数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

1、它还可以帮助识别那些注定要支付账单的客户，以及那些准备更换运营商的客户，这些问题可能会加剧客户流失。通过快速反馈、高性能服务和定制产品，电信行业从大数据分析中获得的洞察力提高了客户在每一个接触点的体验。

2、通过多维度分析潜在客户，判断其能否为企业带来可估的价值，是获取客户的关键一步。

3、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用 随着计算机技术、网络技术、通讯技术和Internet技术的发展，电子商务中 企业内部会产生了大量业务数据，如何从丰富的客户数据中挖掘有价值的信息，为企业管理者提供有效的辅助决策，是企业真正关心的问题。

4、问题没表述清楚，数据挖掘目前在金融、电信、银行行业都有广泛的应用。具体就有客户流失预测，客户细分，收入预测、交叉销售等。

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

现有客户的保持 客户关系管理理论中有一个经典的2/8原则，即80%的利润来自20%的客户。通过数据挖掘中的分类分析算法对客户消费行为、盈利能力进行分析，从而将客户进行分类。

基于数据挖掘技术建立智能型客户联络中心 作为客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）的主要载体之一，基于CTI（Computer Telephony Integration）技术的现代呼叫中心（Call Center）在20世纪90年代引入中国。

CRM如何进行客户数据挖掘？（一）、客户数据寻找以及辨别 想要进行客户数据挖掘，不可缺少的就是客户数据。

最近几年，数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。

通过CRM系统中挖掘的数据信息，企业可以用来提升产品质量、提高服务效率、开发符合市场需求的新产品、做更多符合地域、人群需求的营销活动等等。