數據挖掘在電信行業的應用 黃典偉 博士 上海宏能軟件有限公司 2 Unica Confidential & Proprietary 數據挖掘 應用 的理論背景 數據挖掘應用的幾個主要瓶頸 數據挖掘應用的發展趨勢 數據挖掘在電信行業中解決的問題 Unica公司的電信數據挖掘平臺 拋磚引玉：一些應用案例與軟件演示 主要內容 3 Unica Confidential & Proprietary 從經驗中學習，越來越多的“經驗”正在被數字化 社會信息化后，社會的歷史是數據的歷史 數字化的 “物以類聚，人以群分” 事物的發展一般都有其內在的規律 數據挖掘應用的理論背景 4 Unica Confidential & Proprietary 應用者必須強烈地關心效率與利潤 必要的數據積累（有效使用的業務系統） 所用的數學工具與實際業務知識的鴻溝 成熟數學建模工具應經過數年的實踐檢驗與國內這方面的初始狀態之間的矛盾 相信科學方法與傳統經驗管理至上的矛盾 數據挖掘應用的幾個主要瓶頸 5 Unica Confidential & Proprietary 數據挖掘中應用和算法的關系 6 Unica Confidential & Proprietary 1995 2000：已經從研究性質轉向具體實踐 2000 2002：積累豐富業務數據的企業正式感到了數據挖掘的必要性與迫切性 2002以后：數據挖掘平臺更加面向細分的行業，對使用者數學與數據庫知識的要求會越來越少 2004年前，在管理上對數據挖掘的需要會像航空業對定座系統與零售業對 POS系統一樣必須與迫切！ 數據挖掘應用的發展趨勢 7 Unica Confidential & Proprietary 數據挖掘在電信行業解決的問題 如何發現電信客戶的特征和分類 ? 如何預測那些即將流失的客戶？ 如何評價客戶的貢獻價值？ 如何判斷客戶的欺詐行為特征？ 還有更多 如何對呆帳 /壞帳進行預測和控制？ 大客戶的消費行為特征是什么？人口統計學特征是什么？ 如何知道公司下一階段的營業收入？ 如何設計交叉銷售 / 深入銷售？ 8 Unica Confidential & Proprietary 舉例：如何發現電信客戶的特征和分類 ? 市場競爭就是對客戶的競爭！ 對客戶的競爭首先要知道客戶在哪里，然后制定相應的市場策略： 對客戶進行分組； 確定你感興趣的那些客戶群；（周末組 /商業組 /接聽電話組 /打電話組 /服務組 /打折組 / ） 對不同的組給出不同的價格策略，和促銷策略； 業務問題 9 Unica Confidential & Proprietary 舉例：如何發現電信客戶的特征和分類 ? 選擇什么樣的變量（看問題的角度） 行為特征，非人口統計特征； 要有營銷意義； 選擇什么樣的算法 有的工具要求使用者有專業的數學基礎； 有的工具只要求使用者是業務專家； 問題解決主要考慮： 10 Unica Confidential & Proprietary 舉例：如何發現電信客戶的特征和分類 ? 行為數據 電話使用的方式； 服務使用的種類； 人口統計數據 年令； 性別； 地址； 其它數據 帳戶設立時間； 網絡質量； 客戶關懷； 級別； 需要的數據 (數據模型 )： 11 Unica Confidential & Proprietary 舉例：如何發現電信客戶的特征和分類 ? 不同的建模工具對人的要求不同； 不同的建模工具生產效率不同； 建立模型： 12 Unica Confidential & Proprietary 舉例：如何發現電信客戶的特征和分類 ? 營銷活動 CRM系統（ Call Center） 市場多維分析（ OLAP） 應用模型（評分）： 13 Unica Confidential & Proprietary 公司于 1992由幾個資深營銷分析顧問創建，總部設在美國麻省林肯地區，亞太總部在 Singapore， 原SAS亞洲區總裁 Bruce Brown 任 Unica亞太區總裁 公司的服務與產品聚焦在提供基于數據挖掘的營銷優化與自動化軟件。