手段来提高企业的盈利能力、收入以及客户满意度。近年来我国电信企业加大了对IT系统的投入,逐步建立和完善了运营数据存储（ODS）、企业数据仓库（EDW）、CRM系统和MBOSS系统等,电信企业获取、存储和集成应用数据的能力不断增强。国外一些知名的电信企业如BT、Verizon等已将数据挖掘技术应用于客户行为的分析、研究与预测,并以此作为提升CRM水平的重要手段。我国电信企业如中国电信、中国移动等近年来利用数据挖掘技术,对客户细分和客户流失等商业问题进行了研究,为提升客户关系管理和企业经营决策水平进行了有益的尝试.针对目前电信业信息系统分散的现状,本文提出了建立一个基于数据仓库、在线分析处理及数据挖掘的电信业务分析决策支持系统的解决方案,解决了收集分散数据问题,进行历史数据分析,为业务发展决策提供依据。基于数据仓库和在线分析（OLAP）技术开发的公用电话客户管理系统,使得这些年来大量的业务数据不再闲置,而是在客户管理、经营分析和决策上起到重要的作用,这些分析的结果又能够反过来作用于业务系统和市场的策略,从而使整个企业对数据的使用进入一个良性的循环。
支永安[10]（2010）在《回归分析在安徽电信差异化服务中的应用》文中进行了进一步梳理在中国电信运营商重组以后,国内电信业的市场环境已渐趋合理,它们之间的竞争更加激烈。客户是电信运营商生存和发展的根基[1],对客户的保有和争夺也就成为竞争的焦点。作为全业务运营商,中国电信在C网业务发展的同时,导致部分固网业务的下滑,同时由于传统的固网是后付费方式,C网的用户大多还未接受预付费方式,这给企业带来了极大的欠费风险和收入增长压力。为兼顾客户感知和企业利益,必须实现差异化服务和精确化营销,解决以往在固网中应用的普遍催缴的欠费管理方式,引入银行业的授信方法,提高企业的品牌形象和有针对性的欠费管理模式。本文主要研究内容是在数据仓库的基础上,对用户的日消费行为进行分析和挖掘,获得内在规律性,实现对客户的差异服务和管理。在电信业,普遍存在着“信息丰富”,“知识贫乏”的现象,传统处理方法难以发现其中蕴含的知识,迫切需要新知识、新技术来解决这个问题。用数据仓库对信息进行管理,并在此基础上对信息进行挖掘,从而应用于客户管理,销售策化,资源配置等诸多方面。在现实生产环境中,信息获取的高效和业务的智能,是挖掘结果能否被应用推广的至关重要因素。为此,本文在数据仓库的设计和组织中,充分考虑了效率,挖掘算法的设计也考虑了实时性的要求,在挖掘结果的展示中借助COGNOS的强大功能,为前端员工提供了高效、实时的界面,以期对企业的信息化建设探索一条有本地特色的可行之路。本论文的主要工作有:（1）设计一个符合生产条件的数据仓库,实现对元数据的管理。借助ORACLE的新特性,以进程流实现对数据的逐步归约。为提高挖掘精度和实现界面响应高效做基础准备。（2）根据中国电信业务特点和用户消费习惯,以回归模式对用户数据进行挖掘,解决传统算法中通过提高测试集来提高挖掘精度和离线分析的方法,满足实际生产的要求。（3）在展示时,将COGNOS集成在.NET的框架中,实现业务智能和使用者的个性需求。
二、基于数据仓库的CRM在电信业中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于数据仓库的CRM在电信业中的应用（论文提纲范文）
（1）基于数据挖掘技术的电话经理业务支撑系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与项目来源 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外相关研究 |
| 1.2.2 国内相关研究 |
| 1.3 研究目的与内容 |
| 1.4 结构与章节安排 |
| 第2章 相关技术概论 |
| 2.1 信息系统体系结构 |
| 2.2 数据挖掘技术分析 |
| 2.2.1 数据挖掘应用情况 |
| 2.2.2 数据挖掘技术分类 |
| 2.2.3 数据挖掘建模过程 |
| 2.2.4 数据挖掘技术发展趋势 |
| 2.3 C5.0决策树数据挖掘算法介绍 |
| 2.4 数据挖掘技术在电话经理业务中的应用 |
| 2.4.1 定义数据挖掘问题 |
| 2.4.2 数据准备 |
| 2.4.3 数据预处理 |
| 2.4.4 数据挖掘模型的构建 |
