電信業(yè)客戶價值細分和流失分析-共86張課件

1、電信業(yè)客戶價值細分和流失分析劉 勇咨詢經理北京華策未來分析技術有限公司2005 04 15電信業(yè)客戶價值細分和流失分析主講人簡介劉 勇 北京華策未來分析技術有限公司 創(chuàng)辦人/咨詢經理 曾在世界頂級決策支持工具提供商SAS公司中國區(qū)有4年半的專業(yè)服務經驗，是SAS中國區(qū)歷史上第一位達到Principal級別的咨詢顧問； 在數據分析處理領域有9年以上的經驗；從2019年起在SAS中國負責數據倉庫和數據挖掘解決方案，審定關鍵方案，培訓項目隊伍。在SAS亞太區(qū)數據倉庫培訓中曾輔助承擔海量數據方案輔導工作；20192019年負責的大型CRM數據倉庫架構設計得到SAS歐洲總部評估專家的認可； SAS亞太區(qū)

2、數據倉庫和e-Intelligence Spearhead Group成員；中國區(qū)Knowledge Coordinator ；中國區(qū)在SAS全球知識共享區(qū)貢獻最多者； 以高級分析師的身份，2019年在日本參與實施了日本最大的信用卡公司的新一代信用評分卡系統(tǒng)； 以數據倉庫設計師和數據挖掘師的身份，參與多個國內移動運營商的客戶流失預測和客戶分群項目； 目前正在為某運營商的部分省分公司建立維系挽留的數據分析系統(tǒng)，建立了針對中國運營商的具體特點的 客戶群體細分模型和客戶流失模型，有效地改善了高端客戶群體的鎖定機制，預測性能比原有業(yè)務平均提升6-8倍，成為該運營商開展客戶市場區(qū)隔的主要業(yè)務參考； 20

3、19-2019年以高級分析師的身份，參與國內領先的某股份制商業(yè)銀行的個人消費貸款信用評分卡的開發(fā)和咨詢，幫助客戶建立了國內第一個基于數據定制并進入業(yè)務執(zhí)行環(huán)節(jié)的房貸評分卡； 在工商銀行總行PCRM數據倉庫中，擔任SAS方技術負責人和系統(tǒng)總體架構師，該項目開發(fā)人員超過60人，核心成員超過10人，先后有8名國際專家參與。主講人簡介劉 勇 北京華策未來分析技術有限公司 創(chuàng)辦人/ 主題課程目的第一部分：電信業(yè)客戶分析概述第二部分：客戶價值細分與客戶流失分析的業(yè)務實施第三部分：利用數據挖掘輔助進行價值細分與客戶流失分析 主題課程目的課程目的從實戰(zhàn)角度介紹電信業(yè)客戶價值細分和流失分析分析在電信業(yè)務管理中的

4、實際地位和作用客戶價值細分的基本概念和具體業(yè)務實踐客戶流失分析的基本概念和具體業(yè)務實踐如何利用客戶價值細分和流失分析改善業(yè)務管理課程目的課程目的結合項目經驗具體介紹數據挖掘在電信行業(yè)的應用數據挖掘的基本概念和對業(yè)務分析的輔助提升數據挖掘項目實施的方法論和重點環(huán)節(jié)數據挖掘技術與業(yè)務管理環(huán)節(jié)的融合本課中引用的案例，主要基于移動通信運營商的實際項目課程目的本課中引用的案例，主要基于移動通信運營商的實際項目課程目的本課不涉及的內容完整詳細的項目實施細節(jié)數據挖掘的詳細算法特定產品或廠家方案的介紹課程目的 主題課程目的第一部分：電信業(yè)客戶分析概述第二部分：客戶價值細分與客戶流失分析的業(yè)務實施第三部分：利用

5、數據挖掘輔助進行價值細分與客戶流失分析 主題課程目的 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述行業(yè)特點和趨勢“時尚型行業(yè)”- 個人消費領域，消費者自主程度較高基于用量的消費，收益不斷增長典型的“數人頭，人與人互動”型盈利企業(yè)數量市場的增長與適齡人口增長曲線匹配，目前已經進入存量市場階段利潤市場的增長隨著新業(yè)務的擴展增長，逐步進入總體低利潤空間，依靠消費旺盛和持久群體支撐利潤空間運營商的整體布局在政策和市場機制的調控下趨于平衡，競爭逐步走向市場化北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述行業(yè)特點和趨勢北京華策未來分 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述行業(yè)特點和趨勢客戶的需求不斷增

