6.1 业务背景与目标
某电信运营商拥有大量的用户消费行为数据,希望利用数据挖掘技术对用户进行精细化细分,从而制定针对性的营销策略,提高客户忠诚度和营收水平。
6.2 数据预处理
数据分析师首先对原始数据进行了清洗和转换,并从中提取了用户的关键特征,包括:
(1)用户基本属性:如年龄、性别、地域、入网时间等。
(2)消费行为特征:如月均通话时长、月均流量、月均消费金额等。
(3)信用行为特征:如是否按时缴费、是否发生过欠费等。
6.3 特征工程
为了使数据更适合挖掘分析,分析师对特征进行了进一步的处理:
(1)连续特征离散化:将连续型特征划分为若干个区间,转化为离散型特征。
(2)特征编码:将离散型特征转化为数值型特征,如One-Hot编码。
(3)特征筛选:过滤掉冗余的、无关的特征,降低数据维度。
6.4 模型选择与训练分析师选择使用K-Means算法对用户进行聚类分析,主要步骤如下:
(1)数据标准化:对每个特征进行归一化处理,消除量纲影响。
(2)确定最佳聚类数:利用轮廓系数等指标,评估不同聚类数下的聚类效果,选择最优聚类数。
(3)模型训练:使用K-Means算法对用户进行聚类,得到每个用户的簇标签。
(4)聚类结果评估:分析每个簇的特征分布,解释簇的业务含义。
6.5 客户细分结果分析
通过对聚类结果的分析,运营商识别出了五类典型用户群体:
(1)高价值用户:消费金额高,忠诚度高,对品牌有较高认同。
(2)潜力用户:消费水平一般,但具有较大的成长空间。
(3)低价值用户:消费水平低,对品牌缺乏黏性。
(4)睡眠用户:开通业务较早,但近期很少使用。
(5)流失风险用户:消费金额骤减,使用频率下降,极有可能流失。
6.6 业务实施与优化
针对不同的细分群体,运营商量身定制了差异化的营销策略:
(1)对高价值用户,重点关注其个性化需求,提供专享服务,维系长期关系。
(2)对潜力用户,引导其向高价值方向发展,适度加大营销资源投入。
(3)对低价值用户,控制营销成本,提供基础的标准化服务。
(4)对睡眠用户,开展针对性的唤醒营销,重新激活其使用行为。
(5)对流失风险用户,及时预警,主动挽留,了解其流失原因。
通过精细化运营,运营商有效地提升了客户的生命周期价值,实现了业务的稳定增长。
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