【正文】 的了解客戶結(jié)構(gòu) 改善客戶管理與溝通 增加客戶貢獻度? 客戶細分中的數(shù)量方法 聚類分析 卡方自動交互檢測（ CHAID）10 *營銷策略客戶保持?基于獎賞及高成本事件驅(qū)動的保持策略?專注的 , 區(qū)分優(yōu)先級的 Call center支持客戶獲取?刻畫子分群的特征?建立跟蹤系統(tǒng)（ tracking systems）以從價值的角度監(jiān)控新來的客戶交叉銷售?對高價值客戶進行交叉銷售會產(chǎn)生更大的收益經(jīng)常地 , 頭 20%的客戶貢獻了將近 100% 的整體利潤 . 這些客戶對 CRM策略開發(fā)是至關(guān)重要的。新客戶的獲取包括發(fā)現(xiàn)那些對你的產(chǎn)品不了解的客戶，也包括以前接受你的競爭對手服務(wù)的顧客。? 客戶保持中的數(shù)量方法 流失預(yù)測模型 客戶忠誠度模型16 *交叉銷售與提升銷售? 交叉營銷是指你向現(xiàn)有的客戶提供新的產(chǎn)品和服務(wù)的營銷過程。雙方的目標是達到雙贏的結(jié)果，客戶獲益是由于他們得到了更好更貼切的服務(wù)質(zhì)量，商家則因為增加銷售量獲利。20 *營銷活動管理 CMP需求名稱： 營銷活動管理（ CMP） 提出時間： 20230101需求提出部門： 市場部需求內(nèi)容描述：營銷活動管理。同時營銷活動完成以后進行營銷活動的評估。需求數(shù)據(jù)要求： 目前系統(tǒng)數(shù)據(jù)支撐需求優(yōu)先級別： 高需求實施難度： 較高要求配合部門： 業(yè)務(wù)支撐中心、客戶服務(wù)部其他說明： 全省推廣需求，劉鵬負責　 　需求分析和定位：屬于 05年的需求，已經(jīng)納入日常維護，今年需要推廣。省公司時間規(guī)劃：、市二級規(guī)劃，東莞和佛山推廣21 *KPI預(yù)測模型需求名稱： KPI預(yù)測模型 提出時間： 20230223需求提出部門： 東莞公司需求內(nèi)容描述：KPI指標中的收入指標作為核心指標，規(guī)劃和預(yù)測十分重要。實現(xiàn)邏輯：將當期營收款細拆為 “當期收入 ”（如購卡收入、補換卡收入、后付費收入等）與 “分期劃扣收入 ”（充值卡收入、營銷活動預(yù)存款收入等）兩個部分。 推廣過去，針對 KPI指標的重要指標（如收入、業(yè)務(wù)量等）都可以進行規(guī)劃和預(yù)測，有效的幫助各部門制定相關(guān)的政策策略。需求優(yōu)先級別： 需求級別待定。22 *個人客戶分群需求名稱： 個人客戶分群 提出時間： 20230223需求提出部門： 佛山公司需求內(nèi)容描述： 每個人作為消費者其對同一種產(chǎn)品的具體功能需求和關(guān)注點是不同的，因此作為為用戶服務(wù)的企業(yè)，必須盡可能的考慮這些差異，發(fā)現(xiàn)這些存在于客戶整體內(nèi)部的具有不同特征或消費習慣的客戶群體，然后再根據(jù)每個群體的特征執(zhí)行針對性的管理或營銷策略。 通過對客戶合理的類別劃分，并對當前客戶以及預(yù)期的客戶群作區(qū)段分析，判斷不同區(qū)段的突出特點，對客戶總體構(gòu)成有準確的認識，對客戶的服務(wù)和營銷更具針對性。需求優(yōu)先級別： 中等需求實施難度： 中等要求配合部門： 業(yè)務(wù)支撐中心、市場部、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中心其他說明： 區(qū)域接口人負責（劉敏）需求分析和定位： 需求可行。通過對客戶合理的類別劃分，并對當前客戶以及預(yù)期的客戶群作區(qū)段分析，判斷不同區(qū)段的突出特點，對客戶總體構(gòu)成有準確的認識，對客戶的服務(wù)和營銷更具針對性。23 *個人客戶價值評估需求名稱： 個人客戶價值評估 提出時間： 20230223需求提出部門： 市場部需求內(nèi)容描述：有區(qū)別的看待個人客戶的差異性，觀察其價值特征變化，綜合考慮成本，用戶成長度，客戶消費等因素，通過建模量化個人客戶對公司的貢獻和價值。需求時間計劃： 06年 3月廣州數(shù)據(jù)集市試點需求數(shù)據(jù)要求： 目前系統(tǒng)數(shù)據(jù)支撐需求優(yōu)先級別： 高需求實施難度： 高要求配合部門： 業(yè)務(wù)支撐中心、財務(wù)部其他說明： 負責人待定需求分析和定位： 個人客戶價值如果考慮成本分攤，需要等財務(wù)部開展的成本分攤完成后才能考慮到地市的實施。省公司想法是作為一個科研項目來研究和分析，希望能研究一些成果幫助市公司的市場分析和營銷策略。需求數(shù)據(jù)要求： 目前系統(tǒng)數(shù)據(jù)支撐需求優(yōu)先級別： 高需求實施難度： 高要求配合部門： 業(yè)務(wù)支撐中心、市場部其他說明： 試點科研項目，鄧逸斌、劉鵬負責　需求分析和定位：題目比較難，優(yōu)先級別比較高，先按照省公司的思路和計劃安排走。 本研究的內(nèi)容主要包括分析并總結(jié)產(chǎn)品生命周期變遷過程中對階段性轉(zhuǎn)折點具有前瞻警示作用的業(yè)務(wù)指標，并在此基礎(chǔ)之上構(gòu)建切實可行的關(guān)鍵指標體系25 *報告內(nèi)容v 原理篇? 客戶關(guān)系管理中的數(shù)量方法v 方法篇? 數(shù)據(jù)分析方法概論? 統(tǒng)計分析方法? 數(shù)據(jù)挖掘分析方法v 工具篇? 常用數(shù)據(jù)分析工具簡介v 總結(jié)? 