基于大数据的客户细分模型及精确营销策略研究资料下载.pdf

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基于大数据的客户细分模型及精确营销策略研究1012112027杨茜刘立教授工商管理市场营销理论与实务管理学硕士2015.3.1学号姓名导师学科专业研究方向申请学位类别论文提交日期万方数据ResearchonCustomerSegementationModelandPrecisionMarketingStrategiesBasedonBigDataThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofManagementByYANGXiSupervisor:

Prof.LIULiMarch2015万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。

本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。

南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；

允许论文被查阅和借阅；

可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；

可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。

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论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。

涉密学位论文在解密后适用本授权书。

研究生签名：

_日期：

_研究生签名：

_导师签名：

_万方数据I摘要摘要随着移动互联网的快速发展，话音业务已不再是电信运营商的主营业务，移动数据业务逐渐成为电信运营商最主要的收入来源。

在互联网企业不断渗透移动通讯业务的大趋势下，电信运营商受到被“管道化”的威胁。

因此，在这种情况下，如何突破重围提高产品质量和改善客户体验，以更好地满足电信客户多样性的需求，吸引新客户的同时做好老客户挽留，是国内三大电信运营商当下的工作重心。

在大数据技术盛行的今天，如何运用数据挖掘技术来分析庞大的用户数据、识别客户消费习惯和管控客户消费行为，设计高价值、个性化和多元化的服务与产品，是运营商能否形成其核心竞争力的关键。

本文在对相关文献资料进行综述的基础上，分析了电信运营商的市场环境、发展现状和现有客户细分方法的不足；

之后利用SPSSStatistic软件对收集的数据进行了相关性和共线性分析，筛选出15个变量，进行了数据清洗；

随之利用Kohonen聚类分析对K-means聚类结果进行了优化，以提高结果的可靠性和准确性；

基于安索夫矩阵的基本概念，建立电信客户细分模型，并对比测试集和验证集进行结果检验，提出了电信运营商精确营销策略以及关于与现有产品的融合发展的建议。

本文将顾客细分与精确营销策略相结合的目的是通过有效的客户细分，将合适的信息传递给合适的用户，最终帮助电信运营商达到收益最大化。

关键词关键词:

大数据大数据，客户细分模型客户细分模型，精确营销精确营销，用户行为分析用户行为分析，聚类分析聚类分析万方数据IIAbstractWiththerapiddevelopmentofmobileInternet,mobiledataservicesbecomethebusinessentityoftelecomoperatorsinsteadofvoiceservices.UnderthetrendthatInternetcompaniescontinuetopenetratethemobilecommunicationsbusiness,telecomoperatorshavegraduallybeenpiped.Therefore,howtobreakthesiege,improvethequalityofproductsandmakecustomersexperiencebetter,inordertomeetthediversitiesofcustomerneeds,attractnewcustomersandretainoldonesaswell,isthecurrentfocusofthreetelecomoperatorsinMianlandChina.Bigdataisdevelopingfasttoday;

howtoanalyzingusersdatabydataminingtoidentifycustomerconsumptionhabitsandcontrolcustomerconsumptionbehavior,andre-designpersonalizedanddiversifiedservices,arethekeytasksforoperatorstoformcorecompetitiveforces.Inthisthesis,wefirstlyanalysethemarketenvironment,thedevelopmentstatus,andtheefficiencyofcurrentcustomersegmentationmethodthroughreadingalargenumberofliterature.SecondlyusingtheSPSSStatistictodothecorrelationandcollinearanalysis,weobtained15variables,andthenputtheminSPSSModeler.Inthispaper,KohonenclusteranalysiswasusedtooptimizeK-meansclusteranalysis,insomeextent,toimprovethereliabilityandaccuracyoftheresults.BasedonthebasicconceptofAnsoffMatrix,webuildthesegmentationmodeloftelecomcustomers,andthencomparedthetestsetandvalidationsettotesttheresults,andthenputforwardprecisionmarketingstrategiesandsuggestionsforexistingproductdevelopment.Thispapertriestocombinecustomersegmentationwithprecisionmarketingstrategytomaximizeoperatorsreturnsultimately,whichhascertainsignificancebothintheoreticalresearchandpracticalapplication.Keywords:

