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数据挖掘 营销应用

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数据挖掘实践应用(64,在SAAS模式下的产品运营初步应用实例)  

2010-03-03 13:09:51|  分类: 数据挖掘的实践应 |  标签: |举报 |字号 订阅

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背景介绍:所谓SAAS即是(“软件即服务”的英文缩写,不同与传统的软件产业模式,SAAS的用户可以针对某个具体的功能软件在线购买,在线使用,免去了传统软件产品消费时用户要购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要,真正实现了个性化、有效的挑选使用软件产品)。不管信息产业里对这个模式的争论的声音有多大,但是越来越多的供应商加入到SAAS来积极尝试的事实已经证明这种模式至少是未来软件服务商的一个主要的发展方向。既然是SAAS模式,那它的产品的运营就完全不同于传统软件产品的营销推广销售模式了,基本上只能依靠产品自身的用户吸引力和在线运营的手段了。在这个几乎完全依靠在线运营的新战场,数据挖掘应用可以有效支持业务的运营和营销效率,这是本文以及随后的文章要实战探讨的话题。

今天分享的具体案例是我手上正在探索的一个SAAS产品运营数据挖掘应用。这个产品是个SAAS的小产品,用户通过门户网站上的一个具体的产品推广Banner进入产品页面,如果满意的话进行开通操作并实际使用产品,当然每次使用都要付费的,不过服务费很有竞争力。

这个小产品2010年1月底正式上线,到2月底已经投入运营1个月了,产生实际付费用户1500人,在这一个多月的在线运营中,产品运营团队主要采用了IM(即时通讯工具),门户网站Banner推介,电话服务团队辅助调研等手段,因为缺乏对核心消费群体的准确把握,效果一直没有明显提升。在上线运营一个月后,基于付费用户1500人的基础数据,似乎可以开始考虑利用数据挖掘技术进行深入的用户群体特征分析了,这是随后一切运营推广和产品优化的前提和基础工作,非做不可的。

考虑到目前数据仓库部门工作量大,人手不够,在初期的分析中,所需要提取的分析数据仅仅限于付费用户的基础背景信息数据以及主要的行为数据,至于详细的行为数据以及相应的营销反馈数据,由于时间所限和营销数据的匮乏,在本次分析中不与考虑。

虽然只是基础背景信息数据以及主要行为数据,但是数据提取出来也有40多个字段,里面有些字段是没有分析价值的(比如用户资产、职务等等,基本上都是用户随性而填,无法验证的),有些字段是运营团队和分析人员都认为是重要的分析指标的(比如付费使用的次数,网站历史使用的用户等级等等),还有些字段是需要通过聚类分析来判定其价值大小的。不管是哪类数据,不管是什么看法,且让数据挖掘分析来一一验证吧,呵呵。

做数据挖掘的聚类分析时,首先要在脑海里对于聚类结果有个大概的框架(大致的指标纬度,大致的应用方向),在这个基础上,通过几个主要的分析参数(主要是root mean square standard deviation, R-Squared, 等等),当然更重要的是最终的结果要不仅能够理解,更能够提供运营执行(这里“可执行”很重要,主要表现在目标群组的用户数量应该足够起码规模,目标群体的特征足够明显,群体的运营效果有起码的把握),当然,通过聚类分析还可以验证到底哪些变量是有价值参与聚类的,哪些是没有价值的(在本次分析中,就发现原来不起眼的变量“是否有特定小额支付历史”其实是个最重要的聚类指标,这一方面要感谢运营人员的直觉提醒,另一个方面也是反复尝试不同组合聚类后的结果)。

分析挖掘结果很快出来了,在全部1500个付费用户中,有40%的用户因为有明显的可以区分的并且可以有效投入运营应用的典型特征而被划分成4个不同群组,其中,有个群组具有明显的5个独特的特征而很容易被运营团队加以应用(全部是B级用户,全部是有小额支付历史,90%来自广东省,全部是注册网站年数为一年,并且某某指数全部为5-6之间),这种多个明确特征过滤后的群体是运营中最理想的目标客户,可以直接带来新增客户数,直接提升运营效率和营销效果。

正如前面所说的,本次分析最大的遗憾是没有考虑考虑目标客户的网站历史行为数据,更没有考虑历次营销反馈数据(这涉及到具体的营销数据库的搭建的问题,目前数据仓库还没有这些记录),在接下来的时间里,将进一步抽取付费用户的网站历史行为数据,希望可以更加深入,更加精准地进行有运营意义的目标群体划分。

鉴于目前运营团队有多个产品上线运营,产品重点不同,运营人手有限,时间安排有序,本次分析的结论还不能马上在运营团队实施,更重要的是,接下来的考虑网站历史行为数据的该产品的更加深入的分析挖掘工作正在展开,等工作告一段落,结果更加深入准确并更有意义时,运营团队计划3月中旬利用分析挖掘结论修正运营方案,本博客将在下期跟踪分享分析结论以及运营效果。

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