客户需求信息调查表

客户需求信息调查表（精选6篇）

客户需求信息调查表 第1篇

软件潜在客户需求调查表

客户名称：商谈对象：时间：记录人员：客户所属行业：商品流通企业企、事业单位生产型企业目前公司的部门结构：

采购部： 销售部： 仓库： 财务部： 其它：有几个门市： 仓库与办公室不在同一点地方：当前业务流程：（判断是否存在管理上的不合理性）

当前管理所面临的问题：

财务：手工登帐很麻烦 不能迅速做出相关报表 花很多时间查找一张凭证 月底制作报表工作量太大管理：商品品种太多，无法实现货位管理无法实现对库存上、下限的控制

无法实现多价位管理（不同的客户对应不同的货品售价）员工权限管理业务员业绩管理对经营状况的掌握不够清晰 例：销售情况、应收款情况、库存情况等

无法快速准确得出相关统计数据 例：产品销售排行榜、客户销售排行榜、毛利排行量榜等

开单：开单速度太慢计算总额时准确度不高汇总工作较为烦琐

当前急需解决的问题：（可适当引导客户实现科学管理：推行辛巴的管理思想）

解决以上存在的管理问题

理想中的业务流程：（判断是否存在逆向流程）

关键需求：（客户需要软件解决的特殊要求）

涉及软件应用的部门：

采购部： 销售部： 仓库： 财务部： 其它：几个分支机构：推荐应用的辛巴产品需要的站点数

购买意向说明：

客户需求信息调查表 第2篇

为进一步了解广大零售户当前的服务需求，以期向客户提供更为优质、有效的服务，让广大零售户持续获得满意服务，东山分公司按照零售客户服务需求调研操作指南，开展客户服务需求调查活动，现将调查情况进行汇总报告。

一、调查工作基本情况：

1、调查对象：******营销部辖区内卷烟零售户，按业态和业务类别，分层随机抽样调查100户。

2、调查时间：2012年7月20-30日

3、调查方法：问卷调查法

4、调查数量：共发放100份调查问卷，回收100份。

5、调查项目：

基本信息、订货服务、拜访服务、送货服务、专卖支

持、客户培训、投诉咨询、总体评价、意见建议等十项内容。

6、调查人：客户经理

二、调查汇总

经复核、编辑、录入，形成初步汇总结果。

（一）订货服务

订货方式中电话订货、网上订货方式是客户较适应的一种，终端机订货和手机订货基本无需求。客户全部认需要订货前指导，因为短息有些老人不会看，新商盟网上订货平台需要占用时 1

间比较长，因此需要客户经理提前指导订货是非常有必要的。

(二)拜访服务

拜访频率的选择体现了客户对客户经理依赖的程度，也是体现客户对客户经理需求的程度，有80%的客户对客户经理一周拜访一次较为满足，有2%的客户对有无客户经理的拜访服务表现无所谓。数据表明两个极端，一是客户对烟草服务、政策已经配合很好，需要客户经理上门拜访服务就可以独立处理相关的营销问题，说明客户忠诚度和满意度较高，也说明我们的网上订货基础较好；另一方面，说明客户对客户经理的表现无所谓，客户经理的作用体现不出，客户经理服务市场的能力较低倒致客户不信任客户经理。建议认真深入市场，了解客户的真实心态。

(三)送货服务：

从问卷上可以看出客户对于当天订货隔日送货的需求是较大，高达93%，没有人要当天订货当天送货模式，次日送货要求有7%，因此，采取当天订货隔日送货模式，是比较合理的办法。

(四)专卖支持

95%的客户需要进行市场监管，说明市场存在问题仍不容忽视。对合理定量问题有58%客户认为没有必要，有5%的客户要求开展真假烟识别服务.(五)客户培训

在调查中我们可以发现客户对于自己经营情况是最关心的问题，因此对我们开展的培训活动相当有兴趣，要求公司能够在一定的程度上帮客户提升经营业绩。

(六)投诉咨询

咨询投诉渠道有电话方式占95%，客户认为这样可以及时反馈问题；要求在受理之日起三个工作日之内占96%。

（七)对烟草公司服务总体评价

客户对我们的服务评价1分评价有0%，2分的客户占0%，评价3分的0%，评价4分的45%，打分为5分的客户有55%。

客户需求信息调查表 第3篇

在信息技术高速发展的今天, 公众对公交出行信息的依赖程度不断加深, 需求量不断增多, 并呈现出差异化和精细化的趋势。不同的信息服务内容及信息提供方式会产生不同的影响, 从而直接或间接地影响居民对出行方式的选择。