6、長價格套餐多樣化，向特定使用模式的最惠方向發(fā)展在競爭中，價格敏感群體和性價比敏感群體增加客戶的變化性和流失傾向增高支付風險隨著應收收益和客戶總量增加而增高客戶對于客服的期望值不斷提升運營商必須保持對新的業(yè)務和技術平臺的跟進 互通互聯(lián)成了互相競爭和收益增長共享的雙刃劍北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述行業(yè)特點和趨勢北京華策未來分 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述客戶分析在電信業(yè)發(fā)展中的地位與作用猜想Guess 和 估計Estimate的異同GUESSESTIMATION?北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述客戶分析在電

7、信業(yè)發(fā)展中的地位 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述客戶分析在電信業(yè)發(fā)展中的地位與作用客觀決策的典型例子，男女比例對于產品決策的影響開通未開通80%20%40%60%女男50%50%北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述客戶分析在電信業(yè)發(fā)展中的地位 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述客戶分析在電信業(yè)發(fā)展中的地位與作用是粗放管理向精細管理轉變的重要特征是“拍腦袋”式的主觀決策到基于規(guī)則的客觀決策的橋梁客戶分析可以涵蓋但不限于客戶調查和客戶研究客戶分析的特征是基于數據，過程系統(tǒng)化，結果可操作客戶分析可以幫助業(yè)務部門提高策略針對性，增強執(zhí)行一致性，量化控制規(guī)模，風險和利潤北

8、京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述客戶分析在電信業(yè)發(fā)展中的地位 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述客戶分析在電信業(yè)發(fā)展中的地位與作用客戶分析是典型的業(yè)務驅動而非數據驅動的應用是電信業(yè)務管理的需求帶動了客戶分析，而不是客戶分析技術和數據積累自發(fā)驅動了業(yè)務管理的需求分析型CRM的古典范例：內聯(lián)升鞋店 （清咸豐三年（1853年）冬天成立）履中備載 朝靴 和 轎夫鞋 Value based Customer SegmentationCustomer Profiling北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述客戶分析在電信業(yè)發(fā)展中的地

9、位 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述電信業(yè)客戶分析的焦點主題欠費催收客戶管理網絡/產品/服務管理市場/財務管理 客戶分群套餐分析服務等級分析產品組合/交叉銷售欺詐發(fā)現(xiàn)客戶流失分析網絡分析市場研究信用管理客戶獲取客戶行為分析客戶價值細分。 ?？蛻粜袨榧毞挚蛻袅魇ьA測。 ?？蛻敉炝裟Ｐ捅本┤A策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述電信業(yè)客戶分析的焦點主題欠費 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述電信業(yè)客戶分析的焦點主題客戶價值細分客戶流失預測提出問題客戶價值差異明顯，而市場策略仍然較為單一，缺乏針對性分析問題根據客戶價值特征進行細分，把價值差異較大的客戶劃分到不同的群體解決問題根

10、據客戶價值細分結果，制定并實施針對性策略，取得特定群體的收益優(yōu)化提出問題客戶流失現(xiàn)象日趨嚴重，比例已經進入兩位數階段；1個老客戶的流失價值損失往往需要多個新增客戶的收益來彌補分析問題建立客戶流失預測模型，提高預防和挽留工作的效率解決問題通過針對性預防和挽留，贏取挽留價值，保持并擴展存量市場競爭中的利潤北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密 第一部分：電信業(yè)客戶分析概述電信業(yè)客戶分析的焦點主題客戶 主題課程目的第一部分：電信業(yè)客戶分析概述第二部分：客戶價值細分與客戶流失分析的業(yè)務實施第三部分：利用數據挖掘輔助進行價值細分與客戶流失分析北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密 主題課

11、程目的北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保第二部分：客戶價值細分與客戶流失分析的業(yè)務實施電信業(yè)客戶的基本分類客戶價值的定義客戶價值細分的方法客戶價值細分與業(yè)務管理的結合客戶流失的定義客戶流失分析的方法客戶流失分析與業(yè)務管理的結合基于客戶價值細分和流失分析的綜合策略北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密第二部分：客戶價值細分與客戶流失分析的業(yè)務實施電信業(yè)客戶的基電信業(yè)客戶的基本分類全體客戶個人客戶集團客戶后付預付重要客戶一般客戶品牌1品牌N客戶政策類別1客戶政策類別N客戶政策類別1客戶政策類別N品牌1品牌NVIP非VIP北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密電信業(yè)客戶的基

