数据挖掘案例-交叉销售分析 (2)

TeradataTM Warehouse MinerTraining Workshop案例-5 交叉销售分析2 7/29/2024什么是交叉销售？交叉销售是企业向原有客户销售新的产品或效劳的过程提高客户的忠诚度使客户与企业的联系更紧密交叉销售是向顾客销售多种相关的效劳或产品地域相关品牌相关效劳供给商相关3 7/29/2024交叉销售的目标以产品为中心 以客户为中心了解客户已经购置的产品和效劳 预测客户下一步要购置的产品和效劳 提高交叉销售的成功率改善客户的忠诚度增加客户的回报利润 4 7/29/2024问题及分析方法哪些产品是经常被一块购置的？关联分析哪些产品是经常被同类型的顾客购置的？聚类分析购置与不购置某类商品的顾客之间有什么区别？某类顾客购置某种商品的可能性有多高？决策树、回归和神经网络5 7/29/2024业务问题定义特定业务和哪些资费套餐是经常被一起选用？找出业务和资费套餐的交叉关系关联分析选用特定业务的顾客分群是如何分布？对特定业务的顾客进行聚类分析选用与不选用某种业务的顾客之间有什么区别？顾客选用某种业务的可能性有多高？数据探索对候选变量进行初步分析，找出高区分度的变量利用决策树计算出客户选用特定业务的可能性6 7/29/2024业务问题定义业务范围按业务申请量语音信箱、三方通话、10元自由通.按业务使用量话音业务拨打17951、移动聊天、娱音在线.SP业务空中信使、新浪网、杂志.7 7/29/2024业务问题定义客户范围客户类型为非特殊客户本月状态为在网8 7/29/2024数据准备数据清洗和预处理建立物理数据模型PDM数据的抽取转换和加载ETL变量选择和数据抽样9 7/29/2024数据准备物理数据模型基表客户价值分析中原有的五张基表TB_CSL_SERVICE_APPLY 业务申请信息表TB_CSL_SERVICE_USAGE_NL 业务使用信息表(本地语音话单)TB_CSL_SERVICE_USAGE_LMM 业务使用信息表(移动梦网本省话单)TB_CSL_SERVICE_USAGE_MMS 业务使用信息表(彩信话单)总表TB_CSL_ALL_ITEMS_FUNC 交叉销售分析总表申请业务TB_CSL_ALL_ITEMS_CHAT_TYPE 交叉销售分析总表话音业务TB_CSL_ALL_ITEMS_SERVICE 交叉销售分析总表SP业务视图VW_CSL_ALL_ITEMS_FUNC_FLAG 交叉销售分析总表视图标志，申请业务VW_CSL_ALL_ITEMS_CHAT_FLAG 交叉销售分析总表视图标志，话音业务VW_CSL_ALL_ITEMS_SERV_FLAG 交叉销售分析总表视图标志，SP业务评分表TB_CSL_SCORE_PROFILE 交叉销售评分表TB_CSL_SCORE_PROFILE_1 交叉销售评分表1TB_CSL_SCORE_PROFILE_2 交叉销售评分表210 7/29/2024数据准备ETL周期为每月基表的加载作业依赖作业TB_PAR_SUBSCRIBER_FUNC、本地语音话单、移动梦网本省话单、彩信话单上游作业TB_PAR_SUBSCRIBER_MONTH总表的加载作业依赖依赖作业全部基表加载作业完成上游作业TB_PAR_SUBSCRIBER_MONTH11 7/29/2024数据准备选择和抽样变量选择客户根本资料、缴费资料、投诉资料、通话资料、账单资料、业务申请资料、业务使用资料数据抽样从总表中抽取训练集、验证集和测试集各个集合均为六十万条记录12 7/29/2024探索型数据分析采用可视化的工具或统计分析等方法来展示及探索各个变量对目标变量的影响值分析(Value Analysis)空值、唯一值、空字符串、零值、最大值、最小值频次分析(Frequency,Histogram)判断自变量对目标变量的区分度变量值离散化的依据相关分析(Correlation Analysis)找出和目标变量具有相关关系的自变量13 7/29/2024建立模型关联分析模型找出业务和资费套餐的交叉关系聚类分析模型对特定业务的顾客进行聚类分析决策树模型利用决策树计算出客户选用特定业务的可能性14 7/29/2024建立模型关联分析模型关联分析模型答复以下问题：“特定业务和哪些资费套餐是经常被一起选用？目标：找出业务和资费套餐的交叉关系数据项客户编号、帐务年月、资费套餐、业务编码TWM中对应的功能支持Affinity Analysis15 7/29/2024建立模型聚类分析模型聚类分析模型答复以下问题：“选用特定业务的顾客分群是如何分布？目标：对特定业务的顾客进行聚类分析数据项客户编号、帐务年月、业务编码、客户根本资料、缴费资料、投诉资料、通话资料、账单资料、业务申请资料、业务使用资料TWM中对应的功能支持Cluster Analysis16 7/29/2024建立模型决策树模型决策树模型答复以下问题：“选用与不选用某种业务的顾客之间有什么区别？顾客选用某种业务的可能性有多高？目标：计算出客户选用特定业务的可能性数据项客户编号、帐务年月、业务编码、客户根本资料、缴费资料、投诉资料、通话资料、账单资料、业务申请资料、业务使用资料目标变量：选用业务标志TWM中对应的功能支持Decision Tree Models17 7/29/2024高购置倾向客户群人数：19711目标客户组目标客户组控制组控制组通过预测模型的打分，列出了有购置新业务倾向的客户，配合相关筛选条件，被筛选了出来作为目标客户.在客户群中其他客户，配合相关筛选条件，随机筛选了出来作为控制组客户.人数：1500人数：1500营销活动目标客户选取18 7/29/2024成功率成功率实施效果19 7/29/2024Questions?Open Discussion