文档介绍：该【数据挖掘商业案例分析及实现 】是由【bkeck】上传分享，文档一共【273】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【数据挖掘商业案例分析及实现 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。1
目录
第一部分金融行业应用 5
1。 前言 5
1。1 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 5
1。2 客户流失―挽留有价值的客户 6
1。3 穿插销售 6
欺诈监测 6
开发新客户 7
降低索赔 7
1。7 信誉风险分析 7
2。 客户流失 8
客户流失需要解决的问题 8
客户流失的类型 9
2。3 如何进展客户流失分析? 9
2。4 客户流失应用案例 11
3。 客户细分 21
3。1 信誉风险分析 21
客户细分的概念 21
2
3。3 客户细分模型 22
3。4 客户细分模型的根本流程 23
3。5 细分方法介绍 25
3。6 客户细分实例 25
4。 营销响应 30
什么是营销响应? 30
4。2 如何进步营销响应率? 30
营销响应应用案例 32
5。 信誉评分 38
5。1 信誉评分背景 38
信誉评分的概念 39
5。3 信誉评分的方法 39
信誉评分应用案例 42
6. 客户满意度研究 50
为什么要进展客户满意度研究? 50
6。2 满意度研究的目的和内容 50
6。3 满意度研究方法 51
6。4 构造方程模型在客户满意度测评中的应用 54
6。5 满意度研究在金融行业中的应用 55
7。 CRISP—DM简介
3
57
7。1 数据理解 58
7。2 数据准备 58
建立模型 58
模型评估 59
部署(发布) 59
8. 数据挖掘经历谈 60
8。1 采用CRISP-DM方法论 60
8。2 以终为始 60
8。3 设定期望值 60
限定最初的工程范围 60
8。5 确保团队合作 61
8。6 防止陷入数据垃圾 61
9。 数据挖掘部署策略 62
9。1 策略1-快速更新批处理方式 62
9。2 策略2-海量数据批处理方式 63
策略3-实时封装方式 64
策略4-实时定制方式 65
10. 成功案例 67
国外成功案例 67
BancoEspiritoSanto(BES) 67
4
10。 BankFinancial 67
美国汇丰银行 68
10。1。4 美国FirstUnion公司 69
10。1。5 Achmea公司 70
10。 标准人寿保险公司 71
国内成功案例 71
10。2。1 中国建立银行风险预警管理工程 71
。2 光大银行信贷风险管理工程 72
10。 中国银行信誉风险评级管理工程 72
。4 中国中信银行 72
。5 部分金融业客户的名单(排名不分先后) 73
第二部分电信行业应用 74
1。 前言 74
1。1 数据挖掘的概念 74
数据挖掘技术在电信行业客户关系管理的主要应用领域如下: 75
1。3 数据挖掘成功方法论 75
5
商业理解 76
1。5 数据理解和数据准备 77
1。6 建立模型 77
1。7 模型检验 77
1。8 模型发布和应用 77
2。 国内数据挖掘应用中存在的问题 78
2。1 数据质量和完备性 78
相应的人员素质 78
应用周期 78
2。4 数据挖掘工程的建议: 78
3. 客户流失 80
客户流失需要解决的问题 80
3。2 电信客户流失的类型 81
如何进展客户流失分析? 81
案例分析 83
3。5 商业理解 83
3。6 数据理解 83
4. 营销响应 89
为什么要进展营销响应分析? 89
4。2 营销响应 89
4。3 什么是营销响应? 90
6
4。4 如何进步营销响应率? 90
4。5 案例分析 92
5. 客户细分 98
5。1 客户细分的背景 98
5。2 客户细分的概念 98
5。3 客户细分模型 99
5。4 客户细分模型的根本流程 101
5。5 细分方法介绍 102
客户细分实例 102
6. 客户满意度 106
6。1 构造方程模型用于客户满意度测评中的应用 106
满意度研究在金融行业中的应用 107
研究目的 107
研究过程 108
满意度研究的结果分析 108
6。6 结论 109
客户总体满意度 109
6。8 各品牌主要商业过程满意度及效劳改进策略 109
各品牌主要商业过程的详细满意度及改进策略 110
7. 忠诚度 112
忠诚度程度和性质 112
7。2 离网和蚕食风险 114
7
提升策略 115
8. CRISP—DM简介 116
数据挖掘经历谈 118
数据挖掘部署策略 119
9. 成功案例 124
9。1 国外成功案例 124
。1 SouthwesternBell(西南贝尔) 124
9。 CallCounter 124
。3 RuralCellularCorporatio 127
英国电信公司 128
9。2 国内成功案例 130
某省级电信公司 130
9。2。2 部分国内外电信客户的名单(排名不分先后) 131
第三部分制造行业应用 133
1。 简介 133
8
第一部分金融行业应用
前言
随着中国参加WTO,国内金融市场正在逐步对外开放,外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时,无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的时机,、,最有价值的客户可能正离您而去,而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、剧烈的竞争环境下,如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢?
数据挖掘(DataMining,DM)是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念(Concepts)、规那么(Rules)、形式(Patterns)等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。
金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进展穿插销售来增加销售收入、对客户进展细分和细致的行为描绘来有效挽留有价值客户、进步市场活动的响应效果、降低市场推广本钱、到达有效增加客户数量的目的等。
10
客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险
市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋剧烈,新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在剧烈的竞争中脱颖而出,业界领先的金融效劳机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术,来获取有价值的客户,进步利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时,实现客户细分和市场细分.
数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术可以适应用于各种金融效劳,采用实时的预测分析技术,分析来自各种不同数据源-来自ATM、交易网站、呼叫中心和相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术,发现数据中的潜在价值,使营销活动更具有针对性,进步营销活动的市场回应率,使营销费用优化配置。
客户流失―挽留有价值的客户
在银行业和保险业,客户流失也是一个很大的问题。例如,抵押放款公司希望知道,自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失;保险公司那么希望知道如何才能减少取消保单的情况,降低承包本钱。
为了留住最有价值的客户,您需要开展有效的保存活动。然而,首先您需要找出最有价值的客户,,从而进展有效的保存活动并降低本钱。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序,找出最有价值的客户。
10
穿插销售
在客户关系管理中,穿插销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具,有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和效劳,客户和企业的接触点也就越多,企业就越有时机更深化地理解客户的偏好和购置行为,因此,企业进步满足客户需求的才能就比竞争对手更有效。
研究说明,银行客户关系的年限和其使用的效劳数目、银行每个账户的利润率之间,,客户使用企业的效劳数目就会增多,客户使用银行效劳的年限就会增大,每个客户的利润率也随着增大。
从客户的交易数据和客户的自然属性中寻找、选择最有可能捆绑在一起销售的产品和效劳,发现有价值的产品和效劳组合,从而有效地向客户提供额外的效劳,进步活期收入并提升客户的收益率。
欺诈监测
通过侦测欺诈、减少欺诈来降低本钱。为了和欺诈活动作斗争,首先您需要预测欺诈在何时、,预测欺诈活动将在哪里发生.