交通信息对出行行为影响方面, 国内外学者研究成果较多, 主要集中在交通信息对通勤者出行、休闲活动的出行行为的影响, 但交通信息的研究并不全面, 且影响较为宏观, 尤其在当前中国城市多模式交通下[1,2,3,4]。本文基于出行者对公交出行信息的需求及关注, 从微观研究交通信息对出行者出行行为的影响, 并提出面向出行者的公交出行信息服务系统的发展策略。

1、公交信息需求理论基础

出行者出行过程中, 随着出行信息利用者行为特征的变化, 对信息服务需求的具体形式也会千差万别, 由于出行方式相同, 公共交通系统的出行信息需求又表现出明显的共性特征[5]。本文对出行信息需求按照出行前、出行中和个性化三部分进行分析。

1.1 出行前信息需求分析

出行前, 选择公共交通的出行者倾向于事先搜集相关出行信息, 利用网络、热线电话、地图等多方式进行信息搜集。此阶段的出行信息服务需求主要包括出行费用、时刻、站点等信息。

1.2 出行中信息需求分析

出行过程中, 出行者关注的是通过站牌、视频、音频等方式获取车辆运行及换乘的精确信息、车内服务信息 (拥挤水平) 和警告信息。不熟悉车站布局的出行者, 则希望获得具有导向功能的信息。此阶段的出行信息需求, 考虑到空间位置的不同可分为车站和车内。

1.3 个性化信息需求分析

除了出行前和出行中需求的信息, 部分出行者还希望获取与出行相关的天气、社会综合服务及设施、沿线车站景观以及新闻、娱乐等信息。

2、公交信息需求调查

为了解公交信息服务及乘客出行信息需求的情况, 采用问卷调查的形式在西安市展开出行者出行信息需求RP/SP调查。RP调查 (Revealed Preference survey) 是根据存在的或发生的情景用不同的属性因素及水平对其进行描述。SP调查 (Stated Preference survey) 是预先确定各属性因素及其水平, 将其组合成多种情境构成备选方案[6]。

结合自身实际情况以及人力、财力、时间限制, 选取了面访调查以及媒体调查两种调查方法作为此次的调查方法。此次调查分为预调查和正式调查两个阶段。在预调查基础上, 完善问卷并对不同属性人群的比例进行设定, 进行正式调查。

3、数据分析

3.1 调查基本情况

本次调查共发放调查问卷200份, 回收问卷180份, 对回收问卷进行整理及筛选, 剔除错填、漏填等问卷, 共得到164有效问卷份。其中问卷的具体统计结果如表1。

采用SPSS数据分析软件对数据结果进行多元回归分析, 得出不同属性人群对于公交信息服务需求的特点, 为西安市公交信息服务的建设提供数据支持。

3.2 出行者自然属性与出行信息服务需求的分析

不同属性人群对公交出行信息的需求

a.因变量:公交实时到站

b.预测变量: (常量) , 年龄, 性别。

表3不同性别、年龄人群对公交实时到站信息关注程度

a.因变量:公交实时到站

由表2、3可得, 显著性检验Sig.值都小于0.05, 说明性别和年龄都对公交实时到站信息需求均有显著影响, 得回归方程=0.199+0.160sex-0.105age。结合图1, 女性对于地铁、公交实时到站信息需求高于男性将近18%, 并对除公交、地铁线路图以外的其他公交服务信息需求的比例都明显高于男性, 可见女性希望能更准确地估计出行时间, 以便节约出行时间, 且对公交出行时间方面的信息服务的依赖程度要远远超出男性。

a.因变量:最大步行距离

由表4可得, 自变量住址显著性检验Sig.值小于0.05, 说明住址对步行距离的接受程度有显著影响。结合图2。市中心公交站点分布密集, 居民出行时可以在较短的步行距离内乘坐公交车。而住址随着距市中心距离的增加, 公交站点分布稀疏, 出行中市民需要通过更大的步行距离才能达到目标站点。故在出行过程中, 居住于市中心的市民对于最大步行距离的信息需求是高于居住于郊区及周边地区市民的。

