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浅谈基于CRM信息技术的渠道偏好度模型的管理应用
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【高中信息论文】摘要：文章以CRM系统对客户行为和偏好的深入分析为基础，对基于信息技术对客户的渠道偏好进行了深入探讨。论文以中国电信行业为例，选取了一个典型案例企业，对其电话客服中心、短信渠道和网站渠道的偏好度进行分析，研究结论对电信运营商的提升客户关系、提升业务绩效、提高客户数据处理技术方面均提供了良好的指导。
关键词：CRM；渠道偏好度；电信
一、 案例研究方法与模型介绍
西方学者的案例研究过程渊源已久，Kyburz-Graber（2004）将案例研究分为三类：描述性案例研究、探索性案例研究以及因果解释性案例研究。本研究属于探索性案例研究，希望以国内一家电信运营商的CRM管理过程实践为研究对象，分析客户对于渠道的偏好度。本案例企业为某电信运营商的一家地市分公司，拥有超过三百万用户，主要从事移动通信和数据服务业务。
这家电信运营商在完成基本的各种业务运营的生产性信息系统后，进一步完成数据汇总并建设了涵盖所有客户互动历史数据的中央数据仓库系统作为企业级业务数据平台。其市场营销部门充分利用这个统一集中的管理信息平台，对客户作各种深度的数据挖掘研究。对于渠道的偏好度的研究分析方案
1. 渠道的类型定为四类：营业厅、电话客服中心、短信、网站。
2. 客户渠道的偏好度模型，使用数据挖掘的人工神经网络技术（详述如后），计算出每个用户使用四种渠道办理业务的倾向度评分。
3. 主要的数据来源包括客服中心呼叫记录，短信请求记录，网站渠道运营记录，业务支撑系统工单，服务使用数据，以及客户基本属性数据等。
4. 时间分析窗口数据，利用渠道偏好度模型给每个分析用户进行渠道使用倾向评分，再通过验证窗口用户使用渠道情况进行模型验证。分析窗口：用于分析特征的历史数据的时间跨度，需要3个月的历史数据；验证窗口：用于验证用户使用渠道情况，需要2个月的历史数据。
5. 本案例研究所使用的技术方法为人工神经网络（ANN）。人工神经网络的研究发展起源于20世纪40年代，是一种模仿人脑神经系统的非线性映射结构。它
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