1、高價(jià)值客戶(hù)作為通信行業(yè)中的核心客戶(hù)資源，為各家企業(yè)所看重。將高價(jià)值客戶(hù)從普通客戶(hù)中分離出來(lái)，并且根據(jù)其自身特點(diǎn)評(píng)估其流失風(fēng)險(xiǎn)，降低客戶(hù)價(jià)值流失，進(jìn)而提升企業(yè)利潤(rùn)是客戶(hù)價(jià)值研究工作的重點(diǎn)。
　　本文從客戶(hù)價(jià)值評(píng)估體系出發(fā)，結(jié)合層次分析，主成分分析等工具，在聚類(lèi)分析模型的基礎(chǔ)上提出更加適合本企業(yè)的“1+N”模式聚類(lèi)分析，使分析工作特征描述更全面，模型擴(kuò)展性更好，目的性更強(qiáng)。并以此為基礎(chǔ)建立起自己的高價(jià)值客戶(hù)分群模型，將原本上千個(gè)變量聚

2、類(lèi)為12個(gè)基本類(lèi)以及有限個(gè)可擴(kuò)充類(lèi)，提升系統(tǒng)效率。在完成對(duì)高價(jià)值客戶(hù)的篩選后，本文針對(duì)指標(biāo)配置預(yù)警判別法以及綜合判別法在預(yù)警分析中在正確性、及時(shí)性、全面性上的缺陷進(jìn)行大膽創(chuàng)新，開(kāi)發(fā)出核心客戶(hù)預(yù)警模型。新的模型通過(guò)多個(gè)指標(biāo)建立評(píng)價(jià)體系，能夠在較多指標(biāo)中發(fā)掘潛在的影響因素，模型應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)運(yùn)營(yíng)商歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比對(duì)后進(jìn)行指標(biāo)自我學(xué)習(xí)修正，每月定時(shí)更新指標(biāo)閥值，實(shí)時(shí)觀察用戶(hù)群離網(wǎng)的特征變化，離網(wǎng)預(yù)警成功率提升85％以上。
　　本文的