精細(xì)營銷客戶預(yù)測專題培訓(xùn)課程(已修改)
2025-03-04 17:19 本頁面
【正文】 2 內(nèi)容 精細(xì)營銷對(duì)于客戶預(yù)測的要求 日常營銷目標(biāo)客戶預(yù)測的現(xiàn)狀 精細(xì)營銷客戶預(yù)測專題介紹 精細(xì)營銷客戶預(yù)測專題營銷支撐 總結(jié) 3 精細(xì)營銷對(duì)于客戶預(yù)測的要求 隨著移動(dòng)通信行業(yè)由成長趨向成熟，以及市場競爭格局的逐步演變，對(duì)我們的 市場精細(xì)營銷能力提出了新的要求： 群發(fā)營銷 外呼營銷 交叉營銷 實(shí)時(shí)營銷 以產(chǎn)品為中心 以客戶為中心 ? 實(shí)現(xiàn)精確的客戶預(yù)測是精細(xì)營銷的基礎(chǔ)！ 精確的客戶預(yù)測是基礎(chǔ) 誰會(huì)使用我們的產(chǎn)品？ 4 內(nèi)容 日常營銷目標(biāo)客戶預(yù)測的現(xiàn)狀 精細(xì)營銷對(duì)于客戶預(yù)測的要求 精細(xì)營銷客戶預(yù)測專題設(shè)計(jì)思路 精細(xì)營銷客戶預(yù)測專題模塊介紹 精細(xì)營銷客戶預(yù)測專題實(shí)施考慮 5 日常營銷客戶定位存在的問題 前期營銷管理存在的問題 、目標(biāo)客戶群的大小難以科學(xué)靈活控制 、客戶群依懶人工臨時(shí)從后臺(tái)提取 、目標(biāo)用戶定位依然以業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)為主 、業(yè)務(wù)人員僅得到有限的報(bào)表數(shù)據(jù)支撐 、目標(biāo)用戶定位較粗不利于控制成本 、目標(biāo)用戶定位較粗容易引起投訴 、 … 6 日常營銷客戶定位存在的問題 ?日常的如短信群發(fā)、外呼等營銷手段，目標(biāo)用戶群的選取仍然采用業(yè)務(wù)人員經(jīng)驗(yàn)指定的方式，經(jīng)驗(yàn)為導(dǎo)向的目標(biāo)客戶群選取容易產(chǎn)生定位不準(zhǔn)，客戶響應(yīng)度不高，營銷效率較低等情況，特別是當(dāng)前推出的大量新業(yè)務(wù)，對(duì)于目標(biāo)客戶群的精準(zhǔn)選取提出了更高要求 ?用戶群定位精度不夠往往只能采用擴(kuò)大目標(biāo)用戶群的方式彌補(bǔ)，這樣就會(huì)增加營銷成本，在營銷高峰期，容易導(dǎo)致資源緊張 ?目標(biāo)用戶定位較粗不利于控制營銷成本 ?目標(biāo)用戶定位依然以業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)為主 ?業(yè)務(wù)人員僅得到有限的報(bào)表數(shù)據(jù)支撐 ?現(xiàn)有的經(jīng)分系統(tǒng)在提供日常用戶群精細(xì)分析的支撐能力還有限，業(yè)務(wù)人員僅能通過有限的報(bào)表相關(guān)數(shù)據(jù)獲取幫助 7 日常營銷客戶定位存在的問題 ?長期向非目標(biāo)用戶進(jìn)行營銷容易引起客戶的反感，特別是對(duì)產(chǎn)品不感興趣的用戶，導(dǎo)致投訴的增加，不利于滿意度提高 ? 客戶群提取從需求提出、審核、代碼編寫，運(yùn)行及審核，經(jīng)歷的環(huán)節(jié)很多，一方面時(shí)間上難以控制，往往受限于系統(tǒng)性能，另一方面重復(fù)、反復(fù)及修改提取的現(xiàn)象也很多，效率有待提高 ?客戶群依懶人工臨時(shí)從后臺(tái)提取 ?目標(biāo)用戶定位較粗容易引起投訴 ?目標(biāo)客戶群的大小難以科學(xué)靈活控制 ?目標(biāo)客戶群在選取中沒有重要程度的區(qū)別，對(duì)于營銷來說每個(gè)客戶的權(quán)重都一樣，為了控制營銷量只能采用隨機(jī)抽取的方式進(jìn)行，缺乏科學(xué)的控制手段 8 內(nèi)容 精細(xì)營銷客戶預(yù)測專題介紹 日常營銷目標(biāo)客戶預(yù)測的現(xiàn)狀 精細(xì)營銷對(duì)于客戶預(yù)測的要求 精細(xì)營銷客戶預(yù)測專題營銷支撐 總結(jié) 9 客戶預(yù)測專題建設(shè)目標(biāo) 實(shí)現(xiàn)效率提升 ! 群發(fā)營銷 交叉營銷 外呼營銷 提升精確客戶預(yù)測能力 提升經(jīng)分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘能力 ()建立典型新業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘模型 ()數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)支撐 ()建立數(shù)據(jù)挖掘?qū)ｎ}架構(gòu) ()構(gòu)建基于數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)一視圖 通過客戶定位專題的建設(shè)，初步實(shí)現(xiàn)： 支撐精細(xì)營銷 10 一、 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 按既定業(yè)務(wù)目標(biāo)，對(duì)大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，揭示隱藏其中的規(guī)律性，并進(jìn)一步將其模型化的先進(jìn)、有效的方法 什么是數(shù)據(jù)挖掘 經(jīng)典案例：啤酒和尿布的故事 11 一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 客戶預(yù)測挖掘采用方法（以飛信為例子） 基于現(xiàn)有飛信用戶和普通用戶樣本，搜集和判斷影響用戶成為飛信用戶的要素，采用邏輯回歸的方法訓(xùn)練樣本得到回歸模型，用以計(jì)算未來用戶成為飛信用戶的概率 小知識(shí)： 數(shù)據(jù)挖掘方法：包括關(guān)聯(lián)、序列、分類及聚類，客戶預(yù)測屬于分類 分類采用如下的技術(shù)：如決策樹，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯回歸等，客戶預(yù)測采用邏輯回歸 12 從數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ｓ脦熘须S機(jī)抽取用戶作為訓(xùn)練樣本，確保普遍性原則 采用直方圖等方式初步分析各變量對(duì)于結(jié)果的影響程度 定義業(yè)務(wù)問題 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 模型發(fā)布 回顧和評(píng)價(jià) 采用邏輯回歸方法訓(xùn)練得到預(yù)測模型，得到預(yù)測概率方程式 采用十分位方法驗(yàn)證健壯性，采用重采樣防止過適應(yīng) 采用專用數(shù)據(jù)挖掘軟件，利用邏輯回歸中的后向、逐步及評(píng)分方法得出權(quán)重較高的影響變量集 一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 實(shí)施步驟 13 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ｓ脭?shù)據(jù)層 手機(jī)報(bào)模型 手機(jī)證
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