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1、基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的精準(zhǔn)智能營銷2013年8月10日精準(zhǔn)智能營銷FAQWhatWhyHowWhich基于聚類分析的客戶分群戰(zhàn)術(shù)分群與目標(biāo)市場營銷總結(jié)精確智能營銷FAQ--What金字塔客層架構(gòu)圖潛在客戶群PotentialAccounts經(jīng)常往來客戶群OrdinaryAccounts主要交易客戶群MajorAccounts客戶來源的基礎(chǔ)建設(shè)提升忠誠客戶價(jià)值差異化增值服務(wù)創(chuàng)造更高的利潤留下有價(jià)值的客戶才能創(chuàng)造更高的利潤精確智能營銷FAQ--What精確智能營銷，即精準(zhǔn)營銷(Precisionmarketing)，就是在精準(zhǔn)定位的基礎(chǔ)上，依托數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)手段建立個(gè)性化的
2、顧客溝通服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)企業(yè)可度量的低成本擴(kuò)張之路。就是公司需要更精準(zhǔn)、可衡量和高投資回報(bào)的營銷溝通，需要更注重結(jié)果和行動的營銷傳播計(jì)劃，還有越來越注重對直接銷售溝通的投資。精準(zhǔn)營銷是相對大眾營銷而言的。精確智能營銷FAQ--Why市場競爭迫使企業(yè)由規(guī)模型發(fā)展向規(guī)模效益型發(fā)展轉(zhuǎn)型電子商務(wù)、金融、保險(xiǎn)、通訊等運(yùn)營商的經(jīng)營模式從“技術(shù)驅(qū)動”向“市場驅(qū)動”、“客戶驅(qū)動”轉(zhuǎn)化大眾化營銷已經(jīng)失去了其優(yōu)勢基于客戶信息、客戶價(jià)值和行為，深入數(shù)據(jù)分析的洞察力營銷、精確化營銷的理念逐漸被各大運(yùn)營商所接受，并渴望通過從數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值來減少營銷成本、提高營銷效益數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為實(shí)現(xiàn)這些目
3、標(biāo)的必要手段聚類（clustering）是指把一組個(gè)體按照相似性歸成若干類別，即“物以類聚”，保證各組間特征的相異性最大，同組內(nèi)各觀測值特征的相似性最大。聚類分析能幫助發(fā)現(xiàn)特征迥異的不同客戶群，和對客戶分群起關(guān)健作用的指標(biāo)變量。各條記錄在細(xì)分變量空間的透視圖點(diǎn)對點(diǎn)短信夢網(wǎng)短信本地通話通話行為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)長途通話各行為特征在空間的位置相對集中，因此被劃分為有一定共同行為特征的客戶群精確智能營銷FAQ--How精確智能營銷FAQ--How低高高高12845376因素二（國內(nèi)呼叫次數(shù)）因素三（IP呼叫次數(shù)）因素一（繁忙時(shí)段呼叫次數(shù)）示例實(shí)施的難易程度客戶信息(Custome
4、rInfo)客戶價(jià)值(CustomerValue)客戶行為(Behavioral)態(tài)度(Attitudinal)性別年齡戶藉職業(yè)婚姻狀況教育程度收入通話時(shí)段繁忙和非繁忙通話量漫游服務(wù)方便程度行為方式的變化高利潤率中等利潤率低利潤率負(fù)利潤率形象價(jià)值觀生活方式心理因素客戶信息客戶行為客戶價(jià)值客戶態(tài)度客戶細(xì)分方式精確智能營銷FAQ--How考慮不同客戶細(xì)分方法的有效性及實(shí)施的難易程度，并結(jié)合系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)資源和用戶特點(diǎn)，采用客戶行為方式進(jìn)行客戶細(xì)分，再結(jié)合客戶信息和客戶價(jià)值準(zhǔn)確定位細(xì)分人群客戶價(jià)值客戶信息客戶行為客戶群X客戶細(xì)分三維分析體系三維分析體系所帶來 的業(yè)務(wù)利
5、益客戶價(jià)值識別高價(jià)值客戶群，成為目標(biāo)客戶群客戶行為如何針對目標(biāo)客戶群，根據(jù)客戶行為分析，擴(kuò)展及保留客戶群，提供服務(wù)滿足客戶需求客戶信息整理客戶群的背景資料以便市場營銷人員能找到目標(biāo)客戶群精確智能營銷FAQ--How數(shù)據(jù)挖掘流程確定商業(yè)目標(biāo)ETL建立模型數(shù)據(jù)收集、管理數(shù)據(jù)探索、修改各部門訪談數(shù)據(jù)中心支持 數(shù)據(jù)挖掘工程師數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)分析、市場營銷人員商業(yè)理解BusinessUnderstanding數(shù)據(jù)理解DataUnderstanding數(shù)據(jù)準(zhǔn)備Data Preparation建立模型Modeling模型評估Evaluation結(jié)果發(fā)布Deployment模型調(diào)優(yōu)
6、應(yīng)用策略精確智能營銷FAQ--How11精確智能營銷FAQ--HowDataUnderstandingBusinessUnderstandingDataPreparationModellingEvaluationDeploymentDataCRISP－Cross-IndustryStandardProcess各個(gè)環(huán)節(jié)順序進(jìn)行，但需要不斷地循環(huán)往復(fù)進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和模型的調(diào)優(yōu)精確智能營銷FAQ--Which客戶流失分析客戶綜合價(jià)值評估交叉銷售和增量銷售客戶信用評估欺詐行為分析……某電信運(yùn)營商定義的客戶分群的商業(yè)目標(biāo)是“對某市數(shù)十萬公眾客戶，從價(jià)值和行為的分析維度進(jìn)行客戶
7、分群，以了解不同客戶群的消費(fèi)行為特征，為發(fā)展新業(yè)務(wù)、流失客戶保有、他網(wǎng)用戶爭奪的針對性營銷策略的制訂提供分析依據(jù)，并實(shí)現(xiàn)企業(yè)保存量、激增量的戰(zhàn)略目標(biāo)”。電信客戶從營銷屬性分為三類：公眾客戶、商業(yè)客戶和大客戶，其中公眾客戶消費(fèi)行為有較大的隨機(jī)性，客戶分布難有規(guī)律可尋，比較適于聚類分析。案例描述—基于聚類分析的移動智能營銷精確智能營銷FAQ基于聚類分析的客戶分群客戶分群的商業(yè)理解數(shù)據(jù)分群的數(shù)據(jù)理解客戶分群的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備客戶分群的模型建立客戶分群的模型評估客戶分群的模型發(fā)布戰(zhàn)術(shù)分群與目標(biāo)市場營銷總結(jié)客戶分群的商業(yè)理解從商業(yè)角度理解項(xiàng)目的目標(biāo)和要求，然后把理解轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘問
8、題的定義和
