客户细分模型项目报告.ppt
《客户细分模型项目报告.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《客户细分模型项目报告.ppt(84页珍藏版)》请在三一办公上搜索。
1、1,2007年12月,2007 年 12 月,XX移动客户细分模型项目报告,2,报告会议程,一、项目背景及前阶段工作回顾二、客户细分方法论三、XX移动客户细分模型四、通用客户细分结果分析及相应市场策略五、短信专题客户细分结果分析及相应市场策略六、基于客户细分结果的市场营销活动讨论,3,报告会议程,一、项目背景及前阶段工作回顾二、客户细分方法论三、XX移动客户细分模型四、通用客户细分结果分析及相应市场策略五、短信专题客户细分结果分析及相应市场策略六、基于客户细分结果的市场营销活动讨论,4,项目概述,项目主题:XX移动客户细分模型项目范围:本期项目以乐山市为试点城市项目目的:按用户行为进行细分,客
2、观反映用户需求。通过对各类人群的深入分析,为相关部门制订资费、服务、市场策略提供基础。项目内容:建立客户细分模型结合各部门需求对客户细分群进行详细分析协助市场经营部进行相关服务、市场活动的策划,5,项目各阶段计划,第一阶段:需求调研、项目范围界定在与各部门的访谈中,了解各部门的需求点,以便在客户细分后有重点地进行分析。第二阶段:收集提取数据依据第一阶段的需求,收集并整理数据,把数据加载到指定的数据库表,为下一阶段的建模提供基础。第三阶段:建模及分析建立细分模型,对乐山移动用户进行细分。并根据前期访谈所了解的需求,结合乐山具体情况,对客户细分群进行详细分析。第四阶段:应用专题设计根据第一阶段的访
3、谈,并在第三阶段的细分结果分析基础上,协助市场经营部门对部分重点细分群体有针对性地设计市场策略和市场活动。注:SPSS的CRISP建模流程包含了第二、三阶段,所以此阶段内容在建模步骤中详细讲述。,6,XX移动已对用户按ARPU值进行了用户细分,并对不同级别的客户采取了不同的服务策略。,XX移动客户细分现状,7,高端用户,中端用户,低端用户,以全球通新形象涵盖目标群的共性特质,以顶级服务/享受满足和稳固,以领先业务刺激和带动,目前客户细分无法完全满足业务部门增长需求,通过业务访谈,我们了解到基于ARPU值的客户细分还无法完全满足业务部门日益增长的业务需求准确了解客户行为可以进一步了解客户,增加客
4、户满意度,8,针对各部门的需求访谈,通过对各部门的访谈,为客户细分模型的建立提供指导依据。,9,针对各部门的需求访谈,10,报告会议程,一、项目背景及前阶段工作回顾二、客户细分方法论三、XX移动客户细分模型四、通用客户细分结果分析及相应市场策略五、短信专题客户细分结果分析及相应市场策略六、基于客户细分结果的市场营销活动讨论,11,客户细分分析结果能帮助XX移动实现股东价值的最大化,从各个角度来增加股东价值,都需要以客户细分为基础。,12,客户细分是产品开发、市场营销的基础,客户细分使差异化成为可能,使提供的产品和服务更直接的针对某一特定客户群,为什么划分客户群?,产品/服务 理解客户对产品的偏
5、好,针对客户的需求提供产品,渠 道 理解客户对销售和服务要求,有针对性地设计销售渠道,推 广 理解客户对市场活动的反应和接受程度,针对客户群制定推广策略,价格制定理解客户的价格敏感度,针对客户的需求制定价格战略,13,分析型CRM的子工作流关系图,本次客户细分项目重点对客户行为及需求进行分析,及对客户细分群进行定义。,14,分析型CRM各模型的相互关系和用处,模型互相作用-输入方向,客户价值模型,交叉销售和增量销售发现模型,应用模型,流失预测模型,客户细分模型,识别高离网率的高价值客户预估将来最有可能离网的客户,可更准确地区分高价值的客户群,因客户价值代表每个客户群在其生命周期内为XX移动所带
6、来的价值,商业应用,根据客户细分模型的 输出物,再加上每个应用模型的不同分析,便能把客户群分得更准确、更清晰,客户行为、客户价值、客户需要,识别客户群的交叉和增量销售机会,从而增加收入了解客户对产品/服务的需求,支持模型,客户周期价值分析模型,渠道盈利分析模型,挽留响应模型,对各种渠道的成本所带来的收益及付出的成本有更请楚和准确的了解对发展客户所付出的佣金作合理水平分析,以方便将来作为品牌代理的分折,预估客户对客户挽留活动有响应的可能性分析现有营销活动及集中目标、减低投资,分析型CRM通过建立模型实现知识分析平台,将客户数据转化为对客户的了解,并由此产生有针对性的运作,15,可供选择的客户细分
