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摘要
外文摘要
引文資料
題名:
電信數據電路客戶流失資料探勘
書刊名:
管理與系統
作者:
葉燉烟
/
鄭景俗
/
傅雲龍
作者(外文):
Yeh, Duen-yian
/
Cheng, Ching-hsue
/
Fu, Yun-long
出版日期:
2005
卷期:
12:2
頁次:
頁75-91
主題關鍵詞:
顧客流失
;
資料探勘
;
叢集分析
;
類神經叢集化
;
Churn
;
Data mining
;
Clustering analysis
;
Neural clustering
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:
28
點閱:43
民國九十年二月起交通部陸續核發三家(臺灣固網、速博電信、東森寬頻電信)固定通信網路經營特許執照,加上原有之中華電信共計有四家均可經營第一類電信業務,包括出租各種速率之數據電路供應國內市場需求。因而整個電信市場瞬間形成多家激烈競爭的局面,業者紛紛推出各種優惠促銷方案來拉攏客戶。各家業者為維持市場佔有率及降低日趨嚴重的客戶流失問題,均不惜降低利潤來保有客戶。據統計,企業得到一位新客戶所花的成本是維繫一位老客戶的五至十倍代價。因此業者莫不想盡辦法來留住老客戶,同時也對客戶的消費行為進行探勘分析,企圖找出可能流失的客戶並及早速謀新的行銷策略。本研究主要是應用叢集分析(Cluster Analysis)技術,以IBM Intelligent Miner及MATLAB為資料探勘(Data Mining)工具,分別將國內某電信業者的數據電路退租資料進行「類神經叢集化」(Neural Clustering)、「人口統計叢集化」(Demographic Clustering)、「模糊C均值叢集化」(Fuzzy C-Means Clustering)探勘分析,進而選取較佳之叢集分析結果做合理推論,以探勘出可能流失的客戶及哪些產品在競爭市場上已漸居劣勢,必須速謀因應對策。經由探勘分析,本文發現:(1)Group2的16565位客戶為獲利性較低的高忠誠客戶。(2)Group3的31位客戶是具有高度流失傾向的大企業。(3)Group4的319位客戶為高收益且移轉性低的高忠誠中小企業。在本研究預測出的31個高潛在流失客戶中,經過印證實際潛在流失客戶數後,發現有23個客戶確實已與其他同業進行新合約的協商,印證準確率達74%。這些經資料探勘的成果,將對電信固網業者之數據電路經營具有提昇競爭力的加分效果。
以文找文
The Ministry of Transportation and Communications had issued three concession licenses of Type Ⅰ telecommunications to Eastern Broadband Telecom, Sparq Telecom, and Taiwan Fixed Network Telecom respectively from February 2001. Counting the original Chung-Hwa Telecom, there are four telecom companies permitted to operate Type Ⅰ telecommunications business, including renting out any rate of data circuit to meet the needs of the domestic market. As a result, fierce competition soon arises in the telecommunication market. In order to attract the clients, the providers come up with various favorable sale promotions, which make chaos in the telecommunication data circuit market. On the purpose of maintaining market share and reducing the downward problem of customer moving out, the providers choose to cut down profits to retain customers. According to statistics, however, the cost for a company to gain a new customer is as much as five to ten times more value than that of retaining an old customer. Therefore, the service providers spare no effort to retain old customers. Meanwhile, they try to analyze the attitudes of the customers with data mining technique, attempting to find out customers of the possible moving out and thus help companies to propose new marketing strategies. This study mainly applied the technique of Cluster Analysis, used IBM Intelligent Miner and MALAB as tools, and analyzed the customer's withdrawal data with Neural Clustering, Demographic Clustering, and Fuzzy C-Means Clustering, then selected a best one of churn data to infer the result reasonably. The purpose is to find out the possible moving out of customers and products that are going downward in the market, and thus launches strategies against the problems. These will give an effective help to the company decision maker, particularly obvious benefits and improvements on the marketing strategy planning and the performance. According to the results of data mining, this paper finds: (1) In Group2, 16565 customers are high loyal customers with low profitable. (2) There are 31 large enterprises with high shift tendency in Group3. (3) In Group4, 319 customers are high loyal firms with high profitable and low shift. These results will provide the conduct of data circuits of Telecom with the bonus effect of competitiveness improvement.
