導(dǎo)語(yǔ)：電信企業(yè)經(jīng)營(yíng)對(duì)策研究論文一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

1．經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)的概念

經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)以業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)支撐系統(tǒng)中其他系統(tǒng)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建統(tǒng)一的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。利用先進(jìn)的OLAP技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，幫助企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策層了解企業(yè)經(jīng)營(yíng)的現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)；幫助細(xì)分市場(chǎng)和客戶，指導(dǎo)營(yíng)銷(xiāo)、客服部門(mén)進(jìn)行有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)和高效的客戶關(guān)系管理；對(duì)決策的執(zhí)行情況和結(jié)果進(jìn)行客觀準(zhǔn)確的評(píng)估。

2．經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)的商業(yè)驅(qū)動(dòng)

系統(tǒng)建設(shè)的背景有兩個(gè)方面。一方面隨著電信市場(chǎng)的開(kāi)放，客戶選擇電信業(yè)務(wù)及電信企業(yè)的余地越來(lái)越大，電信企業(yè)之間對(duì)客戶的爭(zhēng)奪也越來(lái)越激烈。由于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和產(chǎn)品的同質(zhì)化，電信企業(yè)紛紛拿起價(jià)格利器搶占市場(chǎng)份額。經(jīng)過(guò)兩三年的“價(jià)格戰(zhàn)”，電信市場(chǎng)出現(xiàn)了嚴(yán)重的“增量不增收”現(xiàn)象。大量低忠誠(chéng)度的客戶轉(zhuǎn)網(wǎng)或變更業(yè)務(wù)。即使采取相應(yīng)的預(yù)防措施，也不能有效的遏制大規(guī)?？蛻袅魇У默F(xiàn)象。比如，某些電信公司采用“租機(jī)”、“返還話費(fèi)”等具有一定優(yōu)惠期限的活動(dòng)來(lái)降低客戶的流失率。在活動(dòng)的優(yōu)惠期，客戶流失率明顯降低，客戶流失現(xiàn)象似乎得到了遏制。但是，一旦優(yōu)惠期結(jié)束后，很多客戶享受完了優(yōu)惠，便紛紛離網(wǎng)或變更到本網(wǎng)其他的業(yè)務(wù)。結(jié)果是客戶流失現(xiàn)象與平時(shí)相比變得更為嚴(yán)重，呈突發(fā)、集中、大規(guī)模的特點(diǎn)，致使電信企業(yè)的業(yè)務(wù)收入急劇下滑。另一方面，電信客戶近幾年高速增長(zhǎng)，形成龐大、需求差異很大的客戶群體。同時(shí)，由于電信技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新不斷生成各種新型業(yè)務(wù)。如何細(xì)分市場(chǎng)、客戶群，將最合適的業(yè)務(wù)推銷(xiāo)給最需要的客戶，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)和客戶的最佳匹配成為電信企業(yè)的重要課題。

基于以上兩方面的背景，電信企業(yè)逐漸意識(shí)到以客戶中心經(jīng)營(yíng)的必要性，開(kāi)始從業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)向客戶驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)化。企業(yè)嘗試新的方法，通過(guò)分析業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)中海量的數(shù)據(jù)，對(duì)市場(chǎng)、客戶進(jìn)行理性分析，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo)。電信行業(yè)是信息化程度最高的部門(mén)之一，各類(lèi)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的建設(shè)，積累了海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅是歷史紀(jì)錄的呈現(xiàn)，也蘊(yùn)涵了客戶的消費(fèi)模式，為客戶分析提供了豐富的素材，也為經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)提供了寬廣的用武之地。

3．經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)

經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，即聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘兩大類(lèi)。

