基于數(shù)據(jù)挖掘的公眾客戶(hù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略研究

董博雯 魏盈盈

[摘要]隨著移動(dòng)、聯(lián)通和電信三大通信行業(yè)的快速發(fā)展，通信行業(yè)掌握了客戶(hù)的海量數(shù)據(jù)，在精準(zhǔn)化營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中客戶(hù)數(shù)據(jù)資源如何被有效挖掘具有重要意義。以通信行業(yè)公眾客戶(hù)為研究對(duì)象，在分析精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和數(shù)據(jù)挖掘關(guān)系的基礎(chǔ)上，歸納總結(jié)出商業(yè)常用的數(shù)據(jù)挖掘方法及注意事項(xiàng)，并從產(chǎn)品、價(jià)格、促銷(xiāo)、渠道四個(gè)方面提出公眾客戶(hù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略。

[關(guān)鍵詞]通信行業(yè)；公眾客戶(hù)；數(shù)據(jù)挖掘；精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

[中圖分類(lèi)號(hào)]F713.36[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]2095-3283（2018）07-0123-03

Research on the Precision Marketing Strategy of Public Customers Based on Data Mining

Dong BowenWei Yingying

（1.Heilongjiang Institute of Foreign Trade and Economic Cooperation， Heilongjiang， Harbin 150001；

2.East University of Heilongjiang， Heilongjiang， Harbin 150066）

Abstract： With the rapid development of China Mobile， China Unicom， and China Telecom， the communications industries have mastered the mass data of customers. It is the great significance that customer data resources are effectively tapped in the process of accurate marketing. Taking the public client of the communication industry as the research object， based on the analysis of the relationship between precision marketing and data mining， this paper summarizes the commonly used data mining methods and precautions， and from four aspects of product， price， promotion， and channel， the precision marketing strategy of public customers is put forward.

Keywords： Communications Industry； Public Customers； Data Mining； Precision Marketing

[作者簡(jiǎn)介]董博雯（1983-），女，遼寧錦州人，經(jīng)濟(jì)師，研究方向：國(guó)際貿(mào)易、區(qū)域經(jīng)濟(jì)；魏盈盈（1983-），女，黑龍江哈爾濱人，講師，研究方向：電子商務(wù)。一、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系

近年來(lái)，通信市場(chǎng)日漸飽和，通過(guò)“降價(jià)、捆綁、增值服務(wù)”等傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)達(dá)不到挖掘客戶(hù)資源的目的，但通信行業(yè)自身具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，即已掌握海量的客戶(hù)數(shù)據(jù)，如何科學(xué)地管理數(shù)據(jù)、高效地進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并合理地挖掘出商業(yè)信息和潛在客戶(hù)消費(fèi)規(guī)律，從而為企業(yè)帶來(lái)更多的商業(yè)價(jià)值，已成為通信行業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

（一）精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)概念與內(nèi)涵

精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)（Precision marketing）是在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)狀況分析和人群精準(zhǔn)定位分析的基礎(chǔ)上，依托現(xiàn)代化信息技術(shù)，建立個(gè)性化的顧客溝通服務(wù)體系，為企業(yè)建立更精準(zhǔn)、可衡量和高投資回報(bào)的營(yíng)銷(xiāo)擴(kuò)張之路。

相對(duì)于傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)方式，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)涵體現(xiàn)為：首先，洞察客戶(hù)需求。通過(guò)調(diào)研和整合公眾客戶(hù)信息、細(xì)分客戶(hù)群體、提煉群體特征行為，結(jié)合公眾客戶(hù)行為分析及時(shí)掌握各群體的精準(zhǔn)差異化需求；其次，制定個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)渠道。在群體差異化需求的基礎(chǔ)上，細(xì)分公眾客戶(hù)群體，設(shè)計(jì)不同的營(yíng)銷(xiāo)方案（包括銷(xiāo)售渠道、促銷(xiāo)手段、傳播途徑、售后服務(wù)等），為公眾客戶(hù)提供有針對(duì)性的產(chǎn)品；最后，量化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中需要借助信息技術(shù)手段量化指標(biāo)體系，才能達(dá)到實(shí)現(xiàn)各個(gè)營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)標(biāo)準(zhǔn)化管理。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與步驟

