电信客户忠诚度提高论文

[摘要]随着5G时代的到来，如何在日趋饱和的市场环境下准确挖掘潜在存量用户的5G业务需求，是运营商亟待解决的问题。文章利用因子分析和K均值聚类算法分析，结合电信客户的消费行为特点，给出了电信客户细分的实际解决方案。实证结果表明，该方法对细分挖掘电信客户有积极作用。今天小编为大家精心挑选了关于《电信客户忠诚度提高论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。

电信客户忠诚度提高论文 篇1：

基于贝叶斯网络的电信客户流失预测分析

摘  要： 贝叶斯网络技术的提出为科研人员提供了一种非常好的解决不确定领域推测和分析的方式。由于贝叶斯网络自身特有的直观式属性和完善的数学推理逻辑性，使科研人员看到了该技术在不确定领域的重要应用。通过贝叶斯网络，科研人员能建立对未知项的推理模型，从而得到具有参考意义的预测和分析。对电信客户流失的预测分析也是一个这样的不确定性知识推理领域。本文通过对贝叶斯网络的介绍和对电信客户流失分析的说明，运用贝叶斯网络的机制，构建了相应的电信客户流失模型，并对其进行了预测分析。

关键词： 贝叶斯网络;电信客户;流失预测;分析

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【Key words】： Bayesian network; Telecom customers; Loss prediction; Analysis

0  引言

对电信业务服务商而言，客户所具有的终身价值与其发展业务的能力之间存在直接关系。因此，电信企业的客户流失率越高，其业务增长机会就越低。即使电信企业拥有业内最好的营销活动，如果其以高比率失去客户，电信企业的收益也会受到影响。因为在当下的商业竞争环境中，获得新客户的成本非常高，远不如维持好老客户所能够获得的收益。客户流失阻碍了电信企业的业务增长，因此电信企业应该有一个定义的方法来计算给定时间段内的客户流失。本文则利用基于贝叶斯网络的预测分

析方式，对电信客户流失进行了相关讨论。

1  电信客户流失分析

1.1  客户流失类型

在电信行业中，客户流失是指客户停止与电信业务服务商的关系。一旦客户与电信网络或服务的最后一次交互過去了一段特定的时间，电信业务服务商通常会将客户视为流失。客户流失的全部成本包括收入损失和用新客户替换这些客户所涉及的营销成本。减少客户流失是每个电信业务服务商的关键业务目标。在电信行业中客户流失主要类型包括：自然流失、恶意流失、竞争流失、失望流失[1]。

1.2  预测客户流失的重要性

如果能够预测某个特定客户处于高风险状态的能力，同时还有时间对其做些什么，这代表了电信业务服务商将会有巨大的额外潜在收入来源。因为，对电信业务服务商来说除了客户放弃业务导致的直接收入损失之外，最初收获该客户的成本可能尚未涵盖客户迄今为止的支出。（换句话说，获得该客户实际上可能是一项亏损的投资。）此外，获得新客户总是比保留当前付费客户更困难和昂贵。因此，电信企业需要做好客户流失预测。

1.3  客户流失预测难点

为了成功留住原本会放弃业务的客户，电信业务服务商的营销人员和留存专家必须能够提前预测哪些客户将通过流失分析进行流失，以及知道哪些营销行为将具有最大的保留率，并且制定相应的对每个特定客户有影响留存方案。有了这些知识，就可以消除大部分客户流失。通过对客户流失分析的预测，有针对性的主动保留减少客户流失虽然理论上很简单，但实现这种“主动保留”目标所涉及的现实极具挑战性。

