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1、數(shù)據(jù)挖掘的流程(1) 確定業(yè)務(wù)對(duì)象清晰地定義出業(yè)務(wù)問(wèn)題,認(rèn)清數(shù)據(jù)挖掘的目的是數(shù)據(jù)挖掘的重要一步。挖掘的最后 結(jié)構(gòu)是不可預(yù)測(cè)的,但要探索的問(wèn)題應(yīng)是有預(yù)見(jiàn)的, 為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘則帶有盲目性, 是不會(huì)成功的。(2) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的選擇:搜索所有與業(yè)務(wù)對(duì)象有關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息,并從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的預(yù)處理:研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量,為進(jìn)一步的分析作準(zhǔn)備.并確定將要進(jìn)行的挖掘操作的類型。數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換:將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)分析模型.這個(gè)分析模型是針對(duì)挖掘算法建立的 .建立 一個(gè)真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵。(3) 數(shù)據(jù)挖掘?qū)λ玫降慕?jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘.除了完善從選擇合

2、適的挖掘算法外,其余一切 工作都能自動(dòng)地完成。(4)分析和同化結(jié)果分析:解釋并評(píng)估結(jié)果,其使用的分析方法一般應(yīng)作數(shù)據(jù)挖掘操作而定,通常 會(huì)用到可視化技術(shù)。知識(shí)的同化:將分析所得到的知識(shí)集成到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去。5)數(shù)據(jù)挖掘在CR"的應(yīng)用f從客戶生命周期角度分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用I從行業(yè)角度分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用(1)從客戶生命周期角度分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用在客戶生命周期的過(guò)程中, 各個(gè)不同的階段包含了許多重要的事件。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可 以應(yīng)用于客戶生命周期的各個(gè)階段提高企業(yè)客戶關(guān)系管理能力,包括爭(zhēng)取新的客戶, 讓已有的客戶創(chuàng)造更多的利潤(rùn)、保持住有價(jià)值的客戶等等。a潛在客戶期市場(chǎng)

3、活動(dòng)及數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用潛在客戶獲得活動(dòng)是針對(duì)目標(biāo)市場(chǎng)的營(yíng)銷活動(dòng),尋找對(duì)企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)感興趣的人。值得注意的是,在這個(gè)階段缺乏客戶數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘可以把以前的客戶對(duì)類似活動(dòng)的響應(yīng)進(jìn)行挖掘,從而把市場(chǎng)活動(dòng)重點(diǎn)鎖定在以前的響應(yīng)者身上。 一個(gè)更好的方法就是尋找和高價(jià) 值的客戶類似的潛在客戶一一只要一次就獲得正確的客戶。通常,獲得活動(dòng)使用廣告和其它市場(chǎng)宣傳媒體。無(wú)論何種渠道,數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)最重要的客戶特定市場(chǎng)中發(fā)揮重要作用,決定著市場(chǎng)活動(dòng)的類型、廣告空間等一些宣傳問(wèn)題。b客戶響應(yīng)期市場(chǎng)活動(dòng)及數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用潛在客戶通過(guò)以下幾種途徑成為響應(yīng)者:登陸企業(yè)網(wǎng)站;撥打免費(fèi)電話;填寫申請(qǐng)表等。把潛在客戶改變成為確定的客戶、

4、 能夠被鎖定和跟蹤的客戶。雖然響應(yīng)者還沒(méi)有購(gòu)買 任何產(chǎn)品或服務(wù),但他們有很大的可能性成為購(gòu)買者, 并成為企業(yè)客戶。 數(shù)據(jù)挖掘通常被用 來(lái)判定哪些潛在客戶會(huì)變成響應(yīng)者。預(yù)測(cè)模型也用來(lái)判定哪些響應(yīng)者會(huì)成為企業(yè)即得客戶。C即得客戶市場(chǎng)活動(dòng)及數(shù)據(jù)挖應(yīng)用(a)響應(yīng)者購(gòu)買企業(yè)產(chǎn)品的時(shí)候就變成了企業(yè)即得客戶。這意味著他們已經(jīng)進(jìn)行了第一次的購(gòu)買活動(dòng)。在即得客戶階段包括許多活動(dòng)。最重要的活動(dòng)可以劃分為三:刺激使用(使 用展現(xiàn)了客戶行為,當(dāng)使用是企業(yè)收入的主要來(lái)源,刺激使用就成為企業(yè)的重要目標(biāo)。使用模式因不同的客戶市場(chǎng)而有所不同);交叉銷售(鼓勵(lì)客戶購(gòu)買與第一次購(gòu)買不同的產(chǎn)品或 服務(wù)的市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng));升級(jí)銷售(鼓