以文找文
期刊論文
1.
Bult, J. R.、Wansbeek, T. J.(1995)。Optimal selection for direct mail。Marketing Science,14(4),378-381。
2.
簡禎富、林鼎浩、劉巧雯、彭誠湧、徐紹鐘、黃佳琪(20020300)。建構晶圓圖分類之資料挖礦方法及其實證研究。工業工程學刊,19(2),23-38。
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3.
邱志洲、李天行、周宇超、呂奇傑(20020300)。整合鑑別分析與類神經網路在資料探勘上之應用。工業工程學刊,19(2),9-22。
延伸查詢
4.
簡禎富、李培瑞、彭誠湧(20030700)。半導體製程資料特徵萃取與資料挖礦之研究。資訊管理學報,10(1),63-84。
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5.
Fayyad, U. M.、Piatetsky-Shapiro, G.、Smyth, Padhraic、The, K. D. D.(1996)。Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data。Communications of the ACM,39(11),27-33。
6.
Zadeh, Lotfi Asker(1965)。Fuzzy sets。Information and Control,8(3),338-353。
7.
張寶誠、楊景棠、袁建中、陳俊傑(2000)。臺灣通訊工業發展趨勢預測研究。管理與系統,7(2),227-248。
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8.
張德民(1999)。資料探勘:從搜尋金星火山到偵察考試作弊。資訊傳真周刊,336,10-10。
延伸查詢
9.
Bukauskas, L.、Bohlen, M.、Lauritzen, S. L.、Mazeika, A.、Musaeus, P.、Mylov, P.、Eriksen, P. S.(2003)。3D Visual Data Mining - Goals and Experiences。Computational Statistics & Data Analysis,43,445-469。
10.
Bolton, R. J.、Crowder, M.、Hand, D. J.(2004)。Significance Tests for Unsupervised Pattern Discovery in Large Continuous Multivariate Data Sets。Computational Statistics & Data Analysis,46,57-79。
11.
Hand, D. J.(1998)。Strategy, Methods, and Solving the Right Problem。Computational Statistics,13,5-14。
12.
Rogers, S.、Wilson, C.、Langley, P.、Schroedl, S.、Wagstaff, K.(2004)。Mining GPS Traces for Map Refinement。Data Mining and Knowledge Discovery,9,59-87。
13.
Wolff, R.、Schuster, A.(2004)。Communication-efficient Distributed Mining of Association Rules。Data Mining and Knowledge Discovery,8,171-196。
會議論文
1.
Srikant, R.、Agrawal, R.(1995)。Mining Sequential Patterns。The Eleventh International Conference on Data Engineering。Taipei:IEEE Computer Society。3-14。
2.
Agrawal, R.、Srikant, R.(1994)。Fast algorithms for mining association rules in large database。The 20th International Conference on Very Large Data Bases。Morgan Kaufmann Publishers Inc.。478-499。
3.
Agrawal, R.、Lin, K.、Sawhney, H. S.、Shim, K.(1995)。Fast Similarity Search in the Presence of Noise, Scaling, and Translation in Time-Series Databases。The 21th International Conference on Very Large Databases,490-501。
研究報告
1.
Estivill-Castro, V.、Murray, A. T.(1997)。Spatial Clustering for Data Mining with Generic Algorithms。0。
圖書
1.
Emanuel, R.、林國平(2001)。口碑行銷。臺北市:遠流。
延伸查詢
2.
Bezdeck, J. C.(1981)。Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms。Kluwer Academic Publishers。
3.
Han, Jiawei、Kamber, Micheline(2000)。Data mining: Concepts and techniques。Morgan Kaufmann Publishers。
4.
謝邦昌(2001)。資料採礦入門及應用--從統計技術看資料採礦。臺北:資商訊息顧問股份有限公司。
延伸查詢
5.
Linoff, G.、Berry, J. A.(1997)。Data Mining for Techniques: For Marketing Sale and Customer Support。Data Mining for Techniques: For Marketing Sale and Customer Support。Toronto, Canada。
6.
Sung, H. H.、Sang, C. P.(1998)。Application of Data Mining Tools to Hotel Data Mart on the Intranet for Database Marketing。Application of Data Mining Tools to Hotel Data Mart on the Intranet for Database Marketing。0。
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