活到老学到老--如何透过Data mining累积学习(ppt 48)

首要工作
– 找出簡單又適合利用資料分析且立竿見影的商 業問題，來快速建立在企業內部的可信度 – 取得可分析的資料來源
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潛在的軟柿子何在？ 潛在的軟柿子何在？
某天晚上就寢前，羅尼太太對羅尼提到他 在工作時所碰到的情況。羅尼聽了之後間 非常高興，抱著老婆又親又叫。對於羅尼 突然的舉動，羅尼太太又是驚訝又是高興。 一時間，乾柴烈火，接著就…
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民意如流水
在規劃行銷測試之前，必須很清楚衡量的 計算基準為何，這才能夠正確的詮釋測試 結果。顧客價值是一個很好的選擇，因為 它幾乎是用於各種類型的問題。
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事前規劃分析方式
這次活動與之前哪些行銷活動相似？ 這次活動與前次活動相異之處為何？ 測試了哪些變因？實驗組與對照組的設計 為何？ 預計要採用哪些技術來分析結果？ 每組是否具有足夠的樣本數？ 根據結果可能的下一步規劃為何？
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Fra Baidu bibliotek運式區隔的優點
顧客行為所建構的營運式區隔－ 可推及至所有顧客，因為擁有充足的營運 資料 抽象的態度式區隔（忠誠度）－ 提供方向性的概念，不適合做為資料庫行 銷使用
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發展營運式區隔
第一步就是要在不連續的時間點觀察顧客 行為，觀察的重點在於行為的統計值以及 隨著時間的變化趨勢，最後透過行為的相 似性來決定群集 瞭解顧客行為就必須能夠將每個交易或行 為對應到身分明確的個人，在網站行為追 蹤方面，我們透過cookie或登入帳號的 方式來完成
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從行銷研究至市場區隔
在問卷中提供了一些定義忠誠度的方向
– 顧客在過去六年間花在購買該公司產品上的金 額 – 兩個測量的方向
年總價值的平均值 逐年價值變化的趨勢(整體價值的平均斜率)
將計算出來的平均顧客價值以及顧客價值 斜率各分成五等份，共計組成25個子集
狀態 Q1
A A U A S A I I
Q2
S A D A I A I I
Q3
I A A A I A B I
Q4
I A U A I A I I
Q5
I A A A I A I N
Q6
I A D A I A I S
Q7
I A D A I A I I
Q8
I A A A I A I I
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使 用 量
40
30
20
10
0 1 2 3 4 5 6
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Year
從行銷研究至市場區隔
顏 色 六 年 平 均 使 用 趨 勢 顧 客 佂 佂 佂 量 數 的 含 包 所 表 代 淺 深
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從行銷研究至市場區隔
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為何之前無人能解？ 為何之前無人能解？
設備：
– 硬體：配有1G RAM的桌上型電腦 – 軟體：SAS的採礦工具Enterprise Miner – 人員：羅尼，對SAS程式的撰寫相當熟悉
資料：
– 交換機的通聯紀錄(CDR)
透過SAS處理，就可以篩選出具有高拆機 風險的顧客了
顧客使用量隨著時間而改變
使 用 量
顧客
時間
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顧客行為簡化為七種狀態
剛成為顧客（新客New），從零用量至有用 量
剛流失（Stopping），一開始用有用量至 零用量
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持續成長（Going Up），該顧客結尾的用 量較開始時高
持續衰退（Going Down），該顧客結尾 的用量較開始時低
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零用量（Inactive），該顧客幾乎沒有使用或 交易
穩定存活（Steady Active），從頭到尾都保 持相當用量
激增（Burst），開始到結尾都沒有用量，但 是突然中間有一段激增
忠誠度
流失 風險 成長 穩定 交心
人數% 人數
23% 11% 17% 24% 25%
價值% 價值
2% 4% 3% 16% 75%
各忠誠度區隔的顧客人數佔比以及價值貢獻度比
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風險自負(caveat 風險自負(caveat emptor)
受訪者是否誠實和其記憶程度
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從資料庫中找區隔
顧客區隔如果不能推及至所有的顧客身上， 就變的毫無意義 整合外部資料與內部資料各個異質格式的 顧客資料，通常以身分證字號作為鍵值 問卷調查通常只有姓名與地址，不能使用 這兩個作為連結資料庫的鍵值 將調查資料對應資料庫其實困難重重，最 好的解決方法是提供受訪清單時連同身分 證字號產出
行銷區隔
一家公司積極的想規劃屬於他們的市場區 隔策略。如同其他人的做法，他們選擇從 市場研究開始著手。但他們發現一千多份 問卷樣本並無法涵蓋數以百萬計的顧客行 為，於是他們改採用資料採礦的技術…
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以行銷研究的角度
在「忠誠度效應(The Loyalty Effect)」一 書中提到：忠誠度高的顧客擁有較高的顧 客價值 因此公司開始著手規劃如何衡量顧客忠誠 度，以用來辨別顧客忠誠度的高低。透過 忠誠度定義可以幫助我們作為後續行銷活 動影響的測量基準。
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根據時間框架將顧客行為分類
行為是受外在變數所影響的－ 像是購買、客服、交叉銷售等等 顧客數量太多，以至於沒有任何兩個顧客 的行為會完全一致 即使行為間有相似性，但細節的差異會使 的比較不同顧客之間的行為變的困難重重
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從明細使用資料至時窗狀態
使 用 量
時
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從時窗狀態至行為區隔
穩定 穩定表示顧客的用量保持在相似的水位，但 是根據顧客的用量基準 用量基準可以在細分為零用量 用量基準 以及穩定存活 成長 成長表示使用量逐漸成長，但是根據顧客是 新客或是舊客，可以在區隔為新客或是持續 新客或是舊客 成長 衰退 衰退表示使用量逐漸降低，但是根據顧客是 舊客或是流失顧客，可以在區隔為流失持續 舊客或是流失顧客 衰退 激增 激增呈現用量急速上升或是下降 急速上升或是下降，通常是多 急速上升或是下降 種狀態代碼的組合 3722.cn 中国最大的资料库下载 来自 www.