5、勵(lì)客戶升級(jí)現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務(wù)的市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng))。(b)即得客戶是數(shù)據(jù)挖掘的重要區(qū)域。客戶使用活動(dòng)提供了客戶行為模式的最本質(zhì) 的東西。預(yù)測(cè)什么時(shí)候會(huì)發(fā)生客戶活動(dòng),判定哪個(gè)客戶可能對(duì)交叉銷售和升級(jí)銷售活動(dòng)做出 響應(yīng)對(duì)企業(yè)來(lái)講是極具價(jià)值的。但既得客戶的行為經(jīng)常被大量詳細(xì)的交易信息所淹沒(méi)。使用數(shù)據(jù)挖掘要求從其中抽出其特點(diǎn)。客戶早期的購(gòu)買和使用模式是對(duì)企業(yè)來(lái)講是非常具有價(jià)值 的,在一些行業(yè),首次行為預(yù)示了未來(lái)的使用信息。這些客戶可以是高消費(fèi)者或低消費(fèi)者, 他們可能對(duì)一個(gè)或多個(gè)產(chǎn)品感興趣。這類行為通常在早期的購(gòu)買行為中明顯的表現(xiàn)出來(lái)。d客戶流失期市場(chǎng)活動(dòng)及數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用在一些情況下,客戶停止購(gòu)買企業(yè)產(chǎn)品。 對(duì)此

6、,有兩種基本不同的流失原因,第一種是 主動(dòng)離開,指的是不再是客戶的既得客戶。了解主動(dòng)離開出現(xiàn)的原因非常重要,以下是客戶主動(dòng)離開的一些基本原因:客戶離開了企業(yè)服務(wù)的地區(qū);客戶的生活方式發(fā)生了變化,并不再需要企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù); 客戶已經(jīng)獲得了競(jìng)爭(zhēng)者提供的更好的產(chǎn)品或服務(wù);客戶不再認(rèn)為使用企業(yè)產(chǎn)品有任何價(jià)值。第二種是非主動(dòng)離開, 既被動(dòng)離開。指的是即得客戶不再是一個(gè)好的客戶, 通常因?yàn)樗?們停止支付他們的帳單。 區(qū)別主動(dòng)離開和被動(dòng)離開對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是非常重要的。數(shù)據(jù)挖掘可以通過(guò)分析以前的客戶數(shù)據(jù)得出什么樣的客戶會(huì)在將來(lái)同樣的離開。即使客戶離開,也不是所 有流失的客戶就完全失去了。贏得客戶活動(dòng)的目標(biāo)就是重

7、新獲得失去的客戶。-詢問(wèn)-強(qiáng)制性取消-埴寫申請(qǐng)表單-不再使用-激抵-清-首次購(gòu)買(2)從行業(yè)角度分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用CRM中數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的深度和廣度針對(duì)行業(yè)的不同而有所不同,特別是針對(duì)與客戶交流頻繁、客戶支持要求高的行業(yè),如銀行、證券、保險(xiǎn)、電信、稅務(wù)、零售、旅游、航空、 醫(yī)療保健等。a零售業(yè)CRM中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用零售業(yè)CRM是數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用領(lǐng)域,特別是由于日益增長(zhǎng)的Web或電子商務(wù)方式的興起零售數(shù)據(jù)挖掘可有助于識(shí)別客戶購(gòu)買行為,發(fā)現(xiàn)客戶購(gòu)買模式和趨勢(shì),改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量,取得更好的客戶保持力和滿意度,提高貨品銷量比率,設(shè)計(jì)更好的貨品運(yùn)輸與分銷策略, 減少商業(yè)成本。例如:使用多特征數(shù)據(jù)立方體進(jìn)

8、行銷售、客戶、產(chǎn)品、時(shí)間和地區(qū)的多維分析;使用多維分析和關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行促銷活動(dòng)的有效性分析;序列模式挖掘可用于客戶忠誠(chéng)分析; 利用關(guān)聯(lián)分析挖掘關(guān)聯(lián)信息進(jìn)行購(gòu)買推薦和商品參照。b電信業(yè)CRM中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用電信業(yè)已經(jīng)迅速地從單純的提供市話服務(wù)演變?yōu)樘峁┚C合電信服務(wù)。電信網(wǎng)、因特網(wǎng)和各種其他方式的通信和計(jì)算的融合是目前的大勢(shì)所趨。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可幫助理解商業(yè)行為、確定電信模式、捕捉盜用行為、更好的利用資源和提高服務(wù)質(zhì)量。例如:電信數(shù)據(jù)的多維分析有助于識(shí)別和比較數(shù)據(jù)通信情況、系統(tǒng)負(fù)載、資源使用、用戶組行為、利潤(rùn)等;通過(guò)多維分析、聚類分析和孤立點(diǎn)分析進(jìn)行盜用模式分析和異常模式識(shí)別;通過(guò)多維電信數(shù)據(jù)分析中可視化工具的使關(guān)聯(lián)和序列模式分析進(jìn)行電信服務(wù)組合和個(gè)性化服務(wù); 用。c金融業(yè)CRM中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用大部分銀行和金融機(jī)構(gòu)除提供豐富多樣的儲(chǔ)蓄服務(wù)、信用服務(wù)、投資服務(wù)外,還提供保險(xiǎn)服務(wù)和股票投資服務(wù)。在銀行和金融機(jī)構(gòu)中產(chǎn)生的金融數(shù)據(jù)通常相對(duì)比較完整、可靠,這大大方便了系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。以下給出幾種典型的應(yīng)用情況:為多

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