12、本分類全體客戶個人客戶集團客戶后付預付重要客戶電信業(yè)客戶的基本分類客戶具有不同的自然屬性，支付方式，產品，資費政策，客服待遇，這些特征的區(qū)別可能遠遠大于其他基于價值和行為特征的分類，除非有非常明確的目的，一般不主張打破這些基本分類的框架在基本分類框架下的逐級細分，是通過很多項目的最佳實踐驗證的客戶細分途徑北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密電信業(yè)客戶的基本分類客戶具有不同的自然屬性，支付方式，產品，客戶價值的定義直接價值ARPU，ARPMARPU指平均每個用戶每月貢獻的通信業(yè)務收入，單位為元；ARPM指每分鐘通話平均收入，單位為元。當前和歷史應收和實繳單純基于應收的計算需要面對的問題

13、考慮實繳需要調整觀察期發(fā)展趨勢北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值的定義直接價值北京華策未來分析技術有限公司版權所有，客戶價值的定義間接價值用量，MOUMOU指平均每個用戶每月的通話時長，單位為分鐘。 業(yè)務滲透關聯(lián)發(fā)展客戶 轉換價值在網時長忠誠度信用度親和度北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值的定義間接價值北京華策未來分析技術有限公司版權所有，客戶價值的定義綜合價值客戶綜合價值 = 標準化的客戶直接價值*直接價值系數+標準化的客戶間接價值*間接價值系數+標準化的客戶轉換價值*轉換價值系數其中 每個分項的價值 = 分項下給個細分項的價值*相應的系數綜合價值公式

14、 沒有統(tǒng)一的標準，主要的依據是實施方的知識、經驗積累，業(yè)務策略導向，實施條件的準備程度北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值的定義北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值的定義項目實踐中比較常用的定義直接價值最近一段時期的客戶應收收益，用實繳收益作為參考最近一段時期的客戶收益變化趨勢間接價值MOU重點產品持有情況轉換價值在網時長信用度入手點 -直接價值北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值的定義北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值細分的方法學生評價法絕對位置：總成績 / 分科成績總體收益貢獻分類收益貢獻實繳情況在網時長 相對位置：

15、排名發(fā)展趨勢北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值細分的方法學生評價法北京華策未來分析技術有限公司版權客戶價值細分的方法客戶價值區(qū)段業(yè)務規(guī)則分段絕對值分段相對值分段綜合分段一個極有參考價值的例子：高考錄取北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值細分的方法客戶價值區(qū)段北京華策未來分析技術有限公司版客戶價值細分的方法多角度交叉分類綜合考慮 總體收益貢獻/分類收益貢獻/實繳情況/排名/發(fā)展趨勢/在網時長等因素可以利用聚類的思路，只關注自然形成的類群，例如高總體收益-本地通話費較多-增長平穩(wěn)-老客戶中等總體收益-漫游長途較多-波動發(fā)展-新客戶 北京華策未來分析技術有限公司

16、版權所有，注意保密客戶價值細分的方法多角度交叉分類北京華策未來分析技術有限公司客戶價值細分的方法多角度交叉分類持續(xù)低迷低收益，高增長高收益，高增長低中高高高低低中中SegmentSegmentSegmentSegmentSegmentSegmentSegmentSegmentSegmentSegmentSegment北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值細分的方法多角度交叉分類持續(xù)低迷低收益，高增長高收益客戶價值細分與業(yè)務管理的結合判斷不同客戶的需求，提高市場營銷，客戶服務等活動的針對性，是電信運營商在客戶管理中提升效率的關鍵客戶價值細分理解如何接近這些客戶 （如：營銷策劃）理

17、解客戶對于客戶服務的要求 (如：接觸點優(yōu)化)理解客戶對于產品和服務的期望 (如：新產品/產品重組)理解客戶價值 (如：高中低段客戶市場策略區(qū)隔)客戶價值細分可以優(yōu)化市場區(qū)隔定位策略，使運營商提供的產品和服務更有針對性北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值細分與業(yè)務管理的結合判斷不同客戶的需求，提高市場營銷客戶價值細分與業(yè)務管理的結合從單一整體市場策略到個性化多區(qū)隔的市場策略一般說來，針對客戶的個性化特征，實施個性化服務，是提高個人客戶收益和服務滿意度的理想模式純粹的針對個人的一對一活動成本從整個運營商范圍來看是非常高，甚至是很難操作的；從當前的低區(qū)分度的整體市場策略到個性化的市

