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數(shù)據(jù)挖掘在電信行業(yè)的應(yīng)用 黃典偉 博士 上海宏能軟件有限公司 2 數(shù)據(jù)挖掘 應(yīng)用 的理論背景 ? 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的幾個(gè)主要瓶頸 ? 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì) ? 數(shù)據(jù)挖掘在電信行業(yè)中解決的問(wèn)題 ? ? 拋磚引玉：一些應(yīng)用案例與軟件演示 主要內(nèi)容 3 從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，越來(lái)越多的“經(jīng)驗(yàn)”正在被數(shù)字化 – 社會(huì)信息化后，社會(huì)的歷史是數(shù)據(jù)的歷史 ? 數(shù)字化的 “物以類(lèi)聚，人以群分” ? 事物的發(fā)展一般都有其內(nèi)在的規(guī)律 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的理論背景 4 應(yīng)用者必須強(qiáng)烈地關(guān)心效率與利潤(rùn) ? 必要的數(shù)據(jù)積累（有效使用的業(yè)務(wù)系統(tǒng)） ? 所用的數(shù)學(xué)工具與實(shí)際業(yè)務(wù)知識(shí)的鴻溝 ? 成熟數(shù)學(xué)建模工具應(yīng)經(jīng)過(guò)數(shù)年的實(shí)踐檢驗(yàn)與國(guó)內(nèi)這方面的初始狀態(tài)之間的矛盾 ? 相信科學(xué)方法與傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)管理至上的矛盾 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的幾個(gè)主要瓶頸 5 據(jù)挖掘中應(yīng)用和算法的關(guān)系 6 1995－ 2000：已經(jīng)從研究性質(zhì)轉(zhuǎn)向具體實(shí)踐 ? 2000－ 2002：積累豐富業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的企業(yè)正式感到了數(shù)據(jù)挖掘的必要性與迫切性 ? 2002－以后：數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)更加面向細(xì)分的行業(yè)，對(duì)使用者數(shù)學(xué)與數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)的要求會(huì)越來(lái)越少 ? 2004年前，在管理上對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的需要會(huì)像航空業(yè)對(duì)定座系統(tǒng)與零售業(yè)對(duì) 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì) 7 據(jù)挖掘在電信行業(yè)解決的問(wèn)題 ? 如何發(fā)現(xiàn)電信客戶(hù)的特征和分類(lèi) ? ? 如何預(yù)測(cè)那些即將流失的客戶(hù)？ ? 如何評(píng)價(jià)客戶(hù)的貢獻(xiàn)價(jià)值？ ? 如何判斷客戶(hù)的欺詐行為特征？ ? 還有更多 …… – 如何對(duì)呆帳 /壞帳進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制？ – 大客戶(hù)的消費(fèi)行為特征是什么？人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征是什么？ – 如何知道公司下一階段的營(yíng)業(yè)收入？ – 如何設(shè)計(jì)交叉銷(xiāo)售 / 深入銷(xiāo)售？ 8 例：如何發(fā)現(xiàn)電信客戶(hù)的特征和分類(lèi) ? ? 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)就是對(duì)客戶(hù)的競(jìng)爭(zhēng)！ ? 對(duì)客戶(hù)的競(jìng)爭(zhēng)首先要知道客戶(hù)在哪里，然后制定相應(yīng)的市場(chǎng)策略： – 對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分組； – 確定你感興趣的那些客戶(hù)群；（周末組 /商業(yè)組 /接聽(tīng)電話(huà)組 /打電話(huà)組 /服務(wù)組 /打折組 /… ） – 對(duì)不同的組給出不同的價(jià)格策略，和促銷(xiāo)策略； 業(yè)務(wù)問(wèn)題 9 例：如何發(fā)現(xiàn)電信客戶(hù)的特征和分類(lèi) ? ? 選擇什么樣的變量（看問(wèn)題的角度） – 行為特征，非人口統(tǒng)計(jì)特征； – 要有營(yíng)銷(xiāo)意義； ? 選擇什么樣的算法 – 有的工具要求使用者有專(zhuān)業(yè)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)； – 有的工具只要求使用者是業(yè)務(wù)專(zhuān)家； 問(wèn)題解決主要考慮： 10 例：如何發(fā)現(xiàn)電信客戶(hù)的特征和分類(lèi) ? ? 