Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,單擊此處編輯母版標(biāo)題樣式,單擊此處編輯母版文本樣式,第二級(jí),第三級(jí),第四級(jí),第五級(jí),*,單擊此處編輯母版標(biāo)題樣式,單擊此處編輯母版文本樣式,二級(jí),三級(jí),四級(jí),五級(jí),*,*,數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用,議程,客戶關(guān)系管理,為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理,客戶關(guān)系管理的內(nèi)容,數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用,什么是數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用,SPSS Clementine針對(duì)CRM的數(shù)據(jù)挖掘解決方案,SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介,Clementine中的CRM數(shù)據(jù)挖掘模板,議程,客戶關(guān)系管理,為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理,客戶關(guān)系管理的內(nèi)容,數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用,什么是數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用,SPSS Clementine針對(duì)CRM的數(shù)據(jù)挖掘解決方案,SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介,Clementine中的CRM數(shù)據(jù)挖掘模板,為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理,客戶關(guān)系管理的提出是伴隨著產(chǎn)品極大豐富、買方市場(chǎng)形成而產(chǎn)生的從“客戶得到的就是他們所想要的”到“客戶得到他們所想要的”的演變,CRM的核心是“了解他們，傾聽他們”,CRM的目標(biāo)可以概括為“吸引潛在客戶進(jìn)入，提高現(xiàn)有客戶滿意度和忠誠(chéng)度，降低客戶流失”,客戶關(guān)系管理（CRM）的兩個(gè)層面,操作型CRM：,方便與客戶交流，簡(jiǎn)化操作流程,分析型CRM：,了解客戶,人口地理學(xué)特征，心理特征，需求和優(yōu)先級(jí)等,他們是誰(shuí)？,產(chǎn)品、價(jià)格、渠道、促銷,技術(shù)革新，經(jīng)濟(jì)環(huán)境，特殊事件等,客戶的購(gòu)買體驗(yàn),你為他們做了什么？,競(jìng)爭(zhēng)性因素分析,外部因素影響,有很多因素影響著客戶行為從而改變他們對(duì)于企業(yè)的價(jià)值,客戶,行為,客戶特征描述,1,客戶價(jià)值,分析,3,客戶生命周期分析,4,2,客戶細(xì)分,客戶忠誠(chéng)度分析,7,加深對(duì)客戶的了解是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程,使獲得客戶的成本更低,減少銷售成本,更高的客戶創(chuàng)利能力,提高客戶的保留度和忠誠(chéng)度,評(píng)估客戶的創(chuàng)利能力,客戶關(guān)系管理的好處,信息技術(shù)的發(fā)展使客戶關(guān)系管理有了技術(shù)上的保證,客戶關(guān)系管理中的關(guān)鍵性信息技術(shù)主要包括：,數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),信息技術(shù)的角色,客戶關(guān)系管理,為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理,客戶關(guān)系管理的內(nèi)容,數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用,什么是數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用,SPSS Clementine針對(duì)CRM的數(shù)據(jù)挖掘解決方案,SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介,Clementine中的CRM數(shù)據(jù)挖掘模板,議程,通過采用,自動(dòng)或半自動(dòng),的手段，在,海量數(shù)據(jù),中發(fā)現(xiàn)有意義的,行為和規(guī)則,的探測(cè)和分析活動(dòng)。,數(shù)據(jù)挖掘是一門科學(xué)，有科學(xué)的方法和模型作為基礎(chǔ),數(shù)據(jù)挖掘又是一門藝術(shù)，需要使用者對(duì)商業(yè)問題的深入理解和模型適用條件深刻的認(rèn)識(shí),什么是數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘,描述,預(yù)測(cè),統(tǒng)計(jì)回歸,關(guān)聯(lián)規(guī)則,決策樹,可視化,聚類,順序關(guān)聯(lián),匯總,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分類,數(shù)據(jù)挖掘的分類,問題描述：預(yù)測(cè)信用水平是好還是差，銀行據(jù)此決定是否向客戶發(fā)放貸款，發(fā)放多少,結(jié)果描述,:(決策樹）,收入大于5萬(wàn)元/年,是,否,有無(wú)儲(chǔ)蓄帳戶,是否房主,是,是,否,否,批準(zhǔn),不批準(zhǔn),批準(zhǔn),數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果金融,問題描述：根據(jù)客戶信息，預(yù)測(cè)客戶流失可能性,結(jié)果描述,:(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）,輸 