4.1. Описание бизнес-задачи
В такой высокотехнологичной отрасли, как телекоммуникации, методы и подходы Data Mining получили широкое применение. Решаемые задачи, прежде всего, связаны с программами лояльности и удержанием существующей клиентской базы, а также с привлечением новых потребителей услуг.
В биллинговых системах телекоммуникационных компаний накапливаются большие объемы данных. В первую очередь это информация об абонентах и статистика использованных услуг. Анализ такой информации ручными и полуручными методами малоэффективен.
Постановка задачи. Руководство филиала региональной телекоммуникационной компании, предоставляющей услуги мобильной связи, поставило задачу сегментации абонентской базы. Ее целями являются:
построение профилей абонентов путем выявления их схожего поведения в плане частоты, длительности и времени звонков, а также ежемесячных расходов;
оценка наиболее и наименее доходных сегментов.
Эта информация может в дальнейшем использоваться для:
разработки маркетинговых акций, направленных на определенные группы клиентов;
разработки новых тарифных планов;
оптимизации расходов на адресную SMS-рассылку о новых услугах и тарифах;
предотвращения оттока клиентов в другие компании.
Данные за последние несколько месяцев, взятые из биллинговой системы, представляют собой таблицу со следующими полями (табл. 4.1).
Таблица 4.1. Данные по абонентам из биллинговой системы
№ | Поле | Описание | Тип |
1 | Возраст | Возраст клиента | Целый |
2 | Среднемесячный расход | Сколько в среднем денег в месяц тратит абонент на мобильную связь | Вещественный |
3 | Средняя продолжительность разговора | Сколько в среднем минут на исходящие звонки тратит абонент за месяц | Вещественный |
4 | Звонков днем за месяц | Количество исходящих звонков в утреннее и дневное время | Целый |
5 | Звонков вечером за месяц | Количество исходящих звонков в вечернее время | Целый |
6 | Звонков ночью за месяц | Количество исходящих звонков в ночное время | Целый |
7 | Звонки в другие города | Количество исходящих звонков в другие города | Целый |
8 | Звонки в другие страны | Число исходящих международных звонков | Целый |
9 | Доля звонков на стационарные телефоны |
| Вещественный |
10 | Количество SMS | Число исходящих SMS-сообщений в месяц | Целый |
Исходные данные. Были отобраны только активные абоненты, которые регулярно пользовались услугами сотовой связи в течение последних нескольких месяцев. Данные находятся в файле mobile.txt.
- 1. Аналитическая платформа Deductor
- 1.1. Развитие и назначение Deductor
- 1.2. Общие сведения о Deductor
- 1.3. Категории пользователей Deductor
- 1.4. Аналитические технологии, реализованные в Deductor
- 1.5. Установка Deductor
- 2. Консолидация данных и отчетность аптечной сети
- 2.1. Описание бизнес-задачи
- 2.2. Deductor Warehouse
- 2.3. Проектирование хранилища «Фармация»
- 2.4. Создание хранилища
- 2.5. Наполнение хранилища данных
- 2.6. Срезы из хранилища данных и olap-кубы
- 3. Ассоциативные правила в стимулировании розничных продаж
- 3.1. Описание бизнес-задачи
- 3.2. Выявление ассоциаций
- 3.3. Интерпретация ассоциативных правил
- 4. Сегментация клиентов телекоммуникационной компании
- 4.1. Описание бизнес-задачи
- 4.2. Решение задачи
- 5. Скоринговая карта для оценки кредитоспособности заемщиков
- 5.1. Описание бизнес-задачи
- 5.2. Решение задачи