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数据挖掘 营销应用

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日志

 
 

挖掘工作日志(2,8月18日的工作)  

2009-08-19 09:41:44|  分类: 挖掘工作日志 |  标签: |举报 |字号 订阅

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晚上加班去YD那里总结前期调研体会,讨论初步的分析思路,并确定先期的分析挖掘指标,另外顺便也体会了b2c行业的不分白昼的工作节奏,这个创业型企业的夜晚一点也不寂寞。前期调研在重点熟悉客户消费数据的基础上,结合公司业务模式、产品线策略、价格策略、市场竞争环境的基本概况,我们把第一次合作的目标确定为公司消费者(尤其是核心消费者)的典型消费行为特征分析挖掘,该研究分析结果将直接支持公司的营销政策和客户服务制度的细化、量化、优化。

公司成立八个月,客户数量从无到有,截止7月份,客户数量达到1万5千,到昨天(8月18日),客户数量已经达到3万,这个速度实在有些让人震惊。但是,公司至今对于客户的具体特征没有一个清楚的全面的了解,太多的角度太多的方向需要我们了解客户,分清主次,并基于核心群体的典型特征制定更加合适的营销策略。根据这些现状,我们决定使用聚类分析技术为主,同时兼顾传统的综合统计技术,争取有效回答这些关键的基础性问题。

通过沟通,初步确定了分析所用的主要指标变量和分析思路。包括客人代码、客人首次下单时间、末次下单时间、累计下单次数、累计产品数量、累计消费金额、退换货次数、退货金额、预售款下单次数、预售款累计消费金额、打折款下单次数、打折款下单金额、营销接受次数、营销响应次数、短信接受次数、短信响应次数、客人ARPU、平均产品单价、差评次数、最后根据用户强烈要求,增添关于产品款式的指标分析,将女鞋分为高跟、中跟、平跟(业务专家认为这个款式分析应该有很大的营销意义,希望我们的分析挖掘过程可以验证这种灵感,呵呵),在这些基本指标基础上,随后要衍生一些重要比率指标,比如退货金额比例,等等。另外我提出来的毛利指标因为客户独特的生产模式和销售方式,目前无法准确提出毛利数据,考虑累计消费金额、客人ARPU、平均产品单价等基本上可以涵盖毛利指标的分析目的,所以最终毛利指标变量没有纳入本次研究范围,这是本次沟通最大的一个变动之处。有一点要提出,上述分析指标不包含客户的人口统计信息,这是因为现存的客户人口统计信息非常有限(这其实是b2c行业吸引买家注册的重要技巧,如果注册所需时间太长,是没有多少人有耐心填表的),我也一直认为基于买家的消费行为数据分析比简单的人口统计指标更加有意义。另外,YD他们认为作为b2c企业,所有的营销活动都应该以线上为主,基本不考虑线下的策略,今后的分析和总结中应该特别注意(当然,除非我们的数据挖掘能提供有力的证据说明线下策略也确实是可行的,或者是非常值得尝试的,也未可知呀。)

晚上十点出来,华灯绽放,秋风宜人,正好一车新定单发往快递,好不热闹!

 

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