現(xiàn)代通信企業(yè)擁有大量的公眾客戶(hù)信息資源，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘（Data mining）技術(shù)可以在大型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)池中通過(guò)科學(xué)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾與篩選，搜索數(shù)據(jù)之間隱藏的相互關(guān)系、揭示商業(yè)規(guī)律、預(yù)測(cè)未來(lái)的客戶(hù)行為走勢(shì)，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)有用信息的良性應(yīng)用，并擴(kuò)大數(shù)據(jù)價(jià)值。

在通信行業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通常應(yīng)遵循以下三個(gè)步驟：1.數(shù)據(jù)工程師建立訂單集成系統(tǒng)，獲取數(shù)據(jù)集合。如公共用戶(hù)的基礎(chǔ)信息（年齡、套餐、歸屬地等）、消費(fèi)信息（話(huà)費(fèi)、流量、寬帶等）、應(yīng)用信息（App、游戲、視頻、網(wǎng)站等）；2.數(shù)據(jù)工程師和產(chǎn)品經(jīng)理確定數(shù)據(jù)挖掘的目的，使用分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)等相關(guān)挖掘技術(shù)進(jìn)行用戶(hù)分析，建立多維度的用戶(hù)行為畫(huà)像，摸索出符合實(shí)際用戶(hù)行為的挖掘模型體系；3.數(shù)據(jù)工程師解釋數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，如識(shí)別公眾客戶(hù)統(tǒng)計(jì)特征間的聯(lián)系和購(gòu)買(mǎi)行為，發(fā)現(xiàn)客戶(hù)潛在購(gòu)買(mǎi)模式和行為趨勢(shì)。產(chǎn)品經(jīng)理結(jié)合數(shù)據(jù)結(jié)果解決實(shí)際營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題，改善服務(wù)品質(zhì)，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度，并對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果和營(yíng)銷(xiāo)策略進(jìn)行反饋及評(píng)估。

二、數(shù)據(jù)挖掘在公眾客戶(hù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在通信行業(yè)中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，它以市場(chǎng)為導(dǎo)向，主要包括客戶(hù)行為分群、客戶(hù)關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)、產(chǎn)品生命周期分析、銷(xiāo)售趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。主要的應(yīng)用方式有：

聚類(lèi)分析（Cluster analysis）指將抽象對(duì)象的集合分組為由類(lèi)似的對(duì)象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。在商業(yè)中常用來(lái)分類(lèi)不同的客戶(hù)群體，并通過(guò)購(gòu)買(mǎi)模式刻畫(huà)出不同的客戶(hù)群體特征。主要包括目標(biāo)客戶(hù)群體分類(lèi)、客戶(hù)行為分群、客戶(hù)背景分析、產(chǎn)品價(jià)格組合、市場(chǎng)的細(xì)分等。

關(guān)聯(lián)分析（Correlation analysis）是在交易數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)或其他信息載體中，查找存在于項(xiàng)目集合或?qū)ο蠹现g的頻繁模式、關(guān)聯(lián)、相關(guān)性或因果結(jié)構(gòu)。其目的是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)，可分為簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)、時(shí)序關(guān)聯(lián)和因果關(guān)聯(lián)。最典型的例子就是購(gòu)物車(chē)分析，通過(guò)發(fā)現(xiàn)顧客放入其購(gòu)物車(chē)中的不同商品之間的聯(lián)系，分析顧客的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣。了解哪些商品頻繁地被顧客同時(shí)購(gòu)買(mǎi)，這種關(guān)聯(lián)的發(fā)現(xiàn)可以幫助廠(chǎng)商制定營(yíng)銷(xiāo)策略。

