数据挖掘在徐州电信CRM中的应用研究.doc

摘要:自从中国加入WTO以后，国内企业之间的竞争开始加剧，如何留住客户，提升客户满意度成为每个企业最为关注的问题，因此，寻求一套适合自身的客户关系管理办法尤为重要。在国内的移动通讯市场，中国电信、中国移动、中国联通三家运营商企业，如何运用CRM提高自身企业的客户管理水平成为三大企业竞争的关键。而数据挖掘是CRM中分析研究客户的关键技术。目前，很多数据挖掘的技术和方法仍然不是很成熟，存在很多问题，有待于对数据挖掘在CRM中的应用进行研究。

本文在分析总结了客户关系管理和数据挖掘的相关理论成果的基础上，以中国电信徐州分公司为例，首先介绍了徐州电信CRM系统的架构和模块，然后对CRM系统中数据挖掘的子模块作了重要阐述，着重分析了其中的信用度和客户行为模型，并给出了简化的数据流图。之后介绍了数据挖掘中的聚类算法，并根据徐州电信的特点对算法做了简化和改进，构造出了简单易懂的决策树模型。最后通过对徐州电信分公司彩铃业务的实例分析，应用数据挖掘中的关联性分析算法，使公司的彩铃业务收入增加，有效的提升了客户对公司的满意度。

关键词：数据挖掘； 客户关系管理 ；徐州电信

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1选题的背景和意义-1

1.2研究内容-1

2 文献综述-2

2.1 客户关系管理（CRM）理论基础-2

2.1.1 客户关系管理（CRM）概念-2

2.1.2 CRM与企业核心竞争力-2

2.2 数据挖掘理论基础-3

2.2.1 数据挖掘的概念-3

2.2.2 数据挖掘的功能-4

2.2.3 数据挖掘的方法-4

3 徐州电信 CRM 中的数据挖掘功能与数据流图-6

3.1 徐州电信简介-6

3.2徐州电信CRM的架构-6

3.3数据挖掘子系统的基本功能模块-7

3.3.1 客户信用度管理-8

3.3.2 黑名单、红名单客户信息管理-8

3.3.3 客户行为与潜在客户分析与管理-9

3.3.4 趋势分析-9

3.4构建信用度及客户行为分析处理数据流图-10

3.4.1 客户信用度分析-10

3.4.2 客户行为分析-13

3.4.3基于类别的潜在客户挖掘-13

4 徐州电信 CRM 中的数据挖掘算法及其改进-15

4.1 常用系统聚类算法-15

4.1.1 聚类基础知识-15

4.1.2聚类模型-15

4.1.3 系统聚类-16

4.1.4 多重系统聚类-16

4.2 构建分析潜在客户的决策树模型-19

结论-24

致谢-25

参考文献-25