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揭秘13種商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景和主題


涉及到公司運(yùn)營(yíng)的方方面面,這包括對(duì)企業(yè)部門(mén)經(jīng)營(yíng)情況的評(píng)估、內(nèi)部員工的管理、生產(chǎn)流程的監(jiān)管、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化與新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、財(cái)務(wù)成本優(yōu)化、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的分析和客戶(hù)關(guān)系的管理。其中,關(guān)于客戶(hù)與市場(chǎng)的是“重頭戲”。

客戶(hù)全生命周期管理

首先,以客戶(hù)全生命周期管理為例介紹數(shù)據(jù)分析運(yùn)用場(chǎng)景和挖掘主題,如下圖所示。

 

數(shù)據(jù)科學(xué)家

 

1. 發(fā)掘潛在客戶(hù)(市場(chǎng)細(xì)分):

關(guān)于這個(gè)主題的分析,更多的是基于地區(qū)、性別和年齡段等粗粒度的指標(biāo),結(jié)合產(chǎn)品設(shè)計(jì)定位和目標(biāo)客戶(hù)群體進(jìn)行匹配。比如,高檔母嬰產(chǎn)品的潛在客戶(hù)應(yīng)該是新建高檔小區(qū)中的住戶(hù)。這類(lèi)分析是運(yùn)用最早的,在廣告投放、新店尋址等場(chǎng)景下大量使用。

2.客戶(hù)獲取:

當(dāng)客戶(hù)初次了解我們的產(chǎn)品和服務(wù)后,有可能會(huì)猶豫不決,拖延很久才可能真正成為我們的客戶(hù),而大部分客戶(hù)在這期間會(huì)由于興趣逐漸減退而最終流失。比如,信用卡新客戶(hù)在填好個(gè)人信息,并收到信用卡后卻遲遲沒(méi)有開(kāi)卡。這時(shí)就可以運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)營(yíng)銷(xiāo)人員得到的客戶(hù)基本信息進(jìn)行一個(gè)初步篩選,找出購(gòu)買(mǎi)傾向性較高的客戶(hù)進(jìn)行深度跟蹤營(yíng)銷(xiāo)。

這么做既減少了人工成本,又降低了打擾客戶(hù)的次數(shù),從而減少了投訴。同時(shí)在與潛在客戶(hù)的交流中,也會(huì)為其制定更個(gè)性化的產(chǎn)品或服務(wù)組合。

3.初始信用評(píng)分:

當(dāng)客戶(hù)最終購(gòu)買(mǎi)我們的產(chǎn)品時(shí),在涉及賒銷(xiāo)情況的時(shí)候,就會(huì)用到初始信用評(píng)分技術(shù)。這是根據(jù)客戶(hù)的性別、年齡以及居住場(chǎng)所等基本信息對(duì)客戶(hù)的信用進(jìn)行預(yù)判。這類(lèi)情況不只在銀行信貸中會(huì)遇到,在很多企業(yè)中都會(huì)遇到。

企業(yè)的應(yīng)收賬款就是一種自然的商業(yè)信用,建立好優(yōu)秀的初始信用評(píng)分體系,可以使企業(yè)在不增大財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的情況下快速開(kāi)拓市場(chǎng)。比如,IBM全球融資部(IGF)是一個(gè)為賒購(gòu)買(mǎi)入IBM產(chǎn)品的小公司提供金融服務(wù)的部門(mén),其在上世紀(jì)80年代開(kāi)發(fā)的客戶(hù)信用評(píng)分模型對(duì)開(kāi)拓全球市場(chǎng)功不可沒(méi)。現(xiàn)在這個(gè)技術(shù)也成為了提高客戶(hù)滿意度的一種方式。比如,中國(guó)移動(dòng)的先付費(fèi)客戶(hù)的欠費(fèi)額度和京東的“打白條”服務(wù)。

4.客戶(hù)價(jià)值預(yù)測(cè):

為了更好地為客戶(hù)提供服務(wù)的同時(shí)增加企業(yè)利潤(rùn),需要根據(jù)客戶(hù)的基本信息進(jìn)行其價(jià)值預(yù)測(cè)。其中價(jià)值既包括以消費(fèi)水平為代表的直接價(jià)值,也包括客戶(hù)口碑宣傳的間接價(jià)值。 5.客戶(hù)細(xì)分(市場(chǎng)細(xì)分):

根據(jù)客戶(hù)的基本信息,從人口學(xué)、工業(yè)統(tǒng)計(jì)信息、社會(huì)狀態(tài)、產(chǎn)品使用行為等方面對(duì)客戶(hù)進(jìn)行細(xì)致的描述。這對(duì)分析客戶(hù)類(lèi)型結(jié)構(gòu)、修正產(chǎn)品定位、滿足細(xì)分群體需求開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品、提高客戶(hù)滿意度和分析客戶(hù)需求變化趨勢(shì)都是有意義的。

6.交叉銷(xiāo)售:

分析產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷(xiāo)售中預(yù)期不到的模式。比如,“啤酒與尿布”的故事就是從客戶(hù)在超市中的購(gòu)物記錄中獲取的。這種技術(shù)目前被廣泛運(yùn)用在零售業(yè)、銀行、保險(xiǎn)等領(lǐng)域,大家對(duì)京東商場(chǎng)的推薦產(chǎn)品和淘寶的“猜你喜歡”兩個(gè)模塊應(yīng)該有深刻的印象吧,這兩個(gè)模塊都是這個(gè)主題的運(yùn)用。

7.產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo):

這是客戶(hù)價(jià)值提升的重要方面,目的在于擴(kuò)大客戶(hù)消費(fèi)的范圍。比如,公司開(kāi)發(fā)了一款新產(chǎn)品,希望快速找到目標(biāo)客戶(hù)。這就可以通過(guò)分析現(xiàn)有客戶(hù)的屬性和產(chǎn)品消費(fèi)行為,確定響應(yīng)可能性最大的群體進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。

8.行為信用評(píng)分:

和初始信用評(píng)分的目的是一樣的,這里分析的變量加入了客戶(hù)產(chǎn)品消費(fèi)行為的信息,這使得對(duì)客戶(hù)信用的評(píng)估更為準(zhǔn)確。比如,美國(guó)AT&T電信公司,其客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)精確度明顯高于一般的信用卡公司,這就是因?yàn)檎莆樟丝蛻?hù)更多的通話、差旅等行為信息。

9.欺詐偵測(cè):

也稱(chēng)為異常偵測(cè)。是對(duì)客戶(hù)(包括內(nèi)部員工)涉及洗錢(qián)、套現(xiàn)、盜用等異常行為進(jìn)行的偵測(cè),滿足風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管的需求。

10.客戶(hù)保留:

有可能隨著時(shí)間的變化,客戶(hù)需求產(chǎn)生變化,如果不及時(shí)發(fā)現(xiàn)這種變化趨勢(shì),就會(huì)造成客戶(hù)流失。客戶(hù)保留的目的在于,及時(shí)發(fā)現(xiàn)客戶(hù)在購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品方面的行為變化和滿意度情況,從而及時(shí)更換產(chǎn)品組合。比如,電信運(yùn)營(yíng)商發(fā)現(xiàn)客戶(hù)的通話特征,從短途居多變?yōu)殚L(zhǎng)途居多,而且從客戶(hù)流失的模型中發(fā)現(xiàn),有這種情況的客戶(hù)流失的可能性很高。

這主要是由于客戶(hù)不了解電信運(yùn)營(yíng)商的套餐類(lèi)型,只是聽(tīng)說(shuō)其他運(yùn)營(yíng)商的長(zhǎng)途套餐更便宜造成的。那么客服人員就需要了解這類(lèi)客戶(hù)的需求,從而提供更合理的套餐類(lèi)型。

11.客戶(hù)關(guān)系網(wǎng):

客戶(hù)的親友圈、工作圈和興趣圈的信息對(duì)客戶(hù)管理、營(yíng)銷(xiāo)和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)有重要的意義。比如,可以很好地定位客戶(hù)所處的自然生命周期。如果是婚戀中的人,可以推薦與其品位相似的產(chǎn)品信息。而且通過(guò)對(duì)客戶(hù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析,可以明確網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn),這對(duì)關(guān)鍵人營(yíng)銷(xiāo)有重大意義。

12.流失客戶(hù)時(shí)間判斷:

通過(guò)對(duì)已經(jīng)流失客戶(hù)的存續(xù)時(shí)間進(jìn)行分析。一方面可以預(yù)判現(xiàn)有客戶(hù)流失的高危期,另一方面為提高不同類(lèi)型客戶(hù)的存續(xù)時(shí)間提供技術(shù)支持。

13.流失客戶(hù)類(lèi)型判斷:

對(duì)流失客戶(hù)的細(xì)分可以對(duì)改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)起到重要的指導(dǎo)作用。

結(jié)語(yǔ)

從上文的內(nèi)容可以發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)挖掘主題可以歸納為營(yíng)銷(xiāo)、信用與違規(guī)識(shí)別。其中特別要提到的是,信用風(fēng)險(xiǎn)建模用到了數(shù)據(jù)挖掘中所有的方法,該模型是數(shù)據(jù)挖掘中的明珠,是目前方法論最完善的,其它主題建模往往只是該模型的簡(jiǎn)化版,掌握信用風(fēng)險(xiǎn)建模的流程才有可能站在巨人的肩膀上。

另一方面,信用風(fēng)險(xiǎn)管理不限于金融機(jī)構(gòu),只要涉及到交易行為就存在信用風(fēng)險(xiǎn)。高水平的信用風(fēng)險(xiǎn)管理可以刺激消費(fèi)額并提高客戶(hù)滿意度,進(jìn)而提高忠誠(chéng)度。可以說(shuō)學(xué)好信用風(fēng)險(xiǎn)建模,在商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中無(wú)往而不破。

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