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数据挖掘 营销应用

说出你的业务困惑, 看数据挖掘能否帮你解惑

 
 
 

日志

 
 

数据挖掘交流讨论(12,与“飞客”讨论行业门户网站的数据挖掘实践)  

2009-07-24 08:55:42|  分类: 数据挖掘交流讨论 |  标签: |举报 |字号 订阅

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背景介绍:网友“飞客”发来电子邮件,跟博主讨论有关数据挖掘在某行业门户网站的一揽子应用问题,大概意思是“从你的博客中有关讨论和案例分析,我对数据挖掘的魅力深深吸引,我是一名某行业门户网站的技术经理(本网站在行业里影响力排名前三),我们网站目前每天的点击量几千万,并且依托我们的平台我们目前已经拥有了上万家经销商以及相应用户的线上购买。网站目前以访问量为主要商业目标,在此基础上另外一个主要收入就是广告了。不过长期以来我们部门对于数据挖掘接触的不多,只是停留在传统的简单统计分析上,今年加大了这块的研究,也只是刚刚接触,希望你能给出一些建议,比如如何利用现成的web日志,如何利用现成的产品库,如何利用现成的用户购买数据,形成对广告、经销商和网站改版等多方面的预测。”

我的第一封回复:“飞客,你好,欢迎来信讨论,也很高兴跟你探讨。我刚才第一次上去你说的网站,里面信息量太大了,呵呵。如果是有一个明确的业务需求的话,我们的讨论或者接下来的互动会更加有针对性,更加落地些,而这需要你提供更多的相关背景。如果没有明确的业务需求,那就是谈谈数据挖掘能如何被贵公司管理层作为决策参考,这也需要你提供一些大致的方向和背景,否则我一个人自做主张,说些不着边际的各种应用(潜在应用)似乎并不能切合企业的实际需求,有些太过于纸上谈兵的味道.因为我可以说出几十上百个潜在的应用,但是跟企业的需求不搭界的话,也没有意义的。给你个参考,比如要是为sohu.com做数据挖掘的探讨的话,客户方一般会提出比较具体的业务需求,这样才可以进一步调查数据是否具备,思路是否可行,挖掘技术是否具备,等等。比如关于sohu无线数据挖掘的项目,客户方明确提出是要对该部门的消费者进行群体细分,然后根据不同的客户群体采取相应的营销策略,并根据消费者喜好对现存产品进行深入分析,调整产品策略;再比如,sohu希望开发一种广告分析系统,利用数据挖掘技术为sohu广告部门\市场部门\产品部门等等相关业务部门在广告拓展方面提供技术支持,这里就是要通过数据分析技术开发一些解决方案,比如广告客户提出什么具体要求,该方案可以快速反馈提供出匹配的广告方案建议,达成双赢。再比如,用户忠诚度分析,可以发现核心用户的典型特征,为企业的营销战略提供决策支持.

上述这些例子只是想让你能清楚什么样的要求才是更加有针对性的而不是泛泛的,希望你能理解。希望你下次来信可以讲得更加有针对性,这样我才好有针对性的深入探讨下去,周末快乐!”

“飞客”的第二封来信:“谢谢回复,这次问几个具体的问题吧,有两个。先说我们目前的数据分析人员情况,我们有自己的数据分析人员,负责日常的数据整理和初步的数据分析,而我作为技术经理,负责产品库和用户方面的工作,所以想深入数据挖掘。但因为刚接触,到目前为止还谈不上具体的应用。现在我的想法是成立一个专门的数据挖掘团队,面向用户行为分析,给网站改版和流量来源方面提供决策支持,想问你我们该如何开始,团队如何构成,目标和工作方向有哪些? 另外还有一个具体的应用,希望得到你的建议,按怎么个步骤进行,就是我们拥有经销商平台,提供B2C服务,经销商分成免费和付费两种经销商,我们拥有的数据包括:经销商的详细信息,录入的产品、产品的价格、用户的购买记录等非常详细的数据,我想通过数据挖掘技术为我们的渠道销售人员提供一些业务指导建议信息,比如对不同的经销商提供哪些服务,可以增强他们由免费转为付费的机会,指导销售人员抓住这些经销商的关键因素,等等。”