3.1聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）

聯(lián)機(jī)分析處理是一種軟件技術(shù)，使分析人員能夠迅速、一致、交互地從各個(gè)方面觀察信息，以達(dá)到深入理解數(shù)據(jù)的目的。這些信息是從原始數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)換過(guò)來(lái)的，他們以用戶容易理解的方式反映企業(yè)的真實(shí)情況。聯(lián)機(jī)分析處理大部分策略都是將關(guān)系型的或普通的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維數(shù)據(jù)存貯，以便于進(jìn)行分析，從而達(dá)到聯(lián)機(jī)分析處理的目的。這種多維數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可以被看作一個(gè)超立方體，沿著各個(gè)維方向存貯數(shù)據(jù)，它允許分析人員沿事物的軸線方便地分析數(shù)據(jù)，分析形式一般有切片和切塊以及下鉆、挖掘等操作。

3.2數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的數(shù)據(jù)中挖據(jù)出隱含的、未知的、用戶可能感興趣的和對(duì)決策有潛在價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則。這些規(guī)則蘊(yùn)含了數(shù)據(jù)庫(kù)中一組對(duì)象之間的特定關(guān)系，揭示出一些有用的信息，可以為經(jīng)營(yíng)決策、市場(chǎng)策劃和金融預(yù)測(cè)等方面提供依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)典型的分析方法有分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)等。每類(lèi)方法有很多不同特點(diǎn)的算法，如分類(lèi)方法有決策樹(shù)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，聚類(lèi)算法有劃分聚類(lèi)算法、分層聚類(lèi)算法等。

3.3聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別

聯(lián)機(jī)分析處理與數(shù)據(jù)挖掘本質(zhì)的區(qū)別：OLAP更多地依靠分析人員輸入的問(wèn)題和假設(shè)，受分析人員業(yè)務(wù)水平因素影響很大。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，分析人員對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)展情況建立一系列假設(shè)，然后利用聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)驗(yàn)證假設(shè)的正確性。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能幫助企業(yè)以更全面的視角洞察客戶，依靠強(qiáng)大的挖掘工具自動(dòng)化地挖掘數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的商業(yè)機(jī)會(huì)。

4.經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)的主要功能

經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)的主要功能有四個(gè)，即關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控(KPI)、統(tǒng)計(jì)報(bào)表、綜合分析和數(shù)據(jù)挖掘。

4.1關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控

關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控是對(duì)電信企業(yè)業(yè)務(wù)指標(biāo)實(shí)時(shí)的監(jiān)控和預(yù)警功能。KPI借助表格和圖形方式直觀的展現(xiàn)使得管理者能以宏觀的角度及時(shí)了解現(xiàn)有用戶數(shù)量、業(yè)務(wù)收入以及和同期發(fā)展的比較，也能以微觀的角度了解具體某個(gè)地區(qū)、某類(lèi)業(yè)務(wù)用戶的具體情況。管理者根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展不同時(shí)期的情況，可以通過(guò)選擇或輸入的方式對(duì)關(guān)鍵指標(biāo)的門(mén)限值進(jìn)行相應(yīng)設(shè)置，達(dá)到對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)展實(shí)時(shí)監(jiān)控的目的。

4.2統(tǒng)計(jì)報(bào)表功能

統(tǒng)計(jì)報(bào)表功能指在制訂的統(tǒng)計(jì)周期之內(nèi)，按市場(chǎng)部門(mén)的要求生成統(tǒng)計(jì)結(jié)果數(shù)據(jù)，進(jìn)行匯總或分析處理，形成規(guī)定格式的報(bào)表圖形，并向相關(guān)部門(mén)提供有關(guān)的業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)與經(jīng)營(yíng)分析資料。報(bào)表生成具有很高的靈活性，支持按指定時(shí)間段自動(dòng)匯總、統(tǒng)計(jì)各級(jí)報(bào)表數(shù)據(jù)自動(dòng)生成匯總報(bào)表，支持選擇各種統(tǒng)計(jì)元素。同時(shí)，提供報(bào)表模板，可以靈活選擇特定的模版，也可自定義所需要的模版。

