客户价值的“刺金时代”-——结合大数据的CRM营销分析 PPT课件

1、2013年，全世界都在喊大数据。可以说，2013年是大数据的第一年。许多研究机构、团队和公司都发布了大数据分析研究的数据报告和研究成果。2014年，推动客户价值挖掘的“大数据”黄金时代正式开启。大数据意味着大营销，数据驱动的客户关系管理精准营销引擎将颠覆传统的营销决策。2.模式和营销执行过程将使异常广泛的营销更加精简和高效。据IDC报告，大数据应用已于2013年融入传统行业，加速了其数字化、三向化转型，而客户关系管理在这一过程中发挥着至关重要的作用，推动了商业智能分析和应用市场的快速增长。如今，新生的客户关系管理已经成为整合海量客户数据、传递和统一客户关系管理的引擎，帮助企业从容迎接“黄金时代

2、”。传统行业中的大数据应用不同于互联网上的数据应用。行业数据具有高度针对性、高度相关性和大数据。5.应用程序复杂，跨度较大，跨部门甚至跨行业的需求更多。随着O2O全通道数据在各个行业的可用性不断提高，以及数据采集自动化技术的快速发展，大量在线、6和在线行为数据可以通过离线数据进行预测、映射、记录、分析和数字化描述(反之亦然)；越来越多的行业领导者正积极地将CRM、7、营销分析与大数据相结合应用到实际的商业活动中，以提高市场竞争力、销售利润或改善用户体验。目前，客户关系管理在不同行业中应用的数据分析技术多而复杂，因此本文8和8篇幅有限，不再赘述。客户关系管理应用数据挖掘的主要目的在于以下四个方面

3、：客户细分、获取新客户、提高客户价值和留住客户以防流失。1、9、实施客户关系管理的前提客户细分是根据客户的性别、收入、交易行为特征等属性，将客户细分为具有不同需求和交易习惯的群体。在同一组10中，顾客对产品的需求和交易心理是相似的，但不同的组却大不相同。客户群的细分可以使企业在营销中制定正确的营销策略，为不同类型的11等客户提供有针对性的产品和服务，从而提高客户对企业和产品的满意度，获得更大的利润。客户细分可以分类或聚类。例如，与12相比，可以将客户分为高价值客户和低价值客户，然后可以确定影响分类的因素，然后可以提取具有相关属性的客户数据，并且可以选择适当的算法来处理数据以获得13分类规则。使

4、用聚类方法，我们以前不知道客户可以分成几类。在对数据进行聚类后，我们对结果数据进行了分析，总结了相似性和共性。2.获得新客户；14.客户反应分析在大多数业务领域，业务发展的主要指标包括获得新客户的能力。获得新客户包括发现不了解你产品的客户。他们可能是你的产品的潜在消费者，也可能是以前接受过你的竞争对手服务的客户。在寻找新客户之前，企业应该确定哪些客户是潜在客户，哪些客户容易获得，哪些客户难以获得，从而最合理地利用企业有限的营销资源。因此，预测潜在客户对促销活动的反应是客户获得的前提。由于潜在客户数量的不断增加，如何提高营销推广活动的针对性和效果，已经成为获得新客户的关键问题。数据挖掘可以帮助企

5、业识别潜在的客户群，提高客户的响应率，18户对营销活动的响应，并使企业知道他们想要什么。数据挖掘工具可以根据企业给出的一系列客户数据和其他输入，建立一个“客户反应”前、19和测试模型，用来计算客户对某一营销活动的反应指标。企业可以找到那些对企业提供的服务感兴趣的客户数据挖掘技术中的关联分析、聚类和分类功能可以很好地完成这一分析。第三，提升客户价值交叉销售公司与其客户之间的业务关系，21，是一种持续发展的关系。客户与公司建立双向业务关系后，有很多方法可以优化关系，延长关系时间。在保持这种“22”关系的过程中，增加相互接触，努力在每次接触中获得更多的利润。交叉销售就是这样一种工具，即向现有客户提供

6、新产品和服务的过程。在交叉、交叉和交叉销售活动中，数据挖掘可以帮助企业分析最佳的销售匹配方法。在企业掌握的客户信息中，尤其是以前购买行为的信息中，可能包含着该客户下次购买行为的关键甚至决定性因素。通过相关性分析，数据挖掘可以帮助分析最佳和最合理的销售匹配。相关分析的结果可用于交叉销售，25，两个方面：一方面，对于购买频率高的商品组合，找出购买组合中大部分商品的客户，并卖给他们“缺失”的商品；另一方面，它是找出，26，更适用于每个客户的相关规则，并出售相应的产品系列给他们。四.保持客户流失分析随着企业间竞争的日益激烈，获得新客户的成本正在上升。是的，27岁。对于大多数企业来说，获得一个新客户的成

7、本远远超过维持一个现有客户的成本。保持现有客户的工作越来越有价值已经成为大多数企业的共识。为了保护、28和留住高质量的客户，我们需要首先识别高质量的客户。这项工作可以通过以前的客户细分来完成，分析客户的盈利能力，识别和预测客户的优势和劣势。当客户的优势和劣势可以被识别时，29、首先，根据流失的客户数据，决策树和神经网络可以被用于分析和挖掘，以找到流失客户的特征；然后对现有客户的消费行为进行分析，确定每种类型的客户流动的可能性，30，损失，重点是发现那些具有高风险转移可能性和高商业价值的客户，并采取相应的商业措施，在这些有价值的客户转移到同行业的其他服务提供商之前，留住他们。随着大数据在客户关系

8、管理领域的应用，客户对数据挖掘的需求逐渐增加。宝马、奔驰、欧莱雅、雅诗兰黛、辉瑞、32岁的麦当劳等客户都更加注重数据挖掘和分析。在原有常规数据分析的基础上，我们开展了许多项目，如客户细分和精确定位、商业智能报告自动化、市场活动和33、动态优化实施。以上四个部分全面介绍了大数据在客户关系管理中的营销应用。最后，简要介绍了欧威实施的一个成功案例，以增加我们的感性认识。2013年下半年，一家国际知名的生物制药公司完成了客户数据系统的升级和改造，收集的客户数据增加了数倍。因此，客户对欧威提出了更高的要求，希望通过专业的大数据挖掘技术帮助其对现有客户有价值。随后，欧威大数据应用服务团队结合用户行业CRM

9、的特殊属性和通用大数据挖掘方法，建立了一系列符合公司产品营销的数据模型，并进行了后续数据分析，包括：1 .根据消费者的个人数据、37、材料、购买和活动参与情况对消费者进行标注和评分，实现消费者个性化标签的精确定位和沟通；2.根据消费者反应偏好模型及其阶段状态，建立基础38，并与反应群体沟通以提高沟通效率；3.预测消费者购买行为、顾客生命周期价值和销售额，提高营销策略和资源配置的准确性，39、效率。通过上述数据挖掘和分析，欧威最终为客户提供了精准营销活动的咨询方案，活动响应率从0.03%提高到0.36%，比0.40提高了10倍，利润率几乎翻了一番，收到了良好的市场反馈和经济效益。通过使用数据分析的相关技术，我们可以发