案例分析-广东移动基于数据挖掘的数据业务精确

商用新业务营销优秀案例

基于数据挖掘的 数据业务精确营销

基于数据挖掘的数据业务精确营销

案例简介 背景介绍 案例介绍

效益分析经验总结

第一部分 案例简介

一、案例简介利用数据挖掘的精确营销概况“彩信精品盒”产品设计及推广

1数据业务客户分群模型 产品关联性分析模型 彩信增量销售模型

o 营销效率达到原来的2.83倍 o 促进了客户增长，形成规模型彩信业务

2

“彩信生活杂志”产品设计及推广o 营销效率达到原来的2.71倍 o 促进了客户增长，创建彩信业务新亮点

34 5

彩铃增量销售

o 营销效率达到原来的2.95倍 o 有效促进了客户数和收入的增长

WAP总站栏目推荐

o 营销效率达到原来的3.56倍 o 促进了WAP总站客户数量的增长

彩铃增量销售模型

手机邮箱推广及沉默客户唤醒

o 营销效率达到原来的3.29倍 o 提升了业务使用率，扩大了客户规模

6

百宝箱手机游戏推广

o 营销效率达到原来的2.29倍 o 挖掘和培育了手机游戏业务的潜在市场

一、案例简介利用数据业务技术实施精确营销的5大关键步骤：基于数据挖掘营销机会 发现

数据源

需求挖掘

产品开发

营销实施

效果分析

分析 数据集

闭环的、自适应的精确营销流程

一、案例简介精确营销3大创新

运用数据挖掘技术 发掘产品需求，实现 了对客户需求的快速 响应

完成数据业务的客 户分群，实现客户需 求的方位洞察； 建立产品关联库， 为定位目标客户、实 施向上销售/交叉销 售、发掘优势渠道提 供支撑；

将精确营销的范围 拓展到把产品开发。 实现产品研发、持续 优化、市场策略、整 合营销等环节整合为 一体化的流程

根据客户需求 开发针对性产品

深入发掘营销机会

创建闭环的 精确营销流程

第二部分 背景介绍

二、背景介绍粗放式营销

数据业务的营销发展部份精细化营销 (现状)与深度运营的要求仍有差距o数据业务种类多，但聚焦不够； o 对业务进行分析的维度较少； o 缺乏深度的主题分析； o 分析方法和工具不够成熟。

全面精细化营销

“基于数据挖掘技术的精确营销” 将逐步成为移动数据业务市场的 主导 营销策略。

二、背景介绍

对此，我们提出“基于数据挖掘的精确营销”

数据业务 客户分群

业务主题 分析

产品 关联分析

客户预警

目标客户 锁定

业务特征 分析

6大分析纬度

提升数据业务运营水平

第三部分 精确营销案例介绍

三、精确营销案例介绍——部门分工省市联动，共建精确营销精确营销整体规划精确营销基础构建--CRM数据业务客户分群、产品关联分析、 彩信增量销售、彩铃增量销售模型建设

职责部

门省市场部、省数业中心、 省业务支撑中心、广州分公司 广州分公司 广州分公司、 客户服务(广州)中心

精确营销实施--产品设计与开发

精确营销实施--营销执行与评估

注：以下所有案例均以广州地区的数据为例。

三、精确营销案例介绍 ——利用数据挖掘构建精确营销基础研究思路

利用数据挖掘构建精确营销基础确定 目标 数据 准备 建立 模型 模型 检验

数据仓库

效益 评估

实施 方案

方案 设计

发现 机会

精确营销实施

三、精确营销案例介绍 ——利用数据挖掘构建精确营销基础CRM项目建立数据业务客户分群——数据说明数据来源：BOSS系统、经营分析系统、相关业务支撑系统数据分为7个类型，共833项：基本信息 承载信息手机号码，手机品牌，手机型号，是否具备GPRS、彩信、KJAVA功能等是否使用点对点短信、点对点彩信、非点对点彩信、GPRS等承载方式

渠道办理标签 是否通过WEB/网上营业厅、WAP、短信等渠道办理业务 业务标签 内容标签是否使用点对点/梦网短信、彩铃、点对点/梦网彩信、手机报纸、手机邮箱等 商务、生活、娱乐、游戏、资讯5大类内容， 在这5大类中再进行划分，如，娱乐类再分为娱乐-交友、娱乐-聊天、娱乐-铃声等 与餐馆酒楼、休闲娱乐、机关团体、金融行业、房地产等各个行业的接触信息 标识客户点对点短信上下行、点对点彩信上下行、WAP流量等的使用量及变化情况

行业信息数据业务 相对指标

三、精确营销案例介绍 ——利用数据挖掘构建精确营销基础CRM项目建立数据业务客户分群—数据挖掘的发现SS5和SS6对手机邮箱的接受度 较其他群高出许多，存在营销 机会； 已运用于案例5-手机邮箱 的沉默用户唤醒与推广 SS1、SS2、SS3,SS5,SS6是 数据业务的活跃群；oSS1: 数据业务高空飞行者

9个群的彩信渗透率、 认知度均较低(认知 度为通过补充调研获 得),要提高彩信用 量，需通过宣传提高 客户彩信认知度，通 过有吸引力的内容培 养客户习惯。——

各群均与餐馆酒楼、 医疗、金融、房地产 接触较多(SS1、SS3 接触率最高),餐饮 指南、健康保健、资 讯等内容的业务存在 营销机会

oSS2: 高价值数据业务客户 oSS3: 高价值短信冷漠者

oSS4: 中间价值短信冷漠者oSS5: 成长中的数据业务客户 oSS6: 有下滑危险的数据业务客户 oSS7: 节俭的本地短信依赖者

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