通过相应的方法可以建立电信客户流失预测模型，以此能了解精确的客户行为和属性，这些行为和属性标志着客户流失的风险和时间。而所使用技术的准确性显然对任何主动保留工作的成功有着至关重要的作用。毕竟，如果营销人员不知道客户即将流失，则不会对该客户采取任何措施。此外，还有可能无意中向忠实的电信客户提供了以保留为目的的优惠或奖励，从而导致收入减少，没有充分发挥客户流失预测的积极作用。然而，不幸的是，大多数流失预测建模方法依赖于基于静态数据和度量来量化风险，即，关于客户现在存在的信息。最常见的流失预测模型基于较早的统计和数据挖掘方法，例如逻辑回归和其他二进制建模技术，这些方法提供了一些价值，可以识别一定比例的有风险的客户，但它们相对不准确，最终还是无法准确对电信客户的流失做出预测分析。因此，本文将利用贝叶斯网络的机器学习模式，对困扰电信业务提供商的客户流失问题进行预测和分析。

2  贝叶斯网络

贝叶斯网络是一种概率图形模型，它使用贝叶斯推理进行概率计算。贝叶斯网络旨在通过在有向图中表示边缘的条件依赖性来建立相关数学模型，从而建立因果关系，通过这些关系，可以通过使用已知的因子有效地对图中的随机变量进行推断。在深入了解贝叶斯网络之前，首先了解概率论。

从表1的信息分布中可以看到，对电信企业而言，基本费在10人民币区间以下的客户是大多数，而基本费在20-30元之间的客户则数量相对不那么多。而在这些客户中，电信服务开通时间在12个月以下的又占据了极大的一部分，其他开通时间在24个月到36个月的则又只有很少的一部分。由此我们得出结论，电信流失客户中大部分是属于开通费用低且开通服务时间短的部分。而这一部分客户对应的形象则是典型的中年电信服务使用者。要对这一部分的客户实行保留手段可以利用大部分中老年人爱占小便宜的特点[6]，推出一项相对更具有诱惑性的低价值服务，吸引其入网。同时，电信企业也可以在平时的运营中推出一些针对该类型客户的活动，提高其对企业的忠诚度。

5  结论

具有关机构的实际调研结果分析，如果客户的保留率增加8%会导致30%-80%的利润增长。国际权威商业调查机构毕马威（KPMG）发现了同样的事实，他们发现客户保留是公司收入的主要推动  力[7-8]。而现如今，电信企业也认识到了这一点，其正在积极的寻求办法提高电信客户的保留率。要提

高客户保留率，首先要知道客户为什么会流失。通过本文的讨论，可以发现，利用贝叶斯网络的特性，对电信客户进行建模分析能很好的预测其流失情况。因此，本文基于贝叶斯网络的电信客户流失预测分析具有现实意义，值得其他相关企业借鉴。

参考文献

侯阿临， 李飞. 贝叶斯MLP神经网络在IP承载网性能预測的研究[J]. 软件， 2013， 34（04）： 96-97+127.

吕学志， 胡晓峰， 吴琳， 等. 基于贝叶斯网络的任务共同体识别[J/OL]. 计算机工程与应用： 1-9[2018-12-17].

赵宇翔， 卢光跃， 王航龙， 等. 基于缺失数据BN参数学习的电信流失客户预测算法[J]. 电信科学， 2018， 34（01）： 52-60.

张小敏， 伍小平， 丰婷， 等. 基于最优加权组合的电信客户流失预测模型设计研究[J]. 赤峰学院学报（自然科学版）， 2017， 33（12）： 3-4.

杨婷. 模糊贝叶斯网络在电信客户流失分析中的研究与应用[D]. 广东工业大学， 2014.

周君仪. 基于粗糙集特征选择的电信客户流失预测研究[D]. 江苏科技大学， 2014.

罗彬. 基于MMOI方法的电信客户流失预测与挽留研究[D]. 电子科技大学， 2010.

田玲， 邱会中， 郑莉华. 基于神经网络的电信客户流失预测主题建模及实现[J]. 计算机应用， 2007（09）： 2294-2297.

