數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用 SPSS北京辦事處 鐘云飛 2002年 9月 20日 議程 客戶關(guān)系管理 為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理 客戶關(guān)系管理的內(nèi)容 數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用 什么是數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用 SPSS Clementine針對 CRM的數(shù)據(jù)挖掘解決方案 SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡介 Clementine中的 CRM數(shù)據(jù)挖掘模板 議程 客戶關(guān)系管理 為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理 客戶關(guān)系管理的內(nèi)容 數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用 什么是數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用 SPSS Clementine針對 CRM的數(shù)據(jù)挖掘解決方案 SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡介 Clementine中的 CRM數(shù)據(jù)挖掘模板 為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理 客戶關(guān)系管理的提出是伴隨著產(chǎn)品極大豐富、買方市場形成而產(chǎn)生的 從 “ 客戶得到的就是他們所想要的 ” 到 “ 客戶得到他們所想要的 ” 的演變 CRM的核心是 “ 了解他們，傾聽他們 ” CRM的目標(biāo)可以概括為 “ 吸引潛在客戶進(jìn)入，提高現(xiàn)有客戶滿意度和忠誠度，降低客戶流失 ” 客戶關(guān)系管理（ CRM）的兩個層面 操作型 CRM： 方便與客戶交流，簡化操作流程 分析型 CRM： 了解客戶 有很多因素影響著客戶行為 從而改變他們對于企業(yè)的價值 客戶 行為 客戶特征描述 客戶價值 分析 客戶生命周期分析 客戶細(xì)分 客戶忠誠度分析 加深對客戶的了解是一個循序漸進(jìn)的過程 使獲得客戶的成本更低 減少銷售成本 更高的客戶創(chuàng)利能力 提高客戶的保留度和忠誠度 評估客戶的創(chuàng)利能力 客戶關(guān)系管理的好處 信息技術(shù)的發(fā)展使客戶關(guān)系管理有了技術(shù)上的保證 客戶關(guān)系管理中的關(guān)鍵性信息技術(shù)主要包括： 數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 信息技術(shù)的角色 客戶關(guān)系管理 為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理 客戶關(guān)系管理的內(nèi)容 數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用 什么是數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用 SPSS Clementine針對 CRM的數(shù)據(jù)挖掘解決方案 SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡介 Clementine中的 CRM數(shù)據(jù)挖掘模板 議程 通過采用 自動或半自動 的手段，在 海量數(shù)據(jù) 中發(fā)現(xiàn)有意義的 行為和規(guī)則 的探測和分析活動。 數(shù)據(jù)挖掘是一門科學(xué)，有科學(xué)的方法和模型作為基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)挖掘又是一門藝術(shù)，需要使用者對商業(yè)問題的深入理解和模型適用條件深刻的認(rèn)識 什么是數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘 描述 預(yù)測 統(tǒng)計回歸 關(guān)聯(lián)規(guī)則 決策樹 可視化 聚類 順序關(guān)聯(lián) 匯總 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 數(shù)據(jù)挖掘的分類 問題描述：預(yù)測信用水平是好還是差，銀行據(jù)此決定是否向客戶發(fā)放貸款，發(fā)放多少 結(jié)果描述 :(決策樹） 收入大于 5萬元 /年 是 否 有無儲蓄帳戶 是否房主 是 是 否 否 批準(zhǔn) 不批準(zhǔn) 批準(zhǔn) 數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果 金融 問題描述：根據(jù)客戶信息，預(yù)測客戶流失可能性 結(jié)果描述 :(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)） 輸 入 流失概率 （ 0.87) 輸 出 男 29 3000元 /月 神州行 130元 /月 數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果 電信 問題描述：如何決定超市中商品的擺放來增加銷售額 結(jié)果描述 :(Web圖） 數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果 零售 問題描述：如何對市場進(jìn)行細(xì)分，使產(chǎn)品滿足最有價值客戶 結(jié)果描述 :(Koholen聚類） 營銷活動回應(yīng)率 數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果 制造業(yè) 問題描述：如何從眾多申請經(jīng)費(fèi)或者納稅中發(fā)現(xiàn)欺詐 結(jié)果描述 :(回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)） 數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果 政府 客戶盈利能力； 客戶保留； 客戶細(xì)分； 客戶傾向； 渠道優(yōu)化； 風(fēng)險管理； 欺詐監(jiān)測； 購物傾向分析； 需求預(yù)測； 價格優(yōu)化。 