4.3綜合分析

綜合分析是基于OLAP的多維分析技術(shù)。綜合分析內(nèi)容包括客戶分析、收益分析、業(yè)務(wù)量分析、新業(yè)務(wù)綜合分析一些綜合性較強(qiáng)的分析等。分析維度包括時(shí)間、地區(qū)、申請(qǐng)類(lèi)型、用戶性質(zhì)、用戶狀態(tài)、通話類(lèi)型、受理方式等。綜合分析根據(jù)某個(gè)分析主題，選擇與主題相關(guān)的維度，進(jìn)行多維度分析。綜合分析提供靈活多樣的展現(xiàn)方式，常用的展現(xiàn)方式有：固定（預(yù)定義）報(bào)表、圖表、即席查詢、多維動(dòng)態(tài)分析等。

4.4高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘功能

高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘時(shí)利用數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)，從大量的數(shù)據(jù)中尋找數(shù)據(jù)之間的關(guān)系模式。高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)容包括客戶價(jià)值分析、業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)、消費(fèi)層次變動(dòng)分析、客戶流失分析、客戶細(xì)分等。與前面分析不同，數(shù)據(jù)挖掘分析不是一個(gè)單步驟的分析，而是一個(gè)迭代、螺旋式上升的流程。流程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)建模、模型評(píng)價(jià)和解釋三個(gè)階段。當(dāng)最后階段的模型評(píng)價(jià)解釋不能達(dá)到要求時(shí)，就重新回到第二階段數(shù)據(jù)建模階段，甚至有時(shí)必須回到第一階段數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。比如客戶流失分析，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，獲取與主題有關(guān)的所有數(shù)據(jù)，如客戶狀態(tài)變動(dòng)、消費(fèi)變動(dòng)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度、投訴申告強(qiáng)大等數(shù)據(jù)和信息，然后預(yù)處理消除噪聲，導(dǎo)出與主題關(guān)系更強(qiáng)的變量。接著是數(shù)據(jù)建模階段，采用決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)等方法，分析客戶流失的主要特征，建立客戶的流失模型，預(yù)測(cè)發(fā)現(xiàn)流失概率較大的客戶。第三階段是數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)和解釋階段，對(duì)模型評(píng)分和解釋，如果達(dá)到要求，就保存模型并應(yīng)用所得結(jié)果于市場(chǎng)行動(dòng)。這類(lèi)分析涉及的變量數(shù)目多，變量的關(guān)系復(fù)雜，需導(dǎo)出主題相關(guān)的變量，數(shù)據(jù)分布缺少較強(qiáng)的規(guī)律性，因此分析的綜合性、難度和深度比前三種分析大的多，對(duì)分析人員要求很高。如果沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)挖掘算法和業(yè)務(wù)的深入理解，分析的效果往往很難得到保證。

5．系統(tǒng)應(yīng)用中出現(xiàn)的問(wèn)題

5.1經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)退化為報(bào)表系統(tǒng)。

在經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)沒(méi)有投入使用之前，市場(chǎng)部門(mén)往往通過(guò)向計(jì)費(fèi)中心人員提出某種數(shù)據(jù)需求獲取數(shù)據(jù)，利用EXCEL工具作一些簡(jiǎn)單的描述性統(tǒng)計(jì)分析。系統(tǒng)投入使用后，市場(chǎng)部門(mén)人員還是習(xí)慣于報(bào)表形式的分析模式，對(duì)經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)承擔(dān)的任務(wù)認(rèn)識(shí)不夠清晰。由于客戶主題分析和數(shù)據(jù)挖掘方面的知識(shí)較新，市場(chǎng)部門(mén)對(duì)這方面的認(rèn)識(shí)還處于初步的學(xué)習(xí)和了解階段，相應(yīng)的分析和從數(shù)據(jù)挖掘圖表獲取信息的能力還較為欠缺。具有強(qiáng)大分析和預(yù)測(cè)功能的經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)退化為一個(gè)報(bào)表系統(tǒng)。