| 2.4.5 数据挖掘模型的评估和检验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 系统需求分析 |
| 3.1 总体需求分析 |
| 3.2 功能需求分析 |
| 3.2.1 预警信息处理 |
| 3.2.2 预警规则处理 |
| 3.2.3 客户维系挽留管理 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 系统设计 |
| 4.1 系统总体方案 |
| 4.2 系统功能设计 |
| 4.3 客户流失预警模型分析 |
| 4.3.1 客户流失预警模型概述 |
| 4.3.2 客户流失分析和预测建模过程 |
| 4.3.3 数据挖掘建模中的节点算法选择 |
| 4.4 C5.0决策树模型构建方法与样本选取 |
| 4.4.1 数据采集 |
| 4.4.2 数据处理 |
| 4.4.3 数据分析结果 |
| 4.5 数据挖掘系统集成 |
| 4.6 后台数据挖掘支撑系统 |
| 4.6.1 电话经理业务数据挖掘系统体系结构 |
| 4.6.2 数据仓库 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 系统主要模块实现与测试 |
| 5.1 系统数据库的实现 |
| 5.1.1 系统配置信息管理数据库模型 |
| 5.1.2 客户信息管理数据库模型 |
| 5.2 信息查询模块实现 |
| 5.3 客户流失预警的实现 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 测试工具与测试环境 |
| 5.4.2 典型的功能测试用例 |
| 5.4.3 应用数据挖掘算法预测精度对比分析 |
| 5.4.4 性能测试 |
| 5.4.5 算法对比实验及结果 |
| 5.5 测试结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）数据挖掘技术在银行CRM中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 数据挖掘的基本理论 |
| 2.1 数据挖掘综述 |
| 2.1.1 数据挖掘简介 |
| 2.1.2 数据挖掘的步骤 |
| 2.2 数据挖掘方法 |
| 2.3 数据仓库技术 |
| 2.3.1 数据仓库的特点 |
| 2.3.2 数据仓库的体系结构 |
| 第三章 数据挖掘在银行CRM中的研究概述 |
| 3.1 CRM概述 |
| 3.2 数据挖掘与CRM的关系 |
| 3.3 数据挖掘在CRM中的典型应用 |
| 3.3.1 客户群体分类分析 |
| 3.3.2 交叉销售分析 |
| 3.3.3 客户赢利能力分析 |
| 3.4 银行客户行为分析 |
| 3.5 数据挖掘在银行CRM中的实施研究 |
| 3.5.1 数据挖掘在银行CRM中应用实施流程 |
| 3.5.2 数据提取和预处理过程 |
| 3.5.3 客户模型的建立 |
| 第四章 数据挖掘在银行CRM中的应用分析 |
| 4.1 数据挖掘在客户关系管理中的应用模型 |
| 4.2 聚类算法的选择 |
| 4.3 基于X树的GDBSCAN算法模型 |
| 4.4 聚类算法在银行产品交叉销售中的应用 |
| 4.4.1 数据准备 |
| 4.4.2 数据挖掘 |
| 4.4.3 数据挖掘需要注意的问题 |
| 第五章 基于数据挖掘的银行CRM系统的设计 |
| 5.1 系统总体需求 |
| 5.2 基于J2EE的银行CRM系统架构设计 |
| 5.2.1 系统设计原则 |
| 5.2.2 系统物理架构设计 |
| 5.2.3 系统逻辑结构设计 |
| 5.3 系统功能设计 |
| 5.4 系统数据库设计 |
| 5.4.1 数据的抽取和转换 |
| 5.4.2 逻辑建模 |
| 5.5 系统测试 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
（3）基于数据挖掘的银行客户流失研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 论文的研究背景 |
| 1.1.2 课题的研究意义 |
| 1.2 研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 银行业对数据挖掘和客户流失管理的研究现状 |
