详细数据分析——变量描述(一) t组1t组2t组3t组4t组5t组6t组7t组8t组9t组10 t客户分群tcluster-1tcluster-8tcluster-12tcluster-9tcluster-7tcluster-5tcluster-10tcluster-3tcluster-11tcluster-4tcluster-6tcluster-2 t客户数t占总客户比例t0.065 t0.090 t0.197 t0.193 t0.102 t0.158 t0.125 t0.011 t0.035 t0.020 t0.005 t0.001 tARPUt68.53 t98.87 t126.41 t135.44 t145.52 t162.74 t153.84 t194.58 t467.68 t545.86 t818.85 t1422.02 t年龄t30.99 t35.39 t34.19 t34.32 t32.79 t32.92 t32.74 t24.18 t33.79 t33.72 t34.93 t35.95 t男性比例t0.59 t0.64 t0.67 t0.66 t0.69 t0.72 t0.66 t0.47 t0.75 t0.74 t0.80 t0.77 t女性比例t0.29 t0.27 t0.25 t0.22 t0.20 t0.25 t0.44 t0.16 t0.19 t0.15 t0.12 t性别不详比例t0.11 t0.09 t0.08 t0.09 t0.08 t0.07 t0.06 t0.12 t现金付费比例t0.09 t0.19 t0.21 t0.16 t0.18 t0.08 t0.51 t0.59 t0.86 t预付费比例t0.91 t0.81 t0.79 t0.84 t0.82 t0.92 t0.49 t0.41 t0.14 tVIP比例t0.07 t0.13 t0.18 t0.20 t0.18 t0.23 t0.20 t0.18 t0.76 t0.81 t0.85 t0.88 t欠费比例t0.02 t0.03 t0.01 t0.09 t0.10 t0.05 t在网时长(天)t775.00 t823.20 t852.02 t888.43 t760.20 t827.97 t794.64 t424.44 t1214.86 t1152.10 t1192.
详细数据分析——变量描述-中国移动客户分群模型
相关推荐
中国移动客户细分模型需求访谈
如果你在做客户细分,尤其是电信行业相关的项目,这个资源挺有用的。它通过不同部门的访谈,了针对中国移动客户细分模型的详细需求。比如,计费业务中心客户细分系统的需求,市场经营部则通过细分数据来提升品牌整合效果。适合对如何通过客户行为数据做精准服务设计感兴趣的朋友。了全球通的中端用户,挽留有离网倾向的用户,提升营销效果,节省成本,真的蛮实用的。
要是你正好在用类似的模型进行项目开发,这份资源会为你不少参考和实际操作的思路。
哦,对了,里面还包括了多用户需求、市场行为和提升服务效果的技巧,绝对值得收藏。
数据挖掘
0
2025-06-14
建立中国移动客户细分模型的步骤
第四步:通过因子分析寻找变量之间的关系,并优化变量组合。分析模型结果时,依据群间差距最大、群内差距最小的标准进行调整,逐步优化模型。数据探索和建模过程中,重点在于分析因子之间的关系。
数据挖掘
13
2024-08-03
中国移动客户细分方案优化
综合运用聚类模型、CRM系统以及ARPU分析,中国移动正在优化客户细分方案,设计不同套餐以达到效益最大化。
数据挖掘
11
2024-07-23
中国移动客户细分模型短信零使用群年龄分析
从年龄分布图来看,短信零使用群的平均年龄为35.9岁,与全球通用户的年龄分布基本一致,表明没有特定年龄段对短信业务的特别排斥。
数据挖掘
8
2024-07-17
基于行为特征的中国移动客户细分模型
考虑数据资源和移动用户特点,采用用户行为特征为基础,结合人口统计和客户价值,构建三维客户细分模型。模型聚焦高价值客户识别,针对目标客户群开展行为分析,制定差异化服务策略,满足客户需求,并整理背景资料,辅助市场营销。
数据挖掘
10
2024-05-20
短信零使用群ARPU分析-中国移动客户细分模型
乐山市场显示出短信零使用群的平均ARPU为126.94元,略低于全球通平均ARPU的158.17元。此外,WAP的平均使用费为0.003元,GPRS为0.193元,IP为1.289元,分别为总体平均的15.8%、62.5%和41.6%。这一类不使用短信的群体通常消费水平较低,对新技术不太敏感。
数据挖掘
11
2024-08-01
精准定位目标客群:中国移动客户细分模型解读
深入了解客户:客户细分模型的重要性
客户细分是产品开发和市场营销的基石。通过将客户划分为不同的群体,企业能够更好地理解客户需求,并制定更有针对性的策略。中国移动客户细分模型就是一个很好的例子,它能够帮助企业实现:
产品/服务差异化: 洞察客户对产品的偏好,开发满足特定需求的产品和服务。
渠道优化: 了解客户对销售和服务的要求,设计高效的销售渠道。
精准营销: 分析客户对市场活动的反应,制定精准的推广策略。
价格策略制定: 评估客户的价格敏感度,制定合理的价格策略。
利用客户细分模型,企业可以实现资源的优化配置,提升产品竞争力,实现市场营销目标。
数据挖掘
20
2024-04-29
中国移动客户细分模型中的低使用率组
6% 低使用率组客户占全体客户的比例
平均年龄:30.99 岁
ARPU:68 元
在网时间:27 个月
女性比例:29%
预付费比例:81%
VIP 比例:7%
基本功能使用、通话需求低
主要在本地活动,与市内用户沟通
与小灵通联系较多
每通电话时长较长,但通话次数最少
优惠时段通话次数占比最高(5%)
短信使用量较其他低端人群多
IP 通话比例高(28%),对资费敏感
主叫行为明显高于被叫,可能是受资费因素抑制
营业厅访问次数少
频繁拨打话费查询电话(1861)
数据挖掘
15
2024-05-01
中国移动云计算策略规划部门
随着云计算技术的日益成熟,中国移动正积极推进其云计算工作思路和规划建设。
MySQL
11
2024-08-28