基本結(jié)論26 *數(shù)量分析方法（ Quantitative Analysis）? 數(shù)量分析是對事物的數(shù)量特征、數(shù)量關(guān)系與數(shù)量變化的分析。? 數(shù)量分析的類型 按照分析的目的– 探索性數(shù)據(jù)分析– 描述性數(shù)據(jù)分析– 解釋性數(shù)據(jù)分析 按照問題的本質(zhì)– 確定性分析– 不確定性分析30 *認識分析數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)測量尺度? 名義尺度? 有序尺度? 間隔尺度? 比例尺度31 *認識分析數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型? 截面數(shù)據(jù)（ Crosssection Data）? 時間序列數(shù)據(jù)（ Timeseries Data）? 面板數(shù)據(jù)（ Panel Data）32 *數(shù)據(jù)分析的出發(fā)點：數(shù)據(jù)矩陣? 截面數(shù)據(jù)（ Crosssection Data）? 時間序列數(shù)據(jù)（ Timeseries Data）? 面板數(shù)據(jù)（ Panel Data）33 *常用的統(tǒng)計分析方法? 數(shù)據(jù)分類分析 聚類分析 判別分析? 數(shù)據(jù)化簡分析 主成分分析 因子分析? 數(shù)據(jù)相關(guān)分析 回歸分析 典型相關(guān)分析? 數(shù)據(jù)預(yù)測分析 時間序列預(yù)測34 *什么是數(shù)據(jù)挖掘？DataInformationKnowledgeWisdomn存在太多數(shù)據(jù)挖掘的定義，但基本上有這樣一種描述結(jié)構(gòu)? To find / discover / extract / dredge / harvest 、? Interesting / novel / useful / implicit / actable / meaningful 、? Information / knowledge / patterns / trends / rules / anomalies 、? In massive data / large data set / large database / data warehouse 、Data + contextInformation + rulesKnowledge + experience35 *為什么會出現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘？n數(shù)據(jù)爆炸性增長是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生的根本原因。? 目前仍無很好的解決辦法，很大程度上仍依靠人工? 不存在解決這個問題的簡單技術(shù)，最終答案是不要把數(shù)據(jù)挖掘當作脫離數(shù)據(jù)內(nèi)涵的簡單技術(shù)來運用? 客觀興趣度：基于統(tǒng)計或模式的結(jié)構(gòu)，如統(tǒng)計量、支持度、 lift等? 主觀興趣度：基于用戶對數(shù)據(jù)的確信程度，如意外程度、新奇程度或者可行動性等? 過度擬合（ Overfitting）問題42 *什么不是數(shù)據(jù)挖掘？n定量分析（ Quantitative Analysis）的需要存在企業(yè)管理運行的各個側(cè)面或環(huán)節(jié)，但并非所有的定量分析問題都可以歸結(jié)到數(shù)據(jù)挖掘范疇的問題。 A ? C (50%, %)216。3000人玩籃球252。2023人既玩籃球又吃谷類食品216。 play basketball ? not eat cereal [20%, %] 其實是一個更精確的規(guī)則 , 盡管它的支持度和置信度都比較低48 *關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用n市場購物籃分析（ Market Basket Analysis）? 例如一個事務(wù)是客戶的一個購物清單，同一客戶的兩份清單被認為是兩個不同的事務(wù)? 數(shù)據(jù)項是所有可能陳列貨物的全集? 目標是發(fā)現(xiàn)同時出現(xiàn)的貨品組合間的關(guān)聯(lián)模式? 應(yīng)用：商品貨價設(shè)計、倉儲規(guī)劃、網(wǎng)頁布局、產(chǎn)品目錄設(shè)計等等n交叉銷售（ Cross Selling）? 客戶依次購買不同產(chǎn)品的序列? 目標是發(fā)現(xiàn)在購買某一產(chǎn)品組合之后客戶可能購買的另一產(chǎn)品或服務(wù)? 應(yīng)用：網(wǎng)絡(luò)故障分析、網(wǎng)站門戶設(shè)計等49 *分類問題的基本定義n給定一數(shù)據(jù)集合（訓(xùn)練集）? 數(shù)據(jù)記錄由一系列變量組成? 其中有一個變量是目標分類標簽n尋找一模型，使目標分類變量值是其他變量值的一個函數(shù)n利用上述函數(shù)，一未知分類變量值的數(shù)據(jù)記錄能夠盡可能準確地被判定到某一類別中去? 一般會有另一獨立地數(shù)據(jù)集（測試集）用以驗證所構(gòu)建分類函數(shù)的準確性，避免過度擬合50 *分類過程示意訓(xùn)練集 分類學習訓(xùn)練集