| 1.2.2 存在的问题 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 2 数据挖掘与客户关系管理综述 |
| 2.1 数据挖掘综述 |
| 2.1.1 数据挖掘的定义 |
| 2.1.2 数据挖掘的过程 |
| 2.1.3 数据挖掘的功能 |
| 2.1.4 数据挖掘的常用算法 |
| 2.2 客户关系管理综述 |
| 2.2.1 客户关系管理的定义 |
| 2.2.2 客户关系管理理论体系 |
| 2.2.3 建设客户关系管理系统步骤 |
| 2.3 某银行客户关系管理系统简介 |
| 2.3.1 个人客户关系管理系统 |
| 2.3.2 企业客户关系管理系统 |
| 3 基于数据挖掘的某银行中高端客户流失预警模型 |
| 3.1 银行数据仓库概述 |
| 3.1.1 银行数据仓库体系结构 |
| 3.1.2 银行数据仓库逻辑数据模型 |
| 3.2 客户流失概念 |
| 3.2.1 客户流失定义 |
| 3.2.2 客户流失分类 |
| 3.2.3 客户流失管理的过程 |
| 3.2.4 客户流失管理的目的 |
| 3.3 银行中高端客户流失模型研究 |
| 3.3.1 定义目标 |
| 3.3.2 数据准备 |
| 3.3.3 数据处理 |
| 3.3.4 建模工具介绍及模型选择 |
| 3.3.5 建模过程 |
| 3.3.6 决策树分析 |
| 3.3.7 logistic回归分析 |
| 3.3.8 模型评价 |
| 3.4 中高端客户流失模型应用 |
| 4 客户流失挽回案例分析 |
| 4.1 精准营销系统介绍 |
| 4.2 维系客户的基本策略 |
| 4.3 客户流失挽回的实施过程 |
| 4.4 客户流失挽回的结果 |
| 4.5 流失挽回的启示 |
| 5 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（5）电信运营商集团客户关系管理研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文选题背景和意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 本文研究思路和创新点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 数据挖掘技术概述 |
| 2.1 数据挖掘的定义 |
| 2.2 数据挖掘的任务 |
| 2.2.1 关联分析 |
| 2.2.2 时序模式 |
| 2.2.3 聚类分析 |
| 2.2.4 分类分析 |
| 2.2.5 偏差检测 |
| 2.2.6 预测 |
| 2.3 数据挖掘的过程 |
| 2.3.1 确定业务目标 |
| 2.3.2 数据准备 |
| 2.3.3 挖掘实施 |
| 2.3.4 结果表达与解释 |
| 2.3.5 CRISP-DM过程模型 |
| 第三章 电信运营商集团客户关系管理 |
| 3.1 客户关系管理的基础知识 |
| 3.1.1 CRM的产生与发展 |
| 3.1.2 CRM的概念 |
| 3.1.3 CRM的内容框架 |
| 3.1.4 客户知识管理 |
| 3.2 电信运营商集团客户关系管理 |
| 3.2.1 集团客户定义及特点 |
| 3.2.2 集团客户生命周期理论 |
| 3.2.3 电信集团客户关系管理体系 |
| 3.2.4 电信集团客户CRM系统 |
| 第四章 电信运营商中小集团CRM系统建设及应用 |
| 4.1 案例背景 |
| 4.2 CRM建设过程 |
| 4.2.1 项目需求提出 |
| 4.2.2 业务功能提出与调研 |
| 4.2.3 需求调研表设计 |
| 4.2.4 业务功能调研开展 |
| 4.2.5 调研结果汇总分析 |
| 4.2.6 业务功能确定与系统规划 |
| 4.2.7 业务系统建设 |
| 4.2.8 业务系统试用 |
| 4.2.9 业务系统总体评估 |
| 4.2.10 商用推广 |
| 4.3 CRM系统应用评价 |
| 第五章 电信运营商集团客户知识管理 |
| 5.1 A地(研究样本)集团客户管理现状 |
| 5.2 文本挖掘技术的应用 |
| 5.3 知识管理的应用 |
| 5.4 知识管理应用小结 |
| 第六章 结论与下一步研究方向 |
| 6.1 论文结论 |
