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标题 电信客户关系管理中应用数据挖掘技术的研究
范文

    郭竑晖 钟智慧

    

    

    

    摘要:电信企业要想提升市场竞争力,不仅仅要提升业务综合水平和能力,也要充分发挥数据挖掘技术的优势,有效落实完整的数据挖掘技术监管机制,确保能夯实客户关系,从而有效顺应市场化发展的竞争格局,从而实现服务质量的全面提升,为企业全面可持续发展奠定坚实基础。该文分析了电信客户关系管理系统应用数据挖掘技术需求,并对应用数据挖掘技术设计的系统和实现过程展开了讨论,仅供参考。

    关键词:电信企业;客户关系管理;数据挖掘技术;设计;实现

    中图分类号:TP393? ? ? ? 文獻标识码:A

    文章编号:1009-3044(2019)22-0005-03

    开放科学(资源服务)标识码(OSID):

    伴随着科学技术地不断发展和进步,将数据挖掘技术应用在电信客户关系管理项目中,能有效挖掘数据之间的关系,从而搭建良好的数据管理模式,确保数据功能化管理工作有序开展,从根本上搭建良好的数据分析平台,为电信企业开展针对客户需求的业务提供保障,也能进一步创设良好的客户管理环境,实现经济效益和社会效益的共赢。

    1 电信客户关系管理中应用数据挖掘技术系统的设计流程

    在电信客户关系管理中应用数据挖掘技术系统设计过程中,要确保数据模型的统一性、数据标准的统一性以及数据统一数据视图管理的合理性,从而利用完整的实时性数据批量处理和管控,确保数据能在信息交互中形成共享体系,一定程度上提升系统运行效率,避免生产系统网络接口信息处理不当的问题,有效完成实时性服务检索控制,提升应用效率的同时,保证系统共享结构的合理性。并且,完成相应设计工序,也能有效对数据信息进行质量校验和质量管控,从根本上提高上数据质量的完整程度[1]。

    1)设计技术要求

    在电信客户关系管理中应用数据挖掘技术完成对应系统的设计,就要满足以下相关要求:

    (1)要结合电信集团数据模型完成系统数据平台的搭建工作;

    (2)系统设计要利用较为成熟的软件技术,并且确保应用工序中系统架构的稳定性以及综合应用效率;

    (3)系统运行过程中要利用独立的流程引擎,并且保证流程管理工作和具体环节都能落实到位,从而实现业务流程的可视化管理,提升配置的稳定性和应用效率,并且能避免整体项目出现业务流程需求得不到满足的问题;

    (4)要对系统进行松耦合组件化设计模型的分析和处理,有效保证模块业务功能以及数据关系的明确性,从而规范对应的系统运行接口,一定程度上打造良好的系统运行框架体系,保证系统配置特性的完整性,能合理性实现动态化更新和加载;

    (5)系统在应用的过程中,要确保核心功能模块运行的独立性,并且整体扩展效果也要满足预期,实现管理工作的全面进步[3]。

    2)数据库设计

    为了全面提升电信客户关系管理系统应用数据挖掘技术的应用效率,要整合数据库结构,确保能在给定的应用环境中构建完整的数据库逻辑模式以及物理结构,从而为信息存储以及数据管理工作的落实和开展提供保障,真正意义上满足不同用户的基本需求,从而发挥信息管理以及数据操作的具体优势。在数据库设计工作开始前,电信企业要选取适宜的设计人员和数据库核心管理人员,确保相关人员能在掌握数据库设计技术的同时,明确软件工程的原理和具体技巧。

    第一,进行概念结构设计,主要是结合用户的实际需求完成信息的归纳和抽象总结,从而形成独立的[DBMS]系统,不仅能真实反映现实世界相关因素的关系,也能满足用户对数据的处理需求,且相应的设计项目易于理解和更改,能实现关系、网状体系以及层次化数据模型转换处理[2]。整体系统E-R图。

    第二,进行逻辑结构设计,主要是将概念设计中的相应因素进行E-R图形转换,有效利用[DBMS]对应产品完成数据模型的支持设计。具体参数如下:

    (1)客户基本信息中,客户编号字段名为khb,数据类型为varchar,数据长度为30,见图2。

    (2)客户详细资料,见图3。

    (3)客户挽留信息表,挽留编号字段名为wlb,数据类型为Int、客户编号字段名为khb,数据类型为varchar,数据长度为30、挽留时间字段名为wls,数据类型为datetime、挽留方式字段名为wlf,数据类型为varchar,数据长度为30[3]。见图4。

    3)具体功能需求模块设计

    在进行数据库设计工作后,就要结合相应模块完善对应的设计工作,有效提升设计要点和设计数据的约束管理水平,保证相应内容都能落实到位。

    第一,用户信息管理设计。在用户进入到登录页面后,就能有效判定账户信息的准确性,从而完成数据导入操作,并且能借助文件进行上传下载。技术人员单击“导入”就能完成数据库支持数据的导入和导出,从而执行数据处理,并且确保数据能在前端有所显示。

    例如,员工信息导入的具体流程为:开始[→]管理员身份验证[→]成功后进入数据导入页[→]选择源Excel文件[→]单击导入后格式通过执行SQL SERVER端数据导入[→]形成员工数据列表[→]结束