5.2缺少專業(yè)人員利用系統(tǒng)挖掘功能進(jìn)行高層次主題分析。

經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)具有主要四類(lèi)分析功能，這四類(lèi)功能操作分析難度差異很大，對(duì)分析人員的要求也不同。像關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控，統(tǒng)計(jì)報(bào)表這些功能，一般市場(chǎng)部人員只需使用鼠標(biāo)點(diǎn)擊就可以實(shí)現(xiàn)。像聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘分析，一方面由于分析變量數(shù)目多，需要利用數(shù)據(jù)挖掘算法或是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的操作，技術(shù)方面要求高，即使經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)的分析界面非常友好，市場(chǎng)部人員由于能力所限，也不能很好的開(kāi)展綜合性較強(qiáng)的高級(jí)分析。另一方面，分析主題性強(qiáng)、非結(jié)構(gòu)化，數(shù)據(jù)挖掘分析不等同于數(shù)據(jù)庫(kù)操作。與數(shù)據(jù)庫(kù)操作遵循統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化查詢標(biāo)準(zhǔn)不同，挖掘分析受人的主觀因素很大。分析過(guò)程中所選用的數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)的方式和采用的模型都會(huì)因?yàn)榉治鋈藛T個(gè)人不同的理解而不同。計(jì)費(fèi)中心人員雖有扎實(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)和熟悉帳表的優(yōu)勢(shì)，但是缺乏系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)和電信業(yè)務(wù)知識(shí)，經(jīng)過(guò)短期培訓(xùn)很難掌握經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)。因此很難在數(shù)據(jù)挖掘高層分析中起到主導(dǎo)作用，只能在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段提供支持。

5.3分析和挖掘結(jié)果不能充分應(yīng)用到實(shí)際工作中

經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)缺乏一套有效的閉環(huán)經(jīng)營(yíng)流程管理機(jī)制。經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)建設(shè)初期僅被認(rèn)為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)決策層做出正確的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策。系統(tǒng)側(cè)重后臺(tái)分析，忽視了前臺(tái)營(yíng)銷(xiāo)和客服，造成系統(tǒng)功能大打折扣。在實(shí)際工作中，分析人員和市場(chǎng)一線的經(jīng)營(yíng)、客服人員缺乏密切的相互學(xué)習(xí)和交流。前臺(tái)人員得不到分析結(jié)果有力支持。比如，當(dāng)客戶經(jīng)理被要求對(duì)可能流失的客戶做挽留工作時(shí)，只能從客戶分析人員獲得客戶名單，得不到有關(guān)客戶流失的詳細(xì)信息，如用戶的基本信息資料，用戶的忠誠(chéng)度、離網(wǎng)率、欠費(fèi)率以及用戶最近一個(gè)月的通話行為、用戶的狀態(tài)變更、套餐變更等，很難真正的了解客戶流失原因以及開(kāi)展“一對(duì)一營(yíng)銷(xiāo)”。

5.4進(jìn)行客戶主題分析缺乏層次性，不注意知識(shí)的積累。

在客戶分析的過(guò)程中，分析人員往往單就某個(gè)客戶主題進(jìn)行分析。當(dāng)再分析其他客戶主題時(shí)，不是利用以前的知識(shí)，而是從頭做起。當(dāng)直接分析綜合性很強(qiáng)的主題時(shí)，由于主題的綜合度越高，所涉及的變量、維度越多，難度也就越大。像客戶流失分析涉及的簡(jiǎn)單變量達(dá)到三四十個(gè)之多，如果不考慮客戶主題層次的話，不加選擇放在一起分析，很可能出現(xiàn)“維度災(zāi)難”，難以得到有價(jià)值的結(jié)果。