回歸分析（Regression analysis）是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴(lài)的定量關(guān)系方法，其主要研究問(wèn)題包括序列的趨勢(shì)特征，以及數(shù)據(jù)間的預(yù)測(cè)關(guān)系?？梢詰?yīng)用到客戶(hù)尋求、保持和預(yù)防客戶(hù)流失活動(dòng)、產(chǎn)品生命周期分析、銷(xiāo)售趨勢(shì)預(yù)測(cè)及有針對(duì)性的促銷(xiāo)活動(dòng)等。

偏差分析（Variance analysis）又稱(chēng)為掙得值分析法，它是對(duì)項(xiàng)目進(jìn)度和費(fèi)用進(jìn)行綜合控制的一種有效方法，其目的是尋找參照量與觀(guān)察結(jié)果之間有意義的差別。偏差挖掘可以應(yīng)用到各種異常信息的發(fā)現(xiàn)、分析、識(shí)別和評(píng)價(jià)等方面。

三、基于數(shù)據(jù)挖掘的公眾客戶(hù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略

以往研究中，主要強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)挖掘在精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的實(shí)現(xiàn)作用，而忽視公眾客戶(hù)與精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略對(duì)應(yīng)關(guān)系的建設(shè)。數(shù)據(jù)工程師與產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)從產(chǎn)品、價(jià)格、促銷(xiāo)、渠道四個(gè)營(yíng)銷(xiāo)方面進(jìn)行深入溝通，建立完善的公眾客戶(hù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)整合體系，以達(dá)到最優(yōu)的營(yíng)銷(xiāo)效果，建議從以下方面開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)：

（一）產(chǎn)品策略

響應(yīng)公眾客戶(hù)實(shí)時(shí)需求，制定產(chǎn)品模塊化組裝策略。數(shù)據(jù)工程師需及時(shí)分析出公眾客戶(hù)差異化需求動(dòng)向，產(chǎn)品經(jīng)理要對(duì)不同的客戶(hù)需求進(jìn)行快速響應(yīng)，首先要做好現(xiàn)有產(chǎn)品進(jìn)行模塊化拆分。產(chǎn)品模塊化意味著不同產(chǎn)品可以及時(shí)組合，結(jié)合數(shù)據(jù)分析結(jié)果快速地組裝成個(gè)性化的產(chǎn)品，響應(yīng)客戶(hù)實(shí)時(shí)需求。

（二）價(jià)格策略

探尋消費(fèi)感知差異，制定差異化產(chǎn)品價(jià)格。消費(fèi)感知價(jià)值差異決定了需求水平的差異化，導(dǎo)致了不同購(gòu)買(mǎi)意愿存在顯著差異。公眾客戶(hù)群體價(jià)值差異化顯著，由于購(gòu)買(mǎi)意愿取決于感知收益和感知價(jià)值之間的差額，因此要充分探尋消費(fèi)感知價(jià)值差異，提升公眾客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)意愿。針對(duì)不同生命周期的公眾客戶(hù)，其對(duì)產(chǎn)品感知價(jià)值也存在著周期性差異，可以根據(jù)公眾客戶(hù)消費(fèi)感知價(jià)值周期，精確設(shè)定差異化產(chǎn)品價(jià)格策略。

（三）促銷(xiāo)策略

合理建立互動(dòng)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)促銷(xiāo)。運(yùn)營(yíng)商的傳統(tǒng)促銷(xiāo)策略主要體現(xiàn)為單向式信息傳播，公眾群體被動(dòng)接收信息，促銷(xiāo)系統(tǒng)缺少對(duì)公眾客戶(hù)反饋意見(jiàn)的數(shù)據(jù)收集分析，導(dǎo)致促銷(xiāo)調(diào)整策略周期滯后。精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)側(cè)重于關(guān)注公眾客戶(hù)的參與過(guò)程感受。產(chǎn)品經(jīng)理可以基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為溝通載體，在電信業(yè)務(wù)的促銷(xiāo)過(guò)程構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)社交互動(dòng)平臺(tái)，與消費(fèi)者進(jìn)行互動(dòng)溝通。另一方面，基于大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，實(shí)時(shí)收集公眾客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品體驗(yàn)的反饋意見(jiàn)并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)識(shí)別和細(xì)分，分析結(jié)果進(jìn)而可以指導(dǎo)產(chǎn)品經(jīng)理進(jìn)行促銷(xiāo)策略地及時(shí)調(diào)整。

