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數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗弘娦艠I(yè)如何應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘
2016-08-16
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數(shù)據(jù)挖掘實(shí)例:電信業(yè)如何應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘

電信業(yè)務(wù)領(lǐng)域的全面開放,激烈競爭使得目前的中國電信市場烽煙四起?!翱蛻簦a(chǎn)品-市場-利潤”成為目前各電信運(yùn)營商的基本發(fā)展思路。中國電信集團(tuán)去年在全國推出營銷分析系統(tǒng),該系統(tǒng)具有主題分析、專題分析、統(tǒng)計報表等功能,基本解決了“發(fā)生了什么?”這個問題。但是,在海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,是否隱含著某些內(nèi)在的商業(yè)規(guī)律,如何能夠發(fā)現(xiàn)這些商業(yè)規(guī)律,做到有針對性營銷,實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到知識再到價值的提升呢?我們想到了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,DM)是指從大量不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、有用的信息和知識的過程。

當(dāng)前中國電信在一些省做MR的試點(diǎn)。MR主要采用聚類和預(yù)測挖掘技術(shù),實(shí)現(xiàn)了客戶分群模型和流失預(yù)測模型的建立和應(yīng)用。通過客戶分群模型,對客戶進(jìn)行細(xì)分,找出有相同特征的目標(biāo)客戶群,有針對性的進(jìn)行營銷;通過流失預(yù)測模型,鎖定流失的高??蛻簦M(jìn)行事前挽留,取得了一定的效果。本文主要想介紹一下數(shù)據(jù)挖掘的另一種應(yīng)用——交叉銷售模型(cross-sell model)。

在電信行業(yè)的今天,大量發(fā)展新的客戶越來越困難,而且成本比較高,企業(yè)要做的不僅要挽留目前的客戶,而且還必須通過有效的交叉銷售和提升銷售來最大化他們的價值。

交叉銷售和提升銷售提供預(yù)先集成的模式和流程來幫助您增加收入、預(yù)測各位客戶的“下一步?交叉銷售和提升銷售讓您能夠描述購買了大量產(chǎn)品或產(chǎn)品升級的客戶,然后您可以對其它客戶應(yīng)用類似的分析,以確定誰是最好的交叉銷售和提升銷售的目標(biāo)客戶。

交叉銷售模型的兩個階段
制作交叉模型的兩個階段為:關(guān)聯(lián)規(guī)則的創(chuàng)建和如何使用WEB表現(xiàn)方式展現(xiàn),使用決策樹進(jìn)行目標(biāo)客戶的選取。本次挖掘的目的是希望發(fā)現(xiàn)目前選擇多個套餐的客戶在套餐組合方面是否有什么規(guī)律,哪些套餐容易被客戶同時選擇,并根據(jù)這個規(guī)律,發(fā)現(xiàn)可能選擇這種組合的其它客戶,然后對其進(jìn)行重點(diǎn)的營銷,提高營銷的成功率,降低營銷成本。

工具的選擇
Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘工具平臺。1999年SPSS公司收購了ISL公司,對Clementine產(chǎn)品進(jìn)行重新整合和開發(fā),現(xiàn)在Clementine已經(jīng)成為SPSS公司的又一亮點(diǎn)。

作為一個數(shù)據(jù)挖掘平臺,Clementine結(jié)合商業(yè)技術(shù)可以快速建立預(yù)測性模型,進(jìn)而應(yīng)用到商業(yè)活動中,幫助人們改進(jìn)決策過程。強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘功能和顯著的投資回報率使得Clementine在業(yè)界久負(fù)盛譽(yù)。它同那些僅注重模型的外在表現(xiàn)而忽略數(shù)據(jù)挖掘在整個業(yè)務(wù)流程中的應(yīng)用價值的其它數(shù)據(jù)挖掘工具相比,優(yōu)勢十分明顯。Clementine強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘算法,豐富的輸出展現(xiàn)方式,貫穿業(yè)務(wù)流程的設(shè)計思路,可以幫助企業(yè)在縮短投資回報周期的同時極大地提高投資回報率。

數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備指在商業(yè)理解(而非技術(shù)理解)的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、裝載工作。這要求挖掘人員對現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)比較熟悉,而且必須具有一定的數(shù)據(jù)匯總工作能力。

數(shù)據(jù)源的分析
分析過程中主要有二方面:客戶的電信消費(fèi)屬性,客戶的人口統(tǒng)計學(xué)等社會學(xué)屬性 。一般來講,客戶的電信消費(fèi)屬性在電信運(yùn)營商的系統(tǒng)上是較為完整的,可以從計費(fèi)系統(tǒng)、營銷渠道系統(tǒng)、網(wǎng)間結(jié)算系統(tǒng)、10000號系統(tǒng)、智能網(wǎng)系統(tǒng)等得到客戶的通話詳單、賬單、客戶服務(wù)記錄信息,運(yùn)營商只要從客戶的所有電信消費(fèi)角度進(jìn)行整理,就可以得到其電信消費(fèi)屬性?;诳蛻羧丝诮y(tǒng)計學(xué)等社會學(xué)屬性的分析,對電信企業(yè)的經(jīng)營決策很有價值,但很難做到,主要原因是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺乏。決策分析所需要的客戶社會學(xué)屬性包括地理因素、人口因素、心理因素、行為因素等很難取得。分析這些因素對電信運(yùn)營商的市場營銷決策有著重要作用,因而需要通過各種方式和渠道收集這些數(shù)據(jù)。目前,電信運(yùn)營商解決這個問題的辦法主要有兩個:一是對客戶進(jìn)行普查,其工作量和難度相當(dāng)大;二是通過積分獎勵等措施搜集部分高消費(fèi)客戶的社會屬性資料。

挖掘信息的內(nèi)容
在挖掘所使用的信息中,我們主要包括三部分:客戶詳細(xì)描述,客戶選擇的套餐,客戶的消費(fèi)行為。(見下表)

現(xiàn)在我們找出了客戶喜歡交叉選擇的套餐,但是我們不知道哪些客戶喜歡進(jìn)行這樣的交叉選擇,下來采用決策樹算法來進(jìn)行目標(biāo)客戶群的鎖定。(見下圖)

總結(jié)
交叉銷售模型不僅可以使用在用戶套餐的交叉選擇上,還可以指導(dǎo)客戶經(jīng)理進(jìn)行新產(chǎn)品的推廣。該案例的演示,說明了交叉銷售模型的創(chuàng)建流程,指導(dǎo)市場營銷策略的制定,最終可以提升客戶的價值。


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