4、结论

通过上述分析, 得出西安市出行者对公交出行信息需求的基本特点:年龄、性别对公交实时到站信息需求影响显著, 且住址对最大步行距离信息需求具有显著影响。

在此基础上, 作者据调研及分析结果为西安市的公交信息服务发展提出以下几点建议:提供精细、人性化的信息服务;改进现有的引导标志;建立公交信息服务评价和反馈系统等, 以此改进城市公交信息服务质量来满足居民日益增长的出行需求。

摘要：为了研究多模式公交信息服务对居民出行选择的影响, 本文通过RP/SP调查获取西安市居民出行数据, 对调查结果利用SPSS软件进行多元回归统计分析, 从年龄、性别、居住地等方面分析, 得出各变量对公交信息需求的显著性影响及不同属性市民对公交信息需求的差异, 提出深度发展公交信息化建设的指导性建议。

关键词：多模式公交,RP/SP调查,统计分析,公交信息需求分析

参考文献

[1]胡华, 滕靖, 高云峰等.多模式公交信息服务条件下的出行方式选择行为研究[J].中国公路学报, 2009, 22 (2) :.87-92.

[2]薛运强, 刘彤, 巩丽媛.提升公交分担率的关键因素研究——基于济南市居民出行意愿调查数据分析[J].交通与运输, 2012, 12:9-12.

[3]侯现耀, 陈学武, 王卫杰.多公交信息下居民出行方式选择意向分析[J].交通运输系统工程与信息.2014 14 (4) :80-84.

[4]左毅刚, 李文权, 陈茜等.公交信息条件下的公交出行意愿研究[J].交通信息与安全, 2014, 32 (2) :57-62.

[5]戢晓峰, 城市公共交通系统出行信息需求分析[M].综合运输, 2008.3.

客户需求信息管理与用户偏好分析 第4篇

【关键词】客户需求管理平台；用户偏好分析；文本挖掘算法

1.客户需求管理平台建设及应用

该平台利用门户网站、手机门户、语音服务平台和营业厅等资源，以问卷调查、暗访、外呼等方式搜集客户需求。通过电子化管理对信息采集的反馈数据进行快速汇总统计，提炼出既能体现客户需求又能提高产品和服务品质的可行性需求，进行分析、研究、实践和推广。

主要创新点：（1）实现各类需求信息采集的电子化操作；有效跟踪监控需求处理情况，提升处理效率；快速统计需求采集及反馈数据，缩短管理决策的响应周期。（2）需求网具有“多渠道，分类别，细挖掘”的特点，系统性进行客户需求收集、分析、处理的成功案例。

2.文本挖掘算法与需求系统的整合

2.1基于自动类别关键词发现与匹配的分类方法

自动从类别中提取关键词，文本分词、关键词提取。基于关键词匹配进行分析，多个关键词的加权匹配机制。

2.2基于支持向量机的文本分类方法

采用研究院用户行为实验室算法，将文本表示为单词向量的形式；利用数据挖掘中的支持向量机技术进行分类。

2.3两种解决方案的比较

基于关键字匹配方法：易于理解，采用少数关键词进行分类。准确率较低，依赖于文本中具有较明显的关键字。速度很快。

基于支持向量机方法：较难理解，使用文本词表示的向量进行分类。准确率较高，不需要较明显的关键字，使用整个文本的词进行分类。速度较快。

基于关键字匹配需求分类：取每个类别的特征最明显的关键字进行分类，准确率53%。基于支持向量机需求分类：将每个需求文本表示为向量，采用支持向量机技术进行分类，准确率76%。基于支持向量机的垃圾信息分类准确率92%。

从客户特征信息从易到难的获取程度来说，可以分为5个层次，分别为用户的自然属性，客户的消费行为，消费行为所衍生出来的信息，客户的知识信息，以及营销推荐的直接结论。

从结果上来说，前3种客户特征信息是显形的知识，而后2种是客户的隐形知识。从了解客户行为，到了解客户习惯特征的过程中，也是从简到繁，从容易到复杂的。

3.用户特征研究结果

3.1用户渠道偏好研究成果

渠道形式多样化。随着电信业务的发展，用户对渠道形式的偏好呈现多样化趋势。过去用户习惯于去传统的营业厅、代办点办理业务。但是随着互联网和电子商务的逐渐普及。网上营业厅，短信营业厅，自助式服务终端的形式越来越被人们所应用。热线也成为用户办理业务的另外一个重要渠道。可以更多地通过热线为客户提供有关业务受理、营销、咨询、申诉以及其他社会化的综合性服务。