入,流失概率,（0.87),輸 出,男,29,3000元/月,神州行,130元/月,數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果電信,問題描述：如何決定超市中商品的擺放來增加銷售額,結(jié)果描述,:(Web圖）,數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果零售,問題描述：如何對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行細(xì)分，使產(chǎn)品滿足最有價(jià)值客戶,結(jié)果描述,:(Koholen聚類）,營(yíng)銷活動(dòng)回應(yīng)率,數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果制造業(yè),問題描述：如何從眾多申請(qǐng)經(jīng)費(fèi)或者納稅中發(fā)現(xiàn)欺詐,結(jié)果描述,:(回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）,數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果政府,客戶盈利能力；,客戶保留；,客戶細(xì)分；,客戶傾向；,渠道優(yōu)化；,風(fēng)險(xiǎn)管理；,欺詐監(jiān)測(cè)；,購(gòu)物傾向分析；,需求預(yù)測(cè)；,價(jià)格優(yōu)化。,數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用范圍,客戶關(guān)系管理,為什么要進(jìn)行客戶關(guān)系管理,客戶關(guān)系管理的內(nèi)容,數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用,什么是數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用,SPSS Clementine針對(duì)CRM的數(shù)據(jù)挖掘解決方案,SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介,Clementine中的CRM數(shù)據(jù)挖掘模板,議程,商業(yè)理解,數(shù)據(jù)理解,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,建立模型,模型評(píng)估,模型發(fā)布,提供了業(yè)界權(quán)威的數(shù)據(jù)挖掘方法論跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程（CRISPDM）,SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介,提供了界面友好、算法豐富、功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘工作平臺(tái)SPSS Clementine,SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介(續(xù)）,提供了面向行業(yè)（問題）的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板,目前提供以下行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘模板,針對(duì)電信行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘模板,針對(duì)CRM的數(shù)據(jù)挖掘模板,針對(duì)Web挖掘的數(shù)據(jù)挖掘模板,犯罪模式甄別模板,欺詐（Fraud）甄別模板,SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介(續(xù)）,商業(yè)理解,文檔,部署應(yīng)用,D streams,數(shù)據(jù)理解,E streams,探測(cè),數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,P streams,建模和評(píng)估,M streams,所有模板都是行業(yè)（問題）、方法論CRISPDM和數(shù)據(jù)挖掘工具Clementine的完美結(jié)合,SPSS數(shù)據(jù)挖掘方案簡(jiǎn)介(續(xù)）,3,個(gè)應(yīng)用模型,模型,1,：客戶細(xì)分和高價(jià)值客戶的獲取,建立并探測(cè)客戶的價(jià)值金字塔,概括細(xì)分特性,(,對(duì)獲取客戶非常有價(jià)值,),模型,2,：營(yíng)銷活動(dòng)的響應(yīng),計(jì)算并探測(cè),RFM,分?jǐn)?shù),響應(yīng)率模型的范圍：,1.RFM;2.,預(yù)測(cè),;3.,基于聚類,響應(yīng)模型部署應(yīng)用,模型,3,：細(xì)分遷移和客戶流失分析,建立并探測(cè)遷移和流失的細(xì)分模型,建立遷移和流失模型，部署應(yīng)用,Clementine中的CRM數(shù)據(jù)挖掘模板,CRM數(shù)據(jù)挖掘模板基于市場(chǎng)營(yíng)銷理論和客戶關(guān)系管理理論建立,CRM數(shù)據(jù)挖掘模板中采用的主要理論,客戶金字塔理論（pyramid model）,客戶生命周期價(jià)值理論,RFM模型,CRM數(shù)據(jù)挖掘模板的理論基礎(chǔ),客戶金字塔理論（pyramid model）,時(shí)間,收入,利潤(rùn),損失,銷售商品或服務(wù),客戶關(guān)系結(jié)束,認(rèn)知,更少損失,更加有效的認(rèn)知,利潤(rùn),更多的利潤(rùn),更加多的銷售額,更加有效的認(rèn)知,MORE