作者：周荣鑫 赵娟娟 靳梦华

电信客户忠诚度提高论文 篇2：

基于因子分析和K均值聚类的5G客户挖掘

[摘 要]随着5G时代的到来，如何在日趋饱和的市场环境下准确挖掘潜在存量用户的5G业务需求，是运营商亟待解决的问题。文章利用因子分析和K均值聚类算法分析，结合电信客户的消费行为特点，给出了电信客户细分的实际解决方案。实证结果表明，该方法对细分挖掘电信客户有积极作用。

[关键词]聚类算法;K均值;因子分析;客户细分

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.04.120

1 引言

随着移动通信技术的发展，高速的网络应用场景，如网络购物、高清在线视频、扫码支付、刷脸识别正逐步普及在中国的大中城市。而5G技术的出现，使虚拟现实、自动驾驶、远程医疗等前沿应用也应运而生。据相关研报显示，到2020年年底我国的5G基站数将达到65万个左右，5G套餐用户预计突破2亿人次，实现全国所有二三线城市的市室外的5G信号全覆盖，重点的县城及乡镇也将逐步得到覆盖。面对用户量日趋饱和的市场格局，运营商不得不面临新一轮的市场份额争夺，如何精准营销到每一个潜在用户群体，让未来5G用户量得到快速增长，以满足自身投资回报和用户需求是一个亟待解决的难题。

大数据的普及以及数据挖掘技术的出现，使得运用统计学方法来对运营商海量客户进行精准细分、确定潜在用户成为可能。文章将通过因子分析及K均值聚类方法，对已有数据中的手机用户群体进行细分，并从中找到最可能升级变更为5G高端用户的早期潜在客户群体。

2 电信客户细分的基本思路和流程

电信运营商在每次技术通信迭代时，都需要建设新一代的基站，投资巨大，5G的建设更是如此，为了尽快产生收益回笼资金，在发展新一代资费套餐时，必定相较于3G、4G时代要高很多。故而在现有用户群体内挖掘具有高消费、高使用量的高层次用户使之快速转化为5G用户，成为5G产品精准营销的关键。

文章数据集所涉及的信息变量多，共涉及11个信息特征，包括用户“年龄”“累计在网时长”“当月总出账金额”“近三月月均出账金额”“当月累计使用流量”“上月结转流量”“套餐外使用数据流量”“当月语音主叫通话时长”“套餐外主叫通话时长”“合约时长”“交费金额”等项目，故而采用因子分析能够有效降低数据集维度，为细分客户群提供关键依据。

而本数据集数据量大，数据多以数值型为主，能够很好地体现K均值聚类简洁高效的运算特点。

3 实证因子分析

因子分析是根据变量间相关性强弱把变量进行分组，使得同组内的变量之间相关性较强，而不同组的变量间相关性则较弱。从而找出具有代表性的几个重要公共因子，来替代原有的所有变量。在不损失数据集信息量的情况下实现降维，减少了数据分析的复杂程度。

文章数据集中相关数值变量较多，通过因子分析有助于找到关键的公共因子提高分析准确率。

3.1 因子分析前置判断

首先通过SPSS软件实现因子分析，对预处理的数据集首先采用建设检验，确定数据集是否适合进行因子分析。采用KMO检验和BARTLETT球形检验，结果如表1所示。

其中KMO统计量为0.735，BARTLETT球形度检验，近似卡方839129.508，显著性水平P值0<0.05，表明本数据集具有良好的构建程度，适合做因子分析。

3.2 主成分法求解因子载荷阵原理及步骤

通常当抽取的前m个主成分累积贡献率大于80%时，就认为能够反映原有变量的信息了。表2是采用主成分分析提取公因子后的总方差解释表。

表1中显示前四个因子的载荷平方和总计栏特征值均大于1，累积值达到80.051%，基本可以代表原数据集中的客户信息。

3.3 成分矩阵公因子维度分析

旋转后的成分矩阵见表3，从表中可以看出，公因子1与用戶消费水平方面的关系相关性较高，公因子2在用户手机号累计在网时长和合约使用时长方面相关性较高，体现了客户的品牌忠诚度，公因子3在语音通话上关系较密切，公因子4在上网流量方面相关性较高。为此在进行K均值分类时，选取了“当月累计使用流量”“当月语音主叫通话时长”“近三月月均出账金额”“累计在网时长”几个指标，分别从客户上网、通话、消费能力、品牌忠诚度四个维度对客户进行聚类分析。

