大數(shù)據(jù)時(shí)代精準(zhǔn)營(yíng)銷模式研究

摘 要：從數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷、消費(fèi)者行為學(xué)、精準(zhǔn)營(yíng)銷等理論出發(fā)，對(duì)策略核心、技術(shù)基礎(chǔ)、行動(dòng)保障三個(gè)方面分析了精準(zhǔn)營(yíng)銷的應(yīng)用模式。并結(jié)合江蘇移動(dòng)的實(shí)際案例，論述了基于客戶行為分析的精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)際成果。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷 消費(fèi)者行為學(xué) 精準(zhǔn)營(yíng)銷模式

中圖分類號(hào)：F274 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-4914（2013）05-014-03

進(jìn)入2012年，大數(shù)據(jù)（big data）一詞越來(lái)越多地被提及，人們用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。《紐約時(shí)報(bào)》2012年2月的一篇專欄中所稱，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)降臨，在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)。哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里·金說(shuō)“這是一場(chǎng)革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開(kāi)始了量化進(jìn)程，無(wú)論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開(kāi)始這種進(jìn)程?！比绾卫煤Ａ繑?shù)據(jù)和先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，研究客戶行為特征，進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷是本研究的重點(diǎn)，這將為企業(yè)的營(yíng)銷決策提供可靠依據(jù)。

一、數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1.數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷。關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷，美國(guó)全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷中心是這樣定義的：“數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷是一個(gè)動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，該數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容涵蓋現(xiàn)有顧客和潛在顧客，并可以隨時(shí)擴(kuò)充、更新。就其功能而言，要能實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：確認(rèn)最佳目標(biāo)顧客及潛在顧客，然后與顧客建立起長(zhǎng)期的、牢固的、融洽的關(guān)系，同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)建立先期模型，進(jìn)行針對(duì)性營(yíng)銷?！?/p>

拉克薩根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷的產(chǎn)生和演進(jìn)，把數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷的發(fā)展過(guò)程劃分成交易信息、名錄管理、數(shù)據(jù)庫(kù)分析、接觸管理、軟件進(jìn)化、客戶關(guān)系管理等不同的階段，所有不同的階段都可以認(rèn)為是發(fā)展全功能數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷策略的一個(gè)又一個(gè)里程碑。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷的主要分析技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的目的就是要在數(shù)據(jù)龐大的、信息不完全的、有噪聲的、表述模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取出隱含于其中的、人們不知道的、但又是潛在的、有用的信息和知識(shí)?？梢哉f(shuō)數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)利用現(xiàn)有的各種分析工具，用以在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模型和數(shù)據(jù)間關(guān)系的過(guò)程，然后依據(jù)這些模型和關(guān)系作出預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)挖掘能通過(guò)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)及行為，幫助人們作出前瞻的、基于知識(shí)的決策。

CRISP-DM（跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程）是世界公認(rèn)的方法論之一，也較有影響力。在這一流程中DM不再只是數(shù)據(jù)的組織或者簡(jiǎn)單的呈現(xiàn)，也不僅僅表現(xiàn)為對(duì)數(shù)據(jù)的分析和統(tǒng)計(jì)建模，其強(qiáng)調(diào)的則是一個(gè)從理解業(yè)務(wù)需求、尋求解決方案到接受實(shí)踐檢驗(yàn)的完整過(guò)程。

CRISP-DM將整個(gè)挖掘過(guò)程分成了以下六個(gè)步驟：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。

通常來(lái)說(shuō)，把模型的結(jié)果轉(zhuǎn)化成一段數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)過(guò)程的代碼，并與數(shù)據(jù)處理代碼進(jìn)行整合，就可以在數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)模型自動(dòng)化處理。而數(shù)據(jù)分析結(jié)果的使用則需要開(kāi)發(fā)相應(yīng)的展示系統(tǒng)或者在各系統(tǒng)中（BOSS系統(tǒng)、經(jīng)分系統(tǒng)、大客戶管理系統(tǒng)、客服系統(tǒng)等）嵌入相應(yīng)的模塊。

