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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 专业服务部专业服务部2007 12 -142007 12 -14交叉销售的案例学习1交叉销售的数据挖掘方法介绍在银行业的应用案例在保险业的应用案例主题主题2三种方法1. 找到对每一产品最感兴趣的客户（List of most interested customers per product）2. 找到每一客户户下一个最感兴兴趣的产产品（Next mosty likely Product per customer）3. CF法（Collaborative Filtering）交叉销销售 数数据挖挖掘方法 3方法1 选择选择需要营销营销的产产品或服
2、务务 建立数据挖掘数据集，包含已经经使用该产该产 品或服务务的客户户和没有该产该产品的客户户的信息 通过过数据挖掘发现规发现规律，建立规则规则或逻辑逻辑应应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 交叉销销售 数数据挖挖掘方法1 4M M+1 M+2 M+3产产品1产产品1 产产品2产产品1产产品1产产品1产产品1产产品2购买了产品2的客户没有购买产品2的客户理解为为什么有的客户购买户购买某种产产品，而有的不买买？交叉销销售 建立数数据挖挖掘数数据集 5 哪些因素应该进应该进入数据集? 人口统计统计信息年龄龄性别别地域 和约约、账户账户信息入网时间时间资费资费方案
3、支付方式 技术质术质量手机类类型掉话话的次数 计费计费数据上个月的话费话费前3个月的平均话费话费 使用数据国际际漫游的时间时间夜间间通话话的时间时间 特征抽取国际电话际电话的比例通话话量的下降量 交叉销销售 建立数数据挖挖掘数数据集 6交叉销销售 建立规则规则1互联联网接入服务务在数据业务业务主页页上注册?% 在晚上10点以后 使用的时间时间占比OFFICETRAVEL工作场场所7基本不符合规规律 = 产产品接受度最低和规规律很吻合 = 产产品接受度最高? ?0.24 0.280.31 0.550.650.68 0.850.880.91交叉销销售 应应用分组组8方法2 理解客户购买产户购买产品
4、的顺顺序 通过过关联联算法识别产识别产品组组合 应应用根据每一客户户已有的产产品 推荐最佳产产品组组合的其他产产品交叉销销售 数数据挖挖掘方法2 9Combination A D A C C A B & C DSupport 2/5 2/5 2/5 1/5Confidence 2/3 2/3 2/4 1/3AB CAC DBC DAD EBC E交叉销销售 了解客户购买哪些产品组合10Internet AccessRoaming交叉销销售 建立规则规则11根据发现发现的规规律，建立查询对查询对客户进户进行分组组 选择选择有 “DUO” & “DATA”产产品但是没有 “High Speed D
5、ata”产产品的客户户 向其推荐“High Speed Data”产品交叉销销售 应应用分组组12me识别识别“我”的近邻邻，然后向对对待“我”的近邻邻一样对样对待“我”交叉销销售 数数据挖挖掘方法3：CF法 13例如： 使用约约20个变变量将客户户分为为80个群体来区分客户户的行为为和需求 定义义适合向客户进户进行交叉销销售 的70个产产品( 40 VAS相关，30 ISP内容相关)在一个客户户群体中，确定“强势势”产产品 ，即大部分客户户都有的产产 品 如果该该客户户群中的客户户没有“强势势”产产品，就向他推荐该产该产品 如果客户户已经经有了“强势势”产产品，就找到和这这个客户户群体最接近
6、的 其他客户户群体，向他推荐最接近的客户户群体中的“强势势”产产品试验结试验结果表明，这这种方法将使响应应率提升29倍交叉销销售 CF法14客户户分群使用情况况分析在群体内应内应 用 Collaborative FilteringMMScust1cust2Call Forwarding Call Forwarding VAS MMS(6*) Call forwarding(3*) Location based service(3*)CONTENTS STOCK (3*) Entertainment (4.5*) CFLBSMMSLBSSTcust1cust2EntertainmentEntertainmentENTLBSSTnews在近邻邻群体内应内应 用 Collaborative FilteringVoice Text Internl 1900 kill time Finance info Traffic info交叉销销售 CF法15交叉营销的数据挖掘方法介绍在银行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在银行业的应用案例在保险业的应用案例主题主题17谢谢关注！18
