Transcript 数据挖掘在客户关系管理中的应用

数据挖掘在客户关系管理中的应用
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议程
• 客户关系管理
为什么要进行客户关系管理
客户关系管理的内容
• 数据挖掘在客户关系管理中的应用
什么是数据挖掘
数据挖掘的典型应用
• SPSS Clementine针对CRM的数据挖掘解决方案
SPSS数据挖掘方案简介
Clementine中的CRM数据挖掘模板
议程
• 客户关系管理
为什么要进行客户关系管理
客户关系管理的内容
• 数据挖掘在客户关系管理中的应用
什么是数据挖掘
数据挖掘的典型应用
• SPSS Clementine针对CRM的数据挖掘解决方案
SPSS数据挖掘方案简介
Clementine中的CRM数据挖掘模板
为什么要进行客户关系管理
• 客户关系管理的提出是伴随着产品极大丰富、买方市场形成而产
生的——从“客户得到的就是他们所想要的”到“客户得到他们所
想要的”的演变
• CRM的核心是“了解他们，倾听他们”
• CRM的目标可以概括为“吸引潜在客户进入，提高现有客户满意
度和忠诚度，降低客户流失”
•客户关系管理（CRM）的两个层面
操作型CRM：方便与客户交流，简化操作流程
分析型CRM：了解客户
有很多因素影响着客户行为
——从而改变他们对于企业的价值
客户
行为
加深对客户的了解是一个循序渐进的过程
客户特征
描述
客户细分
客户价值
分析
客户生命
周期分析
客户忠诚
度分析
客户关系管理的好处
• 使获得客户的成本更低
• 减少销售成本
• 更高的客户创利能力
• 提高客户的保留度和忠诚度
• 评估客户的创利能力
信息技术的角色
• 信息技术的发展使客户关系管理有了技术上的保证
• 客户关系管理中的关键性信息技术主要包括：
数据库和数据仓库技术
数据挖掘技术
议程
• 客户关系管理
为什么要进行客户关系管理
客户关系管理的内容
• 数据挖掘在客户关系管理中的应用
什么是数据挖掘
数据挖掘的典型应用
• SPSS Clementine针对CRM的数据挖掘解决方案
SPSS数据挖掘方案简介
Clementine中的CRM数据挖掘模板
什么是数据挖掘
• 通过采用自动或半自动的手段，在海量数据中发现有意义的行为
和规则的探测和分析活动。
• 数据挖掘是一门科学，有科学的方法和模型作为基础
• 数据挖掘又是一门艺术，需要使用者对商业问题的深入理解和模
型适用条件深刻的认识
数据挖掘的分类
数据挖掘
描述
可视化
预测
分类
统计回归
聚类
决策树
关联规则
神经网络
顺序关联
汇总
数据挖掘的典型结果——金融
问题描述：预测信用水平是好还是差，银行据此决定是
否向客户发放贷款，发放多少
•
• 结果描述:(决策树）
收入大于5万元/年
是
否
是否房主
是
批准
有无储蓄帐户
否
是
不批准
否
批准
数据挖掘的典型结果——电信
•
问题描述：根据客户信息，预测客户流失可能性
• 结果描述:(神经网络）
男
输
29
3000元/月
神州行
入
130元/月
…………
输
流失概率
（0.87)
出
数据挖掘的典型结果——零售
•
问题描述：如何决定超市中商品的摆放来增加销售额
• 结果描述:(Web图）
数据挖掘的典型结果——制造业
问题描述：如何对市场进行细分，使产品满足最有价值
客户
•
• 结果描述:(Koholen聚类）
营销活动回应率
数据挖掘的典型结果——政府
•
问题描述：如何从众多申请经费或者纳税中发现欺诈
• 结果描述:(回归、神经网络）
数据挖掘在客户关系管理中的应用范围
• 客户盈利能力；
• 客户保留；
• 客户细分；
• 客户倾向；
• 渠道优化；
• 风险管理；
• 欺诈监测；
• 购物倾向分析；
• 需求预测；
• 价格优化。
议程
• 客户关系管理
为什么要进行客户关系管理
客户关系管理的内容
• 数据挖掘在客户关系管理中的应用
什么是数据挖掘
数据挖掘的典型应用
• SPSS Clementine针对CRM的数据挖掘解决方案
SPSS数据挖掘方案简介
Clementine中的CRM数据挖掘模板
SPSS数据挖掘方案简介
提供了业界权威的数据挖掘方法论——跨行
业数据挖掘标准流程（CRISP－DM）
•
• 商业理解
• 数据理解
• 数据准备
• 建立模型
• 模型评估
• 模型发布
SPSS数据挖掘方案简介(续）
• 提供了界面友好、算法丰富、功能强大的数据挖掘工
作平台——SPSS Clementine
SPSS数据挖掘方案简介(续）
•
提供了面向行业（问题）的数据挖掘应用模板
目前提供以下行业的数据挖掘模板
•
针对电信行业的数据挖掘模板
•
针对CRM的数据挖掘模板
•
针对Web挖掘的数据挖掘模板
•
犯罪模式甄别模板
•
欺诈（Fraud）甄别模板
SPSS数据挖掘方案简介(续）
• 所有模板都是行业（问题）、方法论——CRISP－DM
和数据挖掘工具——Clementine的完美结合
商业理解
文档
数据理解
"E" streams
探测
数据准备
"P" streams
部署应用
"D" streams
建模和评估
"M" streams
Clementine中的CRM数据挖掘模板
3个应用模型

