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数据挖掘 营销应用

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数据挖掘交流讨论(16,与“小鸟”讨论基金公司的挖掘应用)  

2009-08-25 09:10:04|  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“小鸟”来信,希望探讨基金公司的数据挖掘辅助营销决策的应用尝试,“一家基金公司,在全国拥有数百万基金客户,一直以来积累了详细的海量的客户交易行为数据,但是都没有尝试进行深入的数据挖掘和应用。现在老总希望尝试一个数据挖掘应用,就是之前陆续有一些客户购买了我们的一种长期的产品(当时陆续购买这种长期产品时是否有促销和营销活动不得而知,因为当时没有相关的这些营销细节的记录),现在领导希望仅仅根据这些购买过这种长期产品的客人的详细的交易数据(目前我们也只有这些海量详细的交易数据),找出一些模型或线索,从而可以有效地推广到全国的数百万我们的基金客户,发现其中最有可能购买这种长期产品的潜在客人,通过定向营销活动,有效地向他们推广成功。请教你的是,我们应该怎么进行呢?我看了很多介绍,说是“营销响应模型”可以解决这个问题,但是我发现现在的数据中,那些用来建立模型的数据(即那些以前曾经买过这种长期产品的客人)和我们将要推广的人群并不是同一个数据范围的,所以我想这种情况下“营销响应模型”并不合适吧,那我们应该到底怎么走呢?”

我的第一次回复:这个问题明显不是“营销响应模型”的范畴,因为之前的特定产品客户交易数据来自四面八方,不同的时间段,不同的地域,不同的营销活动,仅仅根据这些七拼八凑构成的成交客户数据,再放到公司总体的几百万客户群体中,这样建立营销响应模型的话,违背了“营销响应建模”的最基本的准则,那就是建立模型的数据和模型应用推广的数据要是来源于同样的数据群集,否则出来的结果一定是牛头不对马嘴。但是,有一个比较主流通用的办法,变通应用响应模型:先根据目前的数据,由业务部门按照业务经验根据一些关键指标挑出部分目标客户,重新做个营销推广的尝试,看有多少人反馈,再根据反馈数据,真正建立响应模型。

小鸟第二次回复:但是,现在公司管理层的意思是不希望花更多更长时间(“先尝试,再建立模型,然后根据模型再挑选合适的营销受众”,他们觉得这样太周折太费时),他们希望仅仅凭借现在积累的过去成交客户数据,利用挖掘技术,让他们可以立竿见影看见营销效益和经济效果。

我的第二次回复:管理层的意见虽然卤莽,但是也是合理的(存在的就有合理性,呵呵,谁让他们是甲方呢!),不用“营销响应模型”方式,也可以满足管理层的要求。基于现有的海量的交易数据,发现该种长期产品的先前客户的典型特征,利用这些特征从海量客户中匹配出目标受众,就可以满足管理层的要求了。现在关键是如何发现这些典型特征?可以通过聚类技术来操作(既可以只针对这些已经购买过长期产品的客户群体进行行为特征聚类;也可以考虑对包括这些目标群体在内的更大群体进行聚类,然后从形成的群体中找出那些消费过这种长期产品客人所形成的有特点有营销意义的子类群体的典型特征,当然还必须通过计算证明这些指标特征有统计学上的意义,比如卡方检验、方差检验等等)。具体的分析指标应该是各种交易行为的描述指标(比如客户曾经消费过的产品种类、数量、客户累计进出次数、割肉次数、获利套现的次数,追加资金的次数,等等,要和业务专家讨论具体的指标定义和选择)。到底哪些指标最有价值,那些指标最终可以放进模型里,要看具体的数据和具体的分析,这些技术层面的东西不难,都有方法很好解决的。我们可以分别尝试不同的变量组合进行模型尝试,利用不同指标聚类的结果,转化成业务规则和线索,让业务专家一起讨论到底哪些变量的聚类最真实,最有实践价值,最终确定一组最有价值的变量指标来搭建预期的聚类模型,根据模型优化后的结果,发现这些目标客户的典型基金消费行为特征,利用这些特征去匹配(或琐定)新的目标受众,就可以比较圆满回答领导和客户的这个苛刻要求了。最后这个挑选新的目标受众的模型可以是聚类形成的群体的直接归类(分类模型),也可以是别的方式,具体的权衡要看数据的实际情况和两者的效果来定,这是最后的一个模型,现在不太着急考虑。

小鸟第三次回复:谢谢帮助,我这里正在着手项目的前期工作(建议书之类),到时候会经常向你请教的,再次感谢。

我的第三次回复:很高兴貌似有可能参与这个项目,对基金行业的数据挖掘营销应用前景,我充满信心,呵呵!

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