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1、从数据中挖掘价值SAS Data Mining,SAS China,议题,SAS数据挖掘简介SAS公司介绍数据挖掘简介数据挖掘应用客户细分交叉销售,SAS数据挖掘简介,SAS 软件公司概况,商业智能和数据挖掘领域的领导厂商全球最大的私有软件厂商1976年成立，总部位于美国北卡罗来纳州的卡瑞市分支机构遍布全球55个国家，员工10,110人,30年强劲业务的增长,收入稳定增长2006 19.0亿美元2005 16.8亿美元2004 15.3亿美元2003 13.4亿美元2002 11.8亿美元连续盈利技术与研发投入,R&D Spend:Percentage of Total Revenue,30
2、years,Revenue,$1.9B,25%,30年深厚的客户关系 - SAS被誉为“全球企业界背后的管理大师”,谁在使用SAS?2006年财富500强前100位中的97家2005年财富500强前100位中的96家2004年全球福布斯Super 100中的98家SAS有多少客户?全球超过40,000个客户超过350万用户使用SAS它们分布在哪里?112 个国家,广泛的认可与赞赏,基于Gartner最新的评估 SAS* 在所有四个象限中都处于领导地位象限,多渠道营销管理 March 30, 2006,数据挖掘January 18, 2006,数据整合(DataFlux is a subsidi
3、ary of SAS)*April 21, 2006,Ted Friedman / Andreas Bitterer Number:G00137738,GarethHerschel Number:G00132466,AdamSarner Number:G00138415,KurtSchlegel / BillHostmann / AndreasBitterer / BetsyBurt Number:G00136660,商业智能平台January 26, 2007,SAS在中国,1989年进入中国北京、上海、广州、香港、台湾近300名员工2004年设立SAS中国研究院,Why?,Which?,W
4、ho?,How?,What?,数据挖掘FAQ, 从数据中淘金,Why?,企业越来越感觉到“数据丰富，但信息匮乏”,数据挖掘真的有用吗?,Postbank N.V. （荷兰邮政银行）“第一次采用数据挖掘，就使直邮的响应率提升到50%”US West （美国西部电信公司）“有效避免客户流失，而挽回一个老客户所需的成本仅为获取新客户成本的十分之一”ABN AMRO （荷兰银行）“降低40%的ATM现金储备，为银行带来了更多的利息收益”Neckermann Versand AG“更有效的信用审批，每天增加80位优质客户”Gloucestershire Constabulary （格洛斯特郡警察局）“对
5、于公众来说，更有效的犯罪模式识别和预防是无法用金钱衡量的”,Why?,分析决策能力,$ ROI,原始数据,标准报表,描述性模型,预测性模型,数据,信息,知识,智能,优化,发生了什么 ?,为什么发生 ?,即席查询 & OLAP,清洗后的数据,将会发生什么 ?,希望发生什么 ?,从数据到智能,Why?,SAS智能价值链,分析智能：长矛最锋利的那一点而数据挖掘就是分析智能的重要部件,What?,什么是数据挖掘？,数据挖掘是一个选择、探索和建模的过程从海量的数据中，揭示出先前未知的模式和规律，从而带来业务价值,What?,数据挖掘示意流程图,What?,在哪些方面进行挖掘？,Which,业务驱动力市场
6、营销与CRM 的关系,目标营销客户获取客户挽留交叉销售/提升销售客户细分客户特征刻画客户盈利度分析,潜在客户,挽回,获取,忠诚度,生命期价值,保持与流失,Which,SAS数据挖掘方法论,How,SAS数据挖掘解决方案,SAS数据挖掘工具Enterprise Miner,SAS 数据挖掘项目实施方法论,行业解决方案SAS及合作伙伴,How,SAS Enterprise Miner数据挖掘产品的领导者,支持整个数据挖掘过程的完备工具集易用的图形界面,适合不同类型的用户快速建模强大的模型管理和评估功能快速便捷的模型发布机制, 促进业务闭环形成,How,SAS企业智能平台 SAS Enterpris