| 6.2 本文研究的不足和局限性 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于数据挖掘的电信客户流失分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| CONTENTS |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.2.1 国外的研究现状 |
| 1.2.2 国内的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和创新之处 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 国内外电信企业客户流失现状分析 |
| 2.1 电信企业客户流失和流失率的定义 |
| 2.2 电信企业客户流失的类型及原因 |
| 2.2.1 竞争性客户流失分析 |
| 2.2.2 非竞争性客户流失分析 |
| 2.3 国内外电信企业的客户流失情况 |
| 2.3.1 国内电信企业客户流失情况 |
| 2.3.2 国外电信企业客户流失情况 |
| 2.4 电信企业客户流失的影响 |
| 第三章 客户价值与客户细分 |
| 3.1 客户价值的定义 |
| 3.2 客户细分对于电信企业的重要性 |
| 3.3 客户细分方法 |
| 3.4 构建电信企业的客户价值评价指标体系 |
| 第四章 数据挖掘技术 |
| 4.1 数据挖掘与传统数据库,数据仓库,联机分析处理(OLAP) |
| 4.2 数据挖掘与客户关系管理 |
| 4.3 数据挖掘工具的选择 |
| 4.4 数据挖掘过程 |
| 4.5 数据挖掘在电信企业的运用 |
| 4.6 数据挖掘的任务 |
| 4.7 数据挖掘典型算法介绍 |
| 第五章 构建基于数据挖掘技术的客户流失预测模型 |
| 5.1 客户流失分析系统的总体框架 |
| 5.2 客户流失预测模型的构建过程 |
| 5.2.1 商业理解 |
| 5.2.2 数据理解 |
| 5.2.3 数据准备 |
| 5.2.4 建模 |
| 5.2.5 模型评估和改进 |
| 5.2.6 模型发布 |
| 总结与展望 |
| 1 全文总结 |
| 2 研究局限和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（7）数据挖掘在移动通信CRM中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 客户关系管理国外研究现状 |
| 1.2.2 客户关系管理国内研究现状 |
| 1.2.3 数据挖掘在CRM中使用现状 |
| 1.3 数据挖掘在移动通信CRM中的应用 |
| 1.3.1 数据挖掘在移动通信企业CRM中使用现状 |
| 1.3.2 客户群体分类 |
| 1.3.3 客户保持和客户获取 |
| 1.3.4 客户盈利能力分析 |
| 1.3.5 客户满意度分析 |
| 1.4 论文结构和主要工作 |
| 第二章 数据挖掘理论与技术 |
| 2.1 数据挖掘简介 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念 |
| 2.1.2 数据挖掘的分类 |
| 2.1.3 数据挖掘的功能及特点 |
| 2.2 数据挖掘的过程 |
| 2.2.1 数据准备 |
| 2.2.2 数据选择 |
| 2.2.3 数据预处理 |
| 2.2.4 数据挖掘及模式评价 |
| 2.3 数据仓库和数据挖掘 |
| 2.3.1 数据仓库的概念和特点 |
| 2.3.2 数据仓库和数据挖掘的关系 |
| 第三章 移动通信客户细分 |
| 3.1 客户细分模型和挖掘算法选择 |
| 3.2 数据挖掘模型和挖掘步骤 |
| 3.2.1 数据准备 |
| 3.2.2 变量准备 |
| 3.2.3 数据挖掘算法执行 |
| 3.2.4 模型评估 |
| 3.3 结果分析和市场策略制定 |
| 3.3.1 结果分析 |
| 3.3.2 资费设计 |
| 第四章 移动通信客户满意度分析 |
| 4.1 移动通信客户满意度模型及算法选择 |
| 4.2 数据挖掘模型和挖掘步骤 |
| 4.2.1 数据准备 |
| 4.2.2 变量准备 |
| 4.2.3 数据挖掘算法执行 |