行為數(shù)據(jù) – 電話(huà)使用的方式； – 服務(wù)使用的種類(lèi)； ? 人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) – 年令； – 性別； – 地址； – … ? 其它數(shù)據(jù) – 帳戶(hù)設(shè)立時(shí)間； – 網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量； – 客戶(hù)關(guān)懷； – 級(jí)別； – … 需要的數(shù)據(jù) (數(shù)據(jù)模型 )： 11 例：如何發(fā)現(xiàn)電信客戶(hù)的特征和分類(lèi) ? ? 不同的建模工具對(duì)人的要求不同； ? 不同的建模工具生產(chǎn)效率不同； 建立模型： 12 例：如何發(fā)現(xiàn)電信客戶(hù)的特征和分類(lèi) ? ? 營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng) ? ? 市場(chǎng)多維分析（ ? … 應(yīng)用模型（評(píng)分）： 13 公司于 1992由幾個(gè)資深營(yíng)銷(xiāo)分析顧問(wèn)創(chuàng)建，總部設(shè)在美國(guó)麻省林肯地區(qū)，亞太總部在 原 ? 公司的服務(wù)與產(chǎn)品聚焦在提供基于數(shù)據(jù)挖掘的營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)化與自動(dòng)化軟件?；A(chǔ)產(chǎn)品是 已有 260多個(gè)公司使用了 ? 每年增長(zhǎng) 100%，被權(quán)威機(jī)構(gòu)（德勤科技）評(píng)為全美發(fā)展最快的 500家新興公司（第 137位） ? 2002年被 2家最有影響力的軟件商之一 14 002 1. 2. 3. 4. G 5. A 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 15 公司于 2000年元月由幾個(gè)資深專(zhuān)業(yè)人士創(chuàng)建： – 公司總經(jīng)理 ，首任 旦大學(xué)數(shù)學(xué)博士，自94年以來(lái)一直從事數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘方面的商業(yè)應(yīng)用工作； – 公司董事副總經(jīng)理 ，前 海交大的計(jì)算機(jī)博士，自 95年以來(lái)一直從事大型商業(yè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的開(kāi)發(fā) – 公司高級(jí)副總經(jīng)理 ，美國(guó)著名信用管理與咨詢(xún)公司 量經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士，芝加哥大學(xué)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)與統(tǒng)計(jì)學(xué)博士，完成過(guò)數(shù)以百計(jì)的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目。 – 公司技術(shù)總監(jiān) ，前國(guó)內(nèi)著名企業(yè)的計(jì)算機(jī)專(zhuān)家，浙江大學(xué)軟件碩士，長(zhǎng)期從事?tīng)I(yíng)銷(xiāo)決策支持方面的計(jì)算機(jī)應(yīng)用。 ? 上海市政府風(fēng)險(xiǎn)投資公司交大創(chuàng)投的第一個(gè)投資項(xiàng)目 ? 上海市認(rèn)定的軟件企業(yè) ? 是 品在中國(guó)的唯一簽約分銷(xiāo)商，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)網(wǎng)址 上海宏能軟件有限公司 16 ? 橫向的數(shù)據(jù)挖掘工具集 縱向的數(shù)據(jù)挖掘解決方案 17 戶(hù)管理 ? 尋找與確定潛在顧客 ? 客戶(hù)分析 ? 發(fā)掘交叉銷(xiāo)售機(jī)會(huì) 品牌管理 ? 媒體管理 ? 促銷(xiāo)活動(dòng)管理 ? 理 ? 市場(chǎng)調(diào)查 戰(zhàn)略計(jì)劃與資源管理 戰(zhàn)略計(jì)劃與資源管理 ? 預(yù)算與計(jì)劃 ? 長(zhǎng)期營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的規(guī)劃 ? 資源優(yōu)化配置 分析與 優(yōu)化工具 分析工具 ? 建立預(yù)測(cè)模型 ? 數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn) ? 優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng) 18 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析象限： 客戶(hù)關(guān)系優(yōu)化軟件供應(yīng)商 19 些有代表性的行業(yè)用戶(hù) 零售業(yè) 銀行 保險(xiǎn)與醫(yī)藥 電訊業(yè) 出版業(yè) 絡(luò)公司 賓館與旅游業(yè) 20 獲得多項(xiàng)行業(yè)獎(jiǎng)的成熟軟件 ? 