7、e Intelligence Platform,SAS应用智能解决方案 SAS Intelligence Solutions,SAS行业智能解决方案 SAS Industry Solutions,这就是传统的BI（商业智能） ,这是数据挖掘可以为你做到的,数据挖掘应用,客户生命期,SAS 客户细分及特征概括解决方案,关键业务问题哪些客户群对我们的利润底线贡献最大?应该促进哪些客户群的增长?每个客户群的特征是什么?客户群间迁移状况如何?,解决方案带来的效益发现战略焦点和业务发展方向通过对客户通话模式和服务使用行为的分析，洞察客户需求和偏好,为什么要进行客户分群？有效的细分才能有效地保育,套装,男
8、性，无外套,卷发,戴眼镜,短黑发, 微笑,为什么要进行客户分群？深入了解客户的心理、行为和价值,严,怒,呆,惊,愁,什么是客户细分和特征概括,客户细分与特征概括是将全体客户划分为多个分组并总结特征的过程，使得组内客户高度相似，组间客户差异明显。客户细分与特征概括的目的:有的放矢精细化营销活动，生成可控的目标客户群量体裁衣发现各个细分的客户特性和需求，有针对性地设计营销计划高瞻远瞩发现战略焦点和业务发展方向,细分的类型,价值细分与风险细分按照客户的利润贡献(营收和利润率)和风险(流失倾向和信用风险)进行细分行为细分按照客户的行为特征(通话时长, 通话时间等)进行细分人口统计细分与心理细分按照客户
9、的人口统计属性(年龄, 收入等)和心理特征(生活方式-年轻职员或退休员工, 兴趣-体育爱好者等)进行细分地理细分按照客户的地理位置进行细分,1,2,3,4,5,8,7,9,6,10,价值细分与流失倾向细分交叉图发现战略焦点,一定要留住,挽留吗 ?,保护与争取,激励用量,7.2% 客户22.3% 营收,21.6% 客户10.2% 营收,71.2% 客户67.6% 营收,行为细分鉴别类似通话行为,区别对待的市场营销策略分群营销/战术,营销关注, (),客户细分,SAS 交叉销售解决方案,关键业务问题客户会对什么业务和产品组合感兴趣?每种业务的平均用量和收益是多少?客户选用某种产品的倾向有多高?哪些
10、客户是交叉销售/提升销售的最佳目标客户?,解决方案带来的效益更有效的资费方案管理, 更恰当的产品组合发现潜在的交叉销售/提升销售机会,向谁卖？卖什么？,产品组合分析哪些产品常被一起购买？不同的客户群组，各自喜欢什么样的产品？直邮响应分析响应客户和未响应客户到底存在什么差异？客户的购买倾向到底有多高？,产品组合分析1:哪些产品常被一起购买？,关联分析在零售业也称为：购物篮分析建立规则 A=B: A和B同时出现的频率如何?买了A的客户，有多大可能性会买B? 惊诧指数有多高？,最理想的产品组合客户购买了全部产品,但一般不会6个客户购买的产品组合,深红与深绿的关联惊诧指数为2,产品组合分析2:不同的客
11、户群组，各自喜欢什么样的产品？,聚类分析: 找出具有类似产品偏好的客户群组.对于每个群组，分析发现群组的产品组合偏好.对群组中那些只购买了部分群组偏好产品的客户，向他推销未购买的偏好产品,还是看这6位客户,被聚为两类,左侧组同时拥有红和绿右侧组同时拥有黄和蓝向左侧组中缺红或绿者推销,直邮响应分析,客户响应直邮推销的可能性有多高？ 响应者和未响应者的差别在哪里？ 建立预测模型通过直邮测试来收集数据，建立预测模型，对整个数据库进行评分预测算法：决策树, 对数回归, 神经网络,未响应者,每个人有自己的产品组合还有其它属性：笑脸、帽子注意：多数响应者戴帽子,直邮测试的响应者,响应: 1/4=25%,响应: 4/4=100%,响应: 4/5=80%,响应: 0/4=0%,决策树模型 示例,总结,面对激烈的市场竞争，交叉销售是提高利润的必要手段数据挖掘可以帮助您锁定目标客户，以及要推销什么样的产品需要综合多种数据挖掘方法来支持交叉销售：关联分析、聚类分析、预测建模在Enterprise Miner中可以用流程图的方式直观地进行挖掘；与SAS的数据管理产品、信息交付产品等无缝集成,Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.,
