CRM系統(tǒng):數(shù)據(jù)挖掘在通信行業(yè)客戶關(guān)系管理中的應用
不同聯(lián)機事務處理系統(tǒng)的客戶數(shù)據(jù)重組整合，提供一個
正確、完整和統(tǒng)一的客戶數(shù)據(jù)環(huán)境，這樣就能充分利用
這些寶貴的數(shù)據(jù)，體現(xiàn)信息的真正價值。
數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)可以完成通常信息系統(tǒng)所不能完成的
工作—將來自分散的數(shù)據(jù)源（包括內(nèi)部的和外部的數(shù)據(jù)
源）的業(yè)務數(shù)據(jù)進行提煉和綜合并最終應用于分析和決
策。在通信企業(yè)CRM 中，數(shù)據(jù)倉庫將客戶基本資料、客
戶呼叫清單、客戶賬單、客戶聯(lián)系歷史記錄等海量復雜
的客戶行為數(shù)據(jù)集中起來，建立一個整合的、結(jié)構(gòu)化的
數(shù)據(jù)模型，在此基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行標準化、抽象化、規(guī)
范化分類、分析，通過數(shù)據(jù)倉庫接口，對數(shù)據(jù)倉庫中的
客戶數(shù)據(jù)進行聯(lián)機分析和數(shù)據(jù)挖掘， 為企業(yè)管理層提供
及時的決策信息，為企業(yè)業(yè)務部門提供有效的反饋數(shù)
據(jù)。
3 運用數(shù)據(jù)挖掘應注意的問題
與其他行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘應用相比， 通信行業(yè)應用有
其自身的一些特點，在實際客戶流失分析實施中，結(jié)合
我們的實際經(jīng)驗，認為應當注意以下幾點。
3.1 數(shù)據(jù)準備
通信企業(yè)的日常運營系統(tǒng)積累了海量的事務型數(shù)
據(jù)， 這些數(shù)據(jù)對于客戶流失的特征分析來說顯然是必要
的，但對于數(shù)據(jù)準備卻是很大的負擔。通信企業(yè)實施數(shù)
據(jù)倉庫有利于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)采集工作， 但有時不能提
供完整的數(shù)據(jù)支持， 畢竟數(shù)據(jù)挖掘工作是一個漸進性的
探索過程， 而數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計和建設(shè)有很大的先驗性成
分。結(jié)合國外以及我們自身實施的經(jīng)驗來看，數(shù)據(jù)準備
工作需要花費整個項目50%～80% 的時間。過度抽樣從
實際情況上看， 國內(nèi)通信企業(yè)每月的客戶流失率一般在
1%～3% 左右，這是一個“薄靶”的數(shù)據(jù)分布，如果直
接采用某種模型，比如決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，可能
會導致模型的失效， 因此我們需要加大流失客戶在總樣
本中的比例，但是這種過度抽樣必須謹慎小心，要充分
考慮它的負面效應。
3.2 模型的有效性以及實際價值。
數(shù)據(jù)挖掘應用中，在一定的數(shù)據(jù)條件下，實際產(chǎn)生
的應用模型可能與預先定義的業(yè)務問題（目標）存在差
異，比如產(chǎn)生的分類模型中，得出最具流失傾向客戶群
的流失概率為20%，那么單獨預測某客戶是否流失顯
然是沒有意義的。 但是可以通過該模型來得到客戶流失
的主要因素，以此作為企業(yè)相關(guān)決策的依據(jù)。有時這種
模型對于實際的營銷也是有意義的，比如某通信企業(yè)
擁有100 萬用戶，客戶流失率為1.5%，每個客戶平均
給企業(yè)帶來的利潤為400元，營銷并且保留每個客戶的
花費為40 元。如果采用某數(shù)據(jù)挖掘模型的結(jié)果，找出
5% 的客戶具有15% 的流失概率，對這些客戶進行針對
性的營銷工作，那么營銷成本為200萬元，因為挽留客
戶帶來的收益為300萬，該企業(yè)還能獲得100萬的凈收
益。
3.3 選擇特定客戶群分析
當整體的客戶流失分析缺乏顯著的分類效果時， 可
以考慮進行進一步的客戶劃分，比如根據(jù)服務品牌、使
用期限、客戶價值來劃分，然后分別建模，通過模型比
較往往可以得出一些有效的結(jié)論。需要指出的是，數(shù)據(jù)
挖掘技術(shù)其實最適用于大量的公眾客戶，低價值客戶、
普通客戶的消費特征也應當是企業(yè)關(guān)注的內(nèi)容之一， 它
是企業(yè)針對公眾客戶營銷決策的依據(jù)。對于大客戶、集
團客戶的流失分析， 客戶經(jīng)理的跟蹤調(diào)查應當比數(shù)據(jù)挖
掘更加有效。
3.4 數(shù)據(jù)收集與市場調(diào)研
實踐表明， 數(shù)據(jù)挖掘的效果更多地依賴于建模的數(shù)
據(jù)質(zhì)量而并非某些復雜的算法模型，有效數(shù)據(jù)收集是實
施數(shù)據(jù)挖掘項目成敗的關(guān)鍵所在。一方面，通信企業(yè)應
當重視各類運營系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)收集工作， 比如完整的客
戶基本信息、詳細分類的投訴信息等；另一方面，針對
性的市場調(diào)查可以為數(shù)據(jù)挖掘提供更多的數(shù)據(jù)支持，調(diào)
查內(nèi)容涉及客戶的價格偏好、技術(shù)偏好、客服質(zhì)量、企
業(yè)形象、流失客戶去向等通信企業(yè)自身難以觀察的數(shù)
據(jù)。
4 總結(jié)
隨著應用的不斷推廣， 企業(yè)營銷數(shù)據(jù)和相關(guān)信息
不斷積累，數(shù)據(jù)倉庫逐漸成為企業(yè)組織信息的最有效
方式， 而數(shù)據(jù)挖掘也成為從這些信息中獲取有價值的知
識的重要工具。在CRM 中有效利用數(shù)據(jù)挖掘，可以為
企業(yè)高層決策者提供準確的客戶分類、忠誠度、盈利
能力、潛在用戶等有用信息，指導他們制定最優(yōu)的企業(yè)
營銷策略，降低企業(yè)運營成本，增加利潤，加速企業(yè)的
經(jīng) 驗 與 交 流
發(fā)展。
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