6．對(duì)策

6.1利用企業(yè)外部資源

考慮到經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘功能不能充分發(fā)揮功能的問(wèn)題，短期之內(nèi)又難以建成完善的數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境，有的電信企業(yè)利用外部資源，不失為明智的選擇。企業(yè)將挖掘分析項(xiàng)目外包給電信咨詢公司，聘請(qǐng)數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜疫M(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析。這些專家具有專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)，熟悉電信業(yè)務(wù)。通過(guò)外包給專業(yè)、有經(jīng)驗(yàn)的分析人員，不僅減少了電信企業(yè)的工作量、降低了成本，而且也能獲得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)帶來(lái)的好處。

但是對(duì)電信企業(yè)來(lái)說(shuō)，外包并不是長(zhǎng)遠(yuǎn)之計(jì)。數(shù)據(jù)挖掘要分析的客戶主題不是一時(shí)發(fā)生的問(wèn)題，而是始終伴隨企業(yè)成長(zhǎng)的問(wèn)題。比如，客戶流失是任何一個(gè)電信企業(yè)任何時(shí)候都無(wú)法避免的。流失是一個(gè)始終伴隨企業(yè)成長(zhǎng)的問(wèn)題。雖然專家對(duì)當(dāng)時(shí)的問(wèn)題做出了很有說(shuō)服力的報(bào)告，但是市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變，可能經(jīng)過(guò)很短的時(shí)間又出現(xiàn)了一個(gè)與當(dāng)時(shí)完全不同的流失問(wèn)題。另外，分析結(jié)果的最終目的是指導(dǎo)、應(yīng)用到實(shí)際工作中。即使分析的結(jié)論再正確，如果得不到有效地應(yīng)用、實(shí)施，也是徒勞的。應(yīng)用環(huán)節(jié)是重中之重。但是在實(shí)際的項(xiàng)目工作中，提交令電信企業(yè)市場(chǎng)部門(mén)滿意的分析報(bào)告預(yù)示著外部專家的任務(wù)就宣告結(jié)束。外部專家忽視了對(duì)市場(chǎng)、客服人員提供后期指導(dǎo)，不能長(zhǎng)期監(jiān)控指導(dǎo)市場(chǎng)人員實(shí)施根據(jù)報(bào)告制定的舉措，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決實(shí)施過(guò)程中的問(wèn)題。

6.2完善企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)分析環(huán)境。

6.2.1招募、培養(yǎng)專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘分析人員。

由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)受到國(guó)內(nèi)重視時(shí)間不是很長(zhǎng)，從事數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)的分析人員大多是統(tǒng)計(jì)出身，缺少計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)，不能深刻理解數(shù)據(jù)挖掘算法。高校作為向社會(huì)輸送人才的地方，有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘和分析的培養(yǎng)還有些落后。在計(jì)算機(jī)專業(yè)課程，并沒(méi)有開(kāi)設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)課程。另外，經(jīng)營(yíng)分析人才是典型的綜合性人才，而目前除了一些具有郵電、金融行業(yè)背景的院校，大部分高校有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘的研究側(cè)重算法改進(jìn)而非商業(yè)應(yīng)用。電信企業(yè)應(yīng)注重從具有行業(yè)背景的郵電院校招募相關(guān)方向的人才，制定培養(yǎng)計(jì)劃，用較短時(shí)間培養(yǎng)出更多適應(yīng)經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)需要的人才。

6.2.2加強(qiáng)經(jīng)營(yíng)分析對(duì)前臺(tái)的業(yè)務(wù)支撐。

一方面加強(qiáng)經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)的對(duì)一線營(yíng)銷(xiāo)客服人員日常業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的支撐，賦予前臺(tái)人員一定權(quán)限了解某一客戶的基本消費(fèi)情況，在與客戶接觸之前深刻了解客戶需求，做好有關(guān)客戶關(guān)系管理的準(zhǔn)備。另一方面，加強(qiáng)分析人員與營(yíng)銷(xiāo)、客服有關(guān)挖掘結(jié)果的溝通和探討，建立一套有效的閉環(huán)經(jīng)營(yíng)流程管理機(jī)制，