基礎產品是 Affinium Model 已有 260多個公司使用了 Unica的軟件 每年增長 100%，被權威機構（德勤科技）評為全美發展最快的 500家新興公司（第 137位） 2002年被 Intelligent Enterprise評為 12家最有影響力的軟件商之一 Unica公司簡介 （ ） 14 Unica Confidential & Proprietary The Intelligent Enterprise Dozen for 2002 1. IBM Corp. 2. Microsoft Corp. 3. PeopleSoft Inc. 4. SAP AG 5. Business Objects SA 6. BEA Systems Inc. 7. Unica Corp. 8. Informatica Corp. 9. Siebel Systems Inc. 10. Veritas Software Corp. 11. Intel Corp. 12. Cognos Inc. 15 Unica Confidential & Proprietary 公司于 2000年元月由幾個資深專業人士創建： 公司總經理 ，首任 SAS中國公司董事總經理，復旦大學數學博士，自94年以來一直從事數據分析與數據挖掘方面的商業應用工作； 公司董事副總經理 ，前 EDS長駐上海通用的高級咨詢顧問，上海交大的計算機博士，自 95年以來一直從事大型商業計算機應用系統的開發 公司高級副總經理 ，美國著名信用管理與咨詢公司 Experian公司的數據挖掘總監，計量經濟學碩士，芝加哥大學市場營銷與統計學博士，完成過數以百計的數據分析與數據挖掘項目。 公司技術總監 ，前國內著名企業的計算機專家，浙江大學軟件碩士，長期從事營銷決策支持方面的計算機應用。 上海市政府風險投資公司交大創投的第一個投資項目 上海市認定的軟件企業 是 Unica 產品在中國的唯一簽約分銷商，請訪問網址 /flash/ 上海宏能軟件有限公司 16 Unica Confidential & Proprietary IBM DB2 Intelligent Miner NCR/Teradata Division Tera Miner Oracle Data Mining Suite (Darwin) SAS Enterprise Miner SPSS Clementine Unica Affinium Model Meta Group列出的一些廠商 橫向的數據挖掘工具集 縱向的數據挖掘解決方案 17 Unica Confidential & Proprietary 客戶管理 尋找與確定潛在顧客 客戶分析 發掘交叉銷售機會 品牌管理 媒體管理 促銷活動管理 PR 管理 市場調查 戰略計劃與資源管理 戰略計劃與資源管理 預算與計劃 長期營銷活動的規劃 資源優化配置 Unica的企業營銷優化與管理方案 分析與 優化工具 分析工具 建立預測模型 數據發現 優化營銷活動 18 Unica Confidential & Proprietary Gartner 的行業競爭分析象限： 客戶關系優化軟件供應商 19 Unica Confidential & Proprietary 一些有代表性的行業用戶 零售業 銀行 保險與醫藥 電訊業 出版業 B-to-B 網絡公司 賓館與旅游業 20 Unica Confidential & Proprietary 獲得多項行業獎的成熟軟件 高度自動化，適應各個層面的數據挖掘與建模的顧客 特點是：貼近業務、立竿見影 生成的模型可以以 C源代碼形式輸出，集成到業務系統中。 Affinium Model簡介 面向市場營銷的數據挖掘與 數學建模的集成應用軟件 21 Unica Confidential & Proprietary Affinium Model的四大類模型 響應模型 比如可預測客戶對某個產品或服務的認知度，客戶流失或興趣遷移等。 交叉銷售模型 比如預測現有客戶的新的購買趨向，或組合購買模式。 幫助制定產品系列或套件。 客戶價值評估模型 客戶的忠誠度評估， 利潤貢獻度評估， 消費的寬緊度。 市場細分與客戶分組模型 按照已有客戶的消費數據對客戶按一定屬性分組。 確定細分市場的定義屬性。 22 Unica Confidential & Proprietary 涉及 7億人次的市場促銷應用了 Unica產品 支撐 100億美元銷售收入的市場活動使用了 Unica產品 每年 20億條銷售線索的產生應用了 Unica產品 Unica的平均實施周期是 8 12周（投入實用！） 