数据挖掘在营销中的应用.docx
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数据挖掘在营销中的应用
0280028
性名:
张德顺
班级:
市场营销14-2班
学号:
1430020228
目录
一、数据挖机定义1
二、案例分析1
1项目建设背景分析1
1.1A航空公司面临的市场挑战1
1.2A航空公司的企业营销需求2
2A航空公司的企业营销管理系统逻辑结构分析2
3A航空公司的企业营销管理系统功能类型分析4
3.1客户基础信息5
3.2消费行为5
3.3客户附加属性5
3.4客户分群6
3.5客户服务质量6
3.6客户销售状况、营销活动分析6
4A航空公司市场营销主题域实践方法分析6
4.1乘客细分6
4.2客户利润分析7
4.3客户服务7
4.4事件和活动营销7
5A航空公司企业营销管理系统的作用8
5.1营销活动效率的提高8
5.2渠道资源效率的提高8
5.3全面提升服务质量8
5.4提升企业核心竞争力8
一、数据挖机定义
数据挖掘作为一门新兴的技术,在国际上一直没有一个标准的定义,但是各种定义的本质是基本一致的。
一般意义上,知识(knowledge)是人类在实践中认识世界所得到的信息、技艺、诀窍、真理、原则等及其集合。
数据挖掘简单说就是从数据中挖据出知识,它是从人工智能的机器学习中发展起来的。
而这里所谓的知识的定义就是人们希望能从海量数据中得到的有价值的信息。
DavidHand在《数据挖掘原理》中这样定义:
数据挖掘就是对观测到的数据集(经常是很庞大的)进行分析,目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。
这个定义强调了是数据挖掘是为了发现未知的关系,是为了区别传统的统计分析。
上述是广义的数据挖掘的定义。
从企业应用层面来看,目前的企业都面临着一个问题:
在企业信息化经过一个建设周期后,企业的原始数据积累已经非常大,而能直接从其中得到真正有价值的信息又非常有限。
如何对这些数据进行分析,从而获得有利于企业经营发展,提高行业竞争力的信息。
因此数据挖掘针对企业营销来讲,就是从日常生产经营中积累的大量的客户属性信息、消费信息、行为信息中分析出其消费行为的特征,从而来指导企业的营销策略的一种营销手段。
上面提到的是数据挖掘的基本理念,而要为了实现挖掘未知知识的这个目标,还要依赖更多形式的数据挖掘技术,数据挖掘技术是一个交叉学科领域,受多个学科影响,包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学。
此外,依赖于所用的数据挖掘方法,可以使用其他学科的技术,如神经网络、模糊和/或粗糙集合论、知识表示、归纳逻辑程序设计或高性能计算。
二、案例分析
本案例详细分析了一个实际应用数据挖掘的营销系统一国内某航空公司(下面以A航空公司代称)企业营销管理系统。
该系统通过以数据挖掘技术为基础,以客户需求为导向的营销管理系统的建设,大大改善了该公司的市场营销效果,逐步提升了企业在航空业的市场占有率,尤其是针对常旅客和高价值客户的保持取得了非常明显的效果。
通过对系统的整体介绍,从数据整合和数据分析挖掘这两个方面在A航空公司的营销管理系统中的具体应用来说明数据挖掘技术改变传统的营销策略在提升企业的市场竞争力方面所发挥的巨大作用。
1项目建设背景分析
1.1A航空公司面临的市场挑战
航空联盟如星空联盟、天合联盟、寰宇一家等相继成立,预示着航空业集团竞争的开始,国际、国内航空业竞争压力不断加剧,加上燃油价格不断上涨的因素,A航空公司正在面临前所未有的竞争压力,为了提升企业的市场竞争力,对市场营销策略提出了更高的要求。
1.2A航空公司的企业营销需求
航空公司的营销策略通常涵盖了两个方面,一方面如何提升自身的产品收益率,如挖掘黄金航线,优化航线降低成本等,另外一方面如何增加旅客资源,尤其是挖掘和发展高价值旅客。
航空业的各家公司都充分的认识到了当前的环境和营销目标,但是如何针对公司的特点制订出切实有效的营销策略,以达到预期的市场效果这是航空公司需要解决的问题。
有效的管理旅客资产,实现效益最大化已经被提到了A航空公司的营销战略高度。
如何来实现这个战略目标呢,A航空公司希望通过建设企业营销管理系统,充分利用IT手段来帮助企业实现这一目标。
