數(shù)據(jù)資料挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用(1).ppt

1、數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用,議程,客戶關(guān)系管理 為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理 客戶關(guān)系管理的內(nèi)容 數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用 什么是數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用 SPSS Clementine針對(duì)CRM的數(shù)據(jù)挖掘解決方案 SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介 Clementine中的CRM數(shù)據(jù)挖掘模板,議程,客戶關(guān)系管理 為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理 客戶關(guān)系管理的內(nèi)容 數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用 什么是數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用 SPSS Clementine針對(duì)CRM的數(shù)據(jù)挖掘解決方案 SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介 Clementine中的CRM數(shù)據(jù)挖掘模板,為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理,客戶關(guān)系管理的

2、提出是伴隨著產(chǎn)品極大豐富、買方市場(chǎng)形成而產(chǎn)生的從“客戶得到的就是他們所想要的”到“客戶得到他們所想要的”的演變 CRM的核心是“了解他們，傾聽他們” CRM的目標(biāo)可以概括為“吸引潛在客戶進(jìn)入，提高現(xiàn)有客戶滿意度和忠誠(chéng)度，降低客戶流失” 客戶關(guān)系管理（CRM）的兩個(gè)層面 操作型CRM：方便與客戶交流，簡(jiǎn)化操作流程 分析型CRM：了解客戶,有很多因素影響著客戶行為從而改變他們對(duì)于企業(yè)的價(jià)值,客戶 行為,加深對(duì)客戶的了解是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程,使獲得客戶的成本更低 減少銷售成本 更高的客戶創(chuàng)利能力 提高客戶的保留度和忠誠(chéng)度 評(píng)估客戶的創(chuàng)利能力,客戶關(guān)系管理的好處,信息技術(shù)的發(fā)展使客戶關(guān)系管理有了技術(shù)上

3、的保證 客戶關(guān)系管理中的關(guān)鍵性信息技術(shù)主要包括： 數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),信息技術(shù)的角色,客戶關(guān)系管理 為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理 客戶關(guān)系管理的內(nèi)容 數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用 什么是數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用 SPSS Clementine針對(duì)CRM的數(shù)據(jù)挖掘解決方案 SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介 Clementine中的CRM數(shù)據(jù)挖掘模板,議程,通過采用自動(dòng)或半自動(dòng)的手段，在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義的行為和規(guī)則的探測(cè)和分析活動(dòng)。 數(shù)據(jù)挖掘是一門科學(xué)，有科學(xué)的方法和模型作為基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)挖掘又是一門藝術(shù)，需要使用者對(duì)商業(yè)問題的深入理解和模型適用條件深刻的認(rèn)識(shí),什么是數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘,

4、描述,預(yù)測(cè),統(tǒng)計(jì)回歸,關(guān)聯(lián)規(guī)則,決策樹,可視化,聚類,順序關(guān)聯(lián),匯總,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分類,數(shù)據(jù)挖掘的分類,問題描述：預(yù)測(cè)信用水平是好還是差，銀行據(jù)此決定是否向客戶發(fā)放貸款，發(fā)放多少 結(jié)果描述:(決策樹）,收入大于5萬元/年,是,否,有無儲(chǔ)蓄帳戶,是否房主,是,是,否,否,批準(zhǔn),不批準(zhǔn),批準(zhǔn),數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果金融,問題描述：根據(jù)客戶信息，預(yù)測(cè)客戶流失可能性 結(jié)果描述:(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）,輸 入,流失概率 （0.87),輸 出,男,29,3000元/月,神州行,130元/月,數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果電信,問題描述：如何決定超市中商品的擺放來增加銷售額 結(jié)果描述:(Web圖）,數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果零售,問題描述：如

5、何對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行細(xì)分，使產(chǎn)品滿足最有價(jià)值客戶 結(jié)果描述:(Koholen聚類）,營(yíng)銷活動(dòng)回應(yīng)率,數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果制造業(yè),問題描述：如何從眾多申請(qǐng)經(jīng)費(fèi)或者納稅中發(fā)現(xiàn)欺詐 結(jié)果描述:(回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）,數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果政府,客戶盈利能力； 客戶保留； 客戶細(xì)分； 客戶傾向； 渠道優(yōu)化； 風(fēng)險(xiǎn)管理； 欺詐監(jiān)測(cè)； 購(gòu)物傾向分析； 需求預(yù)測(cè)； 價(jià)格優(yōu)化。,數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用范圍,客戶關(guān)系管理 為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理 客戶關(guān)系管理的內(nèi)容 數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用 什么是數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用 SPSS Clementine針對(duì)CRM的數(shù)據(jù)挖掘解決方案 SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介 C

