客户关系第九章讲义.ppt
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1、第9章 CRM中的数据管理,教学目标掌握数据的概念、分类及收集方法了解数据信息在CRM中的重要作用掌握数据仓库和数据挖掘的有关涵义了解数据仓库的构建和数据挖掘方法,并掌握简单应用介绍一些数据挖掘工具和数据仓库软件辅助授课,9.1 CRM的客户数据,客户数据从哪里收集?数据来源问题客户数据什么样子?客户数据的类型,课程回顾,ERP,供应链,历史信息统,后台,应用集成管理分系统,继续购买中,一年无交易行为,电子邮件,传真信件,与客户直接接触,电话交流网上交流,呼叫中心,客户互动接触中信,客户协作管理分系统,继续往来客户,流失客户,企业内部数据,订单管理,订单预测,潜在客户,当前客户信息,企业外部数
2、据,客户数据库,客户数据的来源,客户数据的类型,定位客户,针对性促销,产生交易,营销,销售,服务,描述性数据,促销性数据,交易性数据,个人客户信息模型,基本情况:姓名、地址、性别、出生年月、电话、工作类型、收入水平、婚姻状况、家庭成员情况,信用情况:忠诚度指数(与公司交易占总花费的比例)、客户类型(现有客户、潜在客户、流失客户),行为爱好:生活方式、特殊爱好、对企业产品和服务的偏好、对问卷和促销活动的反应、对问卷和促销活动的反应、其他产品偏好、使用新产品的倾向,1用户资料表(tf_f_usrarch_mobile),市场促销性数据与“全国十佳茶楼”携手,联通公司促销活动,茶,自古以来一直都是人
3、们喜爱的绝佳饮品。随着时代的发展,现如今,人们已不单单地把茶当成为一种饮品,而更多的把它作为一种文化、一门艺术,成为了中国传统文化当中的一件瑰宝。现如今,邀几名好友喝喝茶,聊聊天,也成为了一种时尚。在西安联通客户俱乐部为广大用户提供周到、细致的通信外服务基础之上,向传统文化进军,与西安“福宝阁”茶楼一起携手为俱乐部会员提供更为优质、尊贵的服务。,活动背景,作为西安联通客户俱乐部面向会员推出的“星级服务场所”-“福宝阁”茶楼,位于西安市德福巷。是目前国内西北地区规模最大、档次最高的专业茶楼,整体建筑风格古朴典雅,有“西北第一茶楼”的美誉。并且在全国茶馆业评比中荣获“全国十佳”第二的佳绩。,活动内
4、容,俱乐部会员用户在西安“福宝阁”茶楼可享受如下优惠政策:钻石卡用户:12次/年;一楼大厅,可享受出品九折;二楼指定包间免包间费,享受出品八五折,并限制二小时。翡翠卡用户:10次/年;一楼大厅,可享受出品九折;二楼指定包间免包间费,享受出品八五折,并限制二小时。蓝宝卡用户:8次/年;一楼大厅,可享受出品九折,二楼包间享受出品八五折。,市场促销性数据,促销活动的类型:降价销售、电话促销、业务推广活动、纸媒广告、广播型广告和web广告,对促销活动的描述:依据厂家促销活动组织形式,如寄明信片的颜色、业务推广人员的性别、礼品发放形式,促销媒体:电视、报纸、广播、网络等,促销时间:促销活动的日期,包括年
5、、月、日,甚至精确的时刻,市场促销活动的意图:对该活动的目标客户群的简单描述,为什么采取这样的措施,成本信息:促销活动的固定成本和变动成本,客户交易数据,购买商品类数据:过去购买记录、购买频率和购买数量、购买金额及金额累计价格、交货要求、产品规格、商品付款方式,商品售后类数据:售后服务内容、使用产品的评价、对服务的评价、曾有的问题和不满,2用户资费明细账单(ti_a_detailbill_mm),案例:某移动公司客户数据分析数据库构成,Servid(服务标识),Accociation1,tf_f_usrarch_mobile,Servid(服务标识)Qualitytypecode(品牌类型编码
6、)Servtypecode(服务类型编码),Servid(服务标识)Detailitemcode(明细账目编码),ti_a_detailbill_mm,Servtypecode(服务类型编码)Servtype(服务类型),td_s_service,Qualitytypecode(品牌类型编码)Qualitytype(品牌类型),td_s_qualitytype,Detailitemcode(明细账目编码)Detailitem(明细账目),Td_a_detailitem,每个客户有唯一标识,9.2 数据仓库,数据库技术是一单一的数据资源为中心,进行事务处理、决策分析等各种数据处理工作的,它分为操