我的第二封回复:关于组建专门的数据挖掘团队这个问题,如何组建,多大的规模、怎样的构成,这些问题都取决于一个核心问题,那就是贵公司(行业门户网站)的最高管理层是如何看待这件事,是企业最高层负责(或者出面支持)并相应设立相关的组织构架,(一个正而八经的数据挖掘团队包括该部门技术领导人、数据库和数据仓库技术人员、数据挖掘模型专家、业务专家、应用程序开发人员、业务分析报告人员、统计分析人员、相关辅助人员比如数据录入、数据清理、营销执行等等,当然最好是人员能身兼数职,这就是所谓的复合型人才);还是仅仅让你负责(而你本身只是企业内部的一个中层,或者是中层的下一级(比如你的上级是网站运营部或者销售部)。因为不同的负责人级别决定了不同的资源运用权限以及相关部门是否配合支持,如果是企业最高层挂帅,且对数据挖掘应用的前景和困难很清楚,那可以按部就班地按照比较正规的数据挖掘团队搭建思路进行操作;如果只是让你作为一个中层部门(甚至下一级)来尝试数据挖掘应用,那最好把你的注意力和业务目标放在本部门的业务需求上,不要试图为其他平行或上级部门提供信息支持,因为你这时没有足够的资源和权力去影响其他部门。如果是后者的情况,你的这个小部门内部的数据挖掘团队相对来说简单多了,只需要数据挖掘技术人员(包括分析挖掘人员和数据库技术人员)和你部门内部的业务人员配合,就可以尝试挖掘应用了。

话说回来,基于贵公司是初次尝试摸索数据挖掘的业务应用,基于成本的考虑和信心的需要,一般的做法都是“由浅入深,由易到难,由简单到复杂,由临时机构到专职团队”的策略的,这样一方面不会在起步阶段投入太多,另一方面从简单应用中尝到甜头后能极大提升管理层和相关业务部门的信心,为今后深入的应用提供基本的组织保证和群众基础。

尝试数据挖掘项目时,首先要想到的问题就是“要解决什么业务问题”,这个问题不是你自己想当然提出来的,应该是来自业务部门的实际需求,是他们目前工作中最头疼最急需解决也最有意义的一些问题;然后要想到的是“基于这个业务问题来考察目前的数据资源是否配合,是否能够提供数据资源的支持。”我想这应该回答了你的第一个问题的所有疑问吧。

再来看你的第二个问题,具体如何为渠道销售人员提供重要价值信息参考。如果这是业务部门的真实需求(如果他们也对这个题目感兴趣),从你提供的一些字段描述看,信息还很不充分,我希望能站在了解所有字段信息的基础上给出一个有指导性和实用性的意见,所以你最好告诉我更多的相关字段信息。基本上这个问题的解决比较容易,就是从现有的海量数据中分析挖掘销售表现好的经销商和付费经销商的典型特征(比如登陆频率、信誉度特征、地区特征、销售特征、更新特征等等),按照这些特征锁定潜在的免费客户,通过我们的服务让他们转化成为付费客户,这样达成双赢、三赢。上述这个问题如果按照我的这个暂时的初步的思路那起码有三个不同的分析解决思路,一是通过聚类分析,二是通过决策树模型,三是通过其他预测模型技术,围绕经销商的销售情况、通过不同的数据抽取策略,从不同角度和不同的方向找出最有价值的解决方案。具体应用什么技术,什么思路,取决于你的现有的数据资源情况,取决于我们之间深入的多次的业务讨论交流熟悉,你首先应该给我一个比较详细的数据字段样本和相关的具体的业务流程说明。你现在也不需要顾虑那些变量有用,哪些变量没用,直接把所有的指标拿出来,通过数据挖掘以及和业务沟通来决定哪些有用,哪些没用。这本身就是数据挖掘的份内的工作。

另外上面这个应用只是你个人的看法,不一定是业务部门的需求,真心建议你从业务部门那里挖出他们最感兴趣的一些难题和需求,或者从你自己的部门应用中提炼你认为有价值的一些挖掘方向,这样的需求才是更有价值的,更有意义的,你说呢?

“飞客”的第三次回复:“团队的组建照您这么一说,确实是基本的问题都没有想好,正好平行团队的配合,领导层的重视都是值得我们去思考的,这个我再思考一下,最起码也得我对数据挖掘熟悉了以后再考虑团队构建(想得有点儿远);关于经销商的应用,第一次看完您的建议后我有点想放弃,因为觉得这个涉及到的数据太大,业务部门的需求不确定,自身的数据挖掘的基础又几乎没有。不过当我再看几遍之后发现其实把步骤理清后才明白,任何数据挖掘都要建立在实际的业务需求基础之上的,那我的流程就可以很清晰了:1. 收集业务部门的需求。2. 整理,收集现有数据资源和根据需求没有的数据指标。3. 与业务部门共同商定具体的项目目标,一起讨论解决思路和技术概况,构建数据模型,优化测试模型。4. 业务人员沟通,确定选定方案(模型)的试投放试应用。5. 与业务部门共同研讨最终的解决方案。最后还是希望等我有了一定了解,请您来公司给我们做些培训。”

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