在北京移动面对激烈的电信市场竞争中，如何利用数据挖掘技术优化中高端客户的生命周期管理，以提升客户价值并降低离网率？

针对北京移动在电信市场竞争中的挑战，利用数据挖掘技术优化中高端客户的生命周期管理，首先需要构建一个全面的数据分析平台。该平台应整合客户的历史交易数据、行为数据和反馈信息等，通过对数据的深度分析，为中高端客户提供个性化服务和产品推荐。例如，运用机器学习算法来预测客户的离网概率，从而提前采取措施进行挽留。

参考资源链接：[中高端客户保有与价值提升策略——基于收入模型的研究](https://wenku.csdn.net/doc/1ysrmp4qzs?spm=1055.2569.3001.10343)

具体操作步骤如下：
1. 数据整合：收集来自不同渠道的客户数据，包括交易记录、服务使用情况、客户反馈、外部数据等，统一到数据仓库中。
2. 客户细分：基于客户的收入贡献、活跃度、使用偏好等因素，将客户分为不同的细分群体，例如高价值潜在客户、成熟客户和风险客户等。
3. 行为分析：分析不同客户群的行为模式，识别出关键的客户价值指标和影响因素。
4. 预测模型：应用预测模型，比如生存分析、分类算法等，来预测客户的潜在流失风险，并定位到可能影响客户价值的关键因素。
5. 策略制定：根据分析结果，为不同细分市场制定差异化的保有策略和增值服务，以提升客户满意度和忠诚度。
6. 实施与监控：将策略部署到业务系统中，并实时监控策略效果，如客户反馈和离网率等指标，根据监控结果不断调整优化策略。

在这个过程中，可以利用《中高端客户保有与价值提升策略——基于收入模型的研究》这份课件，它详细介绍了如何基于收入模型构建中高端客户的保有及价值提升策略，提供了一个理论与实践相结合的案例研究，有助于更好地理解和实施上述步骤。

完成这系列操作后，北京移动可以更准确地识别和满足中高端客户的需求，有效提升客户满意度和生命周期价值，从而在激烈的市场竞争中保持优势。

参考资源链接：[中高端客户保有与价值提升策略——基于收入模型的研究](https://wenku.csdn.net/doc/1ysrmp4qzs?spm=1055.2569.3001.10343)