最近几年来,随着A航空公司的IT系统的不断建设和发展,业务系统中积累了大量的客户、生产数据,但是这些各种类型的客户信息分散在各个业务系统中,比如呼叫中心、电子商务网站、常旅客和大客户等系统中。
由于前期缺乏统一的数据规范,同一个客户在不同的系统中的客户资料出现了不一致的情况,如何准确识别客户身份、了解客户的全面视图,是企业营销管理系统面临的最大问题。
根据已有IT系统的情况,以及历史数据的特征,将战略目标分解为实施目标:
将现有各生产运行系统中的独立客户信息进行整合,建立统一客户视图,实现客户的唯一识别和及时同步,在统一客户视图的基础上进行分析挖掘客户特征、消费行为特征从而制定不同的产品策略、服务策略,充分满足用户的个性化需求,从而提高市场竞争力的营销策略。
2A航空公司的企业营销管理系统逻辑结构分析
企业营销管理系统看似是一个数据集中处理的独立系统,但是该系统几乎和A航空公司的所有系统都有数据接口,同时该系统内部也有不同的逻辑模块组成。
A航空公司的企业营销系统的逻辑结构是一个非常标准的数据分析挖掘系统的部署结构。
将该系统逻辑关系梳理清楚,也就对常见数据分析系统有了清楚的认识。
企业营销系统在逻辑上可分为数据整合层和数据分析层两个层面。
数据整合层主要是为数据分析层提供基础数据。
其主要的任务是将分散在各个系统中的客户数据通过统一的客户关系模型整合到同一个平台上来,为生产系统提供一个全面的、一致的和完整的统一客户视图。
数据分析层主要的功能是企业营销策略实践和支持决策。
只有基于完整的客户信息进行客户行为特征挖掘才能客观的反映真实市场情况。
客户数据是任何一个企业最核心的营销数据,对于A航空公司也不例外,客户数据外延涵盖了从订票、离港、舱内服务和行李托运等一系列的数据。
这一系列数据能准确的表达客户的行为,数据特征能真实准确的反映客户的行为特征。
A航空公司客户营销系统的建立流程是一个非常标准的数据挖掘系统的流程体系建立。
营销分析系统的数据逻辑结构如图6:
资料来源:
图6.1系笔者根据A公司内部资料,归纳总结得出。
图6.1A航空公司企业营销管理系统的数据处理、分析流程从上面的图6.1中可以看出,这是一个分层、闭环系统,各个步骤之间存在着一个循环的逻辑关系。
客户数据管理规范和行业客户数据模型可以说是这两层的指挥官。
这两步是营销系统成败的关键。
数据整合主要依靠客户数据管理规范支持,数据挖掘需要依靠行业客户数据分析模型支持。
最终通过对分析结果的跟踪、反馈,进一步完善管理规范和模型的建设。
数据管理规范和客户数据模型是可以看作是独立与系统运行之外的指导体系,这个体系又渗透在各个处理环节中并发挥重要作用,反馈完善是一个高效智能系统必备的一个循环改进过程。
下面就系统几个重要的裸机模块进行分析:
数据整合层去到信息整合(订单信息、客户信息整合)
去到信息整合是将直营网店、代理网点、呼叫中心、电子商务网等渠道获取的相关客户即订票信息进行整合,形成统一完整的客户视图。
整合后的数据特点是客户唯一性,在各个系统中的客户信息保持一致,更新实时。
同时根据旅客行程各个环节的数据对客户信息进行外延属性延伸性的丰富。
例如对在常旅客、大客户、呼叫中心、电子商务网站、订座、离港等系统中的数据与客户信息进行匹配整合,可以得到客户从订票到离港的整个消费过程的行为特征。
客户数据管理规范
这是数据整合的核心,规范不是一个具体的功能模块,也不是一个IT层面的一个操作步骤,这个隐性单又非常重要的制度使整个系统的核心。
客户数据管理规范包含客户数据流向以及相应的质量的标准,规范客户数据的内容、范围、数据模型以及主要的客户数据流向等。
如果各个渠道的订单系统遵循统一的数据龟梨规范进行客户相关信息的采集,得到的数据在整合的过程中的难度就会小很多,整合成功率也会非常高。
质量不高的数据往往可能导致整个数据挖掘项目的失败,可以说如何制定并且贯彻数据管理规范是分析系统成败的关键一步。
2.数据分析层
(1)客户分群
不仅仅要依据按里程划分客户,为了达到差异化服务,必须满足多维度客户分群,可以根据如订票特点、旅行在途特点、收入和利润贡献。
划分具有共同特征的客户群体,并根据客户细分群体的不同特征进行不同的营销活动。
(2)客户数据分析
基于客户数据模型对客户数据的分析,主要是侧重营销层面的分析。
例如形成客户相关衍生的属性,比如客户忠诚度、客户订票偏好、客户NoShow概率、客户GoShow概率等衍生属性对提升A航空公司对客户的认识有极大的帮助。