二、精準(zhǔn)營(yíng)銷理論與模式

1.精準(zhǔn)營(yíng)銷理論。1999年，美國(guó)的萊斯特·偉門(mén)提出了精準(zhǔn)營(yíng)銷的概念。精準(zhǔn)營(yíng)銷被定位為一個(gè)營(yíng)銷的學(xué)科和理論：是以科學(xué)管理為基礎(chǔ)，以消費(fèi)者洞察為手段，恰當(dāng)而貼切地對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行細(xì)分，并采取精耕細(xì)作式的營(yíng)銷操作方式，將市場(chǎng)做深做透，進(jìn)而獲得預(yù)期效益。通?？梢詣澐殖晌鍌€(gè)階段：收集并整理目標(biāo)客戶的相關(guān)信息，建立一個(gè)客戶數(shù)據(jù)庫(kù)；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，加深客戶理解，整理出細(xì)分客戶群體的差異化需求；為不同的細(xì)分客戶群體需求設(shè)計(jì)差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；提供滿足不同細(xì)分客戶群體的差異化產(chǎn)品和服務(wù)；通過(guò)各種營(yíng)銷活動(dòng)的反饋，進(jìn)一步深化對(duì)客戶本質(zhì)需求以及客戶購(gòu)買和使用習(xí)慣的理解。具體的內(nèi)容包括：（1）客戶信息收集與處理?？蛻魯?shù)據(jù)管理是一個(gè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的過(guò)程，是搞好精準(zhǔn)營(yíng)銷的基礎(chǔ)。好比指揮官為將來(lái)繪制戰(zhàn)場(chǎng)地圖，把戰(zhàn)場(chǎng)上所有的地理信息及變化要素等輸入電腦一樣，市場(chǎng)人員也必須將分散的數(shù)據(jù)集中到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，這些存在于企業(yè)內(nèi)部各系統(tǒng)中的內(nèi)部數(shù)據(jù)和企業(yè)外部數(shù)據(jù)（如市場(chǎng)調(diào)查、第三方數(shù)據(jù)等）分類后，以客戶ID為主鍵進(jìn)行整理、轉(zhuǎn)換后匯集（ETL）到一個(gè)集中的數(shù)據(jù)庫(kù)中，就有了準(zhǔn)確的客戶數(shù)據(jù)，之后市場(chǎng)人員就可以對(duì)客戶進(jìn)行全面的研究和分析。（2）客戶細(xì)分與定位?？蛻舴秩菏歉鶕?jù)客戶的特征相似程度把客戶分成若干個(gè)群體，群體內(nèi)部特征非常相似，而在群體之間，特征非常不相似。只有區(qū)分出了不同的客戶群，企業(yè)才有可能對(duì)不同客戶群展開(kāi)有效的管理并采取差異化的營(yíng)銷手段，提供滿足這個(gè)客戶群特征要求的產(chǎn)品或服務(wù)。在實(shí)際操作中，傳統(tǒng)的市場(chǎng)細(xì)分變量，如人口因素、地理因素、心理因素等由于只能提供較為模糊的客戶輪廓，已經(jīng)難以為精準(zhǔn)營(yíng)銷的決策提供可靠的依據(jù)。隨著公司對(duì)信息搜集和分析能力的要求不斷提高，許多新的客戶分析技術(shù)和方法正被運(yùn)用于各種營(yíng)銷領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘這一統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域的前沿性技術(shù)就被廣泛的應(yīng)用，它能夠在海量的、龐雜的、沒(méi)有規(guī)律的客戶資料中篩選出對(duì)公司有價(jià)值的信息。利用數(shù)據(jù)挖掘的精準(zhǔn)細(xì)分技術(shù)對(duì)客戶行為模式與客戶價(jià)值進(jìn)行準(zhǔn)確判斷與分析，已經(jīng)成為今后客戶細(xì)分領(lǐng)域的主流。（3）營(yíng)銷戰(zhàn)略制定。在得到基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)的不同客戶群特征后，市場(chǎng)人員需要結(jié)合企業(yè)戰(zhàn)略、企業(yè)能力、市場(chǎng)環(huán)境等因素，在不同的客戶群體中尋找可能的商業(yè)機(jī)會(huì)，最終為每個(gè)群制定個(gè)性化的營(yíng)銷戰(zhàn)略，每個(gè)營(yíng)銷戰(zhàn)略都有特定的目標(biāo)。如獲取相似的客戶、交叉銷售或提升銷售，或采取措施防止客戶流失等。（4）營(yíng)銷方案設(shè)計(jì)。所有的方案注重的都是目標(biāo)，營(yíng)銷方案也一樣。一個(gè)好的營(yíng)銷方案必須聚焦到某個(gè)目標(biāo)客戶群，然后將營(yíng)銷方案都往目標(biāo)客戶群聚焦。太陽(yáng)表面的溫度在10000度以上，但卻連地球上的一張紙也點(diǎn)不著，如果使用一個(gè)放大鏡，就可以把紙點(diǎn)燃，區(qū)別就在于是否聚焦。同樣，只有做到聚焦，營(yíng)銷的效率才能夠提升到最大。

