数据挖掘细分客户群,精准营销赢得市场

摘 要:文章描述了数据挖掘原理和技术在电信行业的一个应用,同时详细地描述了通过客户行为分析细分客户群的方法以及识别潜在用户的过程,从中可归纳出电信行业如何使用数据挖掘方法来实现精准营销,降低营销成本的同时,赢得更多的客户市场。

关键词:数据挖掘 客户细分 精准营销

中图分类号:F274 文献标识码:A

文章编号:1004-4914(2010)10-267-02

随着3G业务的全面展开,运营商进入了全业务运营时代,中国移动面临着前所未有的激烈竞争,如何在全业务运营时代更好地了解用户,增加用户黏度,提高现有业务的用户忠诚度是中国移动应对其他运营商的关键所在。

3G时代将带来更多丰富多彩的业务应用,同时随着客户群体越来越向小众化、复杂化发展,终端用户对多元化业务的需要以及对高质量信息服务的要求也不断提高,这对运营商精准营销能力提出了新的挑战。“真正为客户提供所需要的应用”已经成为电信运营商营销创新的重点所在。电信运营商需要进行营销理念转变,必须依靠先进的技术手段实现电信业务的深度运营和精准营销,实现产品、管理及商务模式的创新,从粗放式营销向精准营销和深度营销转变。

一、传统客户细分方法分析

传统的客户细分方法包括基于调查资料的细分和基于客户价值的细分。基于调查资料的客户细分方法一般是基于市场调查得到的资料进行细分,优点是细分的维度较少,细分的结果容易理解,但缺点是支撑细分的对象只是少量的客户样本,因此细分结果的实施会很被动,只能等待有类似特征和需求的客户主动上门。基于客户价值的细分方法操作简单,可以识别出电信企业的高价值客户,但缺点是无法揭示各类群体在通信业务需求中的差异性,所以无法在市场营销中帮助运营商进行差异化的方案设计。

二、数据挖掘的客户细分方法

基于数据挖掘的客户细分方法是数据挖掘技术和电信企业丰富数据资源的完美结合,其特点是充分利用了电信企业内部数据,细分维度多,不仅包含客户属性,客户消费行为,还包括客户消费心理等多种因素,因此可以帮助电信企业多层面、多角度地了解客户的差异。如果将基于数据挖掘的客户细分和基于市场调查的客户细分等方法相结合,客户细分将更加完美。

客户细分是基于客户业务需求的细分,消费行为和消费价值维度能直接反映电信客户的业务需求差异,同时电信企业拥有大量的客户行为和价值数据。因此,基于行为和价值的客户细分对电信企业更具有实际意义。通过数据挖掘的聚类分析方法将有助于将客户群根据其消费行为和价值的内在差异进行合理细分。

三、数据挖掘客户细分在长沙移动增值手机订票业务中的应用

1.长沙移动手机订票精准营销系统内涵。根据长沙移动对于手机订购电影票业务的推广需求提出的,采用数据挖掘技术和分析方法对网络数据和用户数据进行分析,并对数据进行采集及关联分析的解决方案。系统通过采用一系列算法对用户市场数据和用户网络数据进行关联分析和其他挖掘分析,发现各种有价值的用户信息,以帮助长沙移动针对手机订票业务开展精准营销服务。

2.手机订票精准营销系统分析方案。该系统主要针对电影票的手机销售,其总体目标有两个,分别是:

(1)帮助长沙移动提高手机订票业务的用户渗透率和业务认知度。

(2)帮助长沙移动提高现有手机订票业务的使用普及率和成功率。为达成这个目标,必须对手机用户进行客户细分,以识别目标观影用户群,排除疑似工作人员和其他人员干扰,并确定目标观影用户群的小区(上接第267页)分布情况和分时段小区分布情况,分析目标观影用户群的移动性、社会联系性和订票观影行为特征,同时分析订票业务的关键影响因素和订票流程、用户短信交互行为,旨在提高尝试订票用户的购买成功率。系统的整体分析方案见表1。

按照业务问题和数据分析要求,必须对采集的海量网络数据进行全面整合和处理,形成有关网络和终端用户的全息数据库。针对具体手机订票业务特点,提出业务精准营销解决方案框架设计,根据该业务框架进行相应数据分析,为精准营销提供数据和建议参考。

系统收集业务需要的部分网络数据,并根据业务设计的逻辑框架进行数据分析,由于数据的局限性,仅进行部分专题内容分析,完整的业务分析将有待于进一步开展。

系统数据收集范围显示了以长沙万达影院为目标影院,三天系统网络数据收集的情况,数据覆盖大部市区,数据量为800G。

系统利用这些数据,对客户进行行为分析,以识别观影用户、进行营销手段评估,并分析影响用户手机购买的关键因素。

3.建立手机订票精准营销数据分析模型提高购买成功率。为提高目标用户对业务的认知度和提高使用用户的购买成功率,本文提出手机订票业务精准营销数据分析模型,从识别观影用户、营销手段评估,影响用户手机订票的关键因素分析这三个方面对数据进行分析聚类。(1)识别观影用户。该部分目的在于帮助运营商深入了解目标客户群,通过对网络数据中目标观影用户的识别,并通过关联技术手段排除工作人员和其他非观影人员,确定手机订票业务的真正用户群体。并且对于这部分用户进行深入分析,建立全面多维的用户档案。(2)营销手段评估。通过对目标用户的聚集度、社会活跃性和订票观影行为的深入分析,对目标用户群体进行建模,根据用户的不同特征特点,对不同的营销方案进行效果评估,并根据用户模型优选营销方案建议。(3)影响用户手机购买的关键因素分析。通过识别出尝试进行手机订票的用户,并对购票成功影响因素的分析,对用户行为和订票流程进行关联分析,确定影响购买的漏斗模型,并提出流程及业务改进建议,帮助更多的用户成功购票。

随着中国电信业改革不断深入,电信运营商之间对客户的争夺也越来越激烈。为了适应这种竞争,中国移动进行了战略转型,由“移动通信专家”转型为“移动信息专家”,开展全业务运营,重点发展增值业务等数据业务。而且随着竞争加剧,电信运营商在争夺用户市场的同时必须降低市场营销成本,那么如何识别潜在客户,如何选择有效的营销手段进行精准营销就成为市场竞争中获胜的关键。同时,电信行业是典型的数据密集行业,其业务数据中隐含着大量对企业有价值的信息,通过基于数据挖掘技术的“精准营销”可以帮助我们发现顾客需要、分析顾客行为、评估顾客价值,进而有针对性地制定营销策略,满足客户个性化的需求。

参考文献:

1.韩家炜.数据挖掘:概念与技术.机械工业出版社,2006

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4.林志宏.以精细营销为目标的移动通信增值业务客户行为分析.北京邮电大学硕士论文,2008

5.樊奕.基于数据挖掘的电信企业精确营销.北京邮电大学硕士论文,2006

6.王春,谢忠,徐士才,张海鹰.3G时代增值业务运营研究.商业时代,2009(7)

7.朱海松.4I模型:3G时代的营销方法与原理.2009

(作者单位:中南大学商学院 湖南长沙 410083)

(责编:贾伟)