4 实例K均值分析

在进行因子分析后，继续使用K均值算法对数据集电信客户进行分类，K均值分算法，也被称作K-means算法，是以距离作为相似度的指标的算法，通过样本点到类别中心的误差平方和，作为聚类好坏的评价标准，通过不断迭代的方法使总体分类的误差平方和函数最终达到一个最小值的聚类方法。

4.1 K均值原理及算法步骤

（2）对于每个样本的xi，将其中标记为距离类别中心，最近的类别，即：

（3）将每个类别中心迭代更新为属于该类别的所有样本的均值，即：

（4）重复后面的两步，直到类别中心最终的变化小于某特定阈值。

4.2 K均值算法难点解析及处理方法

K均值算法使用中有两个难点，一是得到的聚类结果严重依赖于初始簇中心的选择，如果初始簇中心选择不好，就会导致聚类结果出现局部最优解，给数据集客户分类带来偏差，因此文章通过对K均值聚类算法充分迭代和多次运行取平均的方式规避这个问题的出现。

二是K均值的选取，K均值通常取决于对所分析数据集特征的了解。文章的数据集内均为电信客户，目的是找到已有客户群体中具备足够消费能力和使用量的前端客户群，使之转化为未来高层次的5G客户。为处理好K值选择，特参考经典的客户细分模型对电信进行分类数量的选择。

在经典的客户细分模型中，客户往往被按层分为顶层、大、中、小四类，如图1所示。

通常顶端客户群体只占总客户量的1%～5%，大客户占到总客户群体的5%～10%，但这部分客户消费能力强、品牌忠诚度高，往往贡献了全部用户收入的一半以上。这也就是通常所说的二八理论。依据这一特性，对数据集进行探索性实验，将K值确定为3。最终聚类结果如表4和表5所示。

4.3 聚类后客户群体特征分析

由表4可以看出，顶层用户的数量较少，只有4139人，基本符合经典客户理论里的数量占比，大客户群体占到了所有客户群的10%左右，这两部分客户群体是初期5G产品的重点营销对象。下面通过表5具体看一下客户的消费能力分界和通信产品的基本使用情况。

表5中顶层客户的近三月和当月花费都普遍较高，而且当月流量使用量巨大，由于话费几个月来都维持高位，推测用户平时流量使用量都普遍很高，按月均近30G的使用量，属于高端套餐用户内的大流量使用者，平日流量使用场景较多，应该是有较高消费能力的青年人，热衷追剧和游戏。由于5G技术的网速更快，应用场景更多，所以流量使用率也会更高，故顶层用户无疑是5G产品的首选目标客户。

大客户群体与顶层客户费用相差不多，但流量使用量相对顶层客户少很多，月均4G～5G属于较高使用水平，应该是有一定消费能力的中青年办公族，对5G的需求不如顶层用户大，但因为具备较高的消费能力，能使用较贵的高端套餐，是三个群体中平均在网时长最长的客户群体，品牌忠诚度高，故此也是未来转化为高消费5G产品的重要群体。

中小用户的语音和数据流量均不是很大，月均消费也低很多，属于市场中的基础性用户，目前的3G、4G网络速度基本已经能满足他们的需求，由于消费能力原因，他们暂时不会是5G套餐的优先使用者，但由于这一群体最为广泛，基数最大，是未来5G全面普及后的重要营销对象，但同时这一群体在网时间短，所以这部分客户流失概率大，在5G初期就应该在这部分群体中树立良好的5G品牌形象，培养这一客户群体5G时代的品牌忠诚度，挖掘其潜在需求，为日后全面的5G营销做好准备。

5 结论

文章以电信业客户近一个月的使用情况为数据集，通过因子分析和聚类分析为分析工具，对相关数据集内电信客户进行了细分，并应用客户细分理论对聚类数量分析进行了测试，最终确定了最好的分类数量。实证分析中，依据4G时代以来电信运营商更加注重流量营销、注重客户的月消费贡献和流量使用情况的特点，对分类后客户进行了具体的消费行为分析。最终结果符合客户细分理论的基本特点、用户行为特征，也符合文章定位潜在的5G高端客户群体的初衷。表明文章所采用的算法模型可以有效识别出不同消费特点客户群体，是一种有效的电信客戶细分方法。

参考文献：

[1]MAHMOOD EGHTESADIFARD.An integrated approach to the selection of municipal solid waste landfills through GIS，K-Means and multi-criteria decision analysis[J].Environmental Research，2020（6）.

