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1、深圳华策辉弘科技有限公司深圳华策辉弘科技有限公司深圳华策辉弘科技有限公司深圳华策辉弘科技有限公司专业服务部专业服务部专业服务部专业服务部2007 2007 2007 2007 12-14 12-14 12-14 12-14 交叉销售的案例学习交叉销售的案例学习1交叉销售的数据挖掘方法介绍交叉销售的数据挖掘方法介绍在银行业的应用案例在银行业的应用案例在保险业的应用案例在保险业的应用案例主题主题2三种方法三种方法1.找到对每一产品最感兴趣的客户（找到对每一产品最感兴趣的客户（List of most interested customers per product）2.找到每一客找到每一客户下一下
2、一个个最感最感兴趣的趣的产品（品（Next mosty likely Product per customer）3.CF法（法（Collaborative Filtering）交叉销售交叉销售 数据挖掘方法数据挖掘方法 3方法方法1 选择需要需要营销的的产品或服品或服务 建立建立数数据据挖挖掘掘数数据集，包含已据集，包含已经使用使用该产品或服品或服务的客的客户和和没没有有该产品的客品的客户的信息的信息 通通过数数据据挖挖掘掘发现规律，建立律，建立规则或或逻辑应用用将发现的知识或规则应用到客户群体上，来预测谁更可能购买该产品或服务 交叉销售交叉销售 数据挖掘方法数据挖掘方法1 4M M+1 M+
3、2 M+3产品产品1产品产品1产品产品2产品产品1产品产品1产品产品1产品产品1产品产品2购买了产品购买了产品2的客户的客户没有购买产品没有购买产品2的客户的客户理解理解为什什么么有的客有的客户购买某某种种产品，而有的不品，而有的不买？交叉销售交叉销售 建立数据挖掘数据集建立数据挖掘数据集 5 哪哪些因素些因素应该进入入数数据集据集?人口人口统计信息信息 年年龄 性性别 地域地域 和和约、账户信息信息 入入网网时间 资费方案方案 支付方式支付方式 技技术质量量 手机手机类型型 掉掉话的次的次数数 计费数数据据 上上个个月的月的话费 前前3个个月的平均月的平均话费 使用使用数数据据 国国际漫游的
4、漫游的时间 夜夜间通通话的的时间 特征抽取特征抽取 国国际电话的比例的比例 通通话量的下降量量的下降量 交叉销售交叉销售 建立数据挖掘数据集建立数据挖掘数据集 6交叉销售交叉销售 建立规则建立规则1互互联网网接入服接入服务在在数数据据业务主主页上注上注册册?%在在晚晚上上10点以后点以后使用的使用的时间占比占比OFFICETRAVEL工作工作场所所7基本不符合基本不符合规律律=产品接受度最低品接受度最低和和规律很吻合律很吻合=产品接受度最高品接受度最高?0.24 0.280.310.550.650.680.850.880.91交叉销售交叉销售 应用分组应用分组8 方法方法2 理解客理解客户购买
5、产品的品的顺序序 通通过关关联算法算法识别产品品组合合 应用用根据每一客根据每一客户已有的已有的产品品 推荐最佳推荐最佳产品品组合的其他合的其他产品品交叉销售交叉销售 数据挖掘方法数据挖掘方法2 9CombinationA DA CC AB&C DSupport2/52/52/51/5Confidence2/32/32/41/3AB CAC DBC DAD EBC E交叉销售交叉销售 了解客户购买哪些产品组合了解客户购买哪些产品组合10Internet AccessRoaming 交叉销售交叉销售 建立规则建立规则11根据根据发现的的规律，建立律，建立查询对客客户进行分行分组 选择有有“DUO
6、”&“DATA”产品但是品但是没没有有“High Speed Data”产品的客品的客户向其推荐向其推荐“High Speed Data”产品产品交叉销售交叉销售 应用分组应用分组12 me 识别“我我”的近的近邻，然后向然后向对待待“我我”的近的近邻一一样对待待“我我”交叉销售交叉销售 数据挖掘方法数据挖掘方法3：CF法法 13 例如：例如：使用使用约20个个变量量将将客客户分分为80个个群体群体来区来区分客分客户的行的行为和需求和需求 定定义适合向客适合向客户进行交叉行交叉销售售 的的70个个产品品(40 VAS相相关关，30 ISP内内容相容相关关)在一在一个个客客户群体中，确定群体中，
7、确定“强强势”产品品，即大部分客，即大部分客户都有的都有的产品品如果如果该客客户群中的客群中的客户没没有有“强强势”产品，就向他推荐品，就向他推荐该产品品如果客如果客户已已经有了有了“强强势”产品，就找到和品，就找到和这个个客客户群体最接近的群体最接近的其他客其他客户群体，向他推荐最接近的客群体，向他推荐最接近的客户群体中的群体中的“强强势”产品品试验结果表明，果表明，这种种方法方法将将使使响响应率提升率提升29倍倍交叉销售交叉销售 CF法法14客户分群客户分群使用情况分析使用情况分析 在群体内应用在群体内应用Collaborative FilteringMMScust1cust2Call F
8、orwarding Call Forwarding VASMMS(6*)Call forwarding(3*)Location based service(3*)CONTENTSSTOCK(3*)Entertainment(4.5*)CFLBSMMSLBS STcust1cust2EntertainmentEntertainmentENTLBS STnews 在近邻群体内应用在近邻群体内应用 Collaborative FilteringVoiceTextInternl1900 kill timeFinance infoTraffic info交叉销售交叉销售 CF法法15交叉营销的数据挖掘方法介绍交叉营销的数据挖掘方法介绍在银行业的应用案例在银行业的应用案例在保险业的应用案例在保险业的应用案例主题主题16交叉营销的数据挖掘方法介绍交叉营销的数据挖掘方法介绍在银行业的应用案例在银行业的应用案例在保险业的应用案例在保险业的应用案例主题主题17谢谢关注！谢谢关注！18