18、場策略，也需要一個逐步接近的過程，極端個性化帶來的不確定因素逐步進行客戶群體細分，建立針對客戶細分群體的一對一策略，具有較高的可操作性，也會引導運營商逐步準確判斷客戶的個性化需求，同時，可以減少由于個性化的不確定因素帶來的策略偏差客戶價值細分，可以為管理部門提供關鍵客戶群體列表和相關評估指標，以便進一步采取針對性措施，合理分配市場和服務資源，按照不同群體的特征制定有效策略，通過提高細分群體的關鍵運作指標來提升客戶總體的關鍵運作指標；同時整個過程中得到的各種數據規(guī)律，也可以作為優(yōu)化業(yè)務工作的重要依據北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值細分與業(yè)務管理的結合從單一整體市場策略到個性

19、化多區(qū)隔客戶價值細分與業(yè)務管理的結合細分市場策略的體系化由于客戶群體細分分析的方法客觀性和處理自動化，使得運營商在可控的投入條件下可以得到較為穩(wěn)定的決策輔助信息，有效地建立客戶群體細分策略體系，同時，也為進一步把各種細分群體的特征及相關的市場和服務經驗以企業(yè)知識的形式進行積累和共享。北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值細分與業(yè)務管理的結合細分市場策略的體系化北京華策未來總體收益客戶價值細分與業(yè)務管理的結合行動計劃：單因素方案高中低策略制定高中低資源分配高中低KPI高中低發(fā)展趨勢增長其它下降策略制定增長其它下降資源分配增長其它下降KPI增長其它下降北京華策未來分析技術有限公司版

20、權所有，注意保密總體收益客戶價值細分與業(yè)務管理的結合行動計劃：單因素方案高中客戶價值細分與業(yè)務管理的結合行動計劃：綜合方案總體收益高端本地通話高端中期客戶增長型策略制定資源分配KPI總體收益低端本地通話低端新客戶下降型策略制定資源分配KPI北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值細分與業(yè)務管理的結合行動計劃：綜合方案總體收益高端策客戶流失的定義國際上較為主流的定義動因客戶主動流失（Voluntary Churn）客戶主動退機離網或者改變當前的服務模式客戶被動流失（Involuntary Churn）客戶因為欠費或欺詐行為被運營商停止服務及停/拆機程度完全流失客戶發(fā)生了退機離網等不

21、可回復或者很難回復的行為部分流失（Partial Churn）客戶并未退機離網但是用量突減到一定水平之下（例如零次話/零出賬）北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶流失的定義國際上較為主流的定義北京華策未來分析技術有限公客戶流失的定義中國市場的實際情形客戶主動流失的表現(xiàn)中含有相當比例的故意欠費停機的行為在一定條件下，可以將欠費列入主動流失定義中，因為：一般說來，欠費客戶將在信用報告等公用信用評估體系中得到相當不利的負面評價，這種行為的代價比較嚴重，因此一般客戶不會采取這種方式主動離網；但是在中國市場特別是聯(lián)通市場中目前這種行為的后果并不嚴重，因此因欠費離網的客戶在動因上和主動流失客

22、戶比較接近。部分流失（主要是零次話/零出賬）現(xiàn)象是工作中的關注點，對于客戶貢獻和客戶構成的影響較大很多運營商在實踐中已經開展了針對零次話/零出賬的防范工作，并且有一定收效北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶流失的定義中國市場的實際情形北京華策未來分析技術有限公司客戶流失分析的方法流失前兆因子預測利用模型給出流失前兆因子，預測客戶的流失風險，對于流失風險較高的客戶，給出提示建立預測模型的三大前提： 過去可以很好地預測未來數據可以獲得數據中包含我們想要預測的因素北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶流失分析的方法流失前兆因子預測北京華策未來分析技術有限公流失前兆因子預測預

23、測模型的分類專家模型（Judgmental Model） 客戶化模型（Customized Model）權威機構模型 （例如：信用局模型）模型的推廣基礎數據檢驗北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密流失前兆因子預測預測模型的分類北京華策未來分析技術有限公司版流失前兆因子預測預測時機的選擇第1個月2019-01第2個月2019-02第5個月2019-05第6個月2019-06第7個月2019-07第8個月2019-08觀察期緩沖期流失表現(xiàn)期 北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密流失前兆因子預測預測時機的選擇第1個月2019-01第2個月流失前兆因子預測流失前兆因子的選擇假設+經