本次研究主要从用户接触公司各个渠道为切入点，从用户与各渠道间交互的历史信息，用户联络时间的分布，接受服务的内容，咨询以及投诉的信息等方面进行研究，并结合时间的维度进行挖掘分析，建立起用户渠道偏好模型。

渠道偏好评分。

渠道偏好评分的原理是借用数据挖掘的决策树分类原理，计算出趋向某一接触渠道可能性，将客户以往相互关联又繁杂凌乱的各种涉及渠道接触表现的资料量化，以概率形式表述用户对各个渠道的依赖程度。

一份个人渠道偏好程度报告不仅打出个人的渠道偏好评分，还标示等级并给出比例。比如，按计算出的不同的概率值进行分档，将用户依赖某渠道的程度共分为分成5个等级：0-20%为基本不接触；20-40%为偶尔接触；40-60%为普通依赖；60-80%为较依赖；80%-100%为依赖。同时，渠道偏好报告还给出每一等级用户的比例。

3.2用户信息内容偏好研究成果

本次研究根据用户使用公司的各类新业务产品以及服务功能入手，从用户选择的产品类型，使用产品的内容及频率，享受的客户服务，用户的影响力等方面进行研究，建立相关业务模型。主要分析客户对“新闻类”、“商务类”、“财经类”、“体育类”、“娱乐类”、“生活类”、“文化类”、“游戏类”这八类内容信息的偏好程度。

首先，从分析客户显性特征上，我们制定了详细的业务经验模型。主要通过一些有明显内容信息承载的新业务来进行，这样的新业务包括：手机报、彩铃音乐、wap网页访问等方面。然后，还包括从客户的语音通话、短信收发情况、GPRS网站访问情况作为补充。通过分析用户对一些特定号码，比如娱乐短信的定购，每日笑话短信的定购等方面。将这些信息融合起来形成客户的内容偏好业务经验模型，用来分析客户的显性特征。

其次，通过决策树挖掘模型，结合从显性用户的样本数据信息，来建立分析挖掘模型，分析出潜在的内容偏好特征用户。模型需要有反复的训练和验证。

将显性信息内容融合隐性信息内容的综合结果，就完成了整个的客户内容信息偏好打分。

3.3用户职业定位研究成果

以用户为中心，从用户的特征角度将可能获取的数据进行进行归类整理，从用户的个人基本信息，使用语音业务，增值业务的使用习惯，活动场所的变化等方面对用户的职业进行刻画，建立相关用户细分模型。

根据用户的基本信息，从客户通话的时间，通话的地点，通话时长，长途漫游类型，对端号码的离散程度，新业务收入比重，使用SP服务类型，频次，用户通话基站变化情况等多方面去排列组合，根据用户的行为特征将用户区分不同的职业定位。本次主要分析客户中“学生”、“商务人士”、“外来务工者”、“年轻白领”、“低收入人群”、“司机”这六类职业的特征偏向程。

在分析用户职业定位研究成果的过程中，根据不同的职业制定有针对性的业务经验模型进行打分判断。

4.成果应用实例与前景

4.1支撑精确营销全过程

通过分析研究整个精确营销支撑全过程的情况后，我们发现，客户内容偏好，客户渠道偏好，客户职业定位可以在精确营销的三个关键步骤中进行有力的支撑。通过整个三个过程的应用，来整体提升精确营销的全过程。

4.2支撑渠道管理

将客户的渠道偏好也可以运用在支撑渠道管理相关应用中。通过对客户渠道使用行为的精确化了解得出的客户渠道偏好结果，可以为公司推广电子渠道，分流常规实体渠道压力的工作做出指导性借鉴。

5.项目总结及展望

5.1项目成果总结

本项目通过一定的固化方法，成功的从客户海量通信行为信息中，总结出客户行为特征，并找到了具体的进行应用的方法。同时，形成的方法为下阶段进行后续的行为特征分析挖掘提供了一种良好的思路借鉴。形成的客户统一信息库作为一种经营分析信息应用的载体也已经初显成效。项目对如何从数据中，提炼出知识，最终服务于企业运营，发挥其应有的价值，提供了一条通用的思路，值得借鉴和推广。

