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文檔簡介
調(diào)研報告數(shù)據(jù)挖掘在CRM中運(yùn)用(1)通過數(shù)據(jù)挖掘獲得新的客戶。在CRM中首先應(yīng)識別潛在客戶,然后將他們轉(zhuǎn)化為客戶。BigBankandCreditCard(BB&CC)公司每年通過郵遞的方式開展25次促銷活動,每次給一百萬人提供申請信用卡的機(jī)會,BB&CC公司會將信用高的申請者接受為服務(wù)對象,最終只有1%的申請者成為用戶。BB&CC公司所面臨的挑戰(zhàn)是如何讓郵遞促銷活動更加有效。首先,BB&CC公司抽取了一個50,000人的樣本,做了一個測試。在樣本測試結(jié)果分析的基礎(chǔ)上建立了兩個模型,一個用來預(yù)測誰將填寫申請表(使用決策樹方法),另一個是信用評估模型(使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法)。從剩下的950,000個人中再次抽取700,000個樣本,使用模型找出哪些人會對促銷活動做出反應(yīng),并且具有良好的信用。結(jié)果如下:包括建模型時用的50,000共抽取了750,000個樣本,其中9,000個申請者被接受,接受率從1%上升到了1.2%。數(shù)據(jù)挖掘雖然不能準(zhǔn)確的識別哪10,000個申請者最終會成為用戶,但是可以促使?fàn)I銷活動更加有效。(2)通過數(shù)據(jù)挖掘使用交叉銷售提高現(xiàn)有客戶的價值。GunsandRouses(G&R)公司銷售的產(chǎn)品是:仿迫擊炮與大炮的室外花盆和仿大口徑手槍與長槍的室內(nèi)花盆。產(chǎn)品表被發(fā)往12,000,000個家庭。當(dāng)客戶電話定購某個產(chǎn)品時,(G&R)公司會積極的推銷其它的產(chǎn)品交叉銷售。但是,(G&R)公司發(fā)現(xiàn)只有1/3的客戶允許他們提出建議,最終的交叉銷售率不足1%,并招致了一片抱怨聲。為此B&R公司想確定到底是哪些人在定購某個產(chǎn)品的同時需要其他的產(chǎn)品。G&R公司建立了兩個數(shù)據(jù)挖掘模型,一個是用來預(yù)測某個客戶是否會被建議觸怒,另一個用來預(yù)測什么樣的建議會被很好的接受。數(shù)據(jù)挖掘模型使用客戶信息數(shù)據(jù)庫中客戶的信息和新的客戶信息,告訴銷售代表哪種人可以采用交叉銷售的方式以及建議什么產(chǎn)品。交叉銷售的成功率上升到了2%,而且很少有抱怨。數(shù)據(jù)挖掘幫助B&R公司更好的了解了客戶的需求。當(dāng)把數(shù)據(jù)挖掘模型與典型的CRM交叉銷售活動結(jié)合起來時,B&R公司的景況完全改變了。(3)通過數(shù)據(jù)挖掘提高現(xiàn)有客戶的價值BigSamsClothing是一家制衣公司,它建立了一個網(wǎng)站,提供了友好的用戶登陸界面;進(jìn)行在線銷售。一旦你定購了某件商品或注冊為成員后,公司將會通過電子郵件的方式向你推薦一些你可能感興趣的新產(chǎn)品F當(dāng)你在網(wǎng)站上查閱一件產(chǎn)品時,網(wǎng)站會向你推薦一些與該產(chǎn)品有關(guān)的你可能感興趣的產(chǎn)品。當(dāng)公司最初建立這個網(wǎng)站時,根本沒有考慮個性化,僅僅將它作為一個產(chǎn)品目錄的在線版。借助數(shù)據(jù)挖掘工具公司改善了網(wǎng)站的結(jié)構(gòu),使用聚類方法將以往按產(chǎn)品類型分類替換成按互補(bǔ)原則分類。當(dāng)客戶尋找某個商品時便可以使用這些分組提供建議,然后建立客戶數(shù)據(jù),識別哪些客戶可能對產(chǎn)品目錄中添加的新產(chǎn)品感興趣。同時,BigSams公司用數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測那些會引起客戶興趣的新產(chǎn)品,并通過電子郵件傳遞給客戶,客戶可以選擇是否接收。BigSams公司確定了個性化戰(zhàn)略,通過提供主動性客戶服務(wù)指導(dǎo)客戶挑選商品,不僅增加了銷售額而且加強(qiáng)了與客戶之間的聯(lián)系??蛻粢呀?jīng)將它看作購物時忠實(shí)的顧問。(4)通過數(shù)據(jù)挖掘保留忠實(shí)客戶。KnowService公司是一家網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司,像其它的公司一樣也在不停地流失客戶。流失率每月8%,這意味著現(xiàn)有的一百萬個客戶中每個月會有80,000個客戶流失。KnowService公司重新尋找一個客戶的成本是$200,每個月公司要在尋找新客戶上投資$16,000,000,因此KnowService公司需要數(shù)據(jù)挖掘的幫助。KnowService公司掌握了客戶的大量上網(wǎng)信息和客戶的個人信息,構(gòu)建了客戶信息數(shù)據(jù)庫。KnowService公司做的第一件事就是從客戶數(shù)據(jù)庫中選擇、轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)。接下來所作的就是根據(jù)客戶支出、生命周期對客戶進(jìn)行劃分,并判定客戶的持久性,識別哪些客戶在將來會成為忠實(shí)的客戶然后在忠實(shí)的客戶中識別哪些有可能流失。第三步,確定最優(yōu)服務(wù)、保持客戶忠實(shí)。例如對上網(wǎng)支出大的客戶可以提供包月的服務(wù)而不是提供更加大的主頁空間。結(jié)果客戶流失率從原來的8%下降到7.5%,每個月節(jié)省了$1,000,000。