高度自動(dòng)化，適應(yīng)各個(gè)層面的數(shù)據(jù)挖掘與建模的顧客 ? 特點(diǎn)是：貼近業(yè)務(wù)、立竿見(jiàn)影 ? 生成的模型可以以 成到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。 面向市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的數(shù)據(jù)挖掘與 數(shù)學(xué)建模的集成應(yīng)用軟件 21 響應(yīng)模型 – 比如可預(yù)測(cè)客戶(hù)對(duì)某個(gè)產(chǎn)品或服務(wù)的認(rèn)知度，客戶(hù)流失或興趣遷移等。 交叉銷(xiāo)售模型 – 比如預(yù)測(cè)現(xiàn)有客戶(hù)的新的購(gòu)買(mǎi)趨向，或組合購(gòu)買(mǎi)模式。 – 幫助制定產(chǎn)品系列或套件。 客戶(hù)價(jià)值評(píng)估模型 – 客戶(hù)的忠誠(chéng)度評(píng)估， – 利潤(rùn)貢獻(xiàn)度評(píng)估， – 消費(fèi)的寬緊度。 市場(chǎng)細(xì)分與客戶(hù)分組模型 – 按照已有客戶(hù)的消費(fèi)數(shù)據(jù)對(duì)客戶(hù)按一定屬性分組。 – 確定細(xì)分市場(chǎng)的定義屬性。 22 涉及 7億人次的市場(chǎng)促銷(xiāo)應(yīng)用了 ? 支撐 100億美元銷(xiāo)售收入的市場(chǎng)活動(dòng)使用了 ? 每年 20億條銷(xiāo)售線(xiàn)索的產(chǎn)生應(yīng)用了 ? － 12周（投入實(shí)用?。? ? 可以支持具有 16000個(gè)變量的 20億條記錄的數(shù)據(jù)分析與挖掘建模 關(guān)于 23 例一 : 美國(guó)一家著名電信運(yùn)營(yíng)商 ? 市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題 – 客戶(hù)流失率高 / 獲得客戶(hù)成本高（ $$） – 不了解客戶(hù)的貢獻(xiàn)價(jià)值 – 依據(jù)經(jīng)驗(yàn)開(kāi)展業(yè)務(wù)，沒(méi)有依靠技術(shù)手段 ? 經(jīng)營(yíng)管理問(wèn)題 – 客戶(hù)流失率高 – 推出新服務(wù)成本高 背景信息： 24 數(shù)據(jù)挖掘解決的問(wèn)題 ： 案例一 :美國(guó)一家著名電信運(yùn)營(yíng)商 ? 根據(jù)客戶(hù)使用網(wǎng)絡(luò)的行為，將客戶(hù)進(jìn)行分組 ? 檢查人口統(tǒng)計(jì)學(xué)方面的規(guī)律 ? 分析如何將目前的客戶(hù)提升到新的細(xì)分市場(chǎng)中 ? 開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)系統(tǒng)（生產(chǎn)系統(tǒng)），使分析工作變成日程工作的一部分，易于使用 25 成的工作： 案例一 :美國(guó)一家著名電信運(yùn)營(yíng)商 ? 對(duì)目前客戶(hù)分組 –250+個(gè)變量 和 100多個(gè)模型； ? 對(duì)所發(fā)現(xiàn)的規(guī)律進(jìn)行了大量個(gè)人 /家庭訪談，驗(yàn)證； ? 將所發(fā)現(xiàn)的規(guī)律分組，制定了相應(yīng)的市場(chǎng) /客服策略； ? 開(kāi)發(fā)了生產(chǎn)系統(tǒng)（ 以支持促銷(xiāo)活動(dòng)管理和客戶(hù)服務(wù)； 26 例一 :美國(guó)一家著名電信運(yùn)營(yíng)商 所發(fā)現(xiàn)的規(guī)律： ? 人口統(tǒng)計(jì)方面的特性不影響購(gòu)買(mǎi) /使用； ? “商業(yè)”客戶(hù)主要在工作時(shí)間內(nèi)消費(fèi)； ? 許多客戶(hù)很少使用移動(dòng)電話(huà)，僅僅是在心理上需要一個(gè)移動(dòng)電話(huà)； 27 例一 :美國(guó)一家著名電信運(yùn)營(yíng)商 ? 對(duì)“最新的”技術(shù)需求很弱； ? 一些如何使目前用戶(hù)“成長(zhǎng)”的模式，不僅僅是如何獲得 /保持用戶(hù)； 所發(fā)現(xiàn)的規(guī)律： 28 例二： 電信服務(wù)的市場(chǎng)定位 (響應(yīng)模型 ) ? 由于通信行業(yè)正經(jīng)歷全球化的演變，一個(gè)提供多種通信服務(wù)和產(chǎn)品的著名電信公司，需要進(jìn)入新的服務(wù)領(lǐng)域，如 無(wú)線(xiàn)，本地等，而大家都在用類(lèi)似的產(chǎn)品和服務(wù)來(lái)競(jìng)爭(zhēng)同一群客戶(hù)，因此不可避免地與許多競(jìng)爭(zhēng)者產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)。 ? 