（4）分析用戶欺詐行為
用戶欺詐行為給增值業務運營帶來極大的損失，應用數據挖掘技術，提取欺詐用戶的客戶信息，分析欺詐行為潛在的特征模式，建立欺詐行為預警模型，檢測到可疑用戶或者消費行為時，及時采取控製措施，將風險、損失降到最低。
（5）確定產品營銷渠道
目前，增值業務營銷渠道包括線上和線下兩種，由於客戶消費行為習慣不同、增值業務產品特征等，應用數據挖掘技術，挖掘產品的頻繁模式，定位客戶的訂購渠道，合理布局兩種渠道的產品，製定合適的渠道推廣策略，提升渠道利用率，提升客戶感知度。
（6）交叉銷售
應用關聯規則等數據挖掘算法，可以有效的發現用戶使用的增值業務產品之間的關聯關係，根據學習到的知識，當用戶使用某種增值業務時，即可推薦其可能購買的另一種產品或者服務，實現交叉銷售，提高客戶價值，滲透增值業務。
（7）分析市場
使用數據挖掘工具，可以有效的獲得市場發展特征，發現目標市場，並且能夠預測市場發展趨勢，以便能夠掌控市場。在分析市場過程中，可以利用數據挖掘發現的目標市場模型進行仿真，模擬計費和模擬出賬，可以實現營銷活動的最大化收益，並且利用回歸分析，預測新型增值業務產品的發展趨勢，支撐推廣的決策。
4.結束語
目前，3G通信技術逐漸成熟，4G/5G技術即將到來，增值業務市場競爭激烈程度加劇，增值業務需求多樣化，傳統營銷策略無法滿足人們的需求。基於數據挖掘技術，在增值業務營銷的各個環節，挖掘產品、用戶、渠道的潛在模式，製定精細化、精確化、個性化的增值業務營銷策略，滿足各個用戶群體的差異化需求，可以有效的激活潛在客戶，保留存量客戶，拓展新增客戶。
參考文獻
[1]張立美.基於數據挖掘的電信客戶細分模型的研究與應用[D].電子科技大學，2010：14-20.
[2]杜金剛.數據挖掘在電信客戶關係管理及數據業務營銷中的應用[D].北京郵電大學，2010：21-32.
[3]林麗金.數據挖掘技術在電信數據業務精確營銷中應用研究[J].科協論壇（下半月），2011，19（06）：12-14.
[4]向铖.分類預測技術在移動通信企業數據挖掘分析中的應用研究[D].湖南大學，2010：7-16.
[5]竇會昌.數據倉庫技術在電信精確營銷領域的應用探討[J].市場周刊（理論研究），2011，21（05）：15-16.
作者簡介：魏軍（1975—），男，山西盂縣人，工程師，現供職於中國聯合網絡通信有限公司山西陽泉分公司，主要從事通信技術和研究工作。