學習流程規劃
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學習永無止盡
這就是所謂的行銷學習，每一次我們都控 制住大多數的變因，只測試一兩個變因， 隨著多次行銷測試的經驗累積，我們就可 以找出行銷活動最佳化的正確道路。 將每次行銷測試所獲得的結論立即應用在 下一個行銷活動中，驗證並持續測試下一 個新的變因。
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人物介紹
凱倫：具有資料庫管理經驗的專案Leader 羅尼：具有豐富的統計知識＆渴求資料採 礦實務經驗的分析員 羅尼太太：服務於電信公司的客服部
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建立資料採礦小組
招募技術人員
– 阻礙：大家正在瘋達康(dot com)，人們捧著 一堆企劃案往加州跑 – 結果：幸運地找到了滿腔熱血的羅尼
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為何之前無人能解？ 為何之前無人能解？
資料採礦小組完成幾項事情
– 可以主動的出擊，並利用分析從公司所蒐集的 資料來解決問題 – 可以跳過資訊部門取得技術設備資源，以縮短 決策流程 – 可以整合具有資料分析能力的技術人員以及相 關的分析工具
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潛在的軟柿子何在？ 潛在的軟柿子何在？
發現的問題
– 帳單費用超出預期可能會造成顧客的負面印象
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解決問題
目標：
– 提早在帳單出現之前提醒顧客其免費分鐘數已 用完
注意：
– 計算話量過多的過程並不需要精準
方法：
– 利用帳務系統的出帳邏輯來篩選顧客名單
活到老 學到老 Live (and Test) and Learn
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如何透過Data mining累積學 如何透過Data mining累積學 習?
故事背景 人物介紹
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故事背景
在達康公司(dot com)正在快速發展的年 代，一家電信公司面臨了顧客流失的大問 題。由於這家公司除了擁有個人用戶外， 同時也開發了多許小型企業用戶，因此擅 長處理個人客戶流失的顧問也都束手無策。
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A顧客問卷中作答的歷年使用量
60
平均用量：41.17
50
趨勢(斜率)：1.343 / year
使 用 量
40
30
20
10
0 1 2 3
Year
4
5
6
B顧客問卷中作答的歷年使用量s
60
平均用量：24.50
50
趨勢(斜率)：-9.971 / year
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潛在的軟柿子何在？ 潛在的軟柿子何在？
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潛在的軟柿子何在？ 潛在的軟柿子何在？
此時發現帳單 金額超出預期 門號開通 關帳
開始打電話
用完免費 時數
帳單處理
郵寄 帳單
第一個月
第二個月
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營運式區隔範例
運用實際的行為資料搭配營運式區隔，可以 輕鬆定義行銷的規則 EX： 穩定存活狀態 會齡大於2.5年 2.5 付款方式為信用卡 首次交易金額大於3000元 根據這些規則將資料庫的所有顧客指派到對 應的區隔中，觀察隨著時間顧客在各區格間 移動的趨勢
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以行銷研究的角度
度 增 加 顧 客 價 值 靹 靨 頗
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以行銷研究的角度
透過行銷顧問公司來針對其顧客進行市場 調查，以確認各類別顧客的比例。問卷進 行的時間長度約一個小時，取樣12000個 顧客，最後回收了2000份 雖然問卷提供了相當深入的分析結果，但 是整體回應率低於20%，只能代表回應者 的意見
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利用代碼了解顧客行為細節
姓名 Alan Judy Peter Victoria Shailesh Rebecca Richard Jenee 產品編 號 47 107 47 57 107 107 107 57 會齡 0.7 13.1 2.7 5.5 0.4 12.7 0.2 0.2 獲取來源 業務推銷 非回函名單 非回函名單 非回函名單 非回函名單 非回函名單 回函名單 非回函名單
– 回歸到顧客交易資料，從資料庫作為分析的起 點
顧客價值會與顧客會齡、會員狀態以及商 品偏好有高度相關，但制式的分類無法得 知其中的關聯性
– 結合基本資料與顧客行為資訊做分析，找出更 多關於顧客價值的線索
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使用市場區隔
分析師將經由市場調查所得到的資訊轉化 為忠誠度指標，並切割成為市場區隔。 市調雖然可以提供相當寶貴的資訊，但其 用來進行市場區隔時，通常是套用既定的 切割規則，而非是根據顧客行為本身的差 異(相似性)。 透過資料採礦的技術，從資料庫中的大量 資料，來協助我們定義顧客區隔。
學習的意願
潛在的成功因子是在於學習的意願 探索資料的過程中可以找出許多有建設性 的營運建議
– 透過分析電話行銷的通話記錄，發現第二波電 話的回應率遠遜於第一波時，那就可以建議將 人力應用於開發新客戶，而非去跟催那些拒絕 過一次的顧客
過去結果的分析可以協助我們獲得新的機 會點
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