篩選出目標(biāo)客戶群是第一步，企業(yè)可以圍繞客戶戰(zhàn)略和當(dāng)前營(yíng)銷工作重點(diǎn)來(lái)確定目標(biāo)客戶群。根據(jù)目標(biāo)客戶群營(yíng)銷活動(dòng)的目標(biāo)，設(shè)計(jì)有針對(duì)性的營(yíng)銷活動(dòng)創(chuàng)意（包括產(chǎn)品的組合、渠道的選擇等）及定價(jià)，并就各方案進(jìn)行評(píng)估，挑選出最佳創(chuàng)意，形成最終營(yíng)銷方案（包括針對(duì)性的產(chǎn)品組合方案、產(chǎn)品組合價(jià)格方案、渠道方案）。

值得強(qiáng)調(diào)的是，客戶是不斷變化的，亦即客戶群是動(dòng)態(tài)的，因此，我們需要靈活動(dòng)態(tài)地觀測(cè)、定位和理解客戶群，才不至于制定一個(gè)時(shí)過(guò)境遷的營(yíng)銷方案。（5）營(yíng)銷結(jié)果反饋。營(yíng)銷活動(dòng)結(jié)束后，應(yīng)對(duì)營(yíng)銷活動(dòng)執(zhí)行過(guò)程中收集到的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，對(duì)營(yíng)銷活動(dòng)的執(zhí)行、渠道、產(chǎn)品和廣告的有效性進(jìn)行評(píng)估，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，尋找需要改進(jìn)和優(yōu)化的關(guān)鍵點(diǎn)，為下一階段的營(yíng)銷活動(dòng)打下良好的基礎(chǔ)。簡(jiǎn)言之，評(píng)估是營(yíng)銷活動(dòng)的終點(diǎn)，也是下一輪精準(zhǔn)營(yíng)銷活動(dòng)的起點(diǎn)。

2.精準(zhǔn)營(yíng)銷模式內(nèi)涵。精準(zhǔn)營(yíng)銷模式可以概括為5W營(yíng)銷分析框架，在合適的時(shí)機(jī)（When），將合適的業(yè)務(wù)（Which），通過(guò)合適的渠道（Where），采取合適的行動(dòng)（What），營(yíng)銷合適的客戶（Who）。在整個(gè)過(guò)程中貫徹“以客戶為中心”的理念，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷管理的持續(xù)改善。

3.精準(zhǔn)營(yíng)銷模式實(shí)施框架?？梢詫⒕珳?zhǔn)營(yíng)銷理解成一個(gè)PPT框架，即將以客戶為本作為核心價(jià)值觀，從策略、流程、技術(shù)三方面著手，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。其中策略指營(yíng)銷策略；流程是包括客戶獲取、客戶培育、客戶挽留組成的最佳管理實(shí)踐流程；技術(shù)則是基于用戶信息之上的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。