數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用范圍 客戶關(guān)系管理 為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理 客戶關(guān)系管理的內(nèi)容 數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用 什么是數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用 SPSS Clementine針對 CRM的數(shù)據(jù)挖掘解決方案 SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡介 Clementine中的 CRM數(shù)據(jù)挖掘模板 議程 商業(yè)理解 數(shù)據(jù)理解 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 建立模型 模型評估 模型發(fā)布 提供了業(yè)界權(quán)威的數(shù)據(jù)挖掘方法論 跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程（ CRISP DM） SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡介 提供了界面友好、算法豐富、功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘工作平臺 SPSS Clementine SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡介 (續(xù)） 提供了面向行業(yè)（問題）的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板 目前提供以下行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘模板 針對電信行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘模板 針對 CRM的數(shù)據(jù)挖掘模板 針對 Web挖掘的數(shù)據(jù)挖掘模板 犯罪模式甄別模板 欺詐（ Fraud）甄別模板 SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡介 (續(xù)） 商業(yè)理解 文檔 部署應(yīng)用 D streams 數(shù)據(jù)理解 E streams 探測 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 P streams 建模和評估 M streams 所有模板都是行業(yè)（問題）、方法論 CRISP DM和數(shù)據(jù)挖掘工具 Clementine的完美結(jié)合 SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡介 (續(xù)） 3個應(yīng)用模型 模型 1：客戶細(xì)分和高價值客戶的獲取 建立并探測客戶的價值金字塔 概括細(xì)分特性 (對獲取客戶非常有價值 ) 模型 2：營銷活動的響應(yīng) 計算并探測 RFM分?jǐn)?shù) 響應(yīng)率模型的范圍： 1. RFM; 2. 預(yù)測 ; 3. 基于聚類 響應(yīng)模型部署應(yīng)用 模型 3：細(xì)分遷移和客戶流失分析 建立并探測遷移和流失的細(xì)分模型 建立遷移和流失模型，部署應(yīng)用 Clementine中的 CRM數(shù)據(jù)挖掘模板 CRM數(shù)據(jù)挖掘模板基于市場營銷理論和客戶關(guān)系管理理論建立 CRM數(shù)據(jù)挖掘模板中采用的主要理論 客戶金字塔理論（ pyramid model） 客戶生命周期價值理論 RFM模型 CRM數(shù)據(jù)挖掘模板的理論基礎(chǔ) 客戶金字塔理論（ pyramid model） 時間 收入 利潤 損失 銷售商品或服務(wù) 客戶關(guān)系結(jié)束 認(rèn)知 更少損失 更加有效的認(rèn)知 利潤 更多的利潤 更加多的銷售額 MORE PROFIT 利潤 甚至更多利潤 更長的客戶關(guān)系更加多的銷售額 客戶生命周期價值理論 CRM數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板 1-客戶價值評估和客戶獲得 圖例： 數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)流 交易數(shù)據(jù) 探索性分析 客戶價值計算 按客戶價值 市場細(xì)分 客戶花費(fèi)數(shù)據(jù) 交易數(shù)據(jù) 交易明細(xì) 客戶資料 客戶消費(fèi)卡 資料 創(chuàng)建客戶金字塔 客戶價值總結(jié) 客戶信息匯總 客戶信息 客戶信息 CRM 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板 - 模型 1： 結(jié)構(gòu) CRM數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板 2營銷活動的響應(yīng)分析 圖例： 數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)流 RFM模型 交易數(shù)據(jù) 交易明細(xì) 客戶消費(fèi)卡 資料 數(shù)據(jù)合并 產(chǎn)品信息 產(chǎn)品明細(xì) 數(shù)據(jù) 產(chǎn)品數(shù)據(jù) 市場活動 數(shù)據(jù) 購買模式 數(shù)據(jù) 客戶數(shù)據(jù) RFM模型 結(jié)果數(shù)據(jù) 客戶回應(yīng) 分析 響應(yīng)概率 發(fā)布 響應(yīng)預(yù)測 對響應(yīng)聚類 RFM響應(yīng) 購買模式 數(shù)據(jù) 客戶原始 數(shù)據(jù) CRM 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板 - 模型 2： 結(jié)構(gòu) CRM數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板 3 細(xì)分遷移和客戶流失分析 圖例： 數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)流 客戶價值 矩陣 客戶金字塔 數(shù)據(jù) 客戶購買 模式數(shù)據(jù) 客戶數(shù)據(jù) 客戶細(xì)分 遷移分析 客戶細(xì)分 遷移數(shù)據(jù) 遷移模型 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 細(xì)分遷移 模型發(fā)布 細(xì)分遷移 模型 客戶流失 分析 遷移模型 結(jié)果數(shù)據(jù) 客戶原始 數(shù)據(jù) 遷移模型 CRM 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板 - 模型 3： 結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)理解，數(shù)據(jù)探索性分析 CRM 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板初體驗 計算客戶價值 CRM 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板初體驗（續(xù)） 描述客戶價值分布及隨時間變化情況 CRM 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板初體驗（續(xù)