电信精准智能营销课件.ppt

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1、基于数据挖掘技术的精准智能营销2013年8月10日精准智能营销FAQWhatWhyHowWhich基于聚类分析的客户分群战术分群与目标市场营销总结精确智能营销FAQ--What金字塔客层架构图潜在客户群PotentialAccounts经常往来客户群OrdinaryAccounts主要交易客户群MajorAccounts客户来源的基础建设提升忠诚客户价值差异化增值服务创造更高的利润留下有价值的客户才能创造更高的利润精确智能营销FAQ--What精确智能营销,即精准营销(Precisionmarketing),就是在精准定位的基础上,依托数据挖掘技术手段建立个性化的

2、顾客沟通服务体系,实现企业可度量的低成本扩张之路。就是公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通,需要更注重结果和行动的营销传播计划,还有越来越注重对直接销售沟通的投资。精准营销是相对大众营销而言的。精确智能营销FAQ--Why市场竞争迫使企业由规模型发展向规模效益型发展转型电子商务、金融、保险、通讯等运营商的经营模式从“技术驱动”向“市场驱动”、“客户驱动”转化大众化营销已经失去了其优势基于客户信息、客户价值和行为,深入数据分析的洞察力营销、精确化营销的理念逐渐被各大运营商所接受,并渴望通过从数据中挖掘价值来减少营销成本、提高营销效益数据挖掘技术成为实现这些目

3、标的必要手段聚类(clustering)是指把一组个体按照相似性归成若干类别,即“物以类聚”,保证各组间特征的相异性最大,同组内各观测值特征的相似性最大。聚类分析能帮助发现特征迥异的不同客户群,和对客户分群起关健作用的指标变量。各条记录在细分变量空间的透视图点对点短信梦网短信本地通话通话行为数据业务长途通话各行为特征在空间的位置相对集中,因此被划分为有一定共同行为特征的客户群精确智能营销FAQ--How精确智能营销FAQ--How低高高高12845376因素二(国内呼叫次数)因素三(IP呼叫次数)因素一(繁忙时段呼叫次数)示例实施的难易程度客户信息(Custome

4、rInfo)客户价值(CustomerValue)客户行为(Behavioral)态度(Attitudinal)性别年龄户藉职业婚姻状况教育程度收入通话时段繁忙和非繁忙通话量漫游服务方便程度行为方式的变化高利润率中等利润率低利润率负利润率形象价值观生活方式心理因素客户信息客户行为客户价值客户态度客户细分方式精确智能营销FAQ--How考虑不同客户细分方法的有效性及实施的难易程度,并结合系统所提供的数据资源和用户特点,采用客户行为方式进行客户细分,再结合客户信息和客户价值准确定位细分人群客户价值客户信息客户行为客户群X客户细分三维分析体系三维分析体系所带来 的业务利

5、益客户价值识别高价值客户群,成为目标客户群客户行为如何针对目标客户群,根据客户行为分析,扩展及保留客户群,提供服务满足客户需求客户信息整理客户群的背景资料以便市场营销人员能找到目标客户群精确智能营销FAQ--How数据挖掘流程确定商业目标ETL建立模型数据收集、管理数据探索、修改各部门访谈数据中心支持 数据挖掘工程师数据挖掘、商业分析、市场营销人员商业理解BusinessUnderstanding数据理解DataUnderstanding数据准备Data Preparation建立模型Modeling模型评估Evaluation结果发布Deployment模型调优

6、应用策略精确智能营销FAQ--How11精确智能营销FAQ--HowDataUnderstandingBusinessUnderstandingDataPreparationModellingEvaluationDeploymentDataCRISP-Cross-IndustryStandardProcess各个环节顺序进行,但需要不断地循环往复进行数据探索和模型的调优精确智能营销FAQ--Which客户流失分析客户综合价值评估交叉销售和增量销售客户信用评估欺诈行为分析……某电信运营商定义的客户分群的商业目标是“对某市数十万公众客户,从价值和行为的分析维度进行客户

7、分群,以了解不同客户群的消费行为特征,为发展新业务、流失客户保有、他网用户争夺的针对性营销策略的制订提供分析依据,并实现企业保存量、激增量的战略目标”。电信客户从营销属性分为三类:公众客户、商业客户和大客户,其中公众客户消费行为有较大的随机性,客户分布难有规律可寻,比较适于聚类分析。案例描述—基于聚类分析的移动智能营销精确智能营销FAQ基于聚类分析的客户分群客户分群的商业理解数据分群的数据理解客户分群的数据准备客户分群的模型建立客户分群的模型评估客户分群的模型发布战术分群与目标市场营销总结客户分群的商业理解从商业角度理解项目的目标和要求,然后把理解转化为数据挖掘问

8、题的定义和

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