（四）渠道策略

全面整合數(shù)據(jù)資源，打通精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)渠道。以往營(yíng)銷(xiāo)渠道主要分為線(xiàn)上電子業(yè)務(wù)和線(xiàn)下?tīng)I(yíng)業(yè)廳人工業(yè)務(wù)，隨著業(yè)務(wù)的逐年擴(kuò)大，企業(yè)規(guī)模存在著層次性的疊加，缺少業(yè)務(wù)整合一直是打通精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)渠道的最大障礙。應(yīng)建立有效的整合營(yíng)銷(xiāo)渠道，各渠道之間做到數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享。如將公眾客戶(hù)的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、歷史購(gòu)買(mǎi)記錄和人口統(tǒng)計(jì)特征等信息實(shí)時(shí)共享給各營(yíng)銷(xiāo)渠道，那么各渠道的營(yíng)銷(xiāo)人員就可以為公眾客戶(hù)信息提供個(gè)性化的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)。如針對(duì)國(guó)內(nèi)旅游客戶(hù)，根據(jù)GPS定位信息，及時(shí)推送不同國(guó)內(nèi)流量模塊資費(fèi)信息，便于公眾客戶(hù)及時(shí)選擇組合產(chǎn)品資費(fèi)。

四、企業(yè)開(kāi)展數(shù)據(jù)挖掘的注意事項(xiàng)及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

（一）注意事項(xiàng)

選擇專(zhuān)業(yè)的合作伙伴。通信企業(yè)缺少數(shù)據(jù)挖掘的專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)人員，常以外包的形式開(kāi)展數(shù)據(jù)分析工作。但現(xiàn)有專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)公司技術(shù)水平參差不齊，容易陷入低價(jià)中標(biāo)誤區(qū)，導(dǎo)致難以達(dá)到理想數(shù)據(jù)分析的效果。企業(yè)應(yīng)結(jié)合數(shù)據(jù)分析任務(wù)目標(biāo)，對(duì)外包項(xiàng)目單位進(jìn)行實(shí)際案例調(diào)研，選擇具有項(xiàng)目針對(duì)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析公司；各分公司快速建立自有大數(shù)據(jù)分析部門(mén)，盡量做好任務(wù)分配及數(shù)據(jù)結(jié)果反饋協(xié)調(diào)工作；外包單位盡量派專(zhuān)人實(shí)施階段性駐場(chǎng)數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)挖掘要嚴(yán)防信息泄密風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)在管理上采取預(yù)防措施，如數(shù)據(jù)挖掘軟件安裝在專(zhuān)用電腦上并采取加密措施專(zhuān)機(jī)專(zhuān)用，禁止使用移動(dòng)設(shè)備傳輸信息，禁止上網(wǎng)等基本安全保密工作。并與合作公司簽訂保密條款，明確數(shù)據(jù)泄密職責(zé)，預(yù)防數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

（二）未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

目前，數(shù)據(jù)挖掘在公眾客戶(hù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用正從單一的挖掘模型轉(zhuǎn)向多維組合模型。單一挖掘模型已被運(yùn)營(yíng)商合理應(yīng)用并取得了顯著的效果。而多維組合模型可以更加精細(xì)劃分公眾客戶(hù)社會(huì)群體行為，通信企業(yè)應(yīng)配合精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，提供符合客戶(hù)消費(fèi)認(rèn)知的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)信息，提高廣告的有效性，增加客戶(hù)消費(fèi)體驗(yàn)感知。

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（責(zé)任編輯：顧曉濱）【經(jīng)貿(mào)管理】