6.2.3注重層次，有計(jì)劃地分析客戶主題。

雖然客戶分析主題比較多，各主題綜合度、分析難度有較大的差異，但是某些主題相對(duì)具有一定的層次性?？梢越⒁粋€(gè)有關(guān)客戶分析的層次結(jié)構(gòu)。同一層次的主題分析涉及的變量數(shù)目相差不大，數(shù)據(jù)粒度同一。各層次中的主題相對(duì)獨(dú)立，具有完整的意義。上層分析的主題較下層分析的主題綜合性更強(qiáng)。下層分析的結(jié)論可以為上層分析提供數(shù)據(jù)支撐。有了客戶分析層次，上層分析不必從原始數(shù)據(jù)開(kāi)始分析，大大減少了工作量和分析的難度。如果只做低層分析，也能獲得有價(jià)值的分析結(jié)果。

客戶主題層次可以分為低中高三個(gè)層次。低層次包括消費(fèi)行為模式、消費(fèi)層次變動(dòng)、客戶狀態(tài)變動(dòng)、投訴申告強(qiáng)度等。中層次包括客戶信用度、忠誠(chéng)度、客戶價(jià)值等。高層次包括客戶流失、客戶細(xì)分、客戶欺詐等。低層次分析是上層分析的基礎(chǔ)。低層次分析的數(shù)據(jù)直接從業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)獲取。這些原始數(shù)據(jù)能夠真實(shí)的反映用戶行為情況。因此低層次是各層次中最為重要的分析。如果已經(jīng)分析了低層或中層主題，可以直接利用分析的結(jié)果。如果沒(méi)有低層主題的分析結(jié)果，可以先從低層分析再到高層分析服務(wù)。比如，在客戶流失分析當(dāng)中，參考的重要信息包括消費(fèi)變動(dòng)、投訴申告強(qiáng)度、客戶價(jià)值都不能從電信運(yùn)營(yíng)商的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)支撐系統(tǒng)中直接獲取?？梢韵葟目蛻粝M(fèi)變動(dòng)、投訴申告強(qiáng)度、客戶價(jià)值等低層次的主題入手。

7．結(jié)束語(yǔ)

電信企業(yè)建立和完善經(jīng)營(yíng)分析環(huán)境是一個(gè)長(zhǎng)期、漸進(jìn)的過(guò)程。硬件方面完善經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)功能，加強(qiáng)經(jīng)營(yíng)分析對(duì)前臺(tái)的業(yè)務(wù)支撐；軟件方面一方面轉(zhuǎn)變市場(chǎng)、客服部門(mén)的經(jīng)營(yíng)分析理念，加強(qiáng)非專業(yè)分析人員的理論培訓(xùn)，學(xué)習(xí)基本的數(shù)據(jù)分析知識(shí)，培養(yǎng)從統(tǒng)計(jì)圖表和數(shù)據(jù)挖掘的多種展現(xiàn)圖表獲取信息的能力，另一方面注重招募、培養(yǎng)專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘分析人員。隨著經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)的應(yīng)用逐步向深層次發(fā)展，功能得到充分利用，必將為企業(yè)創(chuàng)造重要的價(jià)值、提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

摘要：經(jīng)過(guò)幾年激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，電信企業(yè)逐漸意識(shí)到以客戶為中心的經(jīng)營(yíng)方式的重要性。各省的電信企業(yè)紛紛建立了經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)用來(lái)分析監(jiān)控市場(chǎng)發(fā)展情況和管理客戶關(guān)系。本文介紹了經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)的概念、商業(yè)驅(qū)動(dòng)和主要功能。并著重探討了現(xiàn)有電信企業(yè)應(yīng)用經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)面臨的問(wèn)題以及相應(yīng)的解決辦法和發(fā)展建議。

關(guān)鍵字:經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)，聯(lián)機(jī)分析處理，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)挖掘

參考文獻(xiàn)

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