Cómo escribir un resumen sobre la aplicación de la minería de datos en el comercio electrónico
Con la llegada de la era 4G, la competencia en el mercado de las telecomunicaciones se ha vuelto cada vez más feroz y los recursos de los clientes se han convertido en el foco de la competencia entre las empresas de telecomunicaciones. Las reglas del comportamiento de consumo de los clientes son una parte importante del conocimiento del cliente. Por lo tanto, la segmentación de clientes basada en la cognición del comportamiento del consumidor se ha convertido en un punto destacado de la gestión de las relaciones con los clientes de las empresas de telecomunicaciones. Utilice algoritmos de minería de datos para analizar un conjunto de datos de consumo de clientes específicos, extraer información interesante y ajustar aún más la estrategia de marketing de la empresa en función de estas interesantes conclusiones.
En vista de las deficiencias de las empresas de telecomunicaciones actuales en la segmentación de clientes 4G, el análisis de correlación se puede utilizar para segmentar a los clientes existentes de las empresas de telecomunicaciones, ayudando a las empresas de telecomunicaciones a lograr una clasificación razonable de los clientes de telecomunicaciones, proporcionando así una mejor comprensión de Empresas de telecomunicaciones. Proporcionar orientación sobre estrategias de marketing. Al analizar la base de datos de clientes 4G de un determinado operador, el algoritmo Apriori se utiliza para descubrir reglas de asociación interesantes entre el comportamiento de consumo del cliente y las características de consumo, y analizar más a fondo esta información para proporcionar una nueva perspectiva a los responsables de la toma de decisiones de marketing.
La idea de investigación de este artículo es preprocesar los datos de muestra, dividir los datos de muestra en tres grupos principales de clientes: cambiar tarjetas 4G, cambiar paquetes 4G y cambiar terminales 4G, y luego calcular el costo mensual. valor promedio arpu, valor promedio mensual mou, valor promedio mensual dou. Finalmente, el software Clementine se utiliza para agrupar por entropía los tres valores de los tres grupos de clientes según el principio MDLP para obtener grupos de clientes característicos subdivididos. Luego, investigue más a fondo sobre estos grupos de clientes, utilice el algoritmo Apriori para generar conjuntos de artículos frecuentes, genere reglas de asociación simples basadas en los conjuntos de artículos frecuentes y descubra la relación entre el comportamiento de consumo del cliente y las variables de segmentación como la marca, el valor arpu, el mou. correlaciones de valor, valor doble, etc., y resume las reglas correspondientes para ayudar a las empresas de telecomunicaciones a descubrir los hábitos de consumo de grupos de consumidores específicos y luego realizar marketing dirigido a los grupos de consumidores identificados.