基于数据挖掘技术的精确智能营销.ppt
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基于数据挖掘技术的精确智能营销.ppt
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基于数据挖掘技术的精确智能营销20092009年年66月月99日日提供面向市市场营销、风险管理和管理和决决策支持策支持的数据分析应用咨询和软件解决方案专著著于电信信和金融行业的数数据据挖挖掘解掘解决决方案方案为客户提供以下建模解决方案客户行为细分模型客户离网预警模型客户综合价值评估模型交叉销售模型客户信用评估模型欺诈行为预警模型.模型构建模型构建模型构建模型构建软件开发软件开发软件开发软件开发应用咨询应用咨询应用咨询应用咨询数据挖掘整体解决方案移动通信行业营销热点话题回顾移动通信行业营销热点话题回顾规模型发展向规模效益型发展转变运营商深陷“价格漩涡”虚增放号增大销售成本用户离网严重营销收入与利润攻守平衡成为移动营销转型的关键新业务推广仍需努力客户服务与客户期望有差距数据挖掘模型与案例选讲数据挖掘模型与案例选讲数据挖掘项目工作方法数据挖掘项目工作方法关注点移动通信市场竞争迫使移动由规模型发展向规模效益型发展转型存量市场争夺凸显存量市场争夺凸显MOU潜力有限潜力有限MOU价格战与渠道的唯利是图导致移动公司深陷“价格漩涡”渠道终端影响力提高诱发新一轮价格战提高市场费用,频繁促销平均ARPU值下降通过“价格战”竞争夺取市场份额竞争对手的发展导致竞争升级用户价格敏感度提高,部分用户群在利益趋势下频繁转网“不断降低的新用户质量降价应对动荡的用户群基础盈利能力降低渠道利用运营商之间的竞争提出新要求渠道成本上升渠道因利益驱使引起用户转网更低的毛利进一步动荡的用户群更低的ARPU公司价值贬值.陷入陷入僵局僵局超越竞争,摆脱“价格旋涡”虚增放号与不稳定的用户群体进一步增大了销售成本某分公司某分公司2008年年1-9月活动用户数变化情况月活动用户数变化情况累计放号与净增用户对比累计放号与净增用户对比123456789全球通全球通联通联通G网网联通联通有效放号率9.6%有效放号率21.7%累计放号净增用户累计放号移动移动净增用户客户离网正严重影响着中移动的收入与利润平均ARPU(人民币元)958415244112客户数(万)47136141447离网率
(1)18%19%19%26%23%估计离网对收入的影响(人民币亿元)4.96.43.97.823.03.23.81.90.79.6亿亿平均:
ARPU群600300-600200-300200攻守之间的平衡成为移动营销转型的关键攻守之间的平衡成为移动营销转型的关键100%93%59%15:
平均平均ARPU指标指标客户保留成本:
客户保留成本:
新客户获取成本新客户获取成本新业务种类繁多,仍需努力推广某省新业务普及率抽样调查某省新业务普及率抽样调查新业务收入及其占业务收入的比重新业务收入及其占业务收入的比重中国移动新业务种类繁多中国移动新业务种类繁多新业务比重与国际运营商比较新业务比重与国际运营商比较客户服务与客户期望有差距,深层次理解用户需求成为关键项目送鲜花和月饼赠订报纸组织节日旅游发展俱乐部客户大客户年会白金客户音乐会赠送年历和笔记本获得服务的人数100,00024,04528032,73010030023,000占总优惠成本比例(%)47%46%2%2%1%1%1%非通讯优惠非通讯优惠通讯优惠通讯优惠全球最佳管理实践提示:
现阶段是数据挖掘应用的关键时期企业客户个人客户个人客户企业客户客户满满足大众市场的基本需求简单的产品/服务无差别化的服务完全分离的组织各自拥有计费功能自有的IT系统各自的管理机构渠道体系分离营销客服计费管理IT营销客服计费管理IT接入提供差别化的服务提供差别化的服务不同的定价模型不同的定价模型不同的信用政策不同的信用政策交叉销售新业务交叉销售新业务流失用户预警流失用户预警开始注重企业用户开始注重企业用户相同的计费与客服系统相同的IT系统营销客服IT/管理基础设施计费企业客户营销个人客户营销客服IT/管理基础设施计费123起步阶段起步阶段(第一第一/第二代移动通讯第二代移动通讯)成长成长/差别化阶段差别化阶段(第二代移动通讯第二代移动通讯)新游戏规则阶段新游戏规则阶段(第三代移动通讯第三代移动通讯)基于数据挖掘技术基于数据挖掘技术中国移动集团结合国内外实际情况提出数据挖掘营销应用规划客户行为细分模型客户行为细分模型客户流失倾向客户流失倾向预警模型预警模型价格敏感度模型价格敏感度模型客户信用评分模型客户信用评分模型交叉销售模型交叉销售模型营销效果预测模型营销效果预测模型客户价值客户价值评估模型评估模型三类用户细分方法介绍易于辩认易于集中媒介沟通渠道易于组织分销描述性的因素,不足以预测其未来购买行为知道品牌X牙膏主要俏于南方,购买者是教育程度高的女性是驱动因素(好处是什么?