PROFIT,利潤(rùn),甚至更多利潤(rùn),更長(zhǎng)的客戶關(guān)系,更加多的銷售額,客戶生命周期價(jià)值理論,CRM數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板1-客戶價(jià)值評(píng)估和客戶獲得,圖例：,數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)流,交易數(shù)據(jù),探索性分析,客戶價(jià)值計(jì)算,按客戶價(jià)值,市場(chǎng)細(xì)分,客戶花費(fèi)數(shù)據(jù),交易數(shù)據(jù),交易明細(xì),客戶資料,客戶消費(fèi)卡,資料,創(chuàng)建客戶金字塔,客戶價(jià)值總結(jié),客戶信息匯總,客戶信息,客戶信息,CRM,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板,-,模型,1,：結(jié)構(gòu),CRM數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板2營(yíng)銷活動(dòng)的響應(yīng)分析,圖例：,數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)流,RFM模型,交易數(shù)據(jù),交易明細(xì),客戶消費(fèi)卡,資料,數(shù)據(jù)合并,產(chǎn)品信息,產(chǎn)品明細(xì),數(shù)據(jù),產(chǎn)品數(shù)據(jù),市場(chǎng)活動(dòng),數(shù)據(jù),購(gòu)買模式,數(shù)據(jù),客戶數(shù)據(jù),RFM模型,結(jié)果數(shù)據(jù),客戶回應(yīng),分析,響應(yīng)概率,發(fā)布,響應(yīng)預(yù)測(cè),對(duì)響應(yīng)聚類,RFM響應(yīng),購(gòu)買模式,數(shù)據(jù),客戶原始,數(shù)據(jù),CRM,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板,-,模型,2,：結(jié)構(gòu),CRM數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板3,細(xì)分遷移和客戶流失分析,圖例：,數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)流,客戶價(jià)值,矩陣,客戶金字塔,數(shù)據(jù),客戶購(gòu)買,模式數(shù)據(jù),客戶數(shù)據(jù),客戶細(xì)分,遷移分析,客戶細(xì)分,遷移數(shù)據(jù),遷移模型,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,細(xì)分遷移,模型發(fā)布,細(xì)分遷移,模型,客戶流失,分析,遷移模型,結(jié)果數(shù)據(jù),客戶原始,數(shù)據(jù),遷移模型,CRM,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板,-,模型,3,：結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)理解，數(shù)據(jù)探索性分析,CRM,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板初體驗(yàn),計(jì)算客戶價(jià)值,CRM,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板初體驗(yàn)（續(xù)）,描述客戶價(jià)值分布及隨時(shí)間變化情況,CRM,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板初體驗(yàn)（續(xù)）,CRM,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板初體驗(yàn)（續(xù)）,全方位的服務(wù),產(chǎn)品,培訓(xùn),咨詢,全球性的公司,與業(yè)界領(lǐng)袖的伙伴關(guān)系,Siebel,Sybase,NCR,SPSS提供全方位的服務(wù)，幫助您獲得成功,謝 謝,12月-24,22:41:10,22:41,22:41,12月-24,12月-24,22:41,22:41,22:41:10,12月-24,12月-24,22:41:10,2024/12/10 22:41:10,演講完畢，謝謝觀看！,內(nèi)容總結(jié),數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用。客戶關(guān)系管理的提出是伴隨著產(chǎn)品極大豐富、買方市場(chǎng)形成而產(chǎn)生的從“客戶得到的就是他們所想要的”到“客戶得到他們所想要的”的演變。CRM的核心是“了解他們，傾聽他們”。CRM的目標(biāo)可以概括為“吸引潛在客戶進(jìn)入，提高現(xiàn)有客戶滿意度和忠誠(chéng)度，降低客戶流失”。人口地理學(xué)特征，心理特征，需求和優(yōu)先級(jí)等。產(chǎn)品、價(jià)格、渠道、促銷。有很多因素影響著客戶行為從而改變他們對(duì)于企業(yè)的價(jià)值。加深對(duì)客戶的了解是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程。信息技術(shù)的發(fā)展使客戶關(guān)系管理有了技術(shù)上的保證。通過采用自動(dòng)或半自動(dòng)的手段，在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義的行為和規(guī)則的探測(cè)和分析活動(dòng)。數(shù)據(jù)挖掘又是一門藝術(shù)，需要使用者對(duì)商業(yè)問題的深入理解和模型適用條件深刻的認(rèn)識(shí)。問題描述：預(yù)測(cè)信用水平是好還是差，銀行據(jù)此決定是否向客戶發(fā)放貸款，發(fā)放多少。問題描述：根據(jù)客戶信息，預(yù)測(cè)客戶流失可能性。輸 出。M streams,