比如可以分析客户背景属性（性别、职业、收入等），行为属性（计费时长、平均呼叫时长等），账务属性（付费方式、欠费等级、均缴费额），客户扩展属性（消费层次、信用度、客户价值、活跃程度等），实现对客户的分群，得到清晰的客户总体构成认识，为企业提出有针对性的营销计划和方案奠定了基础。
其次是客户价值分析。从客户的收入、成本、未来增长趋势3个角度出发，计算每位客户创造的收入、占用的成本和未来利润增长趋势。由此可以明确地评估哪些客户是优质客户，哪些是有潜力的客户。这有利于电信公司为不同级别的客户制订不同的服务标准，给不同服务级别的用户提供差异化的服务，将有限的服务资源用来为最有价值的客户提供服务。同时有效地减少促销活动的重叠性和不必要的促销活动支出，提供迅速而有效的资讯，淘汰不再需要的资料库，有效进行客户区分，减少行销数量，降低成本。
再次是客户流失分析。保留优质客户是电信运营商客户关系管理的一大重点，企业必须要在客户流失前就能够有所警觉，并且采取一定的措施来保留核心客户。实施BI工具后，运营商可以通过离网调研和数据挖掘，捕捉客户离网前的特征，提出客户流失预警，分析出潜在流失客户数据，将这些数据分配给客户服务部门，整合销售服务资源，根据客户的需求快速反应，以此达到召回流失客户，挽留流失概率高的客户，实现对客户的守护。
总之，正是通过客户细分、客户价值分析和客户流失分析这3个环环相扣的层次，电信运营商才能精细地了解客户、有效把握客户，真正建立“以客户为中心”的电信客户关系管理，为电信运营商参与激烈竞争打下坚实的基础。
遏制话费欺诈
对于移动运营商来说，还有一个头痛的管理难题——话费欺诈。随着固定电话和手机用户的不断增加，电信运营商在吸引大量有价值客户的同时也吸收了众多高风险、低信誉客户，面对庞大的客户群和逐渐严重的客户欺诈及话费流失，“加强客户管理，及时发现盗打和预防可能的话费流失，及时采取措施加以避免，从而降低损失，增加收益”已成为决策层的关注焦点。面对日益突出的恶意盗打行为，运营商利用新的手段加强预防和管理机制以减少经济损失势在必行。
令广东省电信有限公司研究院系统开发部项目经理黄平自豪的是，目前他们联合供应商开发出了话费流失预防系统。该话费流失预防系统通过对大量的客户档案和通话历史数据进行分析，获取客户的通话信息，采用传统的基于规则的侦测方法和现代先进的神经网络智能技术为综合分析手段，建立一个通话行为智能库。它可以侦测漫游、客户欺诈、代理商欺诈、利用盗窃手机通话等几类欺诈行为。当用户的通话记录或交易出现在正常模式以外时，系统能马上识别，实时侦测、追踪潜在的恶意盗打电话者，也能预测可能会恶意盗打电话的客户，防盗打小组以公司的经营政策为指导原则，对违反规定的客户采取必要的措施。
具体而言，该系统可以分析新开通用户在某个时间范围内的通话行为，并与以往的欠费停机用户的通话行为比较，从而发现一些利用假身份重复购机的高风险客户，有效预防再次的话费流失；其次，分析客户的通话行为中是否经常与自己的家庭电话或联络电话保持通话，以确认客户身份的正确性，预防利用假身份购机所存在的话费流失风险；可以对一些有特定需求、能提供客户经常联络的电话清单进行分析。
一个典型的例子是，位于我国台湾地区的远传电信有限公司（Far Eastone Telecommunications Co., Ltd.）率先于1998年在台湾岛内启用NCR公司的话费流失预防系统（FraudSENTRY），获得了巨大的经济效益和社会效益。目前，远传电信有限公司是台湾省内话费流失率最低的电信公司，其话费流失和坏账金额低于同业的平均水平，在激烈的市场竞争中占据了有利地位，这与先进BI工具的应用不无关系。
不过，海波龙公司亚太区CEO马诺蒂也指出，目前国内电信业BI应用水平还比较初级，仍以报表、指标为主，并没有建立完善的数据挖掘模型。他预测在未来的3??5年内，数据挖掘将会是BI应用的重点。(计世网)
