某公司數據挖掘整體解決方案(doc 77頁)

一、 華院分析公司簡介
二、 華院分析為客戶提供數據挖掘整體解決方案
三、 華院分析團隊介紹
四、 在中國移動集團內部的主要工作介紹
五、 議 題
六、 移動通信市場競爭迫使移動由規模型發展向規模效益型發展轉型
七、 價格戰與渠道的唯利是圖導致移動公司深陷“價格漩渦”
八、 虛增放號與不穩定的用戶群體進一步增大了銷售成本
九、 客戶離網正嚴重影響著中移動的收入與利潤
十、 新業務種類繁多，仍需努力推廣
十一、 客戶服務與客戶期望有差距，深層次理解用戶需求成為關鍵
十二、 全球最佳管理實踐提示：現階段是數據挖掘應用的關鍵時期
十三、 中國移動集團結合國內外實際情況提出數據挖掘營銷應用規劃
十四、 議 題
十五、 三類用戶細分方法介紹
十六、 為什麼要建立客戶行為細分模型
十七、 客戶行為細分模型通過上百個變量描述客戶
十八、 自動生成影響客戶分組的主要因子
十九、 客戶根據自身所具有的特征自動聚為一些行為特點相似的群體
二十、 16個組中呈現出差別明顯的優勢、弱勢特征
二十一、 各類客戶人數及收入貢獻一覽
二十二、 某移動公司全球通（後付費）客戶的17個客戶分組
二十三、 對細分客戶組進行特征描述
二十四、 本組特征描述
二十五、 針對性的業務推廣與客戶服務建議
二十六、 本組市場建議
二十七、 研究整個客戶結構的動態變化情況
二十八、 研究各分組客戶人數的變化，指導營銷策略製定
二十九、 客戶群體變動分析
三十、 研究各分組客戶ARPU的變化，指導營銷策略製定
三十一、 結合客戶行為分組觀察客戶對長途資費的敏感度
三十二、 分組大類的客戶管理與營銷策略
三十三、 研究隻有應用於營銷實踐才會產生真正的價值
三十四、 應用示例：GPRS業務推廣
三十五、 客戶細分模型為新業務推廣助力
三十六、 利用已有研究成果拓展1860營銷新渠道
三十七、 研究成果還可以應用於以下方麵
三十八、 客戶行為細分模型在指導營銷應用方麵具有顯著特點
三十九、 用戶離網預警模型工作原理簡介
四十、 用戶流失預測模型變量與參數示例
四十一、 用戶離網預警模型產生需要挽留的客戶名單
四十二、 交叉銷售模型
四十三、 何謂交叉銷售
四十四、 產品業務關聯關係圖說明
四十五、 移動對對碰與其他產品/業務的關聯關係
四十六、 移動對對碰——客戶分組交叉銷售機會
四十七、 某移動全球通GPRS定向銷售回應率曲線說明
四十八、 交叉銷售模型（GPRS定向銷售）因素分析舉例：漫遊平均次數
四十九、 一個真實的信用管理失誤的故事
五十、 壞帳控製背後的故事
五十一、 客戶信用評分模型
五十二、 客戶綜合價值模型
五十三、 客戶按綜合價值評分在新利体育取现 分析矩陣的分布總圖
五十四、 用戶綜合價值分組介紹舉例：組5
五十五、 基於客戶綜合價值評分的新利体育取现 建議
五十六、 華院分析智能營銷係統可內嵌以上各類模型
五十七、 華院分析智能營銷係統管理思想
五十八、 議 題
五十九、 方法論一：建模緊密結合應用
六十、 行業理解、需求定義
六十一、 數據準備
六十二、 數據處理
六十三、 評分表
六十四、 方法論二：項目聯合團隊
六十五、 方法論三：知識轉移伴隨項目進展
六十六、 方法論四：循序漸進的模型應用
六十七、 方法論五：持續地轉變促成支持工作
六十八、 中國數據挖掘谘詢實踐經驗總結
六十九、 中國移動數據挖掘營銷應用展望
七十、 數據挖掘應用助中國移動實現精確營銷
七十一、 實現決策方式從經驗智慧型向理智科學型轉變

一、 華院分析公司簡介
提供麵向新利体育取现 、風險管理和決策支持的數據分析應用谘詢和軟件解決方案
專著於電信和金融行業的數據挖掘解決方案
為客戶提供以下建模解決方案
客戶行為細分模型
客戶離網預警模型
客戶綜合價值評估模型
交叉銷售模型
客戶信用評估模型
欺詐行為預警模型
…….

..............................