策略、流程與技術(shù)是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷的三大要素。首先要保證精準(zhǔn)營(yíng)銷理念在整個(gè)組織中有效貫徹，以保證戰(zhàn)略決策者、方案制定者和活動(dòng)執(zhí)行者必須充分理解和認(rèn)可精準(zhǔn)營(yíng)銷的理念，并能做到融會(huì)貫通，可以制定彰顯這一理念的相應(yīng)的營(yíng)銷策略和方案；其次通過(guò)流程穿越、流程改造等方式，在不斷的創(chuàng)新和探索中建立起有效的與客戶互動(dòng)的行為模式；最后，不斷提升技術(shù)水平，充分利用技術(shù)。堅(jiān)實(shí)的技術(shù)后盾是精準(zhǔn)營(yíng)銷理論落實(shí)的保障，使之具有可操作性，并在很大程度上推動(dòng)了營(yíng)銷精準(zhǔn)化的進(jìn)程。整體而言，策略、流程和技術(shù)組成了電信業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷的基本架構(gòu)，促進(jìn)了精準(zhǔn)營(yíng)銷的驅(qū)動(dòng)者、行動(dòng)方案和可行性保障三方面的緊密結(jié)合。同時(shí)堅(jiān)守以客戶為出發(fā)點(diǎn)，確保客戶在整個(gè)精準(zhǔn)營(yíng)銷活動(dòng)中始終處于核心地位。

策略、流程、技術(shù)三個(gè)方面的能力是精準(zhǔn)營(yíng)銷能力的有機(jī)組成，三者相輔相成，缺一不可。策略對(duì)流程有戰(zhàn)略性的指導(dǎo)意義，因?yàn)椴呗詶l線中的營(yíng)銷策略是建立在最佳管理實(shí)踐的流程之上的；流程必須建立在技術(shù)的基礎(chǔ)上，因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘與分析模型是客戶細(xì)分與分析的基礎(chǔ)，而后者則貫穿最佳管理實(shí)踐流程始終；數(shù)據(jù)挖掘與分析所使用的海量數(shù)據(jù)則來(lái)源于業(yè)務(wù)系統(tǒng)中沉淀的用戶信息。

三、江蘇移動(dòng)的精準(zhǔn)營(yíng)銷模式案例

精準(zhǔn)營(yíng)銷模式的核心是“以客戶為中心”，更加注重“目標(biāo)客戶”，在識(shí)別出目標(biāo)消費(fèi)者后，聚焦目標(biāo)客戶群，分析目標(biāo)客戶群的需求，然后為這一特定群體推出最適合的細(xì)分產(chǎn)品，制定適應(yīng)目標(biāo)客戶群的價(jià)格，通過(guò)相應(yīng)的渠道和傳播、促銷方式進(jìn)行產(chǎn)品營(yíng)銷。要達(dá)到這一目的，就需要對(duì)客戶的特征進(jìn)行具體的分析。

目前江蘇移動(dòng)各種增值業(yè)務(wù)非常繁多，之前的彩鈴業(yè)務(wù)營(yíng)銷通過(guò)捆綁、大面積的促銷讓用戶去選擇，雖然帶來(lái)的增值業(yè)務(wù)普及率的提升，但沉默用戶增多，客戶投訴增加。江蘇移動(dòng)通過(guò)精準(zhǔn)營(yíng)銷找準(zhǔn)目標(biāo)客戶，發(fā)展彩鈴業(yè)務(wù)，激活沉默用戶，發(fā)展新彩鈴用戶，取得了良好的效果。

1.整合各大數(shù)據(jù)源，建立統(tǒng)一的用戶增值業(yè)務(wù)行為分析視圖，為精準(zhǔn)營(yíng)銷應(yīng)用打下基礎(chǔ)。增長(zhǎng)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)雖然有相應(yīng)規(guī)范進(jìn)行統(tǒng)一，但是因增值業(yè)務(wù)更新比較快，數(shù)據(jù)源尚未覆蓋全部業(yè)務(wù)，離當(dāng)前的應(yīng)用需求有一定差距；業(yè)務(wù)子系統(tǒng)，尤其是小業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源缺乏梳理，需進(jìn)一步加強(qiáng)。從數(shù)據(jù)出發(fā)，以用戶為中心，從用戶特征角度將運(yùn)營(yíng)商可能有的數(shù)據(jù)歸類整理，輸出用戶特征分析表；對(duì)照運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)實(shí)際具備情況，對(duì)數(shù)據(jù)的可獲得性進(jìn)行標(biāo)注。