24、驗+實例驗證 建立全面的變量（因子）列表利用傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析或者數據挖掘方法，篩選出具有預測性的因子根據預測性和解釋性的平衡，最終確定關鍵的預測前兆因子和相關的預測模型北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密流失前兆因子預測流失前兆因子的選擇北京華策未來分析技術有限公流失前兆因子預測預測后流失風險的評定和預警以流失概率為基礎 建立較為穩(wěn)健，易于執(zhí)行的風險評定提取風險評級較高的客戶名單進行預警北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密流失前兆因子預測預測后流失風險的評定和預警北京華策未來分析技客戶流失分析的方法流失原因分析根據流失前兆因子預測模型和相關檢驗，由業(yè)務專家分析特定因子對應的大

25、致流失原因利用客戶服務部門進行流失客戶針對性訪談，收集并分析流失原因利用調查等方法，收集并分析流失原因挽留效果分析利用客戶服務部門針對高流失風險客戶進行挽留工作，收集并分析挽留效果結合流失預測，流失原因分析的結果，得出挽留效果模型北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶流失分析的方法流失原因分析北京華策未來分析技術有限公司版客戶流失分析與業(yè)務管理的結合預警流失風險在流失發(fā)生前及時預警，采取措施，變“亡羊補牢”為“未雨綢繆”計算流失價值損失利用客戶流失前一段時期的平均收益為基礎計算流失后的損失如果用戶流失時存在欠費，還需要考慮欠費金額還可以考慮其它間接或者轉換損失在流失預測中估算流失價

26、值損失建立不同的流失挽留策略注重挽留工作的針對性： 選取流失概率較高的客戶注重挽留價值：在流失預警客戶中選取流失價值損失估算較高的客戶北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶流失分析與業(yè)務管理的結合預警流失風險北京華策未來分析技術客戶流失分析與業(yè)務管理的結合量化控制流失風險，在發(fā)展- 維系 挽留工作中取得平衡預測-預警-客戶篩選-挽留-評估 流程的建立在數據 軟件系統(tǒng) 與業(yè)務部門交互 業(yè)務實施各個環(huán)節(jié)的貫通逐步將流失原因和挽留效果分析的結果融入上述流程，提高預防和挽留工作的效率北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶流失分析與業(yè)務管理的結合量化控制流失風險，在發(fā)展- 維系基

27、于客戶價值細分和流失分析的綜合策略利用價值模型和流失預測的交叉結果，建立基于收益-風險平衡的客戶綜合策略，這是目前行業(yè)應用的高端領域，同時也是對業(yè)務管理工作的支持和提升效果最明顯的領域。北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密基于客戶價值細分和流失分析的綜合策略利用價值模型和流失預測第二部分：客戶價值細分與客戶流失分析的業(yè)務實施第二部分回顧：電信業(yè)客戶的基本分類客戶價值的定義客戶價值細分的方法客戶價值細分與業(yè)務管理的結合客戶流失的定義客戶流失分析的方法客戶流失分析與業(yè)務管理的結合基于客戶價值細分和流失分析的綜合策略北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密第二部分：客戶價值細分與客戶

28、流失分析的業(yè)務實施第二部分回顧： 主題課程目的第一部分：電信業(yè)客戶分析概述第二部分：客戶價值細分與客戶流失分析的業(yè)務實施第三部分：利用數據挖掘輔助進行價值細分與客戶流失分析北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密 主題課程目的北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保第三部分：利用數據挖掘輔助進行價值細分與客戶流失分析數據挖掘的基本概念數據挖掘對于業(yè)務管理的提升客戶價值細分中的數據挖掘方法客戶價值細分業(yè)務管理與數據挖掘技術流程的融合客戶流失分析中的數據挖掘方法客戶流失業(yè)務管理與數據挖掘技術流程的融合北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密第三部分：利用數據挖掘輔助進行價值細分與客

29、戶流失分析數第三部分：利用數據挖掘輔助進行價值細分與客戶流失分析數據挖掘的基本概念關鍵詞：大量數據有意義的潛在規(guī)律這兩個特征將數據挖掘與傳統(tǒng)的獨立分散的數據分析及簡單的數據庫查詢、報表應用區(qū)分開來。北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密第三部分：利用數據挖掘輔助進行價值細分與客戶流失分析數數據挖掘的基本概念2019年，F(xiàn)ayyad、Piatetsky-Shapiro和Smyth FPS96 對KDD（Knowledge Discovery from Databases）和數據挖掘的關系進行了闡述。他們指出：KDD是識別出存在于數據庫中有效的、新穎的、具有潛在效用的、最終可理解的模式的非

