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数据挖掘在移动通信行业应用趋势的分析
发布时间:2014-08-18 17:28:38  文章来源:网络转载  浏览次数:4533

电信业和金融业是目前商业数据挖掘很主要的应用领域。金融系统就像一只设计非常精密的钟表,总是精确地、缓慢而有节奏地运转,同时银行一般都是保守的、风险厌恶型的机构,因此要就数据挖掘在银行业中的应用必定是严谨的、精确的,它在技术上的要求是非常严格和苛刻的。反观一下电信行业,电信业特别是移动通信行业在这10年中得到了极其快速的发展。在前一个五年,移动通信行业处于一个上升的阶段,在这个阶段两个主要的运营商,移动和联通都在寻找自己的细分市场,这个时候的市场还未达到饱和的程度,双方还未构成很激烈的竞争。随着移动通信市场的逐步成熟,市场竞争越来越激烈,竞争的结果则是移动越做越强,联通则只能退守低端的市场。市场竞争带来了数据挖掘技术应用的机会。以移动为例,随着Boss系统的上线,在02年已经完成了第一个客户流失模型的构建工作。随后,移动数据仓库的建设为进行进一步的数据挖掘工作奠定了非常有利的数据基础。目前,国内的电信级数据仓库市场上Teradata的数据仓库占了最大的份额。

正是由于移动通信市场的发展,带动了数据挖掘技术的深入应用。目前移动通信行业所用到数据挖掘模型大部分是以市场为导向的。以移动公司为例,主要的模型包括了客户分群、流失、交叉销售、目标客户的精确定位、营销预演、值预测及客户生命周期分析等。可以说,除了孤立点分析以外的全部数据挖掘技术都在移动的数据挖掘项目中得到了应用。这在国内的银行业中是难以想象的,国内银行业的数据挖掘还是处于一个起步的阶段,应用的挖掘技术非常有限。
从数据挖掘在移动通信行业的应用趋势来看,现在正从单一的挖掘模型向多模型的组合运用发展。这是由于单一的挖掘模型在移动运营商的手工已经越玩越熟,并且在一些具体问题的应用中收到了比较显著的效果。而多模型的应用可以把客户分得更细致一些,配合具体的业务应用策略的设计,可以收到更明显的效果。换句话说,就是从广种薄收向精耕细作过渡。
目前在国内移动通信市场上,3G的应用还没有太明确的方向,牌照的也迟迟未能发放出来。联通的市场份额已经不能对移动构成影响,因此一些诸如流失,竞争对手分析的问题在移动的严重并不是一个十分迫切需要解决的课题。反观我们近邻的香港移动通信市场,3G在香港已经运作较长一段时间了。而在小小的香港,就有6家移动运营商展开了激烈的竞争,其惨烈程度可想而知。在国内,移动的号码和联通的号码是不能带号转网的,但是在香港不同移动运营商的号码是可以带号转网的,这样就产生了很大一批为了优惠而转网的“跳蚤用户”。香港市场上不同运营商的相互争夺用户造成了非常严重的客户流失问题,因此建立流失预警模型,留住有价值用户成了运营商们需要面对的一个难题。可以预见,随着国内移动运营市场逐步放开,“带号转网”将会成为一个发展的趋势,在这样的形势下,移动能否继续保住市场份额,留给我们的是一个很大的问号。可以预计,将来流失模型是将会作为一个很重要的模型和考核指标呈现在运营商老板的月报上。
集团客户是移动运营商的一个高端应用群体,主要是一些非常重要的机关团体。一般来说,稳定的集团客户往往可以捆绑住一大批个人客户。因此,对集团客户行为特征的研究将会是数据挖掘要面的另一个重大的挑战。集团客户与个人客户有非常大的不同,集团客户体现出来的往往不是个人行为的特征,其流失在数据上体现不出任何的趋势。因此,要研究集团客户需要使用通常定义以外的一些数学建模技术。
07年开始现在出现了移动运营商向互联网渗透的现象,移动推出的飞信就是一个很好的例子。线上社区的出现,人们从现实世界的生活往线上生活的迁徙,IP电话的普及越来越成为移动运营商所要面对的一个潜在威胁。移动运营商将会在互联网上发展更多的应用,因此数据挖掘在移动通信行业会逐步往Wap Log的挖掘,社会交往圈分析。可以预见,在不远的将来,将会有更多突破传统商业数据挖掘的技术在移动通信行业内得到更充分的运用

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