4G 시대가 도래함에 따라 통신 시장의 경쟁이 갈수록 치열해지고 있으며, 고객 자원은 통신 기업 경쟁의 초점이 되었다. 고객 소비 행동 법칙은 고객 지식의 중요한 부분이므로 소비자 행동 인식에 기반한 고객 세분화가 통신 기업 고객 관계 관리의 하이라이트가 됩니다. 데이터 마이닝 알고리즘을 사용하여 특정 고객 소비 데이터 세트를 분석하고 관심 있는 정보를 발굴하며 이러한 관심 있는 결론에 따라 기업의 마케팅 전략을 더욱 조정합니다.
현재 통신업체들의 4G 고객 세분화 부족, 관련성 분석을 통해 통신업체의 기존 고객을 세분화하고, 통신업체가 텔레콤 고객에 대한 합리적인 분류를 실현할 수 있도록 지원함으로써 텔레콤 기업의 마케팅 전략에 대한 지도적 의견을 제시합니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 통신업체, 통신업체) Apriori 알고리즘을 사용하면 한 사업자의 4G 고객 데이터베이스를 분석하여 고객 소비 행동과 소비 특성 간의 흥미로운 연관 규칙을 파악하고 이 정보를 더 자세히 분석하여 마케팅 의사결정권자에게 새로운 관점을 제공할 수 있습니다.
이 글의 연구 아이디어는 샘플 데이터를 사전 처리하고, 샘플 데이터를 4G 카드 교환, 4G 패키지 교환, 4G 터미널 3 대 고객층으로 나누고, 월평균 ARPU 값, 월평균 mou 값, 월평균 dou 값을 각각 계산하는 것이다. 마지막으로, Klemanting 소프트웨어를 사용하여 MDLP 원칙에 따라 세 고객 기반의 세 가지 값을 엔트로피로 그룹화하여 세분화된 기능 고객 기반을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 Apriori 알고리즘을 사용하여 빈번 항목 집합을 생성하고, 빈번 항목 집합에 따라 간단한 연관 규칙을 생성하고, 고객 소비 행동과 브랜드, ARPU 값, mou 값, dou 값 등의 세분화 변수 간의 연계를 발굴하고, 통신 기업이 특정 소비자 그룹의 소비 습관을 찾아 식별된 소비자 그룹을 대상으로 하는 데 도움이 되는 규칙을 요약합니다.