通过对客户基本属性和各类客户衍生属性的分析,建立客户分群模型来加强对各类客户的认知和理解。
通过这些认知,业务人员就可以有针对性的制定各种营销活动和营销计划,从而提升A航空公司的市场占有率和服务水平。
(3)行业客户数据模型
这类模型是一个系统中的数据实体及其相互之间关系的一种数据模型。
对于A航空公司来讲,它的统一客户视图几乎集成了所有业务和客户的数据,因此模型也会非常复杂。
该模型至少包括消费者、消费事件、消费产品、消费渠道、消费过程和协议等主题区域,这些主题域涵盖A航空公司客户的整个消费过程。
3A航空公司的企业营销管理系统功能类型分析
关于数据整合,难点更多的偏重于IT层面,在实现了整合后的客户统一视图后,数据分析服务更直接的面向业务层面,也是最直接营销策略制定的依据,因此本节详细介绍一下A航空公司的企业营销管理系统中关于数据分析服务如图:
资料来源:
图6—2系笔者根据A公司内部资料,归纳总结得出。
3.1客户基础信息
客户基础信息主要包括客户的“性别”、“年龄”、“婚姻状况”、“职业类型”、“个人年收入”等,可根据这些进行不同维度的分类,从客户属性的角度来对不同类客户进行划分。
同时针对客户的统计信息可以得到企业的客户基本状况,如客户数同期比、新增比、保持率、流失率等。
3.2消费行为
消费行为分析主要提取与消费行为相关数据如:
订票特征(提前天数、折扣选择)、订票渠道、旅行周期、NoShow的次数、GoShow的次数、目的地和出发地统计、飞行城市的数量等,这些看似静态的数据蕴含了客户的消费行为特征,对这些数据进行分析,业务人员可以根据这些客户行为来制定不同的营销活动以提升销售收入。
3.3客户附加属性
客户附加的很多属性对于提升销售量都很有帮助,比如订票渠道、付款方式等附加属性对于渠道建设和渠道推广都很有帮助。
通过结合服务质量、客户行为、忠诚度等数据可通过挖掘模型计算出客户的流失倾向值。
业务人员可以对流失倾向值高的客户进行客户挽留活动,以避免高价值客户的流失。
通过订票、离港和查询日志等数据,可以分析客户的价格敏感度,以便制定更灵活的价格策略来提高A航空公司的营收。
3.4客户分群
根据市场营销活动特点,A航空公司在对客户分群的时候除了常规的按照里程划分客户外,还针对不同的销售活动和策略进行多纬度分组细分。
例如按照地点、产品、采购方式、支付方式、价格敏感性、客户NOSHOW次数、客户GOSHOW次数、常旅客信息、旅行特点、座位偏好、特殊餐食等属性进行分群,从而得到业务改善机会,通过建立适合营销活动分析的客户分组,提升了A航空公司对客户信息的认知程度,帮助公司用更实际更全面的客户信息指导设计旅行产品与营销活动计划,为客户提供更有针对性的促销与营销活动。
3.5客户服务质量
客户服务质量分析主要包括客户延误次数、客户平均延误时长、客户丢失包裹次数、客户航班取消次数、客户投诉、客户咨询等分析。
对于重要客户,大客户经理可以根据这些服务质量状况采取相应的客户沟通和关怀行动来提高客户的满意度。
3.6客户销售状况、营销活动分析
销售状况和营销活动分析是最终的营销效果的统计分析,其主要数据是从订单系统中提取,针对实际销售数据进行多维度的分析和比较,进行营销效果的评估也是企业经营状况的反映。
4
4A航空公司市场营销主题域实践方法分析
针对不同的主题会有不同的分析模型支持,下面以A航空公司的几个重要主题为例,来说明数据挖掘在企业市场营销的应用,这些主题的介绍更侧重营销分析的方法和思路,用以指导企业一般营销策略的通用方法。
对于营销主题的设计和开发通常是按照营销目标制定、目标分析、营销执行、结果跟踪四大步骤进行执行。
如A航空公司的几大主要营销主题中的常旅客细分、客户利润贡献度分析、客户服务质量、事件营销驱动等主题都是通过这四个主要环节进行分析和开发的。
4.1乘客细分
确立分析目标:
对客户进行分类分群来规划和管理价值客户:
目标分析:
根据客户行为进行参数量化,以据参数特征进行客户分群分类。
根据旅客的客户行为进行参数设计,根据参数进行分类常旅客里程、订票行为(地点、渠道、方式)、旅行行为(旅行模式、航线偏好、价格敏感度等);营销执行:
提供对旅客实行特征化服务,展开特色营销活动;效果反馈:
对营销活动进行持续跟踪,反馈营销结果,进行持续改善。
A航空公司根据企业营销管理系统设计了一系列的产品,用以促销和改善客户关系,都受到了很好的效果,例如一下几个实例:
(1)A航空公司针对旅行特点进行分群,针对旅游爱好者开发自助旅游产品(往返机票、宾馆,景点门票、机票联程票等);在旅游旺季,展开家庭亲子旅游计划,开发家庭套餐票的营销策略;寒假针对学生放假,孩子单独前往异地亲属地独家,设计了全程“宝贝护送”服务等:
同时开发了儿童里程积分卡,从小培养用户忠诚度。
(2)针对两仓(头等舱、商务舱)客户,金卡客户的特点,更加侧重服务方面的关怀,从候机、登机、舱内服务、到达、行李运送,全程进行VIP客户信息指导,对全程服务流程的不同环节服务人员给予客户服务指导保证了服务质量和标准的一致性。
(3)对经济舱的旅客提供差异化舱内服务。
4.2客户利润分析
确立分析目标:
通过对渠道成本、服务成本及运营成本信息来分析客户贡献的贡献利润;目标分析:
针对票务属性、机场乘机环节属性等进行分析参数量化指标。
执行通过利润为度进行客户分群,对特征客户进行促销和客户保持活动;效果反馈。
客户利润分析在客户分析中占有重要环节,更多的业务来给你不能代表好的业务收益,因此如何找到企业“二八原则”中的“二”是非常关键的,这个过程也是数据挖掘实施过程,经过客户基本信息、客户行为信息、客户订单信息、客户附属属性信息等环节多维度进行关联和特征分析得到优质客户的名单,这是企业的金矿,如何挖掘和维护这类客户是营销策落的重要环节,立体的客户关怀策略是客户挽留的重要手段。
4.3客户服务
客户服务直接影响客户的消费感受,对于航空公司客户服务从订票开始到旅行结束后的回访,整个过程一直贯穿着客户服务在其中,因此只有提高了客户服务质量,尤其是提升高价值客户的使用感受,才是企业的竞争力所在。
确立分析目标:
通过主动监控旅客服务活动,采取持续完善机制,提高顾客旅行满意度;目标分析:
针对航班延误、航班取消、被动降仓、旅客NOSHOW原因记录等作为参数量化指标,基于业务规则模型对旅客服务质量进行评估;执行:
通过服务质量、高价值客户纬度进行客户分群,针对服务质量低的高价值客户进行重点服务关怀挽留活动,以提高用户保持率;效果反馈:
对营销活动进行持续跟踪,反馈营销结果,进行持续改善。
4.4事件和活动营销
事件是一个相对微观的范畴,不同行业对影响营销的事件的定义也不同。
事件定义的准确性是展开成功营销的基础,所谓的准确性就是事件给企业带来的价值程度的定义和区分,针对高价值事件展开精准营销。
A航空公司对其业务事件的分类主要包括:
简单事件,比如昨天购买的产品、周年、等级赋予资格。
实时事件,包括柜台Check.in、航班改变。
服务事件,例如服务故障、投诉。
复杂事件,即客户在行为方式/价值上显著变化,其中的主动事件营销可以包括周期内(每天/周/月)基于业务规则或标准持续检测事件,在每个事件周期以较低的成本接触目标客户以达到高营销成功率;事件触发营销,是指预测、知晓事件的发生,进行时间序列的营销模式,例如从订票系统中分析出常客家庭旅游出行事件,可迅速做出相关旅游产品的营销。
5A航空公司企业营销管理系统的作用
上述几节从数据分析挖掘的角度详细分析了A航空公司的企业营销管理系统的逻辑构成和应用分类。
该系统的成功应用,给A航空公司的市场竞争力带来了很大的提升。
通过年度各项经营指标数据的同比分析,该系统为A航空公司带来了如下的转变:
5.1营销活动效率的提高
A航空公司针对不同的客户特征开发了很多相关旅行产品,营销活动更加有针对性,减少了营销活动中的成本和投入的同时也增加了营销活动的成功率。
5.2渠道资源效率的提高
通过系统提供的标准统一客户视图,各个渠道可以真实有效的访I'口-JN统一的客户信息,直营、代理营业厅、呼叫中心和电子商务网站实时状态互动,为充分发挥各个渠道的营销策略创造了有利的条件。
5.3全面提升服务质量
企业营销管理系统根据对客户贡献度的判断,将客户信息与服务渠道进行整合,使客户享受高品质的服务水准,提升客户的忠诚度,对高价值客户的保持发挥了重要作用。
5.4提升企业核心竞争力
系统为A航空公司的营销业务人员和企业管理人员提供丰富的经营决策信息,确保A航空公司在千变万化的市场中做到快速响应,及时调整营销策略,真正做到因需而变,大幅提升A航空公司的核心竞争实力。
通过对A航空公司的企业营销管理系统的分析和总结可以看出数据挖掘分析技术为销带来的巨大的变革和深远的影响。
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