30、平凡過程，而數據挖掘則是該過程中的一個特定步驟。但是，隨著該領域研究的發(fā)展，研究者們目前趨向于認為KDD和數據挖掘具有相同的含義，即認為數據挖掘就是從大型數據庫的數據中提取人們感興趣的知識。特征：處理海量的數據；揭示企業(yè)運作中的內在規(guī)律；為企業(yè)運作提供直接決策分析，并為企業(yè)帶來巨大經濟效益。北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密數據挖掘的基本概念北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意數據挖掘的基本概念數據挖掘業(yè)界權威Michael Berry和Gordon Linoff在其著作Data Mining Techniques（2019，John Wiley & Sons）和Master

31、ing Data Mining（2000，John Wiley & Sons）中強調指出：數據挖掘是利用自動或半自動手段揭示大量數據中有意義的潛在規(guī)律的處理過程 “Data mining is the process of exploration and analysis, by automatic and semi-automatic means, of large quantities of data in order to discover meaningful patterns and rules”。北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密數據挖掘的基本概念北京華策未來分析技術有

32、限公司版權所有，注意數據挖掘的基本概念 關于數據挖掘是什么（What），為什么（Why）和怎么做（How）的經典例子：挑西瓜北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密數據挖掘的基本概念 關于數據挖掘是什么（What），挑西瓜第三部分：利用數據挖掘輔助進行價值細分與客戶流失分析數據挖掘對于業(yè)務管理的提升數據挖掘首先提供了一種分析思路，同時為實現(xiàn)這種思路提供了流程和支撐環(huán)境數據挖掘不僅僅意味著工具和算法，而是方法論、技術、實施者的有機結合數據挖掘方法論 業(yè)界的相關方法論很多，比較權威的包括以SAS公司為代表的SEMMA方法論和以SPSS，NCR等公司為代表的CRISP-DM方法論北京華策未來分

33、析技術有限公司版權所有，注意保密第三部分：利用數據挖掘輔助進行價值細分與客戶流失分析數數據挖掘對于業(yè)務管理的提升數據挖掘方法論以SPSS，NCR等公司為代表的CRISP-DM方法論CRISP-DM是跨行業(yè)數據挖掘標準流程（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）的縮寫強調以業(yè)務理解（Business understanding）、數據理解（Data understanding）、數據準備（Data preparation）、建模（Modeling）、評價（Evaluation）、發(fā)布（Deployment）為核心環(huán)節(jié)，將數據挖掘目標和商務

34、目標有機地聯(lián)系在一起北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密數據挖掘對于業(yè)務管理的提升數據挖掘方法論北京華策未來分析技術數據挖掘方法論 CRISP-DMCRISP-DM北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密數據挖掘方法論 CRISP-DMCRISP-DM北京華策數據挖掘方法論 SEMMA數據挖掘方法論以SAS公司為代表的SEMMA方法論SEMMA方法論以抽樣（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）、建模（Model）、評估（Assess）為核心環(huán)節(jié)，強調數據挖掘過程是這5個環(huán)節(jié)的有機循環(huán)北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密數

35、據挖掘方法論 SEMMA數據挖掘方法論北京華策未來分析數據挖掘方法論 SEMMA完整的SEMMA方法論與外圍環(huán)節(jié)問題定義數據有效化取樣探索修改建模評估數據挖掘周期回顧模型實施環(huán)境評估取樣探索修改建模評估數據挖掘周期核心外圍北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密數據挖掘方法論 SEMMA完整的SEMMA方法論問題定義數據挖掘方法論實際上這兩種方法論本身并不矛盾，CRISP-DM強調高層的商務目的實現(xiàn)過程，SEMMA強調具體的數據挖掘技術實現(xiàn)過程，實際上，很多的項目中，是將二者有機地結合起來運用的方法論的實踐，需要人力資源、技術和經驗三方面的配合北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保

36、密數據挖掘方法論實際上這兩種方法論本身并不矛盾，CRISP-數據挖掘對于業(yè)務管理的提升數據挖掘結果的操作與過程的持續(xù)構成了對于業(yè)務管理的提升途徑Scoring 的意思？北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密數據挖掘對于業(yè)務管理的提升數據挖掘結果的操作與過程的持續(xù)構成數據挖掘結果的操作與過程的持續(xù)構成了對于業(yè)務管理的提升途徑Scoring 將數據挖掘的結果以易于操作，高度綜合的形式輸出，形成可以用于實施的模型Scoring將數據挖掘模型（Score）的產生，更新，在數據庫中應用的過程規(guī)范化Scoring將模型門限的調整與業(yè)務策略導向結合起來客戶分析對于業(yè)務管理效率的提升表現(xiàn)在 策略的客觀

