精細(xì)營銷客戶預(yù)測專題培訓(xùn)課程(完整版)
【正文】 靈活控制 ?目標(biāo)客戶群在選取中沒有重要程度的區(qū)別，對于營銷來說每個客戶的權(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： 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 回顧和評價 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)證券模型 飛信模型 其它 數(shù)據(jù)挖掘模型 抽樣探索修改建模評估循環(huán)往復(fù)的挖掘過程抽樣抽樣探索探索修改修改建模建模評估評估循環(huán)往復(fù)的挖掘過程定義業(yè)務(wù)問題 環(huán)境評估 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備回顧和評價模型發(fā)布數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┓椒ㄕ摱?、系統(tǒng)架構(gòu) 系統(tǒng) 客服 系統(tǒng) 外圍數(shù)據(jù)源 清單查詢 清單導(dǎo)出 數(shù)據(jù)接口 營銷管理平臺 前臺 短信中心 彩信中心 外呼中心 網(wǎng)站 經(jīng)營分析系統(tǒng) 14 數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ跀?shù)據(jù)的組織形式有特定的要求，以往以月為單位的歷史信息存儲無法滿足深度挖掘的需要，需要轉(zhuǎn)化成月均＋寬表的形式，可以極大提升數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的效率 何謂專用數(shù)據(jù)層 二、系統(tǒng)架構(gòu)－數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ｓ脭?shù)據(jù)層 15 二、系統(tǒng)架構(gòu)－數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ｓ脭?shù)據(jù)層 DW(數(shù)據(jù)倉庫層 ) DWD(數(shù)據(jù)倉庫明細(xì)層 ) ODS(操作數(shù)據(jù)存儲層 ) ST(匯總層 ) 報(bào)表 主題 KPI 即席查詢 語音消費(fèi)信息歸整集 (2年 ) 短信消費(fèi)信息歸整集 (2年 ) 彩信消費(fèi)信息歸整集 (2年 ) GPRS消費(fèi)信息歸整集 (2年 ) 夢網(wǎng)消費(fèi)信息歸整集 (2年 ) 夢網(wǎng)注冊信息歸整集 (2年 ) 產(chǎn)品注冊信息歸整集 (2年 ) 營銷活動信息歸整集 (2年 ) （預(yù)繳、終端捆綁、促銷等） 自然屬性信息歸整集 (2年 ) 其它信息 (2年 ) 涵蓋了當(dāng)前能夠獲得的用戶所有信息 數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ｓ脭?shù)據(jù)層 將倉庫數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為 數(shù)據(jù)挖掘易于使用 的數(shù)據(jù) 專題 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)流 經(jīng)營分析系統(tǒng)應(yīng)用 挖掘引擎 挖掘模型 專用數(shù)據(jù)層 16 三、構(gòu)建典型新業(yè)務(wù)模型 新業(yè)務(wù)相對于語音業(yè)務(wù)，用戶市場呈現(xiàn)小而多的特點(diǎn)，如何準(zhǔn)確的找到潛在的新業(yè)務(wù)用戶群是面臨的重要課題，本專題從典型新業(yè)務(wù)入手，如飛信、手機(jī)報(bào)等，嘗試采用客戶預(yù)測的方法，找到每類新業(yè)務(wù)的潛在用戶群，從而實(shí)現(xiàn)新業(yè)務(wù)的精細(xì)營銷 下面以實(shí)現(xiàn)的第一個新業(yè)務(wù)模型飛信為例進(jìn)行原理介紹 17 實(shí)施 步驟 選擇樣本用戶 分析影響因素 選擇重要變量 建立預(yù)測模型 驗(yàn)證評估模型 三、飛信模型介
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