    第二,安全新型管理设计[4]。主要是对数据、日志记录等进行合理性对照分析,从而保证数据安全应用管理,在用户进行数据页面后,相应系统会提醒进行数据还原操作。

    例如,信息备份的具体流程为:开始[→]输入登录凭证[→]验证正确后进入数据后台完成数据还原[→]选择对应的备份文件进行BAK文件检查[→]格式正确的情况下恢复成功。

    第三,客户资料信息管理设计,主要是对客户类别信息、维护信息以及详细信息等进行集中分析,有效判定相应内容的合理性,并且提升信息调取的及时性[5]。

    例如,客户类别识别的具体流程为:开始[→]系统评级函数对数据进行分类[→]客户评级后对资产值进行分析[→]判定普通客户(资产值p2)[→]进行流失预警的评估[→]完成客户资料的分类处理[→]结束

    第四,客户服务信息设计,主要是对关怀客户、挽留客户等基础性服务项目进行综合判定,有效分析相应内容的同时,结合信息管理功能模块进行判定和数据处理,从而有效提升具体问题具体分析的时效性,并且全面建构完整的业务流程。值得一提的是,在信息管理过程中,要结合要求对具体操作进行规范,保证相应内容都能落实到位。

    例如,客户投诉建议的具体流程为:开始[→]业务员登录相应的系统[→]进入系统中问题管理界面,查看客户的投诉列表[→]选择其中之一进行对应的回复[→]输入相应投诉回复信息[→]进行格式验证[→] 回复成功[→]结束。

    第五,统计和分析设计,主要是电信业务进行体验问题的反馈和系统化分析。目前,流量问题是客户较为关注的话题,赠送的流量互相排斥以及不能进行流量叠加。另外,用户不了解相应的电信业务管理,充值未能及时到账、电信公司管理规范性等都是要进行数据统计和分析管理的,从而建构完整的回馈模式,以保证电信客户关系管理工作能全面优化[7]。

    2 电信客户关系管理中应用数据挖掘技术系统的实现

    电信客户关系管理中应用数据挖掘技术系统的过程中,要结合系统设计要求和基础进行物理模型实施方案的监督,保证程序购置安装以及程序编制测试工作都能有序开展,从而完成数据录入以及对应指令的处理。数据库连接的实现,主要是应用ADO.NET技术进行连接控制,添加连接字符串对象名称的同时也要对配置文件进行管理,确保能将服务器对象以及数据库对象等作为研究基础,建立完整的字符串模式,为完成操作提供保障。系统中加入数据挖掘技术如Apriori、K-means、回归方程、GBM、智能推荐算法、等。

    第一,用户信息管理模块的实现。在电信客户关系管理中应用数据挖掘技术系统应用体系内,有效进行功能模块的添加、修改以及信息处理,确保导入信息以及导出信息都能获取Web控件的管理,在验证输入信息后就能完成信息提交和执行工作。

    第二,安全性管理模块的实现,主要是在系统登录后就能利用安全管理进行身份的验证,确保ARIMA算法能对用户角色以及权限信息处理的完整性展开深度管理,且能有效完成时间序列预测,在输入信息后就能借助回归方程校对信息的匹配程度,并且完成对应的登录[6]。

    第三,客户信息维护模块的实现,主要是添加个人以及集团的基础性信息,确保能提高信息的处理和判定效率。

    第四,客户服务模块的实现,技术人员在单击“新增客户情况记录”后应用智能推荐算法能有效对相应信息进行分析,发挥数据库设计技术有效获取反馈建议,从而保证关怀项目以及挽留客户等模块都能发挥作用。

    第五,统计和分析模块的实现,借助归一化处理方式构建数据矩阵,能对相应记录和训练数据进行对比分析[8]。

    3 结束语

    总而言之,在对电信企业客户关系管理项目进行研究和分析的过程中可知,要想提升工作的针对性和时效性,就要充分发挥软件工程的思想,整合数据挖掘技术的优势,建构完整的系统功能分析模块,满足不同应用需求,在整合功能性模块处理效率的基础上,确保对应的客户管理体系和指导性分析模块都能有效落实,提升电信企业客户关系管理水平。

    参考文献:

    [1] 吴苏.基于数据挖掘的娄底市移动公司客户流失预警研究[D].湖南大学,2016.

    [2] 周静,周小宇,王汉生,等.自我网络特征对电信客户流失的影响[J].管理科学,2017,30(5):28-37.

    [3] 阿不都秀库尔·阿不都热依木.电信行业客户关系管理系统的设计与实现[D].厦门大学,2016.

    [4] 高翔.某市电信公司客户关系管理系统的设计与实现[D].厦门大学,2016.

    [5] 沈亮.数据挖掘在移动通信业客户关系管理中的应用研究[J].企业导报,2016(12):28-29.

    [6] 刘春,郑永坤.一种基于电信大数据的移动客户职业自动识别方法[J].广东通信技术,2017,37(9):12-14.

    [7] 段萍萍,王松松,杨欣,等.數据挖掘技术在电信CRM中的应用[J].卷宗,2016(5):561-562.

    [8] 彭凌志.大数据在电信行业市场客户营销和管理的应用[J].电脑知识与技术,2017,13(17):275-276.

    【通联编辑:代影】

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更新时间:2024/12/22 19:14:47