)在市场日趋成熟复杂和多样化的形势下更显重要可以帮助营销活动的方方面面建立策略,赢得目标人群如果不结合其他信息就用处不大知道品牌X牙膏使用者在寻找具有防止牙龋有效手段的产品优惠是驱动因素(为什么有这种要求)为消费者人格背景提供更完整的信息为广告渠道策划提供思路对产品/服务的具体方向往往不能给出明确的方向知道品牌X的消费者非常关心自已和家人的健康,具有责任心强的品质好好处问题举例例对行行为的的预测性提高性提高为什么要建立客户行为细分模型0200500低低端端中中端端高高端端ARPU值相值相似的客户需似的客户需求特点却差求特点却差别很大别很大客户细客户细分之谜分之谜根据根据ARPU值进行客户细分的方法值进行客户细分的方法客户行为客户行为价值细分模型价值细分模型海量客户行为数据/特征数据组内行为特点相似组间行为差异较大的客户分组基于数据挖掘技术的以需求为基准的细分基于数据挖掘技术的以需求为基准的细分客户行为细分模型通过上百个变量描述客户建档时间建档时间建档时间建档时间缴款方式缴款方式信息费信息费信息费信息费应收金额应收金额应收金额应收金额优惠金额优惠金额优惠金额优惠金额滞纳金应收滞纳金应收滞纳金应收滞纳金应收SMSSMS次数次数国际呼叫国际呼叫呼入呼入呼入呼入/呼出比例呼出比例呼出比例呼出比例短消息话单类型短消息话单类型短消息话单类型短消息话单类型信息长度信息长度信息长度信息长度赠送费用赠送费用赠送费用赠送费用呼转类型呼转类型呼转类型呼转类型漫游话费漫游话费漫游话费漫游话费通话时长通话时长通话时长通话时长赠送分钟数赠送分钟数赠送分钟数赠送分钟数费用类型费用类型费用类型费用类型动态漫游号动态漫游号动态漫游号动态漫游号IMSIIMSIIMSIIMSI号码号码号码号码月均基本通话月均基本通话月均基本通话月均基本通话月均国内长途月均国内长途月均国内长途月均国内长途工作日呼叫次数工作日呼叫次数工作日呼叫次数工作日呼叫次数工作日呼叫时间工作日呼叫时间工作日呼叫时间工作日呼叫时间WAPWAPWAPWAP呼叫时间呼叫时间呼叫时间呼叫时间繁忙时段呼叫次数繁忙时段呼叫次数繁忙时段呼叫次数繁忙时段呼叫次数非繁忙时段呼叫次数非繁忙时段呼叫次数非繁忙时段呼叫次数非繁忙时段呼叫次数SMSSMSSMSSMS次数次数次数次数WAPWAPWAPWAP次数次数次数次数IPIPIPIP呼叫次数呼叫次数呼叫次数呼叫次数语音呼叫次数语音呼叫次数语音呼叫次数语音呼叫次数非语音呼叫次数非语音呼叫次数非语音呼叫次数非语音呼叫次数月月月月均国际均国际均国际均国际长途长途长途长途非非非非IPIPIPIP呼叫时间呼叫时间呼叫时间呼叫时间自动生成影响客户分组的主要因子性别性别年龄年龄缴款方式缴款方式SMSSMS次数次数国际呼叫国际呼叫其它其它优惠金额优惠金额优惠金额优惠金额短消息话单类型短消息话单类型短消息话单类型短消息话单类型赠送费用赠送费用赠送费用赠送费用费用类型费用类型费用类型费用类型漫游次数漫游次数漫游次数漫游次数应收金额应收金额应收金额应收金额IDDIDDIDDIDD次数次数次数次数月均国内长途月均国内长途月均国内长途月均国内长途月均基本通话月均基本通话月均基本通话月均基本通话非语音呼叫次数非语音呼叫次数非语音呼叫次数非语音呼叫次数SMSSMSSMSSMS次数次数次数次数WAPWAPWAPWAP次数次数次数次数月月月月均国际均国际均国际均国际长途长途长途长途语音呼叫次数语音呼叫次数语音呼叫次数语音呼叫次数费用类型费用类型费用类型费用类型因子分析因子分析客户根据自身所具有的特征自动聚为一些行为特点相似的群体低高高高11112222888844445555333377776666因素一(繁忙时段呼叫次数)因素三(IP呼叫次数)因素二(国内呼叫次数)谢谢谢!
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