[2]乌韦.大数据时代移动互联网广告精准营销研究[D].重庆：西南大学.2016.

[3]郑美容.K-means聚类算法分析研究[J].信息与电脑（理论版），2012（7）.

[4]王国顺，权明富，李小文.基于客户消费行为细分的营销决策分析[J].南开管理评论，2005（2）.

[5]姜天赟，江燕，王卫权.美国媒体融合发展观察[J].传媒，2019（3）.

[6]冯贵兰，李正楠，周文刚.大数据分析技术在网络领域中的研究综述[J].计算机科学，2019（6）.

[作者简介]薛龙（1984—），男，汉族，山西太原人，对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员，研究方向：项目管理、数据化运营、企业竞争力。

作者：薛龙

电信客户忠诚度提高论文 篇3：

客户维系服务支撑系统在通信行业的应用

摘 要：为了便于中国电信客户服务部门提升管理信息化水平，为及时掌握客户服务的效率和质量、了解各类客户关注热点，进一步提高客户服务水平，提升客户满意度和忠诚度，迫切需要建立建设一个具有强大支撑能力的客户维系服务支撑系统。

关键词：服务；管理；支撑；ODS

客户维系服务支撑系统是对客户与企业的交互活动包括：业务咨询、查询、业务办理、投诉建议等行为进行收集整理、行为分析、数据应用的支撑系统，能够帮助企业更好地了解客户，同时也为中国电信客户服务提供了有力支撑。

一、背景情况

由于中国电信发展规模越来越大，各运营商的竞争也越来越激烈，各运营商的竞争不单是品牌的竞争，更是服务的竞争；目前河北电信还没有一套比较完善的客户维系服务支撑系统来分析客户的服务需求和服务管理。为了便于中国电信客户服务部门提升管理信息化水平，为及时掌握客户服务的效率和质量、了解各类客户关注热点，进一步提高客户服务水平，提升客户满意度和忠诚度，迫切需要建立建设一个具有强大支撑能力的客户维系服务支撑系统。客户维系服务支撑系统是对客户与企业的交互活动包括：业务咨询、查询、业务办理、投诉建议等行为进行收集整理、行为分析、数据应用的支撑系统，能够帮助企业更好地了解客户，同时也为中国电信客户服务提供了有力支撑。

目前客户服务质量分析方面存在的突出问题主要体现在以下三个方面：

（1）客户服务管理工作不能全面落地，我们对自己的客服工作做的好不好无法体现，不能详细了解做了哪些客户服务工作。

（2）各信息系统分析数据较孤立，无法形成信息的整体分析和共享。

（3）目前客户服务系统无法系统完备的信息来管控客户服务和对客户服务做有效的定位分析。

二、总体描述

客户维系服务支撑系统是基于ODS数据基础层。该系统将分角色、分层级进行应用构建，全面满足省、地市公司的领导层、客服管理分析人员、普通用户（客服部、客服中心之外的部门中与服务相关的人员）需求。通过对服务工作全流程各个环节的服务诉求、服务接触点的服务能力以及客户服务质量相关数据实时监测、多维度跨域融合分析，反映客户服务工作的历史和现状，客观评价服务质量、预测未来走势，为提高客户服务工作的质量做好数据分析管理支撑，同时将监测与分析结果应用到企业日常经营、维系工作中去，辅助生产调度，提高中国电信的客户忠诚度和满意度，提升服务竞争力。

