SPSS数据挖掘 Modeler在通信行业的应用.ppt

SPSSModeler在通信行业的应用 移动某省公司客户细分案例 www spss 3 3 客户细分 定义把客户按照其自然属性 使用特征 客户偏好和动因等分成若干客户群 并依据分群结果进行客户群体特征刻画的方法 目的使得同一群内的客户特征非常相似 不同群间客户特征差异较大 应用客户细分模型的结果作为核心客户识别的输入之一 提供客户分群信息 结合客户价值分析结果以及客户生命周期分析结果 用于识别核心客户 并筛选出生命周期稳定期的核心客户 作为维系工作的重点目标对象 电信运营商根据每个客户群特征设计相应的产品 套餐 并采取合适的销售方式 以提高营销成功率 www spss 4 4 客户细分流程 步骤五 描述细分市场并进行有效性检验 步骤六 选择目标市场并制定营销策略 步骤三 确定数据来源及确定数据 步骤四 选择细分方法并进行细分 步骤一 确定细分目的 步骤二 选择细分变量 了解客户消费习惯 消费行为 消费特征为不同客户提供不同的套餐 为新技术或新产品寻找可能的目标市场 识别最有价值客户 选取的变量就可能使ARPU值 MOU 在网时长根据顾客的语音消费行为制定套餐 选取的变量可能是单次时长 通话时段 拨打次数等 ARPU MOU 在网时长 营业 计费 crm 经分系统客户的媒体接受习惯 个性 爱好 满意度 市场调查 通常采用PASWModeler的k means方法Kohonen 两步聚类 描述每一个细分市场 刻画每个细分市场的特征检验细分市场是否有效 根据企业的产品选择目标客户群 制定相应的营销策略进行营销 www spss 5 5 中国移动在已有的业务支撑系统和CRM系统中 主要通过两种方法进行客户细分 基于ARPU的细分 按照客户的ARPU值进行二元细分 例如常见的大客户的划分和标识 基于社会特征的细分 根据客户年龄 职业等社会特征指标进行的多维客户细分 客户细分案例 商业背景 不能满足实际商业需求 www spss 6 6 客户细分案例 数据理解 客户 产品 渠道 促销 价格 XX客户 客户细分专题客户共1600916户 2004年8月 2005年1月 客户 时间 此次客户细分采用数据挖掘和市场调研相互结合的方法进行数据统计分析 使用Clmentine12 PASWModeler较低版本 进行建模建模方法采用两步聚类客户数据截取时间是2004年8月 2005年1月连续六个月全部在网的用户 共1600916户 市场调研共随机抽取6342户 其中形成有效问卷3027户 比例是47 7 共6342户 有效问卷3027户 www spss 7 7 客户细分案例 细分核心方法 本次客户细分专题主要采用消费行为信息 人口变量信息 消费心理信息与4Ps营销策略相互融合的方法进行客户细分及针对性市场营销分析 4Ps营销策略 www spss 8 8 客户细分案例 细分结果 在客户细分的全体用户被划分成三大群组 最优组 潜力组 弱势组 以及16个细分组 16个细分组是采用数据挖掘的聚类方法进行数据聚合统计构成 群组定义 最优组 细分组消费比例 细分组人数比例大于等于2 潜力组 细分组消费比例 细分组人数比例大于等于1 小于2 弱势组 细分组消费比例 细分组人数比例小于1 www spss 9 9 16组 高端商务组 指标分析 www spss 10 10 商业价值实现 16分组分析举例 16组 高端商务组 营销策略重点特征 1 产品 市话 漫游 长途 新业务2 价格 市话被叫包月 长途优惠 漫游优惠 业务功能优惠3 宣传渠道 报纸 电视 网络 短信 业务办理渠道 网上办理4 促销 赠送电影票等消费娱乐用品 人口变量特征 用户处于生命周期中成熟期的中前期 属于较为成功的人士 消费心理特征 属于 积极 分组 在消费心理习惯 由我做主 其它人只是 辅助 强调 个人实现 市场营销方向分析 1 该组用户在业务产品方面使用的非常广 所以重点不是业务的推广 而是业务量的维护和保持 2 该组用户在心理上属于绝对成熟的积极性人物 所以在与其交流沟通时需要重点强调 辅助 功能 同时必须注重对该类用户的关怀 尤其是投诉和套餐更换方面 3 该组拓展的重点已经不在是移动业务本身 而且其它行业及服务的整合 例如该组的移动秘书使用量和漫游城市数都非常大 所以可以考虑在移动秘书服务中提供票务服务 而且移动秘书是一个重点拓展的服务 其 秘书 性是一个极具潜力的关怀服务方向 4 该组对生活的品质要求也很高 所以主动丰富其生活品质也是重点方向 