| 4.2.4 模型评估 |
| 第五章 移动通信客户盈利能力分析 |
| 5.1 客户盈利能力分析模型和挖掘算法选择 |
| 5.2 数据挖掘模型和挖掘步骤 |
| 5.2.1 数据准备和变量准备 |
| 5.2.2 数据挖掘算法执行 |
| 5.2.3 模型评估 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）数据挖掘在电信CRM中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 客户关系管理(CRM)的理论基础 |
| 1.2.2 客户关系管理(CRM)的概念 |
| 1.2.3 国内外电信运营商CRM的应用现状 |
| 1.3 论文主要研究的内容 |
| 第二章 数据挖掘综述 |
| 2.1 数据挖掘的基本概念 |
| 2.2 数据挖掘的产生与发展 |
| 2.3 知识发现与数据挖掘 |
| 2.4 数据挖掘的对象 |
| 2.4.1 关系数据库 |
| 2.5 典型的数据挖掘系统结构 |
| 2.6 数据挖掘的功能 |
| 2.7 常用数据挖掘工具 |
| 2.8 数据挖掘的流程 |
| 2.8.1 数据挖掘环境 |
| 2.8.2 数据挖掘过程 |
| 2.9 数据挖掘的任务及其实现技术 |
| 2.10 数据挖掘常用算法 |
| 2.11 小结 |
| 第三章 宁夏电信公司CRM现状 |
| 3.1 宁夏回族自治区和宁夏电信情况简介 |
| 3.1.1 宁夏回族自治区情况简介 |
| 3.1.2 宁夏电信有限公司概况 |
| 3.1.3 宁夏电信的发展状况 |
| 3.1.4 重组后新的竞争格局 |
| 3.2 电信行业客户的特点 |
| 3.2.1 电信企业客户的特点 |
| 3.2.2 电信企业客户关系管理的独特性 |
| 3.3 宁夏电信公司实施客户关系管理的必要性 |
| 3.3.1 在客户关系管理上存在的问题 |
| 3.3.1.1 客户信息资源的利用率和利用水平比较低 |
| 3.3.1.2 与客户接触方式的分离造成服务效率降低 |
| 3.3.1.3 个性化服务问题 |
| 3.3.2 建立客户关系管理系统的必要性分析 |
| 3.3.2.1 成为现代综合信息服务提供商战略目标的客观要求 |
| 3.3.2.2 适应宁夏电信公司转型和攻坚的需要 |
| 3.3.2.3 提升企业竞争力的需要 |
| 3.4 宁夏电信公司CRM业务流程 |
| 3.4.1 市场营销 |
| 3.4.1.1 理解客户与市场 |
| 3.4.1.2 竞争对手分析 |
| 3.4.1.3 制定年度营销计划 |
| 3.4.1.4 设计营销活动 |
| 3.4.1.5 执行营销活动 |
| 3.4.1.6 评估营销活动 |
| 3.4.2 销售及订单管理 |
| 3.4.2.1 销售管理 |
| 3.4.2.2 建立客户资料 |
| 3.4.2.3 订单管理 |
| 3.4.3 客户服务与支持 |
| 3.4.3.1 客户接触管理 |
| 3.4.3.2 处理客户服务请求 |
| 3.4.3.3 处理客户问题申告 |
| 3.4.3.4 处理主动联系 |
| 3.4.3.5 评价客户/规避风险 |
| 3.4.3.6 维护客户资料 |
| 3.5 宁夏电信公司CRM体系结构 |
| 3.5.1 界面层 |
| 3.5.2 功能层 |
| 3.5.2.1 业务操作管理子系统 |
| 3.5.2.2 数据分析管理子系统 |
| 3.5.3 数据支持层 |
| 3.5.4 三个层次的有机融合 |
| 3.6 宁夏电信公司CRM功能详述 |
| 3.6.1 客户接触管理功能 |
| 3.6.1.1 客户接触的定义 |
| 3.6.1.2 被动接触管理 |
| 3.6.1.3 主动接触管理 |
| 3.6.2 客户资料管理功能 |
| 3.6.2.1 识别客户和展示客户信息 |
| 3.6.2.2 客户基本资料管理 |
| 3.6.2.3 客户扩展资料管理 |
| 3.6.2.4 帐户资料管理 |
| 3.6.2.5 客户网络管理 |
| 3.6.2.6 客户群管理 |
| 3.6.3 数据分析管理功能 |
| 3.6.3.1 客户盈利能力分析 |
| 3.6.3.2 客户欠费分析 |
| 3.6.3.3 客户信用度分析 |
| 3.6.3.4 市场竞争分析 |
| 3.6.3.5 客户消费潜力分析 |
