移动通信客户价值挖掘：模型设计与应用

"移动通信客户价值的挖掘模型设计与应用，通过数据挖掘技术构建客户价值的测量和评价模型，包括计算模型、回归模型、聚类模型和ABC分类模型，旨在支持客户关系管理的决策，并在移动通信行业进行了实证分析。" 本文深入探讨了人工智能领域中的一个关键应用——机器学习在移动通信客户价值挖掘中的作用。客户价值管理是客户关系管理（CRM）的核心部分，它帮助企业制定有效的营销策略和产品规划。通过对客户价值的深入分析，企业能够更好地理解不同客户群体的价值贡献，从而优化资源分配和服务提供。 文章首先介绍了客户价值管理的理论基础，包括客户价值的主要内容及其测量的关键指标。这些指标可能包括客户的消费频率、消费金额、忠诚度、潜在价值等因素。接着，作者引入数据挖掘技术，这是一种强大的工具，可以从海量数据中发现模式和洞察，以构建客户价值的计算模型。这些模型包括： 1. **计算模型**：量化每个客户的总价值，这可能涉及到当前和预测的利润贡献。 2. **回归模型**：通过分析历史数据，预测客户未来的消费行为和价值变化趋势。 3. **聚类模型**：将客户分组到不同的类别中，揭示相似消费习惯或价值特征的群体。 4. **ABC分类模型**：按照客户价值的大小将客户分为A（高价值）、B（中价值）和C（低价值）三类，以便优先处理和保留A类客户。 这些模型的综合运用能帮助企业更精确地识别高价值客户，预测客户行为，并制定针对性的营销策略。此外，文章还提出了一种决策支持系统的框架模型，该模型与企业的客户管理系统和数据仓库系统相结合，确保数据分析结果能够直接应用于实际的业务决策。 在第五章中，作者以移动通信行业为例，运用上述数据挖掘模型进行实证分析，验证了模型的有效性，并为该行业的客户价值管理提供了实践指导。移动通信行业的客户价值分析可能涉及通话频率、数据使用量、套餐选择、合同类型等多个维度，通过数据挖掘可以揭示这些因素如何影响客户的长期价值。 关键词：客户价值、数据挖掘、数据挖掘模型、决策支持系统，反映了文章的核心内容和研究焦点。这篇论文为理解和应用数据挖掘技术来提升移动通信行业的客户价值管理提供了一个全面而深入的视角。