CRM系统:电信CRM系统架构与关键技术研究
3.2 电信CRM系统功能
按照上述CRM 系统设计原则,将电信企业
CRM系统功能概括为如下:客户信息管理、经营信
息管理与分析、营销信息管理与分析、服务信息管理
与分析、销售信息管理与分析等方面的功能。图2 是
CRM系统的功能构成图。
3.3 电信CRM系统实现的关键技术
3.3.1 数据挖掘技术
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全
的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取
隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有的
信息和知识的过程。
数据挖掘可以分为两大类:描述式数据挖掘和
预测式数据挖掘。描述式数据挖掘以简洁明了的方
式描述数据,并提供蕴涵于数据中的知识。预测式数
据挖掘分析数据,建立一个或者一组模型,并试图预
测新数据的行为。
原则上讲,数据挖掘可以应用于任何类型的信息源。这包括关系数据库、数据仓库、事务数据库、其
他高级的数据库系统、平面文件(Flat Files)和WWW
上的数据。
数据挖掘实现的主要任务有:客户分类分群、关
联规则发现、时间序列分析预测等。数据挖掘的技术
基础是人工智能,它利用了人工智能中一些己经成
熟的算法和技术。例如,人工神经网络、遗传算法
(Genetic Algorithms)、决策树(Decision Trees)、邻近
搜索方法(Nearest Neighbor Method)、规则推理(Rule
Induction)、模糊逻辑(Fuzzy Logic)等。
3.3.2 电信CRM中的数据挖掘
电信企业的业务活动主要有以下几个方面:创
造新业务并取得相关的许可证,网络规划、建设与维
护,市场营销,用户注册与放号,计费,用户服务等。
在这些业务活动中产生了大量的数据并形成了各自
的事务型数据库,如用户信息数据库、呼叫数据库、
账单数据库等。从这些数据中获取有用的知识并用
于相关的业务活动中是电信企业在竞争中取得优势
的重要手段。数据挖掘技术可以把企业分散的数据
集中起来获取所需的知识,因此非常适用于电信这
样数据密集型的企业。
数据挖掘在电信业中可以应用于以下几个方
面:
(1)针对用户对电信服务的使用模式不同,对不
同类型的用户采取不同的营销策略。例如,通过聚类
分析可以得到两类移动电话用户,一类用户的通话
时间长,但是通话次数和通话对象少;另一类用户的
通话时间短,但是通话次数和通话对象多。对后一类
用户而言,因为其通话对象多,他们如果更改电话号
码就很麻烦,因此他们改换到另一家移动电话公司
的几率相对较小;而前一类用户改换移动电话公司
的几率就比较大,因此应该把改善服务的重点放在
前一类用户上。
(2)预测用户服务:例如通过神经网络或粗糙集
方法预测哪些用户会使用某种电信服务和使用时间
长度,哪些用户会恶意欠费。
(3)为用户提供个性化的服务:电信企业的客户
数量非常大,这种服务只能靠自动化的数据挖掘技
术来实现。例如可以通过数据挖掘找到每个用户最
满意的寄送账单及交费方式。
(4)通过分析呼叫数据来规划和优化网络。
4 结论
通过电信CRM的实施使中国电信树立以客户
为中心的战略思想,实现以生产运营为主向以客户
服务为主的转变。通过快捷、高效的流程提高客户响
应速度,最大程度的让客户满意,从而最终全面提升
企业的盈利能力和核心竞争力。CRM实施过程的关
键技术及其对电信数据的适用性,仍值得我们继续
探讨和研究。要实现真正的以客户为中心的目标,不
仅要在服务上急用户所急,想客户所想,更应在技术
实现不断探索创新。
信息产业部通信科技委第四次全会在京举行
近日,信息产业部通信科技委第四次全体委员会在北京举行。信息产业部副部长奚国华出
席会议并讲话,信产部通信科技委主任宋直元等领导出席会议。会议全面回顾和总结了科技委
两年来的工作,结合全国信息产业工作会议精神的贯彻落实,对通信科技委2007 年工作进行
了部署。
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