SPSS通信行业解决方案与咨询服务

纵横四海

SPSS通信行业解决方案与咨询服务
SPSS China一直关注通信行业的发展，为通信运营商提供优质的数据挖掘产品与服务，与各集成商一起辅助通信运营商挖掘潜在的客户、细分客户的消费行为、给客户推荐合适的产品、维系优质客户等等，利用数据挖掘技术，遵循CRISP-DM数据挖掘方法，提高客户的现有通信业务能力，助力中国通信事业的发展。 通信行业解决方案以客户为中心，研究客户的行为特征，在客户不同的生命周期阶段里，建立不同主题的数据挖掘模型。在全业务时代，多角度挖掘客户信息，满足客户无所不在的需求，给通信运营商提供全面的客户视角。
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一个客户的基础数据——上百个属性

SPSS通信行业分析专题——若干个专题

SPSS数据挖掘产品SPSS Modeler——若干个模型

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项目背景××移动省公司手机用户2009年上半年已突破2000万，但是手机报渗透率不足20%。该移动省公司希望向更多的用户推广手机报业务，营销资源投放到哪些客户上呢？
解决方案该移动省公司选用了SPSS的数据挖掘产品SPSS Modeler(Clementine)，为其挖掘手机报用户分析数据和建立模型。如今，该移动省公司能够识别出手机报用户区别于非手机报用户的特征，并能够为潜在手机报用户打分来预测其使用手机报业务的可能性，可以为营销活动有效资源的投放提供决策支持。
收集数据信息：从该移动省公司建设的数据仓库中提取和分析手机报业务相关的数据，包括客户基本信息、通话行为及费用信息、数据业务使用信息以及短信业务使用信息等。
向销售人员和营销活动提供"潜在客户接受手机报业务打分结果"名单 ：SPSS Modeler将潜在客户接受手机报业务打分结果及客户手机号码通过批处理的方式回写至数据库。营销人员通过访问数据库，可以提取潜在接受手机报业务的客户名单。结合营销活动，采取相应策略，可以对客户进行营销。进一步，结合客户响应营销活动的结果，建立营销响应模型，再一次进行营销活动时，结合营销响应模型可以提高营销效率。
应用效果借助SPSS Modeler，通过对手机报用户与非手机报用户数据业务使用情况、ARPU值、在网时长、中高端客户构成等方面的分析，能够准确识别出手机报用户区别非手机报用户的特征。
通过分析发现，手机报用户不管是从贡献价值方面，还是使用数据业务方面，均高于非手机报用户。通过研究现有手机报用户的属性，识别手机报用户不同于非手机报用户的特征，通过为潜在手机报用户打分来判断其使用手机报业务的可能性，为营销活动有效资源的投放提供决策支持。针对潜在客户，该移动省公司通过营销活动采取相应营销策略，成功对潜在手机报客户进行交叉销售，扩大销售规模，增加企业利润，并且提高了客户粘性。
通过SPSS Modeler，预测潜在用户使用手机报业务的概率，为后续营销活动获取潜在手机报用户提供支持，其预测准确率在82%左右。
基于数据分析结果的营销响应率提高了22.7%，数次营销活动之后使得该业务的用户数规模扩大了接近100万。

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案例：××移动GPRS套餐的精确化营销 项目背景××移动的GPRS业务是其增值业务中最重要的一项业务，其套餐档次多，用户量大，该业务对××移动的收入贡献大，GPRS套餐的精确化营销有其必要性。
数据挖掘目标： 第一、专注于现有GPRS用户选用合适的套餐；
第二、另一方面获取更多的GPRS套餐用户。
解决方案针对××移动现有使用GPRS标准套餐而又有GPRS流量的用户，建立精确营销模型，在用户为“GPRS标准资费且有流量”的前提下，精确定位目标客户，为其推荐GPRS5元套餐模型。

应用效果向销售人员和营销活动提供了“最佳潜在客户”清单。SPSS Modeler的主要输出结果是对数据的洞察力—那是数据挖掘的全部所在—和这些洞察结果的可视化展示。
该项目的成功说明了如何在商业活动中通过数据挖掘获利。对营销活动结果的评估和分析对提高企业精细化营销效率非常重要。通常影响精细化营销结果的影响因素主要包括：预测模型本身的准确性、营销活动策划是否有针对性以及客户经理本身的营销能力。通过对精细化营销结果进行跟踪，并比较预测模型评估结果，了解精细化营销活动过程中的问题和经验，从而为循环上升地提高精细化营销活动效率提供基础。

模型组比对比组营销成功率高4倍，证明了模型的有效性！目前，××移动的经营分析系统项目旨在实现客户保持和客户拓展，提高信用和投资管理水平，以数据挖掘提升经营分析系统，××移动采用了我们的专业服务方案，应用专业的数据挖掘软件PASW Modeler，初步建立了大客户异动分析、潜在大客户预测、分类业务套餐测算和消费模型分析等四个专题模型，从而实现了进一步了解客户，获取决策信息的目的。