模型1：客户细分和高价值客户的获取
– 建立并探测客户的价值金字塔
– 概括细分特性 (对获取客户非常有价值)

模型2：营销活动的响应
– 计算并探测RFM分数
– 响应率模型的范围：
1. RFM; 2. 预测; 3. 基于聚类
– 响应模型部署应用

模型 3：细分迁移和客户流失分析
– 建立并探测迁移和流失的细分模型
– 建立迁移和流失模型，部署应用
CRM数据挖掘模板的理论基础
• CRM数据挖掘模板基于市场营销理论和客户关系管理理论建立
• CRM数据挖掘模板中采用的主要理论
 客户金字塔理论（pyramid model）
 客户生命周期价值理论
 RFM模型
客户金字塔理论（pyramid model）
客户生命周期价值理论
更加有效的认知
认知
销售商品或服务
更加多的销售额
更加多的销售额
MORE
PROFIT
更多的利润
利润
利润
利润
收入
更少损失
损失
时间
更长的客户关系
客户关系结束
甚至更多利润
CRM 数据挖掘应用模板 - 模型1：结构
CRM数据挖掘应用模板1-客户价值评估和客户获得
交易数据
探索性分析
交易数据
客户价值总结
客户价值计算
交易明细
客户信息
按客户价值
市场细分
客户花费数据
客户资料
客户消费卡
资料
创建客户金字塔
客户信息
客户信息汇总
图例：
数据
数据流
CRM 数据挖掘应用模板 - 模型2：结构
CRM数据挖掘应用模板2－营销活动的响应分析
市场活动
数据
RFM模型
交易数据
交易明细
客户消费卡
资料
数据合并
产品信息
购买模式
数据
RFM模型
结果数据
客户数据
产品数据
客户回应
分析
RFM响应
购买模式
数据
产品明细
数据
对响应聚类
响应预测
客户原始
数据
响应概率
发布
图例：
数据
数据流
CRM 数据挖掘应用模板 - 模型3：结构
CRM数据挖掘应用模板3－细分迁移和客户流失分析
客户价值
矩阵
客户金字塔
数据
客户细分
迁移分析
细分迁移
模型发布
客户原始
数据
迁移模型
细分迁移
模型
客户购买
模式数据
客户数据
客户流失
分析
客户细分
迁移数据
迁移模型
数据准备
迁移模型
结果数据
图例：
数据
数据流
CRM 数据挖掘应用模板初体验
数据理解，数据探索性分析
CRM 数据挖掘应用模板初体验（续）
计算客户价值
▣ CRM 数据挖掘应用模板初体验（续）
描述客户价值分布及随时间变化情况
CRM 数据挖掘应用模板初体验（续）
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