5.2项目展望

客户需求信息调查表 第5篇

（一）客户姓名：__________联系方式：________地址：____

1、户 □所在地： □本市□本省□外省□境外

2、年龄/岁： □20~30 □30~40 □40~50 □50~60 □60以上

3、家庭结构： □单身贵族 □二人世界 □三 □之家 □三代同堂其他一——

4、家庭月收入／元： □1000以下□1000~2000200O~3000□3000~4000 □4000~5000□5000以上

5、所需产品类型： □低层 □多层 □小高层 □高层 □商铺 □其他

6、所需面积/m2： □80以下 □80~90□90~100 □100~11O □110~120□120~130 □130~140 □140~150 □150~180 □180~200□200以上

7、所需户型： □一室 □二室一厅 □-室二厅 □三室一厅 □三室二厅□四室 □错层□跃层或复式□联排别墅

□叠加别墅□独栋别墅

8、职业： □广告 □金融 □IT □文教 □商贸 □律师 □医生□工业 □服务 □其他

9、原居住地： □新北区 □灭宁区 □钟楼区 □武进区 □戚墅堰区□金坛□溧阳□其他

10、单位地点： □新北区 □天宁区 □钟楼区 □武进区 □戚墅堰区□金坛□溧阳□其他

11、出行工具： □私家车 □摩托车 □电动车 □自行车 □公交车

12、付款方式： □一次性 □按揭 □公积金 □分期 □其他

13、资金来源： □单位出资 □个人工资收入 □家庭收入 □拆迁 □其他

14、购买目的： □居住 □商住两用 □租金回报 □保值、升值 □其他

15、获知途径： □报纸 □朵忐 □路过 □房交会 □介绍 □网络□电视 □其他

16、您希望购买本项目的价格/（元/m2）： □2000~2200 □2200-2500□2500~2800 □2800~3000 □3000以上

17、您需要的车位类型： □地上 □地下 □半地下

18、您需要的车位个数： □不需要 □1个 □2个 □3个

19、您是否需要社区巴士： □需要 □不需要

客户需求信息调查表 第6篇

1.客户需求管理平台建设及应用

该平台利用站、手机门户、语音服务平台和营业厅等资源，以问卷调查、暗访、外呼等方式搜集客户需求。通过电子化管理对信息采集的反馈数据进行快速汇总统计，提炼出既能体现客户需求又能提高产品和服务品质的可行性需求，进行分析、研究、实践和推广。

主要创新点：(1)实现各类需求信息采集的电子化操作;有效跟踪监控需求处理情况，提升处理效率;快速统计需求采集及反馈数据，缩短管理决策的响应周期。(2)需求网具有“多渠道，分类别，细挖掘”的特点，系统性进行客户需求收集、分析、处理的成功案例。

2.文本挖掘算法与需求系统的整合2.1基于自动类别关键词发现与匹配的分类方法

自动从类别中提取关键词，文本分词、关键词提取。基于关键词匹配进行分析，多个关键词的加权匹配机制。

2.2基于支持向量机的文本分类方法

采用研究院用户行为实验室算法，将文本表示为单词向量的形式;利用数据挖掘中的支持向量机技术进行分类。

2.3两种解决方案的比较

基于关键字匹配方法：易于理解，采用少数关键词进行分类。准确率较低，依赖于文本中具有较明显的关键字。速度很快。

基于支持向量机方法：较难理解，使用文本词表示的向量进行分类。准确率较高，不需要较明显的关键字，使用整个文本的词进行分类。速度较快。

基于关键字匹配需求分类：取每个类别的特征最明显的关键字进行分类，准确率53%。基于支持向量机需求分类：将每个需求文本表示为向量，采用支持向量机技术进行分类，准确率76%。基于支持向量机的垃圾信息分类准确率92%。

从客户特征信息从易到难的获取程度来说，可以分为5个层次，分别为用户的自然属性，客户的消费行为，消费行为所衍生出来的信息，客户的知识信息，以及营销推荐的直接结论。

从结果上来说，前3种客户特征信息是显形的知识，而后2种是客户的隐形知识。从了解客户行为，到了解客户习惯特征的过程中，也是从简到繁，从容易到复杂的。

3.用户特征研究结果

3.1用户渠道偏好研究成果

渠道形式多样化。随着电信业务的发展，用户对渠道形式的偏好呈现多样化趋势。过去用户习惯于去传统的营业厅、代办点办理业务。但是随着互联网和电子商务的逐渐普及。网上营业厅，短信营业厅，自助式服务终端的形式越来越被人们所应用。热线也成为用户办理业务的另外一个重要渠道。可以更多地通过热线为客户提供有关业务受理、营销、咨询、申诉以及其他社会化的综合性服务。