7、作型处理和分析型处理。,操作型处理指对数据库联机的日常操作,例如数据查询和修改,主要是为企业特定应用服务的,因此,注重响应时间、数据安全和完整性,数据库 VS 数据仓库,分析型处理则用于管理人员的决策分析,经常要访问大量的历史数据。,数据仓库的定义与特征,数据仓库概念始于20世纪80年代,其概念为:“数据仓库实在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。,面向主题,集成的,与时间相关的,不可修改的,数据仓库中度量的建模星型结构,事实表,维度表,维度表,维度表,维度表,维度表,星型结构,事实表:销售机会,产品维,客户维,时间维,联系人维,销售员维,地域维,雪花结构,
8、事实表:销售机会,产品维,客户维,时间维,联系人维,销售员维,地域维,维度表,维度表,9.3 数据挖掘技术在CRM中的应用9.3.1 关联规则,美国第一大零售商Wal-mart公司对大量新生的三口之家周末家庭采购记录进行的数据分析发现,啤酒和尿布的购买时间和购买主体有着惊人的相似性。啤酒和尿布的关联,当公司主动向这些年轻的三口之家提供周末送啤酒和尿布上门的服务之后,这家零售公司相关产品的销售额同比上涨了30%多。,什么是关联挖掘?,关联规则挖掘:在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性、或因果结构。应用:购物篮分析、交叉销售、产品目录设计、
9、loss-leader analysis、聚集、分类等。举例:规则形式:“Body Head support,confidence”.buys(x,“diapers”)buys(x,“beers”)0.5%,60%,关联规则:基本概念,给定:(1)交易数据库(2)每笔交易是:一个项目列表(消费者一次购买活动中购买的商品)查找:所有描述一个项目集合与其他项目集合相关性的规则E.g.,98%of people who purchase tires and auto accessories also get automotive services done应用*护理用品(商店应该怎样提高护理用品的销
10、售?)家用电器*(其他商品的库存有什么影响?)在产品直销中使用附加邮寄Detecting“ping-pong”ing of patients,faulty“collisions”,规则度量:支持度与可信度,查找所有的规则 X&Y Z 具有最小支持度和可信度支持度,s,一次交易中包含X、Y、Z的可能性可信度,c,包含X、Y的交易中也包含Z的条件概率,设最小支持度为50%,最小可信度为 50%,则可得到A C(50%,66.6%)C A(50%,100%),买尿布的客户,二者都买的客户,买啤酒的客户,关联规则挖掘一个例子,对于 A C:support=support(A、C)=50%confide
11、nce=support(A、C)/support(A)=66.6%Apriori的基本思想:频繁项集的任何子集也一定是频繁的,最小值尺度 50%最小可信度 50%,关键步骤:挖掘频繁集,频繁集:是指满足最小支持度的项目集合频繁集的子集也一定是频繁的如,如果AB 是频繁集,则 A B 也一定是频繁集从1到k(k-频繁集)递归查找频繁集用得到的频繁集生成关联规则,数据分析与数据挖掘某月业务使用的关联规则挖掘,关联规则挖掘结果某类客户的业务关联规则,关联规则挖掘结果使用量小的业务的关联规则,分析结论,当前业务:移动的业务使用以语音业务为主,其中本地市话占了相当大的比重,漫游的业务主要集中于一部分用户
12、中(聚类分析的第7、8类)。而数据业务主要以短信为主,其他的数据业务非常少。这也与张家界调研回来的结论相一致。未来业务发展潜力 经过调研,用户在对移动的服务反馈中普遍对彩铃、短信、彩信、梦网邮箱等数据业务表示满意,这与现在的使用量非常小形成了对比。其原因有待进一步分析,但新的业务被用户所接受需要一定的时间,如果使用效果和服务质量都很好,未来会有很大的业务发展潜力。一些用户也对数据业务提出了质疑,例如对天气预报业务,即使没有定制也会发送,这会造成客户对资费情况的怀疑,同时也不便于统计业务的实际使用情况。此外一些用户反映彩铃曲目不丰富,难以吸引人,这会对彩铃业务的推广造成阻碍。在语音业务方面,用户
13、对大灵通业务、集团网业务表示满意,而从用户对业务的使用情况来看,相当一部分的本地市话是由使用这一部分业务的用户发出的,这也表明,现在本地的用户对于大灵通、集团网业务持欢迎或依赖的态度。而相应的,一些本地用户对数据业务的使用就非常少,例如聚类分析的第1、2类用户。,9.3.2 神经网络方法,.,.,.,输入层,隐藏层,输出层,u1j,u2j,Wij,Wjk,Oj,Ok,unj,用于客户需求模式识别的B-P网络模型,.,.,u1k,样本客户关键属性值,样本客户目的层需求导向,u2k,unk,初始化将客户在属性层的关键属性集合作为训练样本的输入集,其中。将客户在目的层上的评价值集合作为训练样本输出期
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