| 3.6.3.6 客户消费模式分析 |
| 3.6.3.7 客户营销模式分析 |
| 3.6.3.8 客户细分 |
| 3.6.3.9 客户流失分析 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 数据挖掘在电信CRM中的应用 |
| 4.1 应用数据挖掘进行客户流失分析 |
| 4.1.1 数据准备 |
| 4.1.2 宽表设计 |
| 4.1.3 数据处理 |
| 4.1.4 数据挖掘 |
| 4.1.5 客户流失特征分析 |
| 4.1.6 客户流失分类分析 |
| 4.1.7 客户流失的因素分析 |
| 4.1.8 数据挖掘结果 |
| 4.1.9 应用效果 |
| 4.1.10 数据挖掘效果分析 |
| 4.2 应用数据挖掘进行电信客户细分 |
| 4.2.1 客户细分的概念 |
| 4.2.2 客户细分的过程 |
| 4.2.2.1 客户分群的商业理解 |
| 4.2.2.2 客户分群的数据理解和数据准备 |
| 4.2.2.3 客户分群模型的建立 |
| 4.2.2.4 客户分群的模型评估 |
| 4.2.2.5 客户分群的模型发布 |
| 4.2.3 客户分群基础上的针对性营销 |
| 4.3 应用数据挖掘建立电信客户离网预警模型 |
| 4.3.1 模型解决的商业问题 |
| 4.3.2 客户流失的数据理解和数据准备 |
| 4.3.3 用户离网预警模型工作原理 |
| 4.3.4 客户离网预警模型的应用 |
| 4.4 数据挖掘要注意的问题 |
| 4.4.1 找到关键环节,注意商业问题,而非技术问题 |
| 4.4.2 模型的应用,是有时间限制的 |
| 4.4.3 将数据挖掘的结果应用于企业实践 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 宁夏电信CRM建设应重点关注的问题 |
| 5.1 从客户体验的角度评价CRM |
| 5.1.1 客户体验的概念 |
| 5.1.2 CRM提升客户体验 |
| 5.1.2.1 多样化的接触渠道支持 |
| 5.1.2.2 人性化的业务办理 |
| 5.1.2.3 主动的客户服务 |
| 5.2 CRM项目成功实施的要点 |
| 5.2.1 正确认识CRM |
| 5.2.2 业务流程比技术更重要 |
| 5.2.3 技术手段的实现要基于企业的现实需求 |
| 5.2.4 人员因素是成功实施CRM的关键 |
| 5.2.5 现有资源与CRM系统的有机结合 |
| 5.2.6 数据迁移和同步的长久性 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）郑州市公用电话客户关系管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 电信客户CRM 研究的意义 |
| 1.3 本文主要研究内容及成果 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 理论基础与关键技术 |
| 2.1 CRM 概述 |
| 2.2 常见的CRM 方法 |
| 2.2.1 RFM |
| 2.2.2 客户价值矩阵 |
| 2.2.3 数据挖掘 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 系统分析 |
| 3.1 系统物理体系结构 |
| 3.2 系统逻辑体系结构 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统拓扑结构 |
| 4.1.1 硬件环境 |
| 4.1.2 软件环境 |
| 4.1.3 应用软件 |
| 4.2 业务管理子系统 |
| 4.3 数据库子系统 |
| 4.4 通讯服务子系统 |
| 4.5 业务结算及分析子系统 |
| 4.6 客户业务管理子系统 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 系统总界面 |
| 5.2 客户信息管理功能截图 |
| 5.3 客户数据分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）回归分析在安徽电信差异化服务中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 致谢 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.1.1 移动通信业竞争现状 |
