數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)精準營銷服務(wù)的應(yīng)用

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【摘要】企業(yè)精準營銷服務(wù)是在充分了解客戶的基礎(chǔ)上，針對客戶特點及需求，有針對性地進行產(chǎn)品營銷的行為。大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)呈現(xiàn)井噴式爆炸性增長，不斷驅(qū)動企業(yè)大數(shù)據(jù)精準營銷的應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘成了企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中獲取信息知識的必要技術(shù)手段。本文主要探討數(shù)據(jù)挖掘常見方法、挖掘過程及在企業(yè)精準營銷服務(wù)的應(yīng)用，以實際案例分析總結(jié)企業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘開展精準營銷工作更為合理的方法、流程。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；方法論；精準營銷服務(wù)；策略

一、引言

大數(shù)據(jù)時代的來臨，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)井噴式爆炸性增長。在海量數(shù)據(jù)中，隱藏著無數(shù)商業(yè)機會，但如何將大數(shù)據(jù)利用起來卻是一項艱巨的工作。在企業(yè)實施精準營銷服務(wù)過程中，面臨著客戶在哪？客戶有什么特征？客戶需要什么產(chǎn)品？如何進行有效營銷，提升客戶價值？我們在數(shù)據(jù)的海洋里淹死了，卻在知識的海洋里渴死了……而從龐大的數(shù)據(jù)中，借助合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及工具，借助結(jié)合實際的數(shù)據(jù)挖掘方法，以客觀統(tǒng)計分析和挖掘算法挖掘出企業(yè)精準營銷服務(wù)的潛在目標用戶、用戶特征，同時匹配合適的營銷服務(wù)策略，可以顯著提升企業(yè)營銷服務(wù)精準度與成功率。

二、數(shù)據(jù)挖掘方法

數(shù)據(jù)挖掘工作本質(zhì)上是一個解決實際業(yè)務(wù)問題的過程，需要有系統(tǒng)、科學的數(shù)據(jù)挖掘方法論來指導。業(yè)內(nèi)主流的數(shù)據(jù)挖掘方法論有：歐盟機構(gòu)聯(lián)合起草的CRISP-DM、SAS公司提出的SEMMA。CRISP-DM將數(shù)據(jù)挖掘分為6個階段，即商業(yè)理解（Busi-nessunderstanding）、數(shù)據(jù)理解（Dataunderstanding）、數(shù)據(jù)準備（Datapreparation）、建模（Modeling）、評估（Evaluation）、部署（Deployment）。而SEMMA將數(shù)據(jù)挖掘分為5個階段，即數(shù)據(jù)取樣（Sample）、數(shù)據(jù)特征探索、分析和預處理（Explore）、問題明確化、數(shù)據(jù)調(diào)整和技術(shù)選擇（Modify）、模型的研發(fā)、知識的發(fā)現(xiàn)（Model）、模型和知識的綜合解釋和評價（Assess）。從工作流程來看，CRISP-DM是從項目執(zhí)行角度談的方法論，更關(guān)注與商業(yè)目標的結(jié)合，而SEMMA則是從具體數(shù)據(jù)探測和挖掘出發(fā)談的方法論，更關(guān)注數(shù)據(jù)探索的過程。但從具體工作內(nèi)容來看，CRISP-DM和SEMMA本質(zhì)上都是在數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用中提出問題、分析問題和解決問題的過程。因此，CRISP-DM和SEMMA互不矛盾，只是強調(diào)的重點不同而已。結(jié)合企業(yè)實施數(shù)據(jù)挖掘工作的實踐經(jīng)驗，經(jīng)常采用PDMA數(shù)據(jù)挖掘方法。PDMA將數(shù)據(jù)挖掘分為4個階段，即定義業(yè)務(wù)問題（Problemdefinition）、數(shù)據(jù)準備（DataPreparation）、模型構(gòu)建（ModelCreation）、模型應(yīng)用（ModelApplication）。與CRISP-DM、SEMMA等相比，PDMA類似CRISP-DM，但又有較大差異。首先，PDMA將CRISP-DM的數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備做了提煉與分解。PDMA的數(shù)據(jù)準備是在滿足業(yè)務(wù)目標的前提下，確定挖掘建模的數(shù)據(jù)范圍，并構(gòu)建生成寬表數(shù)據(jù)及核查數(shù)據(jù)準確性。PDMA的模型構(gòu)建是在數(shù)據(jù)準備后，從數(shù)據(jù)集中采集業(yè)務(wù)問題相關(guān)的樣本數(shù)據(jù)集，探索數(shù)據(jù)的規(guī)律和趨勢，針對數(shù)據(jù)建模的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)進行探索，選擇一種或幾種挖掘算法，進行模型構(gòu)建及從技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個角度進行模型評估?？梢姡琍DMA的數(shù)據(jù)準備只負責建模挖掘?qū)挶頊蕚?，?shù)據(jù)探索包括衍生變量的生成、選擇等部分數(shù)據(jù)處理工作在模型構(gòu)建階段實現(xiàn)，各階段間的工作分工也更為清晰。其次，PDMA的模型應(yīng)用不僅僅是模型部署，還包括模型評分、模型監(jiān)控與維護，確保當市場環(huán)境、用戶數(shù)據(jù)發(fā)生變化時，能及時判別在用的挖掘模型是否還有效、適用。對于不適用的挖掘模型及時調(diào)整優(yōu)化，實現(xiàn)模型閉環(huán)管理。同時，PDMA的模型應(yīng)用還強調(diào)模型輸出目標用戶的細分，及與市場營銷策略的匹配建議，幫助業(yè)務(wù)部門更好理解模型輸出及指導后續(xù)工作的開展。PDMA數(shù)據(jù)挖掘方法論是CRISP-DM、SEMMA等方法論的提煉優(yōu)化。

