营销模式与商业智能

营销模式与商业智能关系营销建立、加强、深化并长期维护公司与利益相关者之间的关系保险公司——为新型保单选择市场细分。移动电话运营商——识别最有可能流失的客户银行——为一组客户发行信用卡。（请指明是哪一组客户）关系营销——目标客户增长——复杂性增加营销活动——定制化电子商务——全球比较客户忠诚度——不确定产品逐渐商品化——差异化主要体现在服务水平上大量可转化为知识的销售数据使用先进技术分析市场营销数据的竞争对手数量有所增加。关系营销如今，有效利用收集到的客户行为信息的能力，已成为企业强大的竞争武器。能够收集、存储、分析和理解其客户海量数据的公司，可以基于提取的知识开展营销活动，并获得可持续的竞争优势。企业可以采取关系营销策略，将与客户的偶尔接触转化为高度定制化的长期关系，从而获得丰厚的利润。这样一来，既可以提高客户满意度，又可以提高公司利润，从而实现双赢。关系营销与客户关系管理关系营销——一种销售和营销理念，CRM——用于实施该理念的工具。关系营销——作为一种策略实施，包括确定长期销售和客户维系目标、公共关系、营销和广告活动等活动。客户关系管理(CRM)是指支持关系营销策略的运营任务。这些活动可能包括收集客户数据，然后对其进行整理和分析，以创建目标客户画像。RM到CRM-关系营销-通过建立信任和吸引客户来提高销售额；CRM系统-使销售人员能够在每次互动中快速、持续地满足客户的需求，因为他们的偏好和购买历史都被记录下来。CRM到RM——该系统让客户受益，因为他们会觉得企业“了解”他们。CRM系统协调、自动化并执行线上线下广告和营销活动，从而帮助建立长期的客户关系，这对于成功的客户关系营销策略至关重要。示例-关系网络在大中小型零售商销售点销售的消费品制造商无法直接获取购买其产品的消费者的信息。享有保修的商品（例如电器或汽车）的制造商可以获取购买者的个人信息，即使他们很少也能获取经销商网络的联系方式和促销活动信息。储蓄管理公司通常通过银行或代理商等中介机构网络投放其投资基金的份额，并且通常只知道认购者的个人数据。生产处方药的制药企业通常会忽略使用其药品和医药产品的患者的身份，尽管在一些法律允许的国家，制药企业会开展促销活动来影响消费者。B2B——客户数量少但价值高——需亲自联系。B2C–许多低价值客户–非人际接触–网站、销售点。客户的生命周期收购——识别新的潜在客户留存-成熟阶段；留住客户。经验观察表明，获取新客户或赢回流失客户的成本通常比旨在留住有流失风险客户的营销活动的成本高得多——大约高出5到9倍。交叉销售追加销售购物篮分析其目的是通过了解顾客的购买行为来获取有用的知识，从而制定营销策略。主要用于分析零售业和电子商务活动中的购买行为。数据——与时间维度相关的购买交易数据。每笔交易都包含一个购买商品的清单，称为一个购物篮。待关联的交易-如果交易之间无法关联，则应用关联规则网络挖掘销售团队管理Salesforce——销售流程中涉及的一系列人员和角色，他们承担着不同的任务和职责。Salesforce自动化——软件工具的使用住宅销售：指在一家提供产品或服务的公司管理的一个或多个场所进行的销售，顾客前往这些场所进行购买。此类销售包括零售店、批发交易中心和现金自提商店的销售。移动销售：供应商公司的代理商前往客户的家中或办公室推销其产品和服务并收集订单。电话销售：是通过与潜在客户进行一系列电话联系来进行的。Salesforce管理（移动销售）设计销售网络；规划特工的活动；联系人管理；销售机会管理；客户管理；活动管理；订单管理；区域和领土管理；支持产品和服务的配置；产品和服务方面的知识管理决策过程