37、性，精確性和針對性，實施的一致性和穩(wěn)定性，而數據挖掘中的Scoring，就是這些提升表現(xiàn)的“臨門一腳”典型例子: 移動用戶的VIP俱樂部 高考分數政策北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密數據挖掘結果的操作與過程的持續(xù)構成了對于業(yè)務管理的提升途徑S數據挖掘對于業(yè)務管理的提升數據挖掘全過程的發(fā)現(xiàn)對于業(yè)務管理都具有非常重要的意義業(yè)務規(guī)則的梳理數據與業(yè)務的不一致數據質量問題數據分布檢驗模型持續(xù)環(huán)境的建立“失敗”的模型數據挖掘項目，可能會使用戶第一次全面審視自身業(yè)務和數據的關系，第一次實際考察主觀判斷的可靠性，第一次考慮系統(tǒng)建設對于業(yè)務管理的深層支撐作用北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注

38、意保密數據挖掘對于業(yè)務管理的提升數據挖掘全過程的發(fā)現(xiàn)對于業(yè)務管理都第三部分：利用數據挖掘輔助進行價值細分與客戶流失分析客戶價值細分中的數據挖掘方法以決策樹和聚類為核心的常規(guī)方法綜合了多種數據挖掘流程并且充分考慮業(yè)務固有分類的方法北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密第三部分：利用數據挖掘輔助進行價值細分與客戶流失分析客客戶價值細分中的數據挖掘方法類似的群具有相似的價值/需求群間價值差異大于群內價值差異將客戶分成具有相似價值特征的不同群組總體價值高 增長趨勢總體價值高 下降趨勢總體價值低 增長趨勢總體價值低 下降趨勢分群 1分群 2分群 3分群 4基本分類價值指標生成數據分段聚類/決策樹

39、等算法業(yè)務規(guī)則北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值細分中的數據挖掘方法類似的群具有相似的價值/需求將客以CRISP-DM方法論建立客戶價值細分分析流程業(yè)務理解數據理解數據準備建模評價根據客戶價值特征進行細分，把價值差異較大的客戶劃分到不同的群體；基于客戶基本分類和直接價值進行；利用多種評價方法，價值分段方法，將客戶分為面向不同價值角度的分類，最終形成綜合的策略細分群?？疾煲杂嬞M系統(tǒng)為核心的基礎運營數據，獲取用于客戶價值計算的客戶基本信息，計費，繳費和欠費等數據；建立用于價值細分的變量列表和相關的數據結構，統(tǒng)一數據格式管理。根據價值細分分析最終的數據要求，將數據從基礎數據源逐步

40、進行抽取-轉換-加載，形成最終的分析數據，并解決關鍵數據質量問題。在基本分類的前提下，利用數據挖掘工具，針對分析數據進行多種角度的價值分段和聚類分析，得出符合業(yè)務要求和客觀數據規(guī)律的細分模型。根據業(yè)務評估規(guī)范和技術評估規(guī)范，進行模型效果評價。發(fā)布建立穩(wěn)定流程，將模型結果通過數據和系統(tǒng)發(fā)布到業(yè)務環(huán)節(jié)北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密以CRISP-DM方法論建立客戶價值細分分析流程業(yè)務理解數據以SEMMA方法論展開客戶價值細分分析的詳細過程抽樣探索修改建模評估選取特定基本分類下的客戶數據，進行抽樣方案的設計和實施考察各種價值細分指標的描述性統(tǒng)計特征針對數據中的缺失和異常值，進行相應的處

41、理；根據分析需要，將某些指標進行適當的轉換以改善數據分布形態(tài)在基本分類的前提下，利用數據挖掘工具，針對分析數據進行多種角度的價值分段和聚類分析，得出符合業(yè)務要求和客觀數據規(guī)律的細分模型。根據業(yè)務評估規(guī)范和技術評估規(guī)范，進行模型效果評價。北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密以SEMMA方法論展開客戶價值細分分析的詳細過程抽樣探索修改客戶價值細分業(yè)務管理與數據挖掘技術流程的融合可以投入業(yè)務環(huán)節(jié)的客戶價值細分模型的技術特征完整性分群總體中的每一個客戶一定會落到某一個分群中去；作為總體的看, 所有的分群必須無遺漏地捕獲每一個屬于該目標分群總體的客戶?；コ庑栽谀繕朔秩嚎傮w中的每一個客戶一定不能

