客户数据的分析方法与挖掘模型说课材料.doc

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1、Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。客户数据的分析方法与挖掘模型-客户数据的分析方法与挖掘模型目标 使用扩散模型来进行销量预测。 利用消费强度模型对下一次消费进行预测。 使用消费者选择与预测模型进行精准营销。 采用消费者细分与聚类模型进行针对性的营销。 利用推荐系统与关联规则模型进行产品推荐以及交叉销售 以联合分析与潜在泊松回归模型制定新产品开发策略。 利用消费者满意度模型有效开展售后服务和进行客户关系管理。内容模型类型参考模型内容说明与预期效益扩散模型主要分析产品销售量（或者是某服务的使用/流失人数）随时间变化的数据，从而了解产品的生命

2、周期，用户的行为特点，也可进行销量预测等。统计模型属于生存分析模型范畴。消费强度重复购买消费金额主要分析消费者购买某产品或者使用某服务的数据，研究在各个时间段的使用次数的规律以及消费金额或者使用时间的分布情况，对下一期进行预测。统计模型数据泊松分布、负二项分布、正态-伽玛分布模型等。消费者选择与预测RFM模型及其扩展单群数据挖掘预测模型基于重复购买理论的两群预测模型通过一些有监督的数据挖掘算法（决策树、神经网络、回归、Lasso，SVM、随机森林、Boosting、最近邻等模型），预测消费者可以回应某促销的概率以及消费金额（使用时长），对消费者打分排序，选择目标客户进行精准营销。消费者细分与聚类传统聚类模型三阶段聚类模型通过一些无监督的数据挖掘算法（各种聚类模型），根据消费者的历史数据进行用户画像（打标签、聚类），从而进行针对性的营销。推荐系统与关联规则购物篮分析与关联规则推荐系统根据用户的历史行为数据以及产品属性，介绍基于用户的、基于产品的、两者结合的各种推荐算法，有助于开发推荐系统，进行产品推荐以及交叉销售联合分析与潜在泊松回归模型联合分析潜在泊松回归模型分析消费者对不同属性的产品或服务的喜好（打分）数据，制定新产品开发策略。消费者满意度结构方程模型前景理论分析消费者满意度调查数据，使用结构方程模型或者前景理论。更有效地开展售后服务，进行客户关系管理。-