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案例：××移动中高端客户保有

项目背景××移动在中国移动通信市场上有着举足轻重的地位，随着竞争的加剧，如何挽留客户，减少客户流失已成为是联通面临的重要课题之一。××移动面临着来自××联通、小灵通等多方面的竞争，近10%的客户流失--尤其是中高端客户流失给××移动带来了巨额的收入损失。如何在客户即将流失之前，发现他们，以便市场部门进行针对性的挽留是××移动关注的问题。
数据挖掘目标： 对客户进行细分，寻找那些流失量比较大的客户群；
建立规则，描述那些易于流失的客户群的特征；
建立打分模型，对客户流失可能性（概率）进行评价
解决方案该公司特地成立了一个由高级咨询顾问带领的客户和市场分析小组，以更好地了解客户。该小组的首次任务就是为某新产品的市场活动建立客户特征描述。
为了更好的发现哪些客户更可能流失以及将要流失客户的行为特征，××移动采用了 SPSS公司的应用解决方案。通过对用户通话行为数据、用户资料数据和用户使用××移动服务的情况等数据的深入分析，对影响流失各个因素进行了探索性分析并建立了预测客户流失的Logistic回归模型。
××移动选用了SPSS的数据挖掘产品PASW Modeler，来为其产品活动分析数据和建立探索模型，该产品是为中等消费客户设计的一款产品。如今，××移动公司已经对这些客户及其通信消费行为有了一个更好的理解。在未来，××移动将继续依赖PASW Modeler可视化的快速建模环境为其未来的营销活动指引道路。
应用效果通过建立分析模型，××移动达到了这样的目的：
第一、得出了未来两个月内流失可能性大的名单，并将名单提交市场部，市场部可以对其中的高价值客户进行"一对一"的挽留工作；
第二、找出流失可能性大的客户通话行为特征描述，为制定有针对性的"套餐"或者市场营销策略服务；分析比较不同种类"套餐"的流失情况，对"套餐"的有效性进行评估。

应用SPSS客户流失分析结果并结合恰当的业务手段，在项目实施后第二个月，该移动中高端客户流失率即从原来的9.6%下降到了7%，取得了非常显著的效果。

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案例：中国移动某省公司 "预测潜在用户使用手机报业务的准确率高达82%。"存在问题该移动省公司手机用户2009年上半年已突破2000万，但是手机报渗透率不足20%。该移动省公司希望向更多的用户推广手机报业务，营销资源投放到哪些客户上呢？
解决方案该移动省公司选用了SPSS的数据挖掘产品SPSS Modeler(Clementine)，为其挖掘手机报用户分析数据和建立模型。如今，该移动省公司能够识别出手机报用户区别于非手机报用户的特征，并能够为潜在手机报用户打分来预测其使用手机报业务的可能性，可以为营销活动有效资源的投放提供决策支持。
应用效果借助SPSS Modeler，通过对手机报用户与非手机报用户数据业务使用情况、ARPU值、在网时长、中高端客户构成等方面的分析，能够准确识别出手机报用户区别非手机报用户的特征。通过分析发现，手机报用户不管是从贡献价值方面，还是使用数据业务方面，均高于非手机报用户。
通过SPSS Modeler，预测潜在用户使用手机报业务的概率，为后续营销活动获取潜在手机报用户提供支持，其预测准确率在82%左右。
数据：收集信息从该移动省公司建设的数据仓库中提取和分析手机报业务相关的数据，包括客户基本信息、通话行为及费用信息、数据业务使用信息以及短信业务使用信息等。
工具包：用数据挖掘发现隐含的模式为对样本数据进行挖掘并从中发现潜在的模式和趋势，该移动省公司选择了SPSS的高速建模环境SPSS Modeler。SPSS Modeler提供了大量的分析方法，如聚类、神经网络、联合规则和决策树。SPSS Modeler也可以轻松地处理常规数据问题，如异常值、缺失值和取值较小的数值。
向销售人员和营销活动提供"潜在客户接受手机报业务打分结果"名单SPSS Modeler将潜在客户接受手机报业务打分结果及客户手机号码通过批处理的方式回写至数据库。营销人员通过访问数据库，可以提取潜在接受手机报业务的客户名单。结合营销活动，采取相应策略，可以对客户进行营销。进一步，结合客户响应营销活动的结果，建立营销响应模型，再一次进行营销活动时，结合营销响应模型可以提高营销效率。
建模：投资回报通过研究现有手机报用户的属性，识别手机报用户不同于非手机报用户的特征，通过为潜在手机报用户打分来判断其使用手机报业务的可能性，为营销活动有效资源的投放提供决策支持。针对潜在客户，该移动省公司通过营销活动采取相应营销策略，成功对潜在手机报客户进行交叉销售，扩大销售规模，增加企业利润，并且提高了客户粘性。

pocket

壹佰涉及品真多啊，连SPSS都有，希望能有更多这方面的讯息{:soso_e121:}

pocket

案例：××移动GPRS套餐的精确化营销 能不能有更具体的信息或数据？