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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Mining Customer Networks and Inter-Product Relations in Internet / Digital Entertainment Provider Data
Organization Unit
Authors
  • Dennis Weiss
Supervisors
  • Abraham Bernstein
  • Jonas Luell
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Date 2007
Abstract Text Today’s telecommunication companies have at their disposal large quantities of detailed transaction data. Methods of data mining can be utilized for generating information on product use, customer behaviour and interaction between customers. Cross-selling analyses, customer segmentation and social network analysis thereby represent only some of the practices which can be employed for facilitating direct marketing procedures. This present thesis illustrates an approach for identifying customer groups and their networks, from which management implications may be derived by means of propositional as well as relational data mining. In this context triple play customers - i.e. subscribers of broadband internet, fixed-line telephony and digital TV - were segmented on the basis of data generated from product use. In addition, network analysis and the search for multi-relational patterns provided further insight into both customer types and their respective needs.
Zusammenfassung Transaktionsdaten stehen heutigen Telekommunikationsunternehmen in grosser Menge und Detailliertheit zur Verfügung. Methoden des Data Mining können angewendet werden, um daraus Wissen über Produktnutzung, Kundenverhalten und Interaktionen zwischen Kunden zu generieren, wobei Cross-Selling Analysen, Kundensegmentierung und Soziale Netzwerkanalyse nur einige der Praktiken im Direkt Marketing darstellen. Diese Arbeit stellt einen Ansatz vor, Kundengruppen und deren Netzwerke mittels propositionalem- sowie relationalem Data Mining zu identifizieren, um daraus Management-Implikationen abzuleiten. Hierbei wurden die Triple Play Kunden, d.h. Abonnenten von Breitbandinternet, Festnetztelefonie und digitalem Fernsehen in Segmente eingeteilt, basierend auf Daten generiert durch die Produkteverwendung. Zusätzlich halfen Netzwerkanalysen, wie auch die Suche nach multi-relationalen Patterns, weitere Erkenntnisse bezüglich Kundentypen sowie deren Bedürfnissen zu gewinnen.
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