7、方法,具体选用哪种方法需要考量实施细分方法的难易程度及有效程度,同时还要增加股东价值和满足决策目标,实施的难易程度,人口统计(Demographical),客户价值(Customer Value),行为方式(Behavioral),态度(Attitudinal),16,各种客户细分方法的比较,任何客户细分都会运用到多维的客户细分方法。每个细分方法都有其优缺点。,细分基础,优势,劣势,应用,17,我们在XX移动使用的客户细分方法,考虑不同客户细分方法的有效性及实施的难易程度,并结合移动所提供的数据资源和移动用户特点,我们采用用户行为方式进行客户细分,再结合人口统计和客户价值准确定位细分人群。,客
8、户价值,客户细分三维分析体系,18,报告会议程,一、项目背景及前阶段工作回顾二、客户细分方法论三、XX移动客户细分模型四、通用客户细分结果分析及相应市场策略五、短信专题客户细分结果分析及相应市场策略六、基于客户细分结果的市场营销活动讨论,19,本期客户细分模型聚类模型,聚类的原理是把具有相近特征的观测值聚集为一组,保证各组间特征的相异性最大,同组内各观测值特征的相似性最大。在本项目中,采用通话行为、数据业务使用情况等作为细分变量,把有相近行为特征的人群聚为一组。,各条记录在细分变量空间的透视图,点对点短信,梦网短信,本地通话,通话行为,数据业务,长途通话,各行为特征在空间的位置相对集中,因此被
9、划分为有一定共同行为特征的客户群,20,CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)具体流程如下图:,数据挖掘方法论CRISP-DM,各个环节顺序进行,但需要不断地循环往复进行数据探索和模型的调优,21,各环节所涉及的内容和人员,先不考虑循环往复的探索和调优过程,直接顺序考察各个环节,确定商业目标,ETL,建立模型,数据收集、管理,数据探索、修改,各部门访谈,计费中心支持数据挖掘工程师,数据挖掘、商业分析、市场营销人员,商业理解BusinessUnderstanding,数据理解Data Understanding,数据准备
10、DataPreparation,建立模型Modeling,模型评估Evaluation,结果发布Deployment,模型调优,应用策略,CRISP-DM,22,步骤一:商业理解,我们基于访谈中了解的客户需求,采用用户行为特征作为细分变量,用户人口统计信息和客户价值作为描述变量,从而定位人群特征。对行为特征从以下几个方面来获取信息,注:细分变量用于进行客户细分的变量。描述变量将客户细分成各个群体后,各群体的基本特征,23,步骤一:商业理解,基于客户需求,并结合以上行为特征选取的方向,我们定义了几组数据作为细分变量,注:其中d_X代表时长,t_X代表次数,24,步骤一:商业理解,通过细分变量将客
11、户进行细分,再通过以下描述变量定位人群,进一步分析人群特征。,25,步骤二:数据理解数据源来自经营分析系统,客户基本信息(DW_USR_DCUSTM)用户帐务信息(DW_FEE_SHOULDDM)CDR信息语音CDR(DW_CALL_CDR)IP业务CDR(DW_NEWBUSI_CDR)短信业务CDR(DW_NEWBUSI_SMSCDR)梦网业务CDR(DW_NEWBUSI_MESGCDR)客服信息,26,步骤三:数据准备,宽表生成流程,注:宽表是将数据经过组合所形成的包括细分变量和描述变量的记录表。,DSS目前开放的表格作为接口表,其他接口文件,作为中间表的数据集1,作为中间表的数据集2,建
12、模使用的宽表数据集,建模使用的宽表数据集,接口文件直接参与宽表的生成,27,步骤四:建立模型,通过因子分析找到变量之间的关系,并优化变量组合。在对模型结果的分析中,根据标准群间差距最大,群内差距最小的原则进行分析,同时调整变量组合,以尽量接近标准。以此方式循环,逐步使模型得到优化。,28,步骤四:建立模型数据探索,公免不能代表普遍用户行为,容易对在聚类形成噪音在用户状态中仅选择正常用户选择入网时间90天以上用户,保证研究样本拥有完整的研究期间数据(2007年8-10月),注:黄色部分为去掉的数据,29,步骤四:建立模型数据探索,在记录中发现should_fee(用户应收费)=favor_fee
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 客户 细分 模型 项目 报告

链接地址:https://www.31ppt.com/p-6113371.html