6、lementine中的CRM數(shù)據(jù)挖掘模板,議程,商業(yè)理解 數(shù)據(jù)理解 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 建立模型 模型評(píng)估 模型發(fā)布,提供了業(yè)界權(quán)威的數(shù)據(jù)挖掘方法論跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程（CRISPDM）,SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介,提供了界面友好、算法豐富、功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘工作平臺(tái)SPSS Clementine,SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介(續(xù)）,提供了面向行業(yè)（問題）的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板,目前提供以下行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘模板 針對(duì)電信行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘模板 針對(duì)CRM的數(shù)據(jù)挖掘模板 針對(duì)Web挖掘的數(shù)據(jù)挖掘模板 犯罪模式甄別模板 欺詐（Fraud）甄別模板,SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介(續(xù)）,所有模板都是行業(yè)（問題）、方法論CRISP

7、DM和數(shù)據(jù)挖掘工具Clementine的完美結(jié)合,SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介(續(xù)）,3個(gè)應(yīng)用模型 模型1：客戶細(xì)分和高價(jià)值客戶的獲取 建立并探測(cè)客戶的價(jià)值金字塔 概括細(xì)分特性 (對(duì)獲取客戶非常有價(jià)值) 模型2：營(yíng)銷活動(dòng)的響應(yīng) 計(jì)算并探測(cè)RFM分?jǐn)?shù) 響應(yīng)率模型的范圍： 1. RFM; 2. 預(yù)測(cè); 3. 基于聚類 響應(yīng)模型部署應(yīng)用 模型 3：細(xì)分遷移和客戶流失分析 建立并探測(cè)遷移和流失的細(xì)分模型 建立遷移和流失模型，部署應(yīng)用,Clementine中的CRM數(shù)據(jù)挖掘模板,CRM數(shù)據(jù)挖掘模板基于市場(chǎng)營(yíng)銷理論和客戶關(guān)系管理理論建立 CRM數(shù)據(jù)挖掘模板中采用的主要理論 客戶金字塔理論（pyramid mo

8、del） 客戶生命周期價(jià)值理論 RFM模型,CRM數(shù)據(jù)挖掘模板的理論基礎(chǔ),客戶金字塔理論（pyramid model）,客戶生命周期價(jià)值理論,CRM數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板1-客戶價(jià)值評(píng)估和客戶獲得,圖例：,數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)流,交易數(shù)據(jù) 探索性分析,客戶價(jià)值計(jì)算,按客戶價(jià)值 市場(chǎng)細(xì)分,客戶花費(fèi)數(shù)據(jù),交易數(shù)據(jù),交易明細(xì),客戶資料,客戶消費(fèi)卡 資料,創(chuàng)建客戶金字塔,客戶價(jià)值總結(jié),客戶信息匯總,客戶信息,客戶信息,CRM 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板 - 模型1：結(jié)構(gòu),CRM數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板2營(yíng)銷活動(dòng)的響應(yīng)分析,圖例：,數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)流,RFM模型,交易數(shù)據(jù),交易明細(xì),客戶消費(fèi)卡 資料,數(shù)據(jù)合并,產(chǎn)品信息,產(chǎn)品明細(xì) 數(shù)據(jù),產(chǎn)品數(shù)

9、據(jù),市場(chǎng)活動(dòng) 數(shù)據(jù),購(gòu)買模式 數(shù)據(jù),客戶數(shù)據(jù),RFM模型 結(jié)果數(shù)據(jù),客戶回應(yīng) 分析,響應(yīng)概率 發(fā)布,響應(yīng)預(yù)測(cè),對(duì)響應(yīng)聚類,RFM響應(yīng),購(gòu)買模式 數(shù)據(jù),客戶原始 數(shù)據(jù),CRM 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板 - 模型2：結(jié)構(gòu),CRM數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板3細(xì)分遷移和客戶流失分析,圖例：,數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)流,客戶價(jià)值 矩陣,客戶金字塔 數(shù)據(jù),客戶購(gòu)買 模式數(shù)據(jù),客戶數(shù)據(jù),客戶細(xì)分 遷移分析,客戶細(xì)分 遷移數(shù)據(jù),遷移模型 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,細(xì)分遷移 模型發(fā)布,細(xì)分遷移 模型,客戶流失 分析,遷移模型 結(jié)果數(shù)據(jù),客戶原始 數(shù)據(jù),遷移模型,CRM 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板 - 模型3：結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)理解，數(shù)據(jù)探索性分析,CRM 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板初體驗(yàn),計(jì)算客戶價(jià)值,CRM 數(shù)據(jù)挖