精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)客戶(hù)預(yù)測(cè)專(zhuān)題培訓(xùn)課程(存儲(chǔ)版)
【正文】 數(shù) 即為計(jì)算得到的飛信活躍用戶(hù)的概率 模型確立后，只要 數(shù)據(jù)收集完整，非常容 易推廣和應(yīng)用到實(shí)際的 營(yíng)銷(xiāo)中，由于是以概率 為度量，可以對(duì)營(yíng)銷(xiāo)數(shù) 量進(jìn)行靈活的控制 建立預(yù)測(cè)模型 25 假如某用戶(hù)資料如下： 品牌：全球通 年齡： 交往圈： 終端：支持飛信 最近一次訂購(gòu)音樂(lè)類(lèi)產(chǎn)品的時(shí)間間隔：個(gè)月 最近年月均上網(wǎng)次數(shù)：次 最近年月均產(chǎn)品定購(gòu)次數(shù)：次 最近增值類(lèi)產(chǎn)品參加時(shí)間間隔：個(gè)月 最近年月均時(shí)長(zhǎng)：分鐘 最近一次訂購(gòu)夢(mèng)網(wǎng)類(lèi)產(chǎn)品的時(shí)間間隔：個(gè)月 最近年月均短信發(fā)送次數(shù)：條 最近年月均流量： 則計(jì)算其成為飛信活躍用戶(hù)的概率為： 建立預(yù)測(cè)模型 (舉例 ) 26 十分位分析 十分位 樣本量 預(yù)測(cè)概率 實(shí)際比例 十分位分析是驗(yàn)證模型健壯性的常用方法，其將樣本按照預(yù)測(cè)概率高低排序等分為等份，通過(guò)以下兩種方式來(lái)檢查模型的強(qiáng)壯性： （）每個(gè)等分內(nèi)預(yù)測(cè)概率與實(shí)際情況的差異 （）最高最低等分預(yù)測(cè)概率的差異 預(yù)測(cè)概率均值與實(shí)際情況相差很小 最佳十分位是最差十分位預(yù)測(cè)概率的倍 非常好的區(qū)分性能 注：為了防止模型的過(guò)渡適應(yīng)，即它吸收了數(shù)據(jù)中的非規(guī)則元素，往往還需采用重采樣方式來(lái)驗(yàn)證模型健壯性 模型驗(yàn)證 27 四、 構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘統(tǒng)一視圖 未來(lái)將構(gòu)建預(yù)測(cè)統(tǒng)一視圖，實(shí)現(xiàn)常態(tài)化精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)支撐 歸屬 飛信品牌 手機(jī)報(bào)套餐 手機(jī)證券在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng) 全曲下載入網(wǎng)渠道 彩鈴年齡 手機(jī)上網(wǎng)其它等 彩信彩信開(kāi)通屬性 其它彩鈴開(kāi)通屬性 欠費(fèi)概率G P R S 開(kāi)通屬性 離網(wǎng)概率手機(jī)報(bào)開(kāi)通屬性 短信飛信開(kāi)通屬性 10086其它等 網(wǎng)站短信發(fā)送條數(shù) 營(yíng)業(yè)廳彩信發(fā)送條數(shù)G P R S 流量彩鈴下載次數(shù)通話(huà)次數(shù)其它等ARPU新業(yè)務(wù)費(fèi)語(yǔ)音費(fèi)用增值業(yè)務(wù)費(fèi)其它等投訴次數(shù)建議次數(shù)咨詢(xún)次數(shù)業(yè)務(wù)受理次數(shù)其它等客戶(hù)消費(fèi)屬性接觸屬性客戶(hù)預(yù)測(cè)統(tǒng)一視圖其它新業(yè)務(wù)偏好度離網(wǎng)偏好度渠道偏好度客戶(hù)基本屬性產(chǎn)品開(kāi)通屬性客戶(hù)行為屬性預(yù)先生成用戶(hù)對(duì)每類(lèi)新業(yè)務(wù)（也可以擴(kuò)展到其它領(lǐng)域）的偏好程度，實(shí)現(xiàn)客戶(hù)預(yù)測(cè)常態(tài)化，并將預(yù)測(cè)結(jié)果納入客戶(hù)統(tǒng)一視圖 28 內(nèi)容 精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)客戶(hù)預(yù)測(cè)專(zhuān)題營(yíng)銷(xiāo)支撐 日常營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)客戶(hù)預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀 精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)對(duì)于客戶(hù)預(yù)測(cè)的要求 