| 1.1.2 数据挖掘技术的发展现状 |
| 1.1.3 数据挖掘在电信业的应用现状 |
| 1.1.4 数据挖掘应用研究的关键问题 |
| 1.2 数据挖掘应用研究动态 |
| 1.3 论文结构及内容安排 |
| 第二章 客户关系管理 |
| 2.1 客户关系管理系统(CRM) |
| 2.2 CRM 的特征 |
| 2.2.1 “一对一”营销 |
| 2.2.2 统一共享的信息资源 |
| 2.2.3 商业智能化的数据分析和处理 |
| 2.2.4 对基于 Web 功能的支持 |
| 2.3 研究背景 |
| 2.3.1 CRM 在安徽电信的现状 |
| 2.3.2 客户关系管理的地位与定位 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数据仓库 |
| 3.1 数据仓库概述 |
| 3.1.1 数据仓库技术产生的背景 |
| 3.1.2 企业信息化建设现状 |
| 3.1.3 数据仓库是一个系统 |
| 3.1.4 数据仓库定义 |
| 3.1.5 数据仓库的使用 |
| 3.1.6 建设数据仓库的驱动力 |
| 3.2 数据仓库解决方案 |
| 3.2.1 元数据概念 |
| 3.2.2 数据抽取 |
| 3.3 数据仓库物理设计 |
| 3.3.1 平衡硬件设置 |
| 3.3.2 逻辑设计 |
| 3.4 系统实现过程 |
| 3.4.1 前期准备 |
| 3.4.2 系统体系结构设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数据挖掘 |
| 4.1 数据挖掘简介 |
| 4.1.1 数据挖掘的作用 |
| 4.1.2 数据挖掘过程 |
| 4.1.3 数据挖掘的任务 |
| 4.1.4 数据挖掘的方法 |
| 4.1.5 数据挖掘算法 |
| 4.2 数据挖掘各个阶段的主要技术介绍 |
| 4.2.1 数据准备 |
| 4.2.2 数据提取和数据转换 |
| 4.2.3 数据挖掘模块 |
| 4.2.4 模式评估模块 |
| 4.3 回归分析介绍 |
| 4.4 回归分析在电信业的应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 回归分析在差异化服务中的实现 |
| 5.1 总体架构 |
| 5.2 数据仓库设计 |
| 5.3 数据分析 |
| 5.4 数据归约 |
| 5.5 结果与验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 应用部署 |
| 6.1 逻辑设计 |
| 6.2 COGNOS8 介绍 |
| 6.2.1 Cognos8.3 整体架构 |
| 6.2.2 报表开发流程 |
| 6.3 结果展示 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
四、基于数据仓库的CRM在电信业中的应用（论文参考文献）
- [1]基于数据挖掘技术的电话经理业务支撑系统设计与实现[D]. 周艳. 湖南大学, 2016(03)
- [2]数据挖掘技术在银行CRM中的应用研究[D]. 郦冉. 天津大学, 2016(07)
- [3]基于数据挖掘的银行客户流失研究与应用[D]. 程曦. 浙江工业大学, 2015(01)
- [4]数据仓库及其在电信业中的应用[A]. 许文杰. 《IT时代周刊》2013年度论文集, 2013(总第276期)
- [5]电信运营商集团客户关系管理研究[D]. 付锋涛. 北京邮电大学, 2011(08)
- [6]基于数据挖掘的电信客户流失分析[D]. 黄展辉. 广东工业大学, 2011(10)
- [7]数据挖掘在移动通信CRM中的应用[D]. 刘畅. 北京邮电大学, 2011(04)
- [8]数据挖掘在电信CRM中的应用[D]. 赵越. 北京邮电大学, 2011(10)
- [9]郑州市公用电话客户关系管理系统设计与实现[D]. 张岩. 电子科技大学, 2010(04)
- [10]回归分析在安徽电信差异化服务中的应用[D]. 支永安. 合肥工业大学, 2010(04)