移动某省公司精确营销案例 www spss 12 12 主动性营销案例 业务现状 该省移动2006年12月26日开通手机报业务 目前拥有手机报客户400万 2009年4月份 手机报订购用户达277万 收费用户达146万 2009年4月份 新闻早晚报订阅用户达120万 该省移动手机用户目前已突破2000万 手机报渗透率不足20 www spss 13 13 主动性营销案例 业务现状 多样性 www spss 14 14 主动性营销案例 商业理解 目标 通过研究现有手机报用户的基本属性 行为属性 业务开通属性 数据业务使用属性等 识别到手机报用户不同于非手机报用户的特征 为后续营销活动获取潜在手机报用户提供支持 实现功能 通过模型得到潜在手机报用户的业务规则 帮助业务市场营销人员了解业务发展策略和方向 通过为潜在手机报用户打分来判断其使用手机报业务的可能性 为营销活动有效资源的投放提供决策支持 www spss 15 15 主动性营销案例 商业理解 识别手机报目标客户业务规则 时间窗口 09年5月 09年7月三个月 客户范围 活跃客户 连续3个月计费的手机报用户 对比客户 连续3个月没有订阅手机报用户 活跃客户数 957 286 www spss 16 16 主动性营销案例 数据理解 2009年5 6 7连续3个月开通手机报的用户7月份开通手机报的类型描述 1 大部分用户只开通一份手机报 2 大部分用户开通的手机报类型为新闻时事类 3 仍然有接近2 的手机报用户会开通超过一份的手机报业务 www spss 17 17 主动性营销案例 数据理解 手机报用户使用数据业务相关描述性分析 说明 使用手机报的用户会使用更多的增值业务 其带来的价值较非手机报用户高 www spss 18 18 主动性营销案例 数据理解 手机报用户三个月平均的ARPU值为107 45元 非手机报用户三个月平均的ARPU值为51 50元 手机报用户的价值是非手机报用户的2倍以上 无论从个人大客户的比例和中高端用户比例手机报用户都相对高出 www spss 19 19 主动性营销案例 数据理解 手机报用户平均的入网时长为38 63个月 非手机报为33 80个月 说明 进一步的分析应关注客户开通手机报业务时的入网时长情况 以判断应该在客户生命周期的什么阶段推荐其使用手机报业务 www spss 20 20 主动性营销案例 数据准备 www spss 21 21 主动性营销案例 数据准备 样本选取 1 抽样10万个用户 2 其中43 53 为2009年5 7月连续三个月开通手机报业务的用户 3 其中56 47 为2009年5 7月都未使用手机报业务的用户 数据来源 1 用户统计中间表2 用户统一视图表3 用户使用数据业务表 www spss 22 22 主动性营销案例 模型建立 平衡使用和不使用手机报业务用户比例 将建模数据拆分成三个数据集 训练集 检验集 校验集 用C5 0 规则 模型对训练集数据建立预测模型 在建模节点前的类型节点中设定 是否手机报用户 变量为输出变量 其余为输入变量 这样各变量作为预测模型的输入 是否使用手机报业务作为预测模型的结果输出 对检验集数据应用模型结果 用混淆矩阵和收益图对应用结果进行准确性和模型效果评估 www spss 23 23 主动性营销案例 模型评价 www spss 24 24 主动性营销案例 模型评估 1 测试数据集表明最终被接受的模型的准确性达到82 37 2 在测试数据集中打分的前54 的客户涵盖了92 3 的手机报用户 www spss 25 25 主动性营销案例 模型部署 登录服务器 10 168 流存放路径 spss Project Stream Score str执行方法 1 进入路径 usr SPSSInc PASWModelerBatch13 2 运用clemb命令复制并执行 Project Score Command txt 打分输入 1 用户中间表 2 统一视图表 3 数据业务表 4 集团客户行业类型 三个月数据 打分输出 1 客户手机号码 2 客户得分降序排列 回写数据库 DMAPP Result Score 用户手机支持彩信 www spss 26 26 主动性营销案例 决策树规则展示 www spss 27 27 主动性营销案例 模型重要规则 TOP1RULE TOP2RULE TOP3RULE www spss 28 28 主动性营销案例 模型重要规则 TOP4RULE TOP5RULE 1 三个月内新业务通信费的最大值超过1 