精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)客戶(hù)預(yù)測(cè)專(zhuān)題介紹 總結(jié) 29 一、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)于精確營(yíng)銷(xiāo)的意義 用戶(hù)群定位精細(xì)科學(xué)化 用戶(hù)群大小可控制化 用戶(hù)群提取的高效化 由經(jīng)驗(yàn)和簡(jiǎn)單的目標(biāo)用戶(hù)刪選判斷方法轉(zhuǎn)向深度分析挖掘?yàn)橐罁?jù) 營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)用戶(hù)群都可以預(yù)先挖掘生成 預(yù)測(cè)概率使得每個(gè)用戶(hù)對(duì)于某個(gè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)都是有重 要程度的區(qū)別的 預(yù)測(cè)概率使得用戶(hù)群是精確可控的，群發(fā)可根據(jù)輕 重緩急靈活調(diào)整 很多目標(biāo)用戶(hù)預(yù)先生成，縮短了目標(biāo)客戶(hù)群提取周期 營(yíng)銷(xiāo)價(jià)值 對(duì)于提高客戶(hù)的響應(yīng)率，降低客戶(hù)投訴，提升營(yíng)銷(xiāo)效率，都具有意義 30 二、營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)推送接口 前臺(tái)查詢(xún) 前臺(tái)導(dǎo)出 營(yíng)銷(xiāo)管理平臺(tái) 營(yíng)銷(xiāo)渠道 營(yíng)業(yè)前臺(tái) 客服系統(tǒng) 短信彩信 中心 網(wǎng)站 客戶(hù)經(jīng)理 離網(wǎng)專(zhuān)題 精細(xì)客戶(hù)預(yù)測(cè)專(zhuān)題 …… 經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng) 飛信、手機(jī)報(bào)、手機(jī) 證券用戶(hù)清單等 直接推送 目標(biāo)客戶(hù)刪選和控制 業(yè)務(wù)受理 營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)執(zhí)行 經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)中建立精細(xì)客戶(hù)預(yù)測(cè)專(zhuān)題，根據(jù)需要建立飛信等挖掘模型，定期生成預(yù)測(cè)清單和分析報(bào)表，同時(shí)打 通與營(yíng)銷(xiāo)管理平臺(tái)的接口，實(shí)現(xiàn)專(zhuān)題與平臺(tái)的無(wú)縫連接，通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)管理平臺(tái)直接將用戶(hù)推送到營(yíng)銷(xiāo)一線 31 三、推送場(chǎng)景 成為飛信用戶(hù)的概率 飛信訓(xùn)練引擎 營(yíng)銷(xiāo)執(zhí)行 自然屬性類(lèi) 語(yǔ)音消費(fèi)類(lèi) 短信消費(fèi)類(lèi) 彩信消費(fèi)類(lèi) 上網(wǎng)消費(fèi)類(lèi) 彩鈴消費(fèi)類(lèi) 夢(mèng)網(wǎng)行為類(lèi) 夢(mèng)網(wǎng)定購(gòu)類(lèi) 音樂(lè)產(chǎn)品類(lèi) 商務(wù)產(chǎn)品類(lèi) 手機(jī)報(bào)類(lèi) 語(yǔ)音增值類(lèi) 夢(mèng)網(wǎng)行為類(lèi) 夢(mèng)網(wǎng)定購(gòu)類(lèi) 音樂(lè)產(chǎn)品類(lèi) 商務(wù)產(chǎn)品類(lèi) 手機(jī)報(bào)類(lèi) 語(yǔ)音增值類(lèi) 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集 飛信模型 訓(xùn)練集 (抽樣 ) 實(shí)際用戶(hù)群 取概率％以上的萬(wàn)用戶(hù)短信第一波次群發(fā) 取概率％以上的萬(wàn)用戶(hù)電話(huà)營(yíng)銷(xiāo) 取概率％以上的萬(wàn)用戶(hù)用于營(yíng)業(yè)廳推薦 取概率％以上的萬(wàn)用戶(hù)用于網(wǎng)上推薦 取概率％以上的萬(wàn)用戶(hù)短信第二波次群發(fā) 修正模型 32 內(nèi)容 總結(jié) 日
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