随着客户的需求不断提升,各大电信运营商竞争日益激烈,纷纷调整手机套餐经营策略,力求吸引新客户,留住老客户。手机套餐服务是电信运营商为了满足客户需求而生产的产品,如何满足客户对手机套餐的需求是电信运营商需要关注的问题。许多客户使用的手机套餐与其自身消费行为并不匹配。因此,对于电信运营商来说,如何了解客户的需求特征,并围绕客户的需求特征,针对性的提升客户的套餐匹配度是重中之重。本文通过分析国内外研究现状发现,当前研究的焦点主要在客户套餐推荐上,对于套餐匹配度研究比较缺乏。选取Q县移动分公司客户的历史消费数据作为样本数据,对客户消费行为的五方面进行分析描述,通过分析发现较多客户存在套餐不匹配的现象。本文选取的数据集中共包含8种套餐类型,属于典型的多分类问题。运用随机森林算法预测样本数据集中客户适用套餐,与客户现用套餐进行套餐匹配度测算,运用预测的适用套餐值与现用套餐值之间差的相对比例,来测算两种套餐之间的匹配度,从而筛选出套餐匹配度较弱的客户数据。从而运用K-means聚类分析,对测试集中套餐匹配度较弱的客户进行聚类分析。本文的结论是运用聚类分析将套餐匹配度较弱的客户分为4类。其中,类别1客户群与其他类别客户相比,对语音需求量处于中上水平,对数据流量的需求是极低的,此类客户占比70.95%,人数比较多,应为提升客户套餐匹配度的重要人群。类别2客户群占比为24.31%,特征是有着较高的语音需求,较低的流量需求。类别3客户群占比0.73%,人数是非常少的,特征是对数据流量的需求量非常大,对语音数量需求较小。类别4客户群占比为4.01%,特征是语音数量和数据流量这两类业务都处于较高水平,消费情况较为均衡。从而围绕客户的需求特征,进一步提出改进客户套餐匹配度的提升对策。