销售设计电信行业客户留存案例研究

设想：-电话行业率先使用学习模型和数据挖掘方法来支持关系营销策略。主要目标之一是客户留存，也称为客户流失分析。市场饱和和激烈的竞争共同导致了消费者的不稳定和不满，他们可以根据自己认为最方便的价格、服务和获取方式来选择公司。目前在移动电话行业非常流行的预付费电话卡来说，这种现象尤其关键，因为它们使得更换电话服务提供商变得非常容易且成本很低。电信

公司留存率及目标一家移动电话公司希望建立客户流失倾向模型。预测模型能够根据可用解释变量的值，将每个客户与一个数值（或分数）关联起来，该数值（或分数）表示他们停止服务的概率。该模型应该能够根据客户特征，识别出与客户流失概率相关的同质客户群体。为了之后能够集中精力对这些群体开展客户留存营销活动，从而降低客户流失率并提高整体效率。电信行业留存率

数据用于构建预测模型客户类型（企业或个人）；电话卡类型（订阅卡或预付费卡）；服务年限，无论高于还是低于给定阈值；居住地。个人信息（社会人口统计信息）；行政和会计信息；来电和去电流量，按时间段（周或月）和流量方向细分；可使用其他服务，例如传真、语音邮件和特殊服务号码；致电客户服务中心；故障和服务中断通知；通过电子邮件和网页提出的请求。电信行业留存率

分析

和

结果从数据集市中提取出用于开发模型的数据集后，就可以进行详细的探索性分析。一方面，它显示出一定数量的异常值，如离群值和缺失值，去除这些异常值可以提高数据质量。另一方面，可以通过适当的转换生成其他变量，以突出探索性数据分析所发现的相关趋势和相关性。在应用特征减少和提取之后，新的数据集包含约150个预测变量，这是在添加衍生变量并删除一些被认为对目标没有影响的原始变量之后的结果。在无需正式通知客户终止服务的情况下（例如预付费卡），会定义一个指示变量来表示客户流失。例如，如果一位私人客户的拨出电话数量少于预设阈值，且接听的来电数量也低于第二个阈值，则认为她正处于流失阶段。

商业案例研究

汽车行业的收购

一家制造工业车辆的公司希望开发一个预测模型，该模型可以给每个潜在客户分配一个分数，该分数表明他对旨在获取客户的营销活动做出积极响应的倾向。该模型的主要目的是为经销商网络开展的促销活动提供指导。深入了解客户群体和市场情况，并识别现有客户的独特特征，以便制定旨在刺激新客户获取的举措。汽车行业收购

分析及结果潜在客户和现有客户。第一组数据涉及公司现有或潜在客户，包括拥有并非公司生产的车辆的客户。除人口统计信息外，该数据还包含15个解释变量，用于收集有意义的信息，例如每位潜在客户拥有的最受欢迎的车型、每位潜在客户拥有的竞争对手生产的新车和二手车数量，以及每位潜在客户过去购买的新车和二手车数量。车辆。第二组数据包含16个属性，用于识别每位潜在客户拥有的车辆，其中包括车型、重量级别、可选配置、燃料类型、首次和最后一次注册日期以及车辆状态（新车或二手车）。这些属性定义了每辆车的销售交易或所有权转移时间。维修保养记录。第三组数据指的是车辆在保修期内及保修期后进行的维修保养工作。具体而言，这些数据包括维修保养工作的类型、问题描述、车辆维修时的里程数、维修店以及车辆送修和取回的日期。商业案例研究：

零售业的交叉销售进行细分，以便优化旨在推广特定产品或产品组的营销活动。因此，目标是开发一种预测模型，能够给每个客户分配一个分数，该分数表明她对交叉销售优惠做出积极反应的倾向。除了预测之外，该模型还应用于解释对推广产品购买影响较大的影响因素。最后，该模型还应用于评估推广产品购买与其他商品购买之间是否存在