数据挖掘驱动客户增长：理论与广东移动实战揭秘

专项效益分析客户增长，主要聚焦于利用数据挖掘技术在电信行业的实际应用，特别是针对彩信、彩铃和WAP总站业务的用户增长情况进行深入探讨。通过广东移动的案例，展示了数据挖掘技术在提高用户增长率、降低彩铃客户流失率以及优化重点业务用户数KPI指标上的显著效果。在2006年，实施精确营销策略后，彩信、彩铃和WAP总站的客户数分别增长了105%、51%和174%，显示了数据挖掘技术对于推动业务增长的重要作用。 数据挖掘技术是本研究的核心，它涉及到数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术，这些工具和技术能够从海量数据中提取有价值的信息和模式。数据挖掘技术包括数据挖掘介绍，如其起源、应用领域（如电信行业）、基本概念的区分，以及数据挖掘系统、算法、国际会议和期刊的研究成果。此外，还包括如何通过课后研读的论文和主要参考资料进一步深化理解和实践。 数据挖掘技术的兴起是因为信息时代的到来，海量数据的增长使得传统的数据库系统无法有效发掘其中隐藏的关系和规律。数据挖掘技术解决了这一问题，被誉为“数据矿山”，旨在从数据“金块”中挖掘出有价值的商业信息。在广东移动的实际应用中，这种技术不仅提升了服务质量，还帮助企业实现了业务增长目标。 总结来说，本资源提供了一套全面且实践性强的数据挖掘理论体系，结合了理论讲解（如南航李静教授的理论）和广东移动的成功案例，为电信行业的客户增长策略提供了有力支持，展示了数据挖掘技术在提升业务效益方面的巨大潜力。通过学习和应用这些知识，企业可以更有效地运用数据驱动决策，优化客户体验，推动业务发展。