注册 登录  
 加关注
   显示下一条  |  关闭
温馨提示!由于新浪微博认证机制调整,您的新浪微博帐号绑定已过期,请重新绑定!立即重新绑定新浪微博》  |  关闭

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

 
 

挖掘工作日志(1,8月10日的工作)  

2009-08-11 09:34:20|  分类: 挖掘工作日志 |  标签: |举报 |字号 订阅

  下载LOFTER 我的照片书  |

 

认识、增加了解、关注Y-D的B2C业务已经一年多了,这个企业2009年初正式开始网上零售业务,定位于价格相对低廉、质量相对可靠、款式则是一定与国外流行同步的女鞋市场(给我印象最深的是他们的产品平面宣传图片都是给人一种非常性感、非常唯美的感觉,想来他们的摄影师应该是很善于揣摩潜在客户心理吧)。开业大半年,业务稳定上升。但是,做企业永远有值得改进和提升的地方和空间,如何了解核心顾客群体的消费行为特征、扩大核心顾客群体的范围、维系老客户的忠诚关系,是Y-D现在经常思考的问题之一。今天的主要工作就是对该企业的前期调研,通过网上的初步沟通(以前有面对面的多次交流),企业目前最急需、最感兴趣的两个课题就是:一是对核心客户群体的深入分析了解,为今后的营销和客服提供决策支持;二是关于退货问题的深入研究,企业,这第二个问题如果站在数据挖掘和数据分析的角度看,我首先想到的是研究发现退货现象的特定规律(比如什么行为容易导致退货,哪些特征人群更加容易退货,采取什么措施可以有效降低退货率提升客户满意度,对恶意退货者如何提前防范,等等),但是似乎企业对这个退货的关注是跟KPI相关联的一个联动的解决方案,所以这第二个问题要下次跟客户面对面再深入探讨才可以更加明确需求。

现在谈谈第一个课题,对核心客户群体的深入了解分析,换成数据挖掘在网络应用的一个术语,就是用户的网络消费行为模式的分析挖掘(当然也要涉及到线下的一些客户指标,比如地域、年龄等等)。纵观世界上二十多年来对于这个课题的实践经验以及我自己过去针对B2C行业做的一些项目实践,90%的应用都是采用聚类分析技术和关联分析技术来操作的(另外的10%包括link analysis 以及跟聚类技术相结合的一些预测算法比如决策树等的应用)。所以,对于我们做企业应用的项目来说,算法问题现在基本上很成熟了。

拿聚类技术来说,现在最关键的是考虑拿哪些指标进行聚类。这个项目跟之前的项目和世界上的相似案例有不同的地方在于,以前的聚类分析都是针对不同的页面类型分析、针对不同的产品大类分析。但是该公司目前只是定位于款式与潮流同步的女鞋,只有一类产品. 想到一个题外话,倒是不同季节的款式可能有不同的核心人群(也不太可能吧,这需要数据挖掘来验证,至于不同的款式如何用数据来区分,首先要征求设计师的意见看是否有意义,再要跟数据人员探讨操作上是否可行,这都要面对面深入沟通的)。

我初步拿出了一份分析指标清单(客人ID,注册时间、首次购买时间、末次购买时间、累计购买次数、累计购买的产品数量(双)、累计消费金额、累计贡献毛利、退货次数、换货次数、促销次数、促销金额、促销毛利、营销响应比例(通过短信发送新品信息后的反馈比例)、客人来源(是收藏还是连接还是直通车还是其他等等)、客人收货地域、客人人口统计信息(如果有的话)等等,完整的清单还有待跟他们的深入讨论。当然具体参与聚类分析的指标没有这么多,上面大部分的指标都是在聚类形成后对于各个群体的描述时才使用的,这也是国内外最主流的一种分析策略,因为太多的指标参与聚类会严重降低聚类的实际应用效果。

总的来说,该研究分析的最终目的是:1,有效扩大核心消费群体的规模;2,更好的服务、维护现有的核心消费群体;3,发现能直接辅助决策支持的消费者的行为分析特征报告,企业可以据此调整营销环节、产品环节、服务环节、网站的改版和提升。

过几天,形成一份初步的提纲,再跟企业深入探讨。

  评论这张
 
阅读(522)| 评论(3)
推荐 转载

历史上的今天

评论

<#--最新日志,群博日志--> <#--推荐日志--> <#--引用记录--> <#--博主推荐--> <#--随机阅读--> <#--首页推荐--> <#--历史上的今天--> <#--被推荐日志--> <#--上一篇,下一篇--> <#-- 热度 --> <#-- 网易新闻广告 --> <#--右边模块结构--> <#--评论模块结构--> <#--引用模块结构--> <#--博主发起的投票-->
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

页脚

网易公司版权所有 ©1997-2017