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数据挖掘 营销应用

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数据挖掘交流讨论(之37,与“行者”、“wangfangchun217”探讨)  

2012-04-25 13:46:12|  分类: 数据挖掘交流讨论 |  标签: |举报 |字号 订阅

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背景:“行者”2012年4月24日在本博客留言:最近在做电信行业公众客户分群,识别高端精英用户。客户觉得高端用户不仅仅是话务方面高端,而且可能是社会属性方面也是高端的用户。问题1:这是个分类问题,属于高端和不属于高端。应该用分类算法来解决,但是,我不知道该如何选择正样本和负样本?问题2:可有其他思路和算法来解决问题,比如主成分,进行主成分得分由高到低进行排名,选择一个分数阀值,在该阀值以上就是高端用户?期待你的来信,谢谢

我的回复:行者你好,感觉你的问题主要是一开始就不清楚具体的业务需求。老生常谈的“铁律”:一定要具体、清晰、明确业务需求,但是你的这个问题一开始就不清晰。换句话说,如何定义“高端精英用户”,这个一定是要业务部门介入并主导的。数据分析是为业务需求服务,专题研究一定不是为了研究而研究,背后一定是有业务动机或者盈利想象空间的。具体到你的这个问题,这个分析需求背后的动机大概来自两个方面:一方面,业务方有明确具体的业务需求,比如业务方需要延伸常规的电信服务,探索增值服务方向和目标用户,如果这样的话,那么思路相对简单,通过与外部第三方数据关联,寻找在增值服务领域消费比较大的用户群体,比如旅游用户,特定日用品牌核心消费者,等等;第二个方面,你的业务方自己也不知道分析的目的是什么,只是希望你们数据分析部门帮他随便看看,他们希望“撞大运”可以发现一些亮点去启发他们的思维和思路,如果是这个情况的话,那这个“发散性需求”很难有效满足,连业务需求方自己都不知道分析目的,你怎么保证能很好回答他们呢?

你的第一个问题,我上面的个人看法应该回答得差不多了吧。去跟业务方认真、深入沟通,真正了解他们的分析需求后,才可以有的放矢。

你的第二个问题,如果我们能清晰、明确知道业务需求,如何定义“高端精英用户”,接下来的事情就好办多了。参加上期的日志数据挖掘交流讨论(36,与Idata_mining交流电信业服务保障中的数据挖掘着力点),里面的分析技术很多的,预测、聚类、主成分等等应有尽有。

背景:Wangfangchun217于2012年4月24日在本博客留言:最近在做一个邮政数据挖掘售前项目。客户给的是一个省的包裹邮寄数据,数据包括收件人和寄件人的信息(姓名、地址、联系电话、收寄局情况、寄达局情况等)以及包裹的收费信息。业务方是名址中心,希望从名址这块挖掘出有价值的信息,便于直邮营销。我的问题是:1.识别个人的数据包括姓名、邮编、地址信息,即便是同一个人在不同时间段可能填写地址信息也会存在差异,怎么样通过这些不规范的信息来唯一标识寄件人、收件人;2.对于这个项目,您还有什么想法?期待解答。。。 谢谢。

我的回复:第一个问题,个人觉得还是通过姓名、联系电话两者合在一起基本上可以唯一标识寄件人、收件人的。这个问题太涉及具体的数据处理,要看你的数据规模、项目投入等多因素考虑,如果是专业的直复营销公司(比如Acxiom),他们甚至有专业软件和解决方案处理类似问题,所谓术业有专攻。

第二个问题,你的这个开放性问题,其实还是有很多分析思路和分析方向的,我想到的包括:分析、找到多次寄件的大客户,多次收件的大客户,通过对每个用户的季度、年度收寄次数统计,很容易发现定义“大客户”的门槛;通过对这些大客户的寄件地址分析、统计,有的用户集中发往一两个省份(这样你们可以考虑提出特定省份的运费优惠等等),有的用户是大的网购消费者,每周每天都有收货的(这个群体自然也可以是你们的目标用户吧,呵呵),总之,对于企业型的的大客户,你们可以针对性提出优惠的揽件和运费措施;对于消费者的“购物狂、收件狂”,你们可以考虑与别的B2C合作推出专题营销方案;根据月度、季度、年度的明细数据分析,很容易发现不同群体的淡季、旺季,规模,等等,可以提交业务方参考资源的配置;根据寄送地址、收件地址的统计、分级,可以发现繁忙线路、繁忙区域的分布,由此可以制定相应的资源配置方案,这些结论还可以让你们的业务方甲方考虑跟第三方娱乐快消品牌合作,有无限的合作可能,包括广告覆盖、直邮传递、等等;你们如果有预算的话,还可以考虑跟第三方的数据关联,一旦可以关联的话,那就有无限的分析前景和分析方向了……….。

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