
大白話講解數(shù)據(jù)挖掘【案例】潛客模型的數(shù)據(jù)框架
本篇文章作為回答很多朋友問我的一個問題:到底數(shù)據(jù)挖掘是什么?有什么作用?
我把數(shù)據(jù)挖掘比喻成炒菜燒飯。下面用了一個潛客模型的框架作為案例進行講解。
(潛客模型數(shù)據(jù)挖掘框架)
因為我在互聯(lián)網(wǎng)公司,所以流量是整個流程圖的開始。
第一步:數(shù)據(jù)準備(去菜場買食材,到家清洗食材)
第二步:做模型(將食材加工成各類食物,咸味、甜味、淡味)
第三步:數(shù)據(jù)CRM系統(tǒng)營銷管理(把不同的食物分給不同的人吃)
第四步:做評估(反饋不同人群對菜的評價,反饋給廚師,廚師根據(jù)反饋再做改進)
可以看到數(shù)據(jù)挖掘非常類似廚師的工作。我們來細細得看一下每一步大概要考慮什么問題?如何去解決吧?
第一步:數(shù)據(jù)準備
問題:
1、怎么收集用戶信息? (去哪里買食材)
收集用戶信息可以是非常多的形式,但我們不可能無限制得到用戶信息,那是非常浪費資源并且也會讓用戶認為我們不友好。(就比如你在上海不會飛去北京買烤鴨吧?)所以使用哪些用戶信息這個問題就非常關(guān)鍵。
2、應(yīng)該使用哪些用戶信息? (買哪些食材)
通常我們會把所有的一些字段都羅列出來(附近菜場能買到的食材全部記錄下來),然后用于模型軟件和建模專家去評估哪些字段是有用的(去看哪些能做出菜品的),哪些字段可能對于模型沒有任何作用。目前較為流行的就是用戶的交互信息,因為這些信息最不易作假,來源也最方便。
第二步:做模型
問題:如何建模?(如何燒菜)
建模其實就是將你手中的信息量折合成你需要的信息。(把幾個食材加工后變成紅燒肉)。比如要預測這個用戶是否要流失,你可以用最近用戶的交易習慣是否有巨大的改變,這時我們做模型可能只需要幾個關(guān)鍵變量(食材)。從原來的幾百個關(guān)鍵變量到最后的幾個關(guān)鍵變量,然后把他們組合起來這一個過程就是建模的過程。(選食材到做出美味的美食的過程)
做模型其實是一件非常耗費時間的事情,因為在沒有專業(yè)化軟件的時候,大家做模型就是靠業(yè)務(wù)經(jīng)驗及一遍遍的數(shù)據(jù)組合去完成的。而現(xiàn)在專業(yè)化的工具如R,SAS,SPSS等其實是提高了建模師的工作效率,讓他們繁瑣且重復化的工作由計算機完成。當然在你使用這些軟件的同時,你必須了解每一種數(shù)學模型背后的原理,這樣你才明白什么時候用什么模型。(數(shù)學模型就好像油鹽醬醋,要知道什么時候用什么,最終才能做出美味)
做完模型后,有時你需要把你的模型解釋給業(yè)務(wù)部門聽,然后告訴他們?nèi)绾问褂媚愕哪P?,因為幫助解決問題才是模型的最終目標。
第三步:數(shù)據(jù)CRM系統(tǒng)營銷管理
當我們把每個顧客的菜做好了,我們需要對不同的顧客滿足不同的需求,這時就用到了CRM系統(tǒng),如下圖所示,可以根據(jù)模型進行營銷,檢測最后是否解決了業(yè)務(wù)問題。
CRM具有以下優(yōu)勢:
1、在營銷之前你就可以預算營銷成本。
2、針對不同用戶使用不同的營銷策略(常說的精確化營銷)
3、易于檢測營銷和模型結(jié)果
第四步:結(jié)果反饋及模型優(yōu)化
重要結(jié)果反饋KPI:(只例舉部分)
正向反饋:1、用戶再次訪問客戶端或網(wǎng)站的概率
2、用戶上線下單購買產(chǎn)品概率
反向反饋:1、退訂率(E-mail APP)
2、投訴率
3、未響應(yīng)度(未采取任何動作)
根據(jù)不同類型的人群進行的反饋結(jié)果再次檢驗?zāi)P?顧客的口味評價),查看模型的準確度是否在可控范圍內(nèi)。很多模型隨著時間推移都會變得不準確,需要調(diào)整一定的閥值。比如銀行的風控模型,通常都會半年到1年調(diào)整一次(廚師根據(jù)顧客喜好調(diào)整口味)。其中的原因可能是經(jīng)濟條件增長原因,也可以能是銀行政策原因?qū)е隆?
總結(jié)項目關(guān)鍵點:
1、 收集用戶的信息質(zhì)量(業(yè)務(wù)及BI部門合作)
2、 算法優(yōu)化處理(建模工程師)
3、 系統(tǒng)實施跟進(BI及IT開發(fā)部門合作)
這些因素決定模型應(yīng)用的成敗。
PS:數(shù)據(jù)挖掘有很多有意思的應(yīng)用,典型的亞馬遜推薦算法;啤酒與尿布;預測;語音識別的原理中也有概率數(shù)據(jù)挖掘的影子(推薦閱讀《數(shù)學之美》)。
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