從營(yíng)銷出發(fā)，從進(jìn)行新業(yè)務(wù)營(yíng)銷的目標(biāo)出發(fā)，推導(dǎo)對(duì)支持信息及源數(shù)據(jù)的需求，確定數(shù)據(jù)使用方法，輸出營(yíng)銷特征分析表；對(duì)照運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)實(shí)際具備情況，對(duì)必要但暫不可獲得的數(shù)據(jù)提出規(guī)劃需求。《數(shù)據(jù)源整合需求報(bào)告》中，除了對(duì)經(jīng)分系統(tǒng)現(xiàn)有數(shù)據(jù)源進(jìn)行梳理外，還對(duì)MISC、彩信、彩鈴、WAP、小區(qū)短信、短信網(wǎng)關(guān)、Enumber郵箱、12580、愛(ài)貝通、小額支付平臺(tái)、USSD、手機(jī)雜志、LCS等13個(gè)業(yè)務(wù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了梳理整合。

建立基于用戶人性特點(diǎn)的14類人群細(xì)分模型，對(duì)增值業(yè)務(wù)的目標(biāo)客戶進(jìn)行細(xì)分，共分為以下幾種類型：

基于用戶人性特點(diǎn)將客戶細(xì)分為低潛力型、超前消費(fèi)型、虛榮跟風(fēng)型、精明嘗鮮型、盲從型、吝嗇型、精打細(xì)算型、理性跟從型、中潛力型、精明時(shí)尚型、傳統(tǒng)保守型、感性跟隨型、高潛力型、時(shí)尚中高端。基于彩鈴用戶生命周期將客戶細(xì)分為，彩鈴潛在用戶、彩鈴新開(kāi)通用戶、彩鈴普通用戶、彩鈴活躍用戶、彩鈴沉默用戶、彩鈴流失用戶、潛在高概率用戶、流失高概率用戶。在用戶細(xì)分的基礎(chǔ)上，建立彩鈴潛在用戶預(yù)測(cè)模型（模型略）。

2.建立用戶新業(yè)務(wù)行為屬性標(biāo)簽，動(dòng)態(tài)觸發(fā)的精準(zhǔn)營(yíng)銷策略?；谟脩艚y(tǒng)一視圖，結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行用戶屬性標(biāo)簽構(gòu)建。對(duì)彩鈴的目標(biāo)客戶，當(dāng)訂購(gòu)了其他增值業(yè)務(wù)和撥打了有彩鈴客戶的電話時(shí)，對(duì)其進(jìn)行觸發(fā)式的短信推薦，對(duì)彩鈴沉默用戶和流失用戶，則采取外呼+營(yíng)業(yè)廳的方式進(jìn)行主動(dòng)關(guān)懷，最終形成針對(duì)目標(biāo)客戶的彩鈴業(yè)務(wù)精準(zhǔn)營(yíng)銷模式。

3.營(yíng)銷執(zhí)行。通過(guò)精準(zhǔn)平臺(tái)將客戶需求及針對(duì)性營(yíng)銷方案推送到一線。比如根據(jù)用戶歷史鈴音使用記錄總結(jié)出鈴音偏好，幫助一線人員進(jìn)行針對(duì)性的鈴音推薦；根據(jù)用戶歷史獲取鈴音的渠道總結(jié)出用戶的渠道偏好等。而且流失概率、影響力指數(shù)等分析成果也能在清單中羅列出來(lái)。

4.應(yīng)用效果評(píng)估。彩鈴沉默用戶推活躍度提升活動(dòng)執(zhí)行效果。對(duì)40000戶彩鈴沉默、半沉默用戶開(kāi)展付費(fèi)鈴音下載用戶數(shù)提升，營(yíng)銷成功數(shù)為22560，成功率為56.4%；月均彩鈴下載用戶數(shù)KPI指標(biāo)完成率由91.11%提高到104.02%。