BigData,CustomerSegmentationModel,PrecisionMarketing,CustomerBehavior,ClusterAnalysis万方数据III目录目录第一章第一章绪论绪论.11.1研究背景研究背景.11.2研究方法研究方法.21.3研究内容研究内容.21.4研究框架研究框架.3第二章第二章论文相关文献综述论文相关文献综述.52.1大数据发展现状大数据发展现状.52.1.1大数据的内涵.52.1.2大数据的重要性.62.1.3大数据的不足与挑战.72.1.4大数据在通信业中的发展现状.72.1.5大数据研究评述.92.2精确营销理论精确营销理论.92.2.1精确营销的定义.102.2.2精确营销的兴起与挑战.112.2.3精确营销的步骤.122.2.4精确营销的途径.152.2.5精确营销研究评述.162.3客户细分理论客户细分理论.162.3.1理论发展历程.162.3.2客户细分方法.172.3.3客户细分研究评述.202.4数据挖掘过程数据挖掘过程.202.5聚类方法聚类方法.212.5.1常见的聚类方法.212.5.2K-means聚类算法介绍.232.6SPSSModeler软件软件.242.6.1SPSSModeler概述.242.6.2CRISP-DM标准的商业流程.252.7小结小结.26第三章第三章我国电信业客户细分的发展现状与分析我国电信业客户细分的发展现状与分析.283.1我国电信业客户细分的发展现状我国电信业客户细分的发展现状.283.1.1电信行业特征与现状分析.283.1.2电信业客户特征分析.293.1.3电信运营商客户细分的现状及其存在的问题.303.2电信客户细分方法改进的必要性电信客户细分方法改进的必要性.313.2.1竞争日益激烈，业务结构改变.313.2.2盈利点变化，客户细分需改进.32第四章第四章电信客户细分模型建立及算法优化电信客户细分模型建立及算法优化.344.1电信客户细分模型设计及建立电信客户细分模型设计及建立.344.1.1商业理解.344.1.2数据理解.34万方数据IV4.1.3数据准备与预处理.354.2K-means算法及其优化算法及其优化.404.2.1对K-means算法的优化Kohonen网络聚类.404.2.2Kohonen网络聚类的实行.414.3电信客户细分的结果检验与分析电信客户细分的结果检验与分析.464.3.1电信客户细分结果检验.464.3.2电信客户细分结果分析.48第五章第五章基于电信客户细分模型的精确营销策略基于电信客户细分模型的精确营销策略.515.1中国电信的未来发展趋势中国电信的未来发展趋势.515.2精确营销策略精确营销策略.535.2.1市场渗透数据网络型客户.535.2.2产品研发低端基本型客户&

忠实型老客户.535.2.3市场扩张潜力优质型客户.545.2.4多样化发展（以“易信企业版”为例）长途商旅型客户.55第六章第六章结论与展望结论与展望.57参考文献参考文献.59附录附录1攻读硕士学位期间撰写的论文攻读硕士学位期间撰写的论文.62致谢致谢.63万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第一章绪论1第一章第一章绪论绪论1.1研究背景研究背景21世纪是信息膨胀的世纪，大量的数据出现在日常生活中，大数据时代已经到来。

Gartner公司在2001年首次介绍了“大数据（BigData）”概念，并且预言，当时的世界500强企业中超过85%到了2015年将会在大数据竞争中败下阵来。

随着移动通信业正迅速地向第三代甚至第四代移动通信发展，高质量的移动宽带网络和多媒体服务不仅导致电信运营商业务重点由传统的语音业务向移动数据业务转变，