三、數(shù)據(jù)挖掘精準營銷應(yīng)用

隨著三大運營商全業(yè)務(wù)經(jīng)營的迅猛發(fā)展，寬帶市場競爭激烈、市場日益飽和，越發(fā)呈現(xiàn)價格戰(zhàn)的競爭格局。借助大數(shù)據(jù)分析挖掘可精準識別寬帶營銷服務(wù)潛在目標客戶及特征，從而實現(xiàn)營銷服務(wù)有的放矢。

1、定義業(yè)務(wù)問題

（1）基于歷史數(shù)據(jù)挖掘過往寬帶營銷服務(wù)客戶寬帶使用特征、消費水平特征、上網(wǎng)偏好等，剖析營銷服務(wù)用戶的主要特征和原因，輸出潛在目標用戶清單。（2）在輸出潛在目標用戶清單的基礎(chǔ)上，對目標客戶進一步深入挖掘分群，剖析出不同人群客戶的寬帶使用、消費行為的典型特點，提出針對性營銷服務(wù)策略。（3）針對輸出的潛在目標用戶清單和分群制定具體的銷售策略，進行派單執(zhí)行，跟蹤效果，做好下次模型迭代優(yōu)化。

2、數(shù)據(jù)準備

數(shù)據(jù)準備是在滿足業(yè)務(wù)目標前提下，確定數(shù)據(jù)建模的數(shù)據(jù)范圍，描述和檢查這些數(shù)據(jù)，并構(gòu)建建模寬表。針對寬帶用戶的行為特征，可以選取以下幾個數(shù)據(jù)維度：上網(wǎng)偏好維度、消費行為維度、產(chǎn)品及終端結(jié)構(gòu)維度。其中，偏好類別數(shù)據(jù)主要利用DPI數(shù)據(jù)對用戶訪問的目標URL地址，進行多維度的統(tǒng)計計算后，得出的興趣類別標簽。輸入模型的變量要根據(jù)不同區(qū)域和每次預測的數(shù)據(jù)源動態(tài)調(diào)整。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、整理、派生，最終確定模型輸入變量時，主要依據(jù)對于模型輸出結(jié)果的影響顯著性選擇。

3、模型構(gòu)建

模型構(gòu)建就是在數(shù)據(jù)準備后，從數(shù)據(jù)集市中采集業(yè)務(wù)問題相關(guān)的樣本數(shù)據(jù)集，探索數(shù)據(jù)的規(guī)律和趨勢，針對數(shù)據(jù)建模的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)進行修正，選擇一種或幾種挖掘方法，進行數(shù)據(jù)模型構(gòu)建，從技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個層面進行模型評估。通常情況下，主要以邏輯回歸和決策樹等作為建模主要方法，此類模型能輸出具體流失公式和規(guī)則。在進行用戶分群時，主要以聚類模型為主要方法，尋找不同類型用戶特征，制定分群針對性維系策略。

4、模型應(yīng)用

在輸出潛在目標用戶清單的基礎(chǔ)上，對目標客戶進行分群。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘模型結(jié)果，寬帶營銷服務(wù)用戶可以分為以下5類：低需求型用戶、供給過剩型用戶、供給不足型用戶、長期高需求型用戶、短期高需求型用戶。基于分群后的目標用戶，可以針對性進行營銷服務(wù)策略匹配，如低需求型用戶可以采用寬帶資費優(yōu)惠（如對上網(wǎng)少用戶采取特定的低資費），供給不足型用戶可以采用加快低寬帶客戶向高帶寬的遷移政策。最后進行派單執(zhí)行，跟蹤效果。

四、結(jié)束語

大數(shù)據(jù)時代，由于信息技術(shù)的應(yīng)用普及，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，每年都以指數(shù)級速度增長。數(shù)據(jù)量大導致數(shù)據(jù)應(yīng)用也會變得越來越困難，而借助合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及工具，結(jié)合實際的數(shù)據(jù)挖掘方法，可以更加有效地提高數(shù)據(jù)的利用率，更深層次地挖掘出對企業(yè)精準營銷有價值的信息，實現(xiàn)對海量信息的掌控，讓企業(yè)實現(xiàn)更為精準的營銷服務(wù)。

作者：陳慶波 單位：中電福富信息科技有限公司