客戶行為分析和消費者心理(編輯修改稿)
2025-05-26 05:52 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 掘主要功能 通常，預言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用于對未知變量的預言。從這種意義上說，預言其實沒有必要分為一個單獨的類。預言其目的是對未來未知變量的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經(jīng)過一定時間后，才知道預言準確性是多少。 決定哪些事情將一起發(fā)生。 例子： a. 超市中客戶在購買 A的同時，經(jīng)常會購買 B，即 A = B(關聯(lián)規(guī)則 ) b. 客戶在購買 A后，隔一段時間，會購買 B （序列分析） 關聯(lián)規(guī)則（ association rules） 數(shù)據(jù)挖掘主要功能 預言（ Prediction） 聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區(qū)別是聚集不依賴于預先定義好的類，不需要訓練集。 例子： a. 一些特定癥狀的聚集可能預示了一個特定的疾病 b. 租 VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬于不同的亞文化群 聚集通常作為數(shù)據(jù)挖掘的第一步。例如， 哪一種類的促銷對客戶響應最好？ ，對于這一類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然后對每個不同的聚集，回答問題，可能效果更好。 聚集（ Clustering） 數(shù)據(jù)挖掘主要功能 – 選取正確的數(shù)據(jù)來源，同時不影響正常的生產(chǎn)環(huán)境 – 必須對現(xiàn)有計費系統(tǒng)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有明確的了解 – 在數(shù)據(jù)提取效率和提取深度之間權(quán)衡 – 做出適當?shù)募僭O，并對各類假設進行優(yōu)先排序 – 嘗試所有的分析維度（各種變量之間的排列組合） – 對數(shù)值進行合理的歸類或近似處理 – 選取合適的圖表類型，一張圖表往往勝過千言萬語 – 突出重點，能直接為決策提供支撐依據(jù) – 為進一步分析留有足夠的空間 數(shù)據(jù)提取和收集 數(shù)據(jù)挖掘和分析 數(shù)據(jù)表達和說明 成功的數(shù)據(jù)分析關鍵取決于三個層面的工作 層面三： 數(shù)據(jù)表達 層面二： 數(shù)據(jù)分析 層面一： 數(shù)據(jù)提取 選取合適的數(shù)據(jù)源 ?實時計費系統(tǒng) ?經(jīng)營分析系統(tǒng) 選擇原始數(shù)據(jù) ?數(shù)據(jù)庫 /純文本 剔除無效數(shù)據(jù) ?抽取質(zhì)量檢驗 ?對數(shù)據(jù)進行歸類整理 ?劃分客戶 提取關鍵數(shù)據(jù) ?對數(shù)據(jù)進行近似或歸類處理 確定分析的類型 ?假設驗證型 ?特征探索型 確定數(shù)據(jù)收集需求 ?分解需求為數(shù)據(jù)提取變量 編寫分析處理程序 選擇合適的圖表類型 對于圖表所說明的問題作初步解釋 ?給與進一步分析留下足夠空間 確定數(shù)據(jù)抽取方法 ?整體數(shù)據(jù) ?抽樣數(shù)據(jù) ?初步統(tǒng)計數(shù)據(jù) 選擇抽取范圍 選擇分析工具 ?Excel宏處理 ?SPSS批處理 ?Access SQL 導入原始數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘和分析的主要步驟 目 錄 1 2 3 4 認知需求 5 利用發(fā)問與聆聽挖掘潛在需求 動態(tài)挖掘 通過數(shù)據(jù)挖掘客戶需求 靜態(tài)挖掘 客戶心理分析與異議處理 市場調(diào)研 4 客戶心理分析與異議處理 客戶異議的目的 解除心理上 購買的義務 ?反對推銷員 的態(tài)度和意見 畏懼推銷員所 展開的猛烈攻勢 閃避推銷 員的糾纏 故意掩飾 購買的心意 客戶異議的類型 價格異議 貨源異議 寡欲異議 籍故拖延 產(chǎn)品異議 客戶反對意見 抗拒 變化 利益不 夠顯著 可以解決的反對意見 習慣性 的反應 逃避 決策 需求未 認清 不喜歡業(yè) 務代表公 司 。躲過就 好 ,越快越 好 有興趣購 買，但未 盡理解， 對某些重 點需要了 解 變化導致 損失的憂 慮 ,促使采 取抗拒心 理 核對之下 覺得劃不 來 ,只要足 夠的利益 就會同意 期望更 多資料 同類品太 多，并無 特別的感 覺 防守的本能 ,從經(jīng)驗中學到應付的好 辦法。 具有實際困難的反對意見 缺乏金 錢或信用 確實不 需要產(chǎn)品 缺乏購
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