基于数据挖掘技术的精确智能营销.ppt

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基于数据挖掘技术的精确智能营销.ppt

基于数据挖掘技术的精确智能营销,2009年6月9日,提供面向市场营销、风险管理和决策支持的数据分析应用咨询和软件解决方案专著于电信和金融行业的数据挖掘解决方案为客户提供以下建模解决方案客户行为细分模型客户离网预警模型客户综合价值评估模型交叉销售模型客户信用评估模型欺诈行为预警模型.,数据挖掘整体解决方案,移动通信行业营销热点话题回顾规模型发展向规模效益型发展转变运营商深陷“价格漩涡”虚增放号增大销售成本用户离网严重营销收入与利润攻守平衡成为移动营销转型的关键新业务推广仍需努力客户服务与客户期望有差距数据挖掘模型与案例选讲数据挖掘项目工作方法,关注点,移动通信市场竞争迫使移动由规模型发展向规模效益型发展转型,存量市场争夺凸显,MOU潜力有限,MOU,价格战与渠道的唯利是图导致移动公司深陷“价格漩涡”,渠道终端影响力提高,诱发新一轮价格战,提高市场费用,频繁促销,平均ARPU值下降,通过“价格战”竞争夺取市场份额,竞争对手的发展导致竞争升级,用户价格敏感度提高,部分用户群在利益趋势下频繁转网,“不断降低的新用户质量,降价应对,动荡的用户群基础,盈利能力降低,渠道利用运营商之间的竞争提出新要求,渠道成本上升,渠道因利益驱使引起用户转网,更低的毛利,进一步动荡的用户群,更低的ARPU,公司价值贬值,.,陷入僵局,超越竞争,摆脱“价格旋涡”,虚增放号与不稳定的用户群体进一步增大了销售成本,某分公司2008年1-9月活动用户数变化情况,累计放号与净增用户对比,1,2,3,4,5,6,7,8,9,全球通,联通G网,联通,有效放号率21.7%,累计放号,净增用户,累计放号,移动,净增用户,客户离网正严重影响着中移动的收入与利润,平均ARPU(人民币元),958415244112,客户数(万),47136141447,离网率

(1),18%19%19%26%23%,估计离网对收入的影响(人民币亿元),4.96.43.97.823.0,3.23.81.90.79.6,亿,亿,平均:

ARPU群,600300-600200-300200,攻守之间的平衡成为移动营销转型的关键,100%,93%,59%,1,5,:

平均ARPU指标,客户保留成本:

新客户获取成本,新业务种类繁多,仍需努力推广,某省新业务普及率抽样调查,新业务收入及其占业务收入的比重,中国移动新业务种类繁多,新业务比重与国际运营商比较,客户服务与客户期望有差距,深层次理解用户需求成为关键,非通讯优惠,通讯优惠,全球最佳管理实践提示:

现阶段是数据挖掘应用的关键时期,企业客户,个人客户,个人客户,企业客户,客户,满满足大众市场的基本需求简单的产品/服务无差别化的服务,完全分离的组织各自拥有计费功能自有的IT系统各自的管理机构渠道体系分离,提供差别化的服务不同的定价模型不同的信用政策交叉销售新业务流失用户预警开始注重企业用户相同的计费与客服系统相同的IT系统,企业客户营销,个人客户营销,客服,IT/管理,基础设施,计费,1,2,3,起步阶段(第一/第二代移动通讯),成长/差别化阶段(第二代移动通讯),新游戏规则阶段(第三代移动通讯),基于数据挖掘技术,中国移动集团结合国内外实际情况提出数据挖掘营销应用规划,客户行为细分模型,客户流失倾向预警模型,价格敏感度模型,客户信用评分模型,交叉销售模型,营销效果预测模型,客户价值评估模型,三类用户细分方法介绍,易于辩认易于集中媒介沟通渠道易于组织分销,描述性的因素,不足以预测其未来购买行为,知道品牌X牙膏主要俏于南方,购买者是教育程度高的女性,是驱动因素(好处是什么?

)在市场日趋成熟复杂和多样化的形势下更显重要可以帮助营销活动的方方面面建立策略,赢得目标人群,如果不结合其他信息就用处不大,知道品牌X牙膏使用者在寻找具有防止牙龋有效手段的产品优惠,是驱动因素(为什么有这种要求)为消费者人格背景提供更完整的信息为广告渠道策划提供思路,对产品/服务的具体方向往往不能给出明确的方向,知道品牌X的消费者非常关心自已和家人的健康,具有责任心强的品质,好处,问题,举例,对行为的预测性提高,为什么要建立客户行为细分模型,低端,中端,高端,ARPU值相似的客户需求特点却差别很大,客户细分之谜,根据ARPU值进行客户细分的方法,客户行为价值细分模型,海量客户行为数据/特征数据,组内行为特点相似组间行为差异较大的客户分组,基于数据挖掘技术的以需求为基准的细分,客户行为细分模型通过上百个变量描述客户,建档时间,缴款方式,信息费,应收金额,优惠金额,滞纳金应收,SMS次数,国际呼叫,呼入/呼出比例,短消息话单类型,信息长度,赠送费用,呼转类型,漫游话费,通话时长,赠送分钟数,费用类型,动态漫游号,IMSI号码,月均基本通话,月均国内长途,工作日呼叫次数,工作日呼叫时间,WAP呼叫时间,繁忙时段呼叫次数,非繁忙时段呼叫次数,SMS次数,WAP次数,IP呼叫次数,语音呼叫次数,非语音呼叫次数,月均国际长途,非IP呼叫时间,自动生成影响客户分组的主要因子,客户根据自身所具有的特征自动聚为一些行为特点相似的群体,1,2,8,4,5,3,7,6,因素一(繁忙时段呼叫次数),因素三(IP呼叫次数),因素二(国内呼叫次数),谢谢!

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