7元 2 开通GPRS业务 并且三个月内GPRS上行流量的最大值超过3 下行流量的最大值小于86959 3 三个月内没有订购梦网彩信业务 没有下载音乐盒 4 入网时长大于56个月 5 三个月内最小ARPU值为83 17元 6 三个月内梦网上行短信的最大值不超过12条 并且每个月都有梦网短信下行条数 7 三个月内点对点短信上行条数不超过15条 www spss 29 29 主动性营销案例 模型输出结果 说明 模型的主要输出结果是将每个用户未来开通手机报业务的得分写回数据库 联通某省公司客户流失预警案例 www spss 31 31 项目背景 电信运营商市场竞争加剧的大背景电信运营商重组完成 新的三大全业务运营商展开更激励的市场较量 原先由于政策 业务限制和网络等方面造成的差异逐渐缩小 而更加依赖于提高服务水平 塑造良好的品牌效应等 软实力 来加强市场竞争力 该省联通客户流失情况存量市场趋于饱和 重组后竞争对手早早就展开的激励的攻势 大进大出情况明显 客户流失情况严重 同时收入情况增长缓慢 目前该省联通的VIP用户大约在35万左右 不含大网中端客户 这些用户的保有工作尤其重要 原有的客户保有工作原先主要依赖于CRM2系统开展VIP用户的挽留工作 主要参考客户的一些异动指标 工单量大 效果有限 耗费资源 还给很多正常客户带来不好的印象 www spss 32 32 挖掘模型 目标变量 常规思路一般按照客户流失考核指标 不出账则流失 做目标变量 但这已经处于客户生命周期的晚期 挽留难度大 我们尝试时间点提前 从客户价值角度分析用户的生命周期 将目标变量定义在客户价值的急剧下降时期 sharp decrease 客户价值定义 我们定义的客户价值主要包含用户通话和短信行为 因为收入的产生基于用户的消费行为 目前主要考虑是通话和短信 而且从宏观角度看这些行为更有规律性 具备数据挖掘分析的前提 客户价值计算公式 通话时长 秒 短信次数 30 一条短信的价值相当于30秒的通话 www spss 33 33 模型时间窗口 该时间窗口对客户接下来一个月内是否流失进行预测 时间点与时间周期 按周组织数据 1 12周定义为观察期 13 16周定义为表现期 目标变量定义 在表现期内客户价值相比观察期下降超过80 定义为流失 www spss 34 34 数据准备 变量选择 用户信息 套餐编码 客户类型 VIP类型 成为大客户时长 服务状态编码 渠道 建档机构类型 入网时长 停机额度 协议到期时长 上次拜访时间 上次拜访时长 通话信息 通话次数 通话时长 通话金额 呼转次数 漫游时长 本地时长 长途时长 网内 网间时长 集团内 外时长 短信信息 发送短信次数 接受短信次数 网间短信次数 网外短信次数 账务信息 存款余额 赠送 奖励余额 出账收入 基本月租费 本地通话费 长途通话费 漫游通话费交往圈信息 交往圈 联通交往圈 网外交往圈 www spss 35 35 数据准备 复合变量 从各个不同视角生成一系列的复合变量基础数值数值 变化数值占比数值占比 变化频繁度集中度波动幅度 www spss 36 36 建立模型 在SPSSModeler中利用20090301周期数据生成决策树模型 www spss 37 37 模型验证 在20090405周期数据上的验证准确率 7533 7533 5318 58 62 查全率 7533 7533 4329 63 51 www spss 38 38 改进模型时间窗口 该时间窗口对客户一个月后是否流失进行预测 时间点与时间周期 按周组织数据 1 12周定义为观察期 17 20周定义为表现期 目标变量定义 在表现期内客户价值相比观察期下降超过80 定义为流失 www spss 39 39 改进模型 在SPSSModeler中利用20090301周期数据生成决策树模型 www spss 40 40 模型验证 在20090405周期数据上的验证准确率 3573 3573 2245 61 41 查全率 3573 3573 6145 36 77 www spss 41 自动化数据处理流程 生成打分SQL 部署到BI数据仓库自动调度流程中 每周期自动生成数据 并通过数据接口输送到CRM2系统 CRM2做预警条件过滤后及时生成工单提交到客服部门 开展挽留工作 www spss 42 42 客户流失预警案例 应用 经营分析系统 数据 分析 模型 1 宏观上 为市场管理者制定营销策略提供数据支持2 微观上 指出未来谁会流失 使挽留工作定位精准 占