可以支持具有 16000個變量的 20億條記錄的數據分析與挖掘建模 關于 Unica產品的一些實踐數字 23 Unica Confidential & Proprietary 案例一 : 美國一家著名電信運營商 市場營銷問題 客戶流失率高 / 獲得客戶成本高（ $） 不了解客戶的貢獻價值 依據經驗開展業務，沒有依靠技術手段 經營管理問題 客戶流失率高 推出新服務成本高 背景信息： 24 Unica Confidential & Proprietary 用數據挖掘解決的問題 ： 案例一 :美國一家著名電信運營商 根據客戶使用網絡的行為，將客戶進行分組 檢查人口統計學方面的規律 分析如何將目前的客戶提升到新的細分市場中 開發業務系統（生產系統），使分析工作變成日程工作的一部分，易于使用 25 Unica Confidential & Proprietary 完成的工作： 案例一 :美國一家著名電信運營商 對目前客戶分組 250+個變量 和 100多個模型； 對所發現的規律進行了大量個人 /家庭訪談，驗證； 將所發現的規律分組，制定了相應的市場 /客服策略； 開發了生產系統（ Production System）， 以支持促銷活動管理和客戶服務； 26 Unica Confidential & Proprietary 案例一 :美國一家著名電信運營商 所發現的規律： 人口統計方面的特性不影響購買 /使用； “商業”客戶主要在工作時間內消費； 許多客戶很少使用移動電話，僅僅是在心理上需要一個移動電話； 27 Unica Confidential & Proprietary 案例一 :美國一家著名電信運營商 對“最新的”技術需求很弱； 一些如何使目前用戶“成長”的模式，不僅僅是如何獲得 /保持用戶； 所發現的規律： 28 Unica Confidential & Proprietary 案例二： 電信服務的市場定位 (響應模型 ) 由于通信行業正經歷全球化的演變，一個提供多種通信服務和產品的著名電信公司，需要進入新的服務領域，如 Internet， 無線，本地等，而大家都在用類似的產品和服務來競爭同一群客戶，因此不可避免地與許多競爭者產生競爭。 該公司因此希望識別對特定的市場促銷活動有積極響應的潛在客戶群體，以便實施一套更有針對性、更高效的市場策略來確保業務的持續增長。 29 Unica Confidential & Proprietary 案例三： 客戶流失監控 美國一個很大的通信公司，面臨日益激烈的市場競爭。 該公司希望按國家、州、城市等不同級別來監控市場的競爭，以便及時有效地向應該投放市場資源的區域投放合適的資源。 為了有效地應對來自其它電信運營商的競爭，該公司希望能以周為最小時間單位來操作該監控系統。 我們開發了一個模型，能將客戶流失的趨向分解為市場變化趨向和個體變化趨向。市場變化趨向是對包含季節性結果在內的一些共性結果的刻畫，而個體變化趨向則用于產生警告信號。該系統的信息可以做到每天更新一次。 將流失趨向顯示在地圖上，以此來反映市場的競爭 30 Unica Confidential & Proprietary 案例三： 客戶流失監控 31 Unica Confidential & Proprietary 案例四：客戶生命周期價值優化 （客戶獲取與保持分析） 一個電信運營商希望評估不同的客戶群組的客戶生命周期價值（ CLV）。 通過詳細的客戶獲取與保持分析，我們開發了預算分配模型，將電信運營商的 CLV最大化。 該系統的應用使得該電信運營商能專注于提高市場活動的效果，提供對可產生持續性利潤的市場策略的評價指標。 32 Unica Confidential & Proprietary 客戶生命周期價值優化 Customer Equity Optimization $0.50$1.00$1.50$2.00$2.50$3.00$3.50$4.00$4.50$5.0014710-8-6-4-2024681012E q u i t yR e t e n t i o nA c q u i s i t i o nA c q u i s i t i o n / R e t e n t i o n M a r k e t i n g I n v e s t m e n t S t r a t e g yC u s to m e r Eq u i ty O p ti m i z a ti o n fo r D o m e s ti c $ 1 0 -2 5 R e v e n u e Str a ta1 0 - 1 28 - 1 06 - 84 - 62 - 40 - 2- 2 - 0- 4 - - 2- 6 - - 4- 8 - - 6A O p t i m a l E c o n o m i c sC o s t p e r W i n b a c k = $ 7 3 . 1 5C o s t p e r C o n t a c t = $ 5 . 9 4R e t e n t i o n p e r M o n t h p e r W i n b a c k = $ 2 .4 0A c q u i s i t i o n R a t e = 8 . 1 2 %R e t e n t i o n R a t e = 9 7 . 8