活到老学到老--如何透过Data mining累积学习.ppt
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1、活到老學到老Live(andTest)andLearn,如何透過Datamining累積學習?,故事背景人物介紹,故事背景,在達康公司(dotcom)正在快速發展的年代,一家電信公司面臨了顧客流失的大問題。由於這家公司除了擁有個人用戶外,同時也開發了多許小型企業用戶,因此擅長處理個人客戶流失的顧問也都束手無策。,人物介紹,凱倫:具有資料庫管理經驗的專案Leader羅尼:具有豐富的統計知識渴求資料採礦實務經驗的分析員羅尼太太:服務於電信公司的客服部,建立資料採礦小組,招募技術人員阻礙:大家正在瘋達康(dotcom),人們捧著一堆企劃案往加州跑結果:幸運地找到了滿腔熱血的羅尼首要工作找出簡單又適合
2、利用資料分析且立竿見影的商業問題,來快速建立在企業內部的可信度取得可分析的資料來源,潛在的軟柿子何在?,某天晚上就寢前,羅尼太太對羅尼提到他在工作時所碰到的情況。羅尼聽了之後間非常高興,抱著老婆又親又叫。對於羅尼突然的舉動,羅尼太太又是驚訝又是高興。一時間,乾柴烈火,接著就,潛在的軟柿子何在?,潛在的軟柿子何在?,開始打電話,用完免費時數,帳單處理,郵寄帳單,門號開通,關帳,第一個月,第二個月,此時發現帳單金額超出預期,潛在的軟柿子何在?,發現的問題帳單費用超出預期可能會造成顧客的負面印象,解決問題,目標:提早在帳單出現之前提醒顧客其免費分鐘數已用完注意:計算話量過多的過程並不需要精準方法:利
3、用帳務系統的出帳邏輯來篩選顧客名單,為何之前無人能解?,設備:硬體:配有1GRAM的桌上型電腦軟體:SAS的採礦工具EnterpriseMiner人員:羅尼,對SAS程式的撰寫相當熟悉資料:交換機的通聯紀錄(CDR)透過SAS處理,就可以篩選出具有高拆機風險的顧客了,為何之前無人能解?,資料採礦小組完成幾項事情可以主動的出擊,並利用分析從公司所蒐集的資料來解決問題可以跳過資訊部門取得技術設備資源,以縮短決策流程可以整合具有資料分析能力的技術人員以及相關的分析工具,學習的意願,潛在的成功因子是在於學習的意願探索資料的過程中可以找出許多有建設性的營運建議透過分析電話行銷的通話記錄,發現第二波電話的
4、回應率遠遜於第一波時,那就可以建議將人力應用於開發新客戶,而非去跟催那些拒絕過一次的顧客過去結果的分析可以協助我們獲得新的機會點,行銷區隔,一家公司積極的想規劃屬於他們的市場區隔策略。如同其他人的做法,他們選擇從市場研究開始著手。但他們發現一千多份問卷樣本並無法涵蓋數以百萬計的顧客行為,於是他們改採用資料採礦的技術,以行銷研究的角度,在忠誠度效應(TheLoyaltyEffect)一書中提到:忠誠度高的顧客擁有較高的顧客價值因此公司開始著手規劃如何衡量顧客忠誠度,以用來辨別顧客忠誠度的高低。透過忠誠度定義可以幫助我們作為後續行銷活動影響的測量基準。,以行銷研究的角度,增加顧客價值,增加忠誠度,
5、風險顧客想要終止交易或投向競爭者品牌,成長顧客越來越不想更換品牌,同時顧客價值持續成長,穩定顧客不再想更換品牌,交心顧客具有高忠誠度,流失急需贏回流失顧客的芳心,以行銷研究的角度,透過行銷顧問公司來針對其顧客進行市場調查,以確認各類別顧客的比例。問卷進行的時間長度約一個小時,取樣12000個顧客,最後回收了2000份雖然問卷提供了相當深入的分析結果,但是整體回應率低於20%,只能代表回應者的意見,從行銷研究至市場區隔,在問卷中提供了一些定義忠誠度的方向顧客在過去六年間花在購買該公司產品上的金額兩個測量的方向年總價值的平均值逐年價值變化的趨勢(整體價值的平均斜率)將計算出來的平均顧客價值以及顧客
6、價值斜率各分成五等份,共計組成25個子集,從行銷研究至市場區隔,顧客問卷申報購狀況,六年平均使用趨勢,顏色深淺代表所包含的顧客數量,低用量低斜率,高用量低斜率,低用量高斜率,高用量高斜率,從行銷研究至市場區隔,各忠誠度區隔的顧客人數佔比以及價值貢獻度比,風險自負(caveatemptor),受訪者是否誠實和其記憶程度回歸到顧客交易資料,從資料庫作為分析的起點顧客價值會與顧客會齡、會員狀態以及商品偏好有高度相關,但制式的分類無法得知其中的關聯性結合基本資料與顧客行為資訊做分析,找出更多關於顧客價值的線索,使用市場區隔,分析師將經由市場調查所得到的資訊轉化為忠誠度指標,並切割成為市場區隔。市調雖然
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