42、落到多于一個的分群之中。易管理性分出的群體數不能過少或過多。根據經驗，3-9個群體是易于管理的。 可操作性 分群的特征將有助于采取行動，群體中的客戶數不能太大或太少。北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值細分業(yè)務管理與數據挖掘技術流程的融合可以投入業(yè)務環(huán)節(jié)客戶價值細分業(yè)務管理與數據挖掘技術流程的融合建立可重用的客戶價值細分數據挖掘環(huán)境，將細分模型結果以批量任務方式應用到客戶基礎數據中；將針對性策略的制定和實施與客戶細分結果更新過程結合；建立針對業(yè)務監(jiān)控和考核的價值細分群體KPI報告系統(tǒng)，便于績效考核和業(yè)務評估。北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶價值細分業(yè)務管理與

43、數據挖掘技術流程的融合建立可重用的客戶第三部分：利用數據挖掘輔助進行價值細分與客戶流失分析客戶流失分析中的數據挖掘方法以回歸、決策數、人工神經元網絡等單一預測方法為核心的常規(guī)方法多種方法綜合并結合經驗規(guī)律的方法北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密第三部分：利用數據挖掘輔助進行價值細分與客戶流失分析客客戶流失分析中的數據挖掘方法利用數據挖掘方法進行客戶流失預測的流程歷史數據已知的流失情形預測模型最近數據預測模型流失概率，風險評級模型訓練:評分預測:北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密客戶流失分析中的數據挖掘方法利用數據挖掘方法進行客戶流失預測以CRISP-DM方法論建立客戶流

44、失分析流程業(yè)務理解歐洲：每年有35-50%的客戶流失獲取一個新客戶的平均成本：$700，幾乎相當于一個客戶5年內給公司帶來的凈利潤，直接導致客戶回報率下降；美國：40%流失，新客戶成本$400亞洲：反常 過激競爭 極高的客戶流失全球：每年因為客戶流失所帶來的損失在100億左右北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密以CRISP-DM方法論建立客戶流失分析流程業(yè)務理解歐洲：每以CRISP-DM方法論建立客戶流失分析流程數據理解歷史數據必須包含想預測的事物（目標變量: 是否流失）；其它的變量包括客戶的屬性，交易數據(RFM：計費，呼叫等數據)；使用最新的數據 。靜態(tài)客戶的社會屬性數據合約數據

45、 技術性的數據動態(tài)賬單和交易數據衍生變量客戶保有時間距離合約失效時間 比率日間用量/夜間用量月話費/收入 觀察用量的動態(tài)狀況差分，移動平均，趨勢,基礎數據：BOSS / 營帳系統(tǒng)北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密以CRISP-DM方法論建立客戶流失分析流程數據理解歷史數據以CRISP-DM方法論建立客戶流失分析流程數據準備Acct CK SVG MMF CD LOC MTG2133 1 1 0 0 0 12653 1 1 0 0 0 03544 1 0 1 1 1 1短闊表以客戶為中心：每個客戶一條記錄北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密以CRISP-DM方法論建立客戶流

46、失分析流程數據準備Acct以CRISP-DM方法論建立客戶流失分析流程建模考慮客戶流失的時間框架（星期，月，季度）數據必須與時間框架匹配事件必須在時間框架內發(fā)生在客戶改變行為前找出引發(fā)其改變的原因北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密以CRISP-DM方法論建立客戶流失分析流程建模考慮客戶流失以CRISP-DM方法論建立客戶流失分析流程評價根據業(yè)務評估規(guī)范和技術評估規(guī)范，進行模型效果評價。發(fā)布建立穩(wěn)定流程，將模型結果通過數據和系統(tǒng)發(fā)布到業(yè)務環(huán)節(jié)北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密以CRISP-DM方法論建立客戶流失分析流程評價根據業(yè)務評估以SEMMA方法論展開客戶流失分析的詳

47、細過程抽樣校驗測試訓練過抽樣正常流失北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密以SEMMA方法論展開客戶流失分析的詳細過程抽樣校驗測試訓練以SEMMA方法論展開客戶流失分析的詳細過程探索北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密以SEMMA方法論展開客戶流失分析的詳細過程探索北京華策未來以SEMMA方法論展開客戶流失分析的詳細過程修改針對數據中的缺失和異常值，進行相應的處理；根據分析需要，將某些指標進行適當的轉換以改善數據分布形態(tài)北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密以SEMMA方法論展開客戶流失分析的詳細過程修改針對數據中的回歸決策樹神經元網絡其它。 。以SEMMA方法論展開客戶流失分析的詳細過程建模北京華策未來分析技術有限公司版權所有，注意保密回歸決策樹神經元網絡其它以SEMMA方法論