本次研究主要从用户接触公司各个渠道为切入点，从用户与各渠道间交互的历史信息，用户联络时间的分布，接受服务的内容，咨询以及投诉的信息等方面进行研究，并结合时间的维度进行挖掘分析，建立起用户渠道偏好模型。

渠道偏好评分。

渠道偏好评分的原理是借用数据挖掘的决策树分类原理，计算出趋向某一接触渠道可能性，将客户以往相互关联又繁杂凌乱的各种涉及渠道接触表现的资料量化，以概率形式表述用户对各个渠道的依赖程度。

一份个人渠道偏好程度报告不仅打出个人的渠道偏好评分，还标示等级并给出比例。比如，按计算出的不同的概率值进行分档，将用户依赖某渠道的程度共分为分成5个等级：0-20%为基本不接触;20-40%为偶尔接触;40-60%为普通依赖;60-80%为较依赖;80%-100%为依赖。同时，渠道偏好报告还给出每一等级用户的比例。

3.2用户信息内容偏好研究成果

本次研究根据用户使用公司的各类新业务产品以及服务功能入手，从用户选择的产品类型，使用产品的内容及频率，享受的客户服务，用户的影响力等方面进行研究，建立相关业务模型。主要分析客户对“新闻类”、“商务类”、“财经类”、“体育类”、“娱乐类”、“生活类”、“文化类”、“游戏类”这八类内容信息的偏好程度。

首先，从分析客户显性特征上，我们制定了详细的业务经验模型。主要通过一些有明显内容信息承载的新业务来进行，这样的新业务包括：手机报、彩铃音乐、wap网页访问等方面。然后，还包括从客户的语音通话、短信收发情况、GPRS网站访问情况作为补充。通过分析用户对一些特定号码，比如娱乐短信的定购，每日笑话短信的定购等方面。将这些信息融合起来形成客户的内容偏好业务经验模型，用来分析客户的显性特征。

其次，通过决策树挖掘模型，结合从显性用户的样本数据信息，来建立分析挖掘模型，分析出潜在的内容偏好特征用户。模型需要有反复的训练和验证。

将显性信息内容融合隐性信息内容的综合结果，就完成了整个的客户内容信息偏好打分。

3.3用户职业定位研究成果

以用户为中心，从用户的特征角度将可能获取的数据进行进行归类整理，从用户的个人基本信息，使用语音业务，增值业务的使用习惯，活动场所的变化等方面对用户的职业进行刻画，建立相关用户细分模型。

根据用户的基本信息，从客户通话的时间，通话的地点，通话时长，长途漫游类型，对端号码的离散程度，新业务收入比重，使用SP服务类型，频次，用户通话基站变化情况等多方面去排列组合，根据用户的行为特征将用户区分不同的职业定位。本次主要分析客户中“学生”、“商务人士”、“外来务工者”、“年轻白领”、“低收入人群”、“司机”这六类职业的特征偏向程。

在分析用户职业定位研究成果的过程中，根据不同的职业制定有针对性的业务经验模型进行打分判断。

4.成果应用实例与前景

4.1支撑精确营销全过程

通过分析研究整个精确营销支撑全过程的情况后，我们发现，客户内容偏好，客户渠道偏好，客户职业定位可以在精确营销的三个关键步骤中进行有力的支撑。通过整个三个过程的应用，来整体提升精确营销的全过程。

4.2支撑渠道管理

将客户的渠道偏好也可以运用在支撑渠道管理相关应用中。通过对客户渠道使用行为的精确化了解得出的客户渠道偏好结果，可以为公司推广电子渠道，分流常规实体渠道压力的工作做出指导性借鉴。

5.项目总结及展望

5.1项目成果总结

本项目通过一定的固化方法，成功的从客户海量通信行为信息中，总结出客户行为特征，并找到了具体的进行应用的方法。同时，形成的方法为下阶段进行后续的行为特征分析挖掘提供了一种良好的思路借鉴。形成的客户统一信息库作为一种经营分析信息应用的载体也已经初显成效。项目对如何从数据中，提炼出知识，最终服务于企业运营，发挥其应有的价值，提供了一条通用的思路，值得借鉴和推广。

5.2项目展望