中国移动 数据挖掘

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Insights

中国移动

面临问题

为了从有限的市场预算中获得更多的利润,中国移动使用IBM SPSS Modeler预测客户的消费倾向并计算客户价值,针对不同分析主题为客户重新视图。据此,中国移动可依据客户特征实行新产品的发布计划,同时瞄准特定用户群进行推荐,最终以实现精准化营销的目的。

解决方案

中国移动使用IBM SPSS Modeler 对新的营销方案建立探索模型,瞄准其高价值客户。

期望效果:

1. 更高的市场活动响应率

2. 更高的产品收益

3. 甚至更高的市场占有率

应用结果

  • 提升邮件直销响应率 
  • 为营销及市场活动提供一个“最高价值”的客户名单
  • 寻找交叉销售机会
  • 甚至更高的市场占有率

中国移动是中国规模最大的移动通信运营商,主要经营移动话音、数据、IP电话和多媒体业务,并具有计算机互联网国际联网单位经营权和国际出入口局业务经营权。年销售额虽接近4,500亿人民币,但仍不断面临着国内其他通信运营商的挑战。为了维持现有客户的同时获取新客户,市场部需要知道更具商业洞察力的客户信息,如到底具有什么特征的客户会购买此产品或服务。为此,他们建立了精确营销分析团队。团队接到的第一个任务就是为订购中国移动短信新闻服务的客户进行构建视图,以应用到短信直销活动。

利用数据挖掘,寻找隐藏的消费模式

中国移动选用IBM SPSS Modeler 挖掘数据样本中的隐含信息,寻找消费者的行为模式及市场趋势。相较其他同类产品,IBM SPSS Modeler的优点之一是它整合了方方面面的统计分析方法,如聚类、神经网络、关联规则、决策树等等,同时分析人员还可以使用软件进行常规的数据清洗工作,如处理异常点、缺失值处理等问题。

像其他的通信运营商一样,中国移动在特定的营销周期中会使用不同的定价体制。一个客户经理表示:“当我们推广一个活动时,价格会低于平时。当价格下降到一定程度时,我们有必要提前了解这将对产品带来怎样的影响,会不会影响其他产品。因此,当启动一个新的市场活动之前,使用SPSS建立的价格弹性模型,我们便可以提前精确预知它所带来的影响”

分析数据并建立模型

分析团队使用IBM SPSS Modeler作为他们的主要数据挖掘工具。在数据分析过程中,首先利用它的数据审查功能探索数据质量,熟悉数据及各项分布。之后对单一影响因素进行逐一检验,评价其与客户购买倾向之间的相关性。例如位置信息会不会影响响应率购买行为等。

经过初步分析后,团队尝试使用IBM SPSS Modeler 的决策树算法进行建模。由于IBM SPSS Modeler拥有丰富的算

法,可以让分析师进行各种探索性的建模分析。更为重要的是,保障模型精准性的同时,时间成本也得到大幅度的缩减。因为IBM SPSS Modeler允许用户在短时间内同时建立很多个模型,以寻找最优的解决方案。

识别最有价值的客户

使用IBM SPSS Modeler 中强大绘图工具,分析团队可以将生涩难懂的统计结论转化为直观易懂的商业价值。

有价值的信息最终会移交给市场部门。通常会是一张精简的客户清单,例如,对短信新闻服务最有可能感兴趣的客户名单。

提高短信营销响应率

短信新闻服务项目提出之时,需先明确如何利用数据挖掘从商业中获益。使用IBM SPSS Modeler,在完成数据的探索性分析及视觉化过程后,团队便可有效地开发相关模型,制定客户清单的选择标准。

与此同时,中国移动最近启动了针对客户的交叉销售项目。将针对客户每月手机的使用情况进行分析,制定相应的“一对一”精细化营销方案。通过数据挖掘,不但成功制订了营销推荐方案,还挖掘出了那些潜在的商业洞察力,使推荐响应率的大幅度提升。

此外,分析团队还计划使用IBM SPSS Modeler去寻找那些价值最高的潜在用户及那些虽未购买产品但有需求的用户。

投资的回报

使用IBM SPSS Modeler优化短信直销系统取得了显著的成绩。单单通过预测、

识别最有可能响应的客户,中国移动便节省了大量营销成本。

之后,中国移动陆续实施了向上及交叉销售的相关优化项目。同时,使用IBM SPSS Modeler 预测有离网倾向的客户以先发制人,有目的性地展开维系活动。

成功的客户视图构建需要于业务知识相结合,也同时离不开完备的客户数据和营销活动数据。中国移动所建立的数据挖掘模型包含了整个产品及营销周期的各个方面,例如,寻找目标客户,研究市场趋势以全方位提高市场渗透率。在每一个阶段,IBM SPSS Modeler都以其专业、迅捷的算法为市场活动提供支持。今后优质的客户、更高的销售额都将是回报的佐证。