經(jīng)驗(yàn)總結(jié)：在營(yíng)銷中發(fā)現(xiàn)該部分用戶主要由于不了解鈴音下載的方式或或認(rèn)為鈴音設(shè)置麻煩造成，因此，在營(yíng)銷推介上對(duì)不了解鈴音下載方式的用戶應(yīng)重點(diǎn)推介簡(jiǎn)單便捷的鈴音下載方式，對(duì)認(rèn)為設(shè)置較麻煩的用戶可以推介音樂(lè)盒，讓用戶感受使用彩鈴的便捷與樂(lè)趣。彩鈴已流失用戶挽留活動(dòng)執(zhí)行效果。對(duì)8000戶彩鈴已流失用戶開(kāi)展外呼挽留，營(yíng)銷成功2772戶，成功率為34.65%；月均彩鈴付費(fèi)用戶數(shù)完成當(dāng)月計(jì)劃的130%，完成年度指標(biāo)125.43%；當(dāng)月付費(fèi)用戶到達(dá)數(shù)較上月增長(zhǎng)3.6萬(wàn)戶

經(jīng)驗(yàn)總結(jié)：在營(yíng)銷中發(fā)現(xiàn)用戶主動(dòng)銷戶的原因及總結(jié)對(duì)應(yīng)的營(yíng)銷要點(diǎn)：

對(duì)模型命中率和查全率進(jìn)行評(píng)估。

模型效果初步達(dá)到業(yè)務(wù)目標(biāo)，可有效提升挽留效率3倍左右。

活動(dòng)評(píng)估：對(duì)活動(dòng)執(zhí)行成功率和活動(dòng)效益進(jìn)行評(píng)估。

通過(guò)彩鈴潛在流失用戶挽留活動(dòng)的努力，挽留成功用戶的彩鈴留訂率提升了9.6%，效果顯著。

策略評(píng)估：對(duì)策略的用戶接受程度進(jìn)行評(píng)估，可以用于下一次營(yíng)銷活動(dòng)的改善和優(yōu)化。

就“贈(zèng)送2個(gè)月功能費(fèi)及2首鈴音，返還話費(fèi)”這一營(yíng)銷方案，在成功接觸的2092個(gè)用戶中，彩鈴?fù)炝舨呗缘耐扑]成功率為24.5%，考慮使用的用戶比例占到42%，可對(duì)用戶考慮的原因進(jìn)行詳細(xì)分析，為挽留方案的優(yōu)化提供依據(jù)。人員能力評(píng)估：對(duì)人員技能進(jìn)行比較，能夠?qū)崿F(xiàn)銷售人員績(jī)效量化和經(jīng)驗(yàn)共享。

目前人員技能差異比較大，成功率最高達(dá)32%，最低只有19%，相差13個(gè)百分點(diǎn)；拒絕率最低的只有7%，最高的則有24%，相差17個(gè)百分點(diǎn)；考慮使用的用戶比例較高，成功率提升空間仍比較大。

四、結(jié)語(yǔ)

20世紀(jì)最具影響力的創(chuàng)新莫過(guò)于人類擁有了能處理大量數(shù)字化信息的IT技術(shù)，為了從大數(shù)據(jù)集中提取用戶可理解和適用的知識(shí)，人們研究并發(fā)展了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它以嶄新的方式來(lái)總結(jié)原始數(shù)據(jù)。以此為基礎(chǔ)的營(yíng)銷工作面臨著著精準(zhǔn)與保護(hù)客戶隱私之間平衡的問(wèn)題，從技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式上通過(guò)改進(jìn)挖掘算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則等方面來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)。為了保護(hù)顧客的隱私，R.Agrawal等人早在2000年就提出隱私保護(hù)數(shù)據(jù)挖掘的新算法，Chris. Clifton等人合作研究了分布式數(shù)據(jù)挖掘來(lái)保護(hù)信息用戶的隱私權(quán)。

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（作者簡(jiǎn)介：王波，博士，南京人口管理干部學(xué)院工商管理系；吳子玉，高級(jí)統(tǒng)計(jì)師，江蘇省統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究所 江蘇南京 210000）

（責(zé)編：若佳）