ResearchReportThedataminingisusingintheCRM(1)Acquirethenewcustomersthroughdatamining.ShouldidentifythelatentcustomerfirstintheCRM,andthenconvertthemasthecustomer.AnnuallytheBigBankandCreditCard(BB&CC)companyopenstheexhibitioninthewayofpostaldeliverytopromotesalestheactivity25times,theeverytimegives1,000,000peopletheopportunitythatprovidestoapplyforthecreditcard,theBB&CCcompanymeetingaccepthighapplicantofreputationfortheserviceobject,endonlyhave1%applicanttobecomethecustomer.HowthechallengethattheBB&CCcompanyfaceisletthepostaldeliverypromotessalestheactivitymorevalid.First,theBB&CCCompanysampledthesampleofa50,000people,doingatest.Testtheanalyticalfoundationofresultinthesampleupbuiltuptwomodels,ausestopredictwhowillfillintheapplicationform(usagethedecisiontreemethod),theisthereputationvaluationmodel.(Usagethenervenetworkmethod)Fromleaveof950,000personalmediumsamples700,000samplesagain,usethemodeltofindoutwhichpersonswillmakeareactiontowardspromotingsalestheactivity,andhavethegoodreputation.Resultisasfollows:Includesettingupthemodeluseof50,000sampled750,000samplestotally;anapplicantisaccepting,acceptingtheratetorise1.2%from1%.Thedataminingalthoughcantidentifyaccuratelywhich10,000applicantsendwillbecomethecustomer,canurgethemarketingactivitymorevalid.(2)Crossthevaluethatthesaleraisestheexistingcustomerthroughdatamining.TheproductoftheGunsandRouses(G&R)Companysaleis:Imitatetheoutdoorsflowerpotofthetrenchmortarandbiggunandimitatethebigcaliberrevolverwithindoorflowerpotofthelonggun.Theproductwatchisdisheveledhairtogotoward12,000,000families.Whencustomerstelephoneordersacertainproduct,(G&R)thecompanywillpromoteotherproductsactively-crossthesale.But,(G&R)thecompanydetectiononlyhave1/3ofcustomerallowtheyputforwardthesuggestion,atlastcrossthesaleratenotenough1%,andinvitedtheonetocomplainthevoice.ThinktobecertainforthisB&RCompanyexactlyiswhichpersonsneedotherproductsatthetimeoforderingacertainproduct.TheG&RCompanybuiltuptwotypesmodelofdatamining,theoneisusedtopredictwhetheracertaincustomerwillissuggesttoinfuriateornot,theanotherisusedtopredictwhatkindofsuggestionwouldacceptwell.Thedataminingmodelusesthecustomertheinformationdatabaseinthecustomersinformationandnewcustomersinformation,tellthesalesrepresentativewhichgrowthepersontocanadoptwayandsuggestionsofcrossthesalewhatproduct.Thesuccessratethatcrossesthesalerose2%,andlittlecomplaint.DataminingistohelptheB&RCompanybetterunderstoodthecustomersneed.WhencrossthesalesactivityknottotheCRMthatdataminingmodelandtypicalmodeltoputtogether,completelychangeofthegeneralconditionoftheB&RCompany.(3)Improvethevalueofcustomerthroughdatamining.TheBigSamsClothingisadresscompany,whichbuiltupawebsite,providingthecustomerdebarkationinterfaceoftheamity;carryontheon-linesale.Onceyouorderedacertainmerchandiseorregisterforthemember,thecompanywillrecommendsomeyourpossibleinterestedinnewproductFstobeyoutowardyouinthewayofE-mailtocheckaproductonthewebsite,thewebsitewillrecommendsomeyourpossibleinterestedinproductforhavingsomethingtodowiththatproductstowardyou.Whenthecompanybuildsupthiswebsiteatthebeginning,itdidnotconsiderallcharacteristics,andtobeanon-lineversionofcatalogueonly.Askthedataminingtoolforhelpthecompanyimprovedthestructureofthewebsite,usegatheramethodandwillpressth
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