罗磊

【摘 要】随着我国通信行业逐步发展开放，市场竞争也越来越激烈。提前分析不满意客户，提高电信市场竞争力已经成为我国电信通信企业生存发展的重中之重。文章在借鉴美国客户满意度指数（ACSI）模型的基础上，对客户满意度进行深入分析和分类分析。同时，通过运用数据挖掘分类算法进行数据分析和模型拟合，最终确定关键因素及其对顾客满意度的影响程度。

【关键词】分类分析;顾客满意度模型（ACSI）;数据挖掘;结构方程

【中图分类号】F274;F626 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2019）05-0186-03

1 研究目的

对于电信运营商来说，客户就是生命，如何吸引并且留住客户是运营商必须思考的问题。客服热线服务质量的好坏，顾客的满意度直接影响到企业的利益，因此及时了解顾客对客服热线的满意程度及服务缺陷，提前预测不满意客户并及时进行关怀修复具有非常重要的意义。

2 问题分析

根据已有的结果，针对流失客户寻找流失的原因，即流失客户的特征，进行数据统计归纳;根据拥有的客户流失数据建立基本属性、服务属性和客户消费属性与客户流失可能性的数据模型，找出其潜在的关系，分析客户流失的因素，计算出客户流失的可能性，预测客户是否流失。

3 分类分析

分类就是找出一个类别的概念描述，进行不同种类的数据分析。分类是数据挖掘的主要方法，分类数据能够很好地模拟训练样本集中属性和类别之间的关系，也可以预测一个新样本属于哪一个种类。……