随着移动网络的普及率到达瓶颈,电信运营商的业务收入增速明显回落,而互联网企业对电信行业的加速渗透与“携号转网”政策的推行也极大地打击了运营商存量业务的盈利能力。因此通过数据驱动业务运营,挖掘消费者行为背后的客户需求,优化营销模式及产品推荐方法是一个必然趋势。构建一个有助于优化营销服务的客户价值评估体系,基于此进行客户细分,并制定具体的业务推荐策略是当前电信运营商利用数据驱动业务的重点。但目前围绕客户价值、客户细分及业务推荐所展开的研究相对分散,并没有得到很好的整合。因此论文首先结合当前的电信业务发展情况确定了合适的客户价值评估方法,制定了完善全面且可行性强的客户价值评估指标体系。其次,在建立完善的价值评估指标体系后,利用粗糙集算法基于客户进行套餐选择的历史行为数据来确定各指标的权重,并利用该权重建立聚类模型进行客户细分,从而确定优质客户。最后,利用粗糙集算法所得到的约简指标,构建XGBoost模型针对优质客户进行电信套餐产品推荐,帮助运营商进行精准营销。通过实证案例分析发现,论文所建立的客户价值评估体系能有效细分电信客户,确定营销重点,同时粗糙集算法的引入在保证模型精确度的情况下能大大提升模型效率,缓解了运营商所面临的处理高维海量数据的问题。论文构建的电信客户价值评估体系能很好地区隔各类客户群体,客户细分模型兼顾了赋权的客观性和业务逻辑,基于粗糙集算法与XGBoost模型构建的混合推荐模型具有良好的性能,解决了客户评价信息缺失、产品更迭迅速等问题。论文结合实证结果提出管理建议:运营商应该细化不限量套餐产品吸引客户;改进不限量套餐产品的定价模式;针对优质客户精准营销,放弃低价值客户。