數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用

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1、數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用培訓(xùn)師：趙穎AdfaithManagementConsultingBeijing數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用提綱1.市場營銷中的數(shù)據(jù)挖掘a)用戶的生存周期b)用戶獲取與關(guān)系管理c)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)d)如何將市場用戶的問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)？2.產(chǎn)品推薦以及精準(zhǔn)營銷a)產(chǎn)品推薦b)精準(zhǔn)營銷3.各類數(shù)據(jù)挖掘算法以及數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境a)數(shù)據(jù)挖掘算法b)數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境2013年3月8日版權(quán)所有,不得翻印第1頁數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用市場營銷中的數(shù)據(jù)挖掘2013年3月8日版權(quán)所有,不得翻印第2頁數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用是一個(gè)循環(huán)的過程轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)：使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

2、成可行動的信息發(fā)現(xiàn)商機(jī)：采取行動：從分析數(shù)據(jù)基于得到的可得信息衡量結(jié)果：是否有所獲利2013年3月8日版權(quán)所有,不得翻印第3頁數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用市場營銷中的數(shù)據(jù)挖掘市場營銷中的數(shù)據(jù)挖掘a)用戶的生存周期b)用戶獲得與關(guān)系管理c)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)d)如何將市場用戶的問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)？2013年3月8日版權(quán)所有,不得翻印第4頁數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用用戶的生存周期固定客戶新客戶潛在客戶2013年3月8日版權(quán)所有,不得翻印第5頁數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用用戶獲得與關(guān)系管理用戶關(guān)系管理：目標(biāo)就是增加客戶價(jià)值。1.都有哪些種類？固定2.數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)揮什么作用？客戶新客戶潛在客戶

3、客戶的獲得：吸引潛在客戶使其成為正式客戶。1.誰是潛在客戶？2.什么時(shí)機(jī)使其成為正式客戶？3.數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)揮什么作用？2013年3月8日版權(quán)所有,不得翻印第6頁數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用用戶獲得與關(guān)系管理客戶的獲得：吸引潛在客戶使其成為正式客戶1.誰是潛在客戶？根據(jù)已有客戶的歷史數(shù)據(jù)來判斷發(fā)展新型的客戶群體2.什么時(shí)機(jī)使其成為正式客戶？對推出新產(chǎn)品是否有反應(yīng)？對廣告促銷是否有反應(yīng)？3.數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)揮什么作用？精準(zhǔn)營銷（直接廣告投放）1.什么是responsemodel?：給出每個(gè)潛在用戶回應(yīng)的概率2.投放模型？：試圖找到投放的人群，每個(gè)潛在用戶通過模型得到一個(gè)值，希望這個(gè)值與回應(yīng)率很好

4、地對應(yīng)3.收集用戶信息：希望模型更精準(zhǔn)，信息量過大2013年3月8日版權(quán)所有,不得翻印第7頁數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用用戶獲得與關(guān)系管理用戶關(guān)系管理：目標(biāo)就是增加客戶價(jià)值。1.都有哪些種類？?讓客戶購買更高端的產(chǎn)品：98套餐升級到198套餐?讓客戶購買更多種類的產(chǎn)品：從書擴(kuò)展到其他?讓客戶購買得更頻繁：?確定客戶終身價(jià)值2.數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)揮什么作用？?產(chǎn)品推薦?降低信用風(fēng)險(xiǎn)?確定客戶價(jià)值?客戶流失分析2013年3月8日版權(quán)所有,不得翻印第8頁數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的類型：–假設(shè)檢驗(yàn)：?通過統(tǒng)計(jì)的方法對假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)：例如某營銷模型的確立基于一些假設(shè)的，那么驗(yàn)證這些

5、假設(shè)是否成立是非常必要的–直接數(shù)據(jù)挖掘：?目標(biāo)是很具體的一個(gè)或多個(gè)變量，并且已經(jīng)針對這些變量進(jìn)行了歷史數(shù)據(jù)收集，目標(biāo)也是為了解釋這些變量。在統(tǒng)計(jì)學(xué)上，也稱為“predictivemodeling”，例如回歸分析等–間接數(shù)據(jù)挖掘：?沒有目標(biāo)變量，目標(biāo)是找出所有可能的模式，例如聚類、模式發(fā)現(xiàn)等。雖然沒有目標(biāo)變量，但商業(yè)目標(biāo)還是存在的。2013年3月8日版權(quán)所有,不得翻印第9頁數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)假設(shè)檢驗(yàn)：–得到假設(shè)：要可檢驗(yàn)的和容易行動的?“家里有高中生的家庭更容易接受家用電氣的營銷”?“買不同種類商品的客戶總的花銷也高”–用已有數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)：?需要科學(xué)的方法來進(jìn)行這樣的檢驗(yàn)

6、：–Test/Control分組–A/B檢驗(yàn)–選擇統(tǒng)計(jì)模型2013年3月8日版權(quán)所有,不得翻印第10頁數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)?數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)是那些用來實(shí)現(xiàn)某些具體商業(yè)目的的技術(shù)行為。?一個(gè)商業(yè)目標(biāo)如果合適用數(shù)據(jù)挖掘來解決，那么它往往可以表達(dá)成下面的任務(wù)：–對數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)備–探索性的數(shù)據(jù)分析–0/1回應(yīng)模型（也稱為0/1分類）–對離散值進(jìn)行分類–對數(shù)值進(jìn)行估計(jì)–尋找聚簇和關(guān)聯(lián)規(guī)則–在新數(shù)據(jù)上使用模型2013年3月8日版權(quán)所有,不得翻印第11頁數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)?對數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)備–得到客戶信息：有非常多需要考慮的因素–從已有信息推導(dǎo)得出一些信息：?單變量的變換

7、：Scaling,離散化，數(shù)值化?聯(lián)合多個(gè)變量：比如計(jì)算BMI?變量中關(guān)聯(lián)性：?如何從地理信息中獲取特征–如何消減信息的維度：?特征太多?數(shù)據(jù)太稀疏?特征選擇2013年3月8日版權(quán)所有,不得翻印第12頁數(shù)據(jù)挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)?0/1分類：–有些商業(yè)目標(biāo)就是分清楚兩類事物–例如，精準(zhǔn)營銷中就是要分清楚會回應(yīng)的和不會回應(yīng)的?分類：–將新的事物分到已有的類別中去，目標(biāo)是對已有類別建好