Формирование оценки лояльности клиентов телекоммуникационной компании на основе байесовского подхода

• Автор: Салмин, Алексей Александрович
• Шифр специальности: 05.13.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 99 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ЛОЯЛЬНОСТИ КЛИЕНТОВ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ КОМПАНИИ

1.1. Лояльность как категория эффективности телекоммуникационной

компании.

1.2. Системный анализ данных компании.

1.3. Сегментация по характеристикам клиента.

1.4. Выводы.

ГЛАВА 2. СЕГМЕНТАЦИЯ ДАННЫХ ДЛЯ ОПДНКИ ЛОЯЛЬНОСТИ

2.1. Сегментированный анализ, основанный на формуле Байеса

2.2. Сети Байсса

2.3. Оценка взаимосвязи между факторами сегмента
2.4. Выводы.
ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ СЕГМЕНТОВ
ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ ДАННЫХ.
3.1. Алгоритмы оценки наполнения сегментов и их реализация
3.2. Алгоритмы оценки взаимосвязей между сегментами в
телекоммуникационных данных и их реализация.
3.2.1. Определение взаимосвязей между услугами компании при помощи регрессионнокогнитивного моделирования
3.2.2. Оценка лояльности клиента по отношению к услугам компании с учтом его характеристик.
3.3. Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИС1ЮЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Выявить наиболее перспективные подходы и методы оценки лояльности клиентов телекоммуникационной компании. Проанализировать концепции апостериорного анализа данных для эффективного прогнозирования взаимодействий с клиентами. Разработать алгоритмы сегментированного анализа данных с учётом индивидуальных свойств клиентов и оценки взаимосвязей между сегментами и услугами. Провести моделирование, основанное на предложенных алгоритмах и реальных данных компании-оператора, и сделать выводы о целесообразности использования разработанных моделей. Методы исследовании. Основные теоретические и экспериментальные исследования диссертационной работы выполнены с применением методов теории вероятности, математической статистики, когнитивного моделирования, регрессионного анализа. Предложены алгоритмы формирования оценок лояльности клиентов телекоммуникационной компании с использованием их индивидуальных личностных характеристик: алгоритм наполнения сегментов и алгоритм оценки взаимосвязей между сегментами. Алгоритм наполнения сегментов основан на использовании формулы Байеса, которая определяет апостериорную вероятность принадлежности клиента к сегменту с учётом его индивидуальных характеристик. Алгоритм оценки взаимосвязей между сегментами позволяет выявить скрытые закономерности между объёмами телекоммуникационных услуг на основе регрессионно-когнитивного моделирования. Достоверность результатов работы обеспечивается адекватным использованием методов теории вероятности, математической статистики. Достоверность положений и выводов работы подтверждается результатами моделирования. Практическая ценность работы. Использование разработанных алгоритмов позволяет повысить эффективность взаимодействия с клиентами и обеспечить достоверность оценок их лояльности и платёжеспособности. Реализация результатов работы. Разработанные в работе алгоритмы анализа приняты к использованию Самарским филиалом ОАО «ВолгаТелеком», а также внедрены в учебный процесс Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики (г. Самара). Апробация работы. Отдельные законченные этапы работы докладывались и обсуждались на Российских научных конференциях профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (Самара, -); Международных научно-технических конференциях «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» (Самара, ; Уфа, ); 4-й международной научно-технической конференции «Информатизация процессов формирования открытых систем на основе САПР, АСНИ, СУБД и систем искусственного интеллекта: ИНФОС-» (Вологда, ); 6-й Всероссийской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании» (Самара, ); 7-й Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике» (Пенза, ). Публикации. Основное содержание диссертации отражено в опубликованных работах. Публикации включают 4 статьи в научных изданиях, рекомендуемых ВАК для публикации научных работ, и 7 материалов докладов на научно-технических конференциях. Диссертационная работа состоит из введения, трёх глав, заключения и списка литературы. Основная часть работы содержит страниц машинописного текста, рисунков, 9 таблиц. Список литературы содержит наименование. Первая глава посвящена обзору методов анализа лояльности клиентов и принципам многофакторного сегментного статистического анализа платёжных диапазонов. Вторая глава содержит разработки, описание и анализ алгоритма сегментирования клиентской базы компании с использованием вероятностных оценок, построенных на основе формулы Байеса. Приведены основные принципы анализа лояльности при помощи данного алгоритма. В третьей главе рассмотрены вопросы реализации разработанных алгоритмов с цслыо определения лояльности клиентов на реальных данных биллинговой системы оператора мобильной связи. Получены конкретные результаты, на основе которых компания-оператор может более эффективно выстраивать свою работу с клиентами на основе их личностных характеристик. В заключении сформулированы результаты работы.