基于RFM模型的电信客户价值分析
随着通信行业提速降价、携号转网以及5G商用,运营商的运营成本支出逐渐加大,同时客户不断饱和、收入滞涨、价值持续降低.在这种背景下,本文以某市某县真实数据为实例,以RFM模型为核心,通过Wrapper特征选择算法挖掘电信客户核心价值特征.使用K-means聚类算法构建优化的RFM客户价值模型.并对存量客户群进行深度挖掘,针对不同价值、不同生命周期的客户,采用不同的营销手段,制定定制化的运营建议,助力存量客户的保有与价值提升,打赢5G市场战争.
RFM、特征工程、K-means、随机森林
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F62(电信)
2020-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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1,10
