电信行业客户数据挖掘与分析应用方案.docVIP

电信行业客户数据挖掘与分析应用方案

TOC\o1-2\h\u17757第1章数据挖掘基础概念与流程 3

326961.1数据挖掘概述 3

326901.2数据挖掘流程与方法 4

81491.3电信行业数据挖掘的重要性 4

6051第2章电信行业客户数据概述 4

159452.1客户数据类型与来源 4

71952.2客户数据特点与挑战 5

229162.3数据预处理与清洗 6

30747第3章客户分群与价值评估 6

178153.1客户分群方法 6

62243.1.1Kmeans聚类法 6

25093.1.2层次聚类法 6

263153.1.3密度聚类法 6

123213.1.4主题模型 6

54083.2价值评估模型 7

156963.2.1RFM模型 7

124563.2.2CLV模型 7

324093.2.3AHP模型 7

65983.3客户分群与价值评估在电信行业的应用 7

6233.3.1精准营销 7

323463.3.2客户关怀 7

316413.3.3产品推荐 7

145373.3.4风险控制 7

27243.3.5网络优化 8

16448第4章客户满意度与忠诚度分析 8

19384.1客户满意度指标体系 8

317764.1.1服务质量指标 8

302324.1.2业务水平指标 8

70924.1.3售后服务指标 8

248374.2客户忠诚度分析 8

237064.2.1客户留存率分析 8

321144.2.2客户满意度与忠诚度的关系 9

157604.2.3客户口碑分析 9

156054.3提升客户满意度和忠诚度的策略 9

185574.3.1优化服务质量 9

281414.3.2个性化服务与推荐 9

138084.3.3提高售后服务水平 9

173084.3.4客户关系管理 9

32109第五章营销策略与客户关系管理 9

111825.1数据挖掘在营销策略中的应用 9

166985.1.1客户细分 9

147365.1.2预测客户需求 9

118605.1.3交叉销售与增值服务 10

87965.1.4营销活动优化 10

153545.2客户关系管理概述 10

20325.2.1客户关系管理的定义 10

112165.2.2客户关系管理的核心模块 10

292695.3数据挖掘在客户关系管理中的作用 10

276555.3.1客户价值分析 10

112975.3.2客户满意度调查与分析 10

259755.3.3客户流失预测与挽留策略 11

22955.3.4客户行为分析 11

15006第6章精准营销与个性化推荐 11

289636.1精准营销策略 11

192856.1.1客户细分 11

253236.1.2需求分析 11

29016.1.3营销活动设计 11

244576.1.4营销渠道优化 11

270776.2个性化推荐算法 11

104856.2.1协同过滤算法 11

149576.2.2内容推荐算法 11

78996.2.3深度学习算法 12

218236.2.4多模型融合算法 12

154816.3电信行业精准营销与个性化推荐实践 12

18686.3.1基于大数据的客户细分与精准营销 12

15946.3.2基于用户画像的个性化推荐 12

21606.3.3跨渠道精准营销 12

279676.3.4基于实时数据的动态营销策略 12

813第7章客户生命周期价值分析 12

82587.1客户生命周期概述 12

267687.2客户生命周期价值评估方法 12

154757.2.1历史数据分析法 13

225517.2.2RFM分析法 13

97817.2.3客户忠诚度分析法 13

255847.3客户生命周期价值管理策略 13

207207.3.1新客户引导策略 13

317557.3.2成长期客户维护策略 13

139097.3.3成熟期客户价值挖掘策略 13

242747.3.4衰退期客户挽回策略 13

190第8章电信行业风险评估与欺诈检测 13

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