該公司因此希望識(shí)別對(duì)特定的市場(chǎng)促銷(xiāo)活動(dòng)有積極響應(yīng)的潛在客戶(hù)群體，以便實(shí)施一套更有針對(duì)性、更高效的市場(chǎng)策略來(lái)確保業(yè)務(wù)的持續(xù)增長(zhǎng)。 29 例三： 客戶(hù)流失監(jiān)控 ? 美國(guó)一個(gè)很大的通信公司，面臨日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。 ? 該公司希望按國(guó)家、州、城市等不同級(jí)別來(lái)監(jiān)控市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)，以便及時(shí)有效地向應(yīng)該投放市場(chǎng)資源的區(qū)域投放合適的資源。 ? 為了有效地應(yīng)對(duì)來(lái)自其它電信運(yùn)營(yíng)商的競(jìng)爭(zhēng)，該公司希望能以周為最小時(shí)間單位來(lái)操作該監(jiān)控系統(tǒng)。 ? 我們開(kāi)發(fā)了一個(gè)模型，能將客戶(hù)流失的趨向分解為市場(chǎng)變化趨向和個(gè)體變化趨向。市場(chǎng)變化趨向是對(duì)包含季節(jié)性結(jié)果在內(nèi)的一些共性結(jié)果的刻畫(huà)，而個(gè)體變化趨向則用于產(chǎn)生警告信號(hào)。該系統(tǒng)的信息可以做到每天更新一次。 將流失趨向顯示在地圖上，以此來(lái)反映市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng) 30 例三： 客戶(hù)流失監(jiān)控 31 例四：客戶(hù)生命周期價(jià)值優(yōu)化 （客戶(hù)獲取與保持分析） ? 一個(gè)電信運(yùn)營(yíng)商希望評(píng)估不同的客戶(hù)群組的客戶(hù)生命周期價(jià)值（ ? 通過(guò)詳細(xì)的客戶(hù)獲取與保持分析，我們開(kāi)發(fā)了預(yù)算分配模型，將電信運(yùn)營(yíng)商的 ? 該系統(tǒng)的應(yīng)用使得該電信運(yùn)營(yíng)商能專(zhuān)注于提高市場(chǎng)活動(dòng)的效果，提供對(duì)可產(chǎn)生持續(xù)性利潤(rùn)的市場(chǎng)策略的評(píng)價(jià)指標(biāo)。 32 戶(hù)生命周期價(jià)值優(yōu)化 $q u i t yR e t e n t i o nA c q u i s i t i o nA c q u i s i t i o n / R e t e n t i o n M a r k e t i n g I n v e s t m e n t S t r a t e g yC u s to m e r Eq u i O p ti m i z a ti o n fo r D o m e s ti c $ 1 0 R e v e n u e a - 1 28 - 1 06 - 84 - 62 - 40 - 2- 2 - 0- 4 - - 2- 6 - - 4- 8 - - 6AO p t i m a l E c o n o m i c sC o s t p e r W i n b a c k = $ 7 3 . 1 5C o s t p e r C o n t a c t = $ 5 . 9 4R e t e n t i o n p e r M o n t h p e r W i n b a c k = $ 2 A c q u i s i t i o n R a t e = 8 . 1 2 %R e t e n t i o n R a t e = 9 7 . 8 2 % O p t i m a l E q u i t y = $ 1 0 . 4 8O p t i m a l B u d g e t D i s t r i b u t i o nA c q u i s i ti o n = 8 6 %R e te n ti o n = 1 4 %C u r r e n t E c o n o m i c sC o s t p e r W i n b a c k = $ 7 5 . 7 3C o s t p e r C o n t a c t = $ 6 . 2 6R e t e n t i o n p e r M o n t h p e r W i n b a c k = $ 1 A c q u i s i t i o n R a t e = 8 . 2 7 %R e t e n t i o n R a t e = 9 5 . 7 0 %C u r r e n t E q u i t y = $ 5 . 3 8C u r r e n t B u d g e t D i s t r i b u t i o nA c q u i s i ti o n = 9 2 %R e te n ti o n = 8 %33 數(shù)據(jù)挖掘是人腦的延伸，是與日常經(jīng)營(yíng)決策密切相關(guān)的 ? 數(shù)據(jù)是非常寶貴的財(cái)富 ? 通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用，我們更加認(rèn)識(shí)到前期業(yè)務(wù)信息化的巨大價(jià)值 ? 業(yè)務(wù)績(jī)效目標(biāo)越清晰，數(shù)據(jù)挖掘越有成效 ? 離開(kāi)業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)挖掘是不存在的 結(jié)束語(yǔ)