資料挖掘在移動通信行業應用趨勢的分析

資料挖掘在移動通信行業應用趨勢的分析(我們群主的原創哦)        電信業和金融業是目前商業資料挖掘很主要的應用領域。金融系統就像一隻設計非常精密的鐘表，總是精确地、緩慢而有節奏地運轉，同時銀行一般都是保守的、風險厭惡型的機構，是以要就資料挖掘在銀行業中的應用必定是嚴謹的、精确的，它在技術上的要求是非常嚴格和苛刻的。反觀一下電信行業，電信業特别是移動通信行業在這10年中得到了極其快速的發展。在前一個五年，移動通信行業處于一個上升的階段，在這個階段兩個主要的營運商，移動和聯通都在尋找自己的細分市場，這個時候的市場還未達到飽和的程度，雙方還未構成很激烈的競争。随着移動通信市場的逐漸成熟，市場競争越來越激烈，競争的結果則是移動越做越強，聯通則隻能退守低端的市場。市場競争帶來了資料挖掘技術應用的機會。以移動為例，随着Boss系統的上線，在02年已經完成了第一個客戶流失模型的建構工作。随後，移動資料倉庫的建設為進行進一步的資料挖掘工作奠定了非常有利的資料基礎。目前，國内的電信級資料倉庫市場上Teradata的資料倉庫占了最大的份額。       正是由于移動通信市場的發展，帶動了資料挖掘技術的深入應用。目前移動通信行業所用到資料挖掘模型大部分是以市場為導向的。以移動公司為例，主要的模型包括了客戶分群、流失、交叉銷售、目标客戶的精确定位、營銷預演、值預測及客戶生命周期分析等。可以說，除了孤立點分析以外的全部資料挖掘技術都在移動的資料挖掘項目中得到了應用。這在國内的銀行業中是難以想象的，國内銀行業的資料挖掘還是處于一個起步的階段，應用的挖掘技術非常有限。        從資料挖掘在移動通信行業的應用趨勢來看，現在正從單一的挖掘模型向多模型的組合運用發展。這是由于單一的挖掘模型在移動營運商的手工已經越玩越熟，并且在一些具體問題的應用中收到了比較顯著的效果。而多模型的應用可以把客戶分得更細緻一些，配合具體的業務應用政策的設計，可以收到更明顯的效果。換句話說，就是從廣種薄收向精耕細作過渡。        目前在國内移動通信市場上，3G的應用還沒有太明确的方向，牌照的也遲遲未能發放出來。聯通的市場佔有率已經不能對移動構成影響，是以一些諸如流失，競争對手分析的問題在移動的嚴重并不是一個十分迫切需要解決的課題。反觀我們近鄰的香港移動通信市場，3G在香港已經運作較長一段時間了。而在小小的香港，就有6家移動營運商展開了激烈的競争，其慘烈程度可想而知。在國内，移動的号碼和聯通的号碼是不能帶号轉網的，但是在香港不同移動營運商的号碼是可以帶号轉網的，這樣就産生了很大一批為了優惠而轉網的“跳蚤使用者”。香港市場上不同營運商的互相争奪使用者造成了非常嚴重的客戶流失問題，是以建立流失預警模型，留住有價值使用者成了營運商們需要面對的一個難題。可以預見，随着國内移動營運市場逐漸放開，“帶号轉網”将會成為一個發展的趨勢，在這樣的形勢下，移動能否繼續保住市場佔有率，留給我們的是一個很大的問号。可以預計，将來流失模型是将會作為一個很重要的模型和考核名額呈現在營運商老闆的月報上。        集團客戶是移動營運商的一個高端應用群體，主要是一些非常重要的機關團體。一般來說，穩定的集團客戶往往可以捆綁住一大批個人客戶。是以，對集團客戶行為特征的研究将會是資料挖掘要面的另一個重大的挑戰。集團客戶與個人客戶有非常大的不同，集團客戶展現出來的往往不是個人行為的特征，其流失在資料上展現不出任何的趨勢。是以，要研究集團客戶需要使用通常定義以外的一些數學模組化技術。        07年開始現在出現了移動營運商向網際網路滲透的現象，移動推出的飛信就是一個很好的例子。線上社群的出現，人們從現實世界的生活往線上生活的遷徙，IP電話的普及越來越成為移動營運商所要面對的一個潛在威脅。移動營運商将會在網際網路上發展更多的應用，是以資料挖掘在移動通信行業會逐漸往Wap Log的挖掘，社會交往圈分析。可以預見，在不遠的将來，将會有更多突破傳統商業資料挖掘的技術在移動通信行業内得到更充分的運用。