本系统以固定报表与多维分析报表相结合，其中领导主要使用固定报表，其他人员即使用固定报表，也使用多维分析报表。

三、系统定位

基于丰富的本地网客户场景需求，全面整合客户通话行为、上网流量行为数据，在充分数据分析的基础上，建设全业务的客户画像，打造一套面向营销、销售、服务的精准化支撑体系。建设总体目标是“五个统一”：统一数据管理、统一数据分析、统一数据提取、统一用户服务、统一人员管理，为客户保有及发展部门量身打造。

四、系统建设

（一）系统及外呼平台拓扑结构

客户维系服务支撑系统建设以ODS为主要数据源，辅以其它数据源，采用集中模式，实行数据统一存储。省公司不同部门及各地市分公司通过现有网络访问客户维系服务支撑系统的应用服务器，根据不同的权限取得各自相关的内容，开展业务应用。

（二）技术体系

1.技术体系架构。客户维系服务支撑系统基于J2EE技术体系建立，具有最广泛的平台适用性与可移植性。系统在体系结构上采用松耦合、高扩展性的分层设计。

2.技术体系可靠性。在集群部署中通过负载平衡与失败恢复（Load Balancing and Fail-Over）技术保证客户维系服务支撑系统的健壮性与高可靠性。

3.技术体系安全性。Java认证和授权服务（Java Authentication and Authorization Service，JAAS），认证和授权是两种最基本的安全机制。认证就是简单地对一个实体的身份进行判断；而授权则是向实体授予对数据资源和信息访问权限的决策过程。JAAS通过一个配置文件来定义认证机制，而根本不需要使用任何代码。

使用单点登录（SSO）技术可以实现用户一次登录，随意访问的需求；使用LDAP目录服务器可以方便地存储用户、角色、权限及策略信息。单点登录进行身份认证，减少了在不同系统中登录耗费的时间；避免了处理和保存多套系统用户的认证信息；减少了系统管理员管理用户权限的时间；增加了管理的便利性，可以通过直接禁止和删除用户来取消该用户对所有系统资源的访问权限；大大增加系统的安全性。

身份认证可以采用单向用户认证和PKI认证：（1）单向用户认证，通过用户名/口令设置访问权限，是一种传统方式认证。（2）PKI认证，支持身份标识和认证、保密或隐私、数据完整性与不可否认等安全保障。

（三）功能架构

系统主要包括客服分析客户分析、客户场景、任务管理、新入网用户回访、中高端回访，全网回访、批量外呼、短信群发、专项维系、维系评估和系统管理11大功能模块。

客户分析：新入网质量分析、政策协议到期分析、增值业务分析，拍照用户运营监控

客户场景：拍照用户不保有预警分析、会员用户级别变化分析、中高端呼转异网预警、中高端话费突减预警，全网用户欠费停机用户分析、全网用户小余额提醒、全网用户月底扣帐停机预警、政策到期用户预警、漫游用户关怀、积分兑换分布、低流量用户分析、增值业务订购分析、流失预警用户分析、预存及话务量预警分析、用户忠诚度分析、自定义用户提醒等场景。

任务管理：任务清单、问卷管理、短信模板管理、资料文件管理、中高端用户分配、工单下发、黑名单管理、维系小组管理和终端信息导入等模块。

新入网用户回访：回访范围设定、新用户回访平台、回访问卷配置、回访历史、回访效果评估

中高端用户/全网用户回访：维系主管、客户维系、我的工作量等模块。

短信群发：群发历史、群发平台。

专题维系：宽带维系等模块。

维系评估：维系人员回访监督报表、维系人员回访效果评估报表等模块。

（四）数据架构

客户维系服务支撑系统通过ODS平台进行相关数据整合，在ODS平台上，实现接口层和整合层。

五、结束语

随着技术和业务的发展，客户维系服务支撑系统的发展前景是十分乐观的，无论从政策导向上，还是从用户需求上，客户维系服务支撑系统的发展必将为电信行业的发展带来新的机遇和挑战。

参考文献：

[1]张志平.移动通信企业顾客金字塔分析及管理措施[J].通信世界，2003（2）.

作者：张颀