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文檔簡介
北京英泰慧雪科技有限公司電信業(yè)數(shù)據(jù)挖掘 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 2 - 公司簡介 產(chǎn)品解決的問題背景 產(chǎn)品定位 產(chǎn)品特點 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品比較 理論基礎(chǔ) 產(chǎn)品組成 產(chǎn)品應(yīng)用案例 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 3 - 北京英泰慧雪科技有限公司 簡介 北京英泰慧雪科技有限公司 成立于 2006年 雇員 超過 100名 項目管理 業(yè)務(wù)和技術(shù)的整合 應(yīng)用開發(fā) 系統(tǒng)維護(hù)和技術(shù)支持服務(wù) 解決方案 商務(wù)智能 企業(yè)績效管理 企業(yè)內(nèi)容管理 行業(yè)解決方案 服務(wù)產(chǎn)品線 市場營銷服務(wù) 宗旨以互聯(lián)網(wǎng)和無線技術(shù)基礎(chǔ)上開發(fā)的創(chuàng)新的多渠道的客戶關(guān)系管理及電子商務(wù)解決方案幫助客戶實現(xiàn)業(yè)務(wù)收入的增長 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 4 - 北京英泰慧雪科技有限公司 介紹續(xù) 2007年, I 進(jìn)一步擴(kuò)大了產(chǎn)品服務(wù)在 在 2008年,我們在北京設(shè)立客戶關(guān)系管理服務(wù)中心,以便更好地為客戶提供服務(wù)。 公司投入大量資金用于產(chǎn)品研發(fā),并且在多個電子商務(wù)解決方案領(lǐng)域取得獨立的知識產(chǎn)權(quán)。 行業(yè):我們側(cè)重的金融服務(wù)、電信、零售和旅游行業(yè)。 我們的客戶:包括中國移動、中國電信、電訊盈科、國泰航空、創(chuàng)新、金寶湯、永明人壽等 經(jīng)驗豐富的專業(yè)服務(wù)團(tuán)隊,為客戶制定和實施電子商務(wù)和 們專注于自己的產(chǎn)品,包含電子商務(wù)平臺、客戶聯(lián)絡(luò)中心解決方案、以及各種網(wǎng)絡(luò)和移動應(yīng)用的同時,我們也作為世界級解決方案專家,如 此外,我們還為電信部門的重點大型工程項目提供系統(tǒng)集成和項目管理服務(wù)。 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 5 - 合作伙伴 強大的合作伙伴確保給客戶帶來最佳的解決方案 高效的同盟保證我們時刻走在技術(shù)的前沿 在中國、馬來西亞、泰國和印度尼西亞也建立了相關(guān)合作伙伴關(guān)系和經(jīng)銷體系 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 6 - 公司背景 全球著名的專業(yè)數(shù)據(jù)挖掘軟件開發(fā)廠商,創(chuàng)立于 1998年七月 總部位于舊金山,在巴黎擁有研究中心,在美國和歐洲運作 投資方 : S & 科學(xué)技術(shù)委員會 : 在機(jī)器學(xué)習(xí)(人工智能)領(lǐng)域擁有很高的聲譽 支持 支持包括中文在內(nèi)的多個國家語言 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 7 - 全世界 250+ 多個客戶截至到 2007年 1月 電信 2 K L Z 建電信 甘肅電信 四川電信 融 a 豐銀行(香港) K) 售和其他 s . S & 京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 8 - 2007年 50 個新客戶 金融 零售和其他 信 P) 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 9 - 2008年 48個新客戶 金融 r M 售和其他 上海疾控中心 E 信 京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 10 - 2009年 32 個新客戶! 金融 零售和其他 S 電信 美國 京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 11 - 合作伙伴 全球系統(tǒng)集成商 技術(shù)合作伙伴 戰(zhàn)略合作伙伴 技術(shù)合作伙伴 W 認(rèn)證 - 兩個 由 持 技術(shù)合作伙伴 戰(zhàn)略合作伙伴和轉(zhuǎn)售合作伙伴 其它合作伙伴 : 京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 12 - 公司簡介 產(chǎn)品解決的問題背景 產(chǎn)品定位 產(chǎn)品特點 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品比較 理論基礎(chǔ) 產(chǎn)品組成 產(chǎn)品應(yīng)用案例 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 13 - 數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)狀及問題 數(shù)量巨大 ,維度繁多 人類僅僅能夠應(yīng)付最多 5個變量 商業(yè)問題多 客戶流失 欺詐分析 交叉銷售 財務(wù)預(yù)測 客戶需求個性化 全球通 神州行 動感地帶 各種套餐 手工挖掘速度效率已經(jīng)無法滿足市場變化速度 決策的科學(xué)化 經(jīng)驗信息 報告 表 企業(yè)日常決策 建模 “整個公司由猜測 & 行為 變?yōu)闇y試,理解,預(yù)測行為” 埃森哲 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 14 - 客戶 市場 銷售 財務(wù) 公司面臨商業(yè)問題 客戶生命周期 客戶分類 終生價值 利潤率 忠誠度 客戶滿意度 購買傾向 價格分析 促銷活動的 用效性 向上銷售 交叉銷售 客戶滿意度 市場分類 市場分析 渠道優(yōu)化 銷售預(yù)測 實時產(chǎn)品推薦 在線出價管理 銷售代表概評 包裹生成 損失預(yù)防 財務(wù)預(yù)測 風(fēng)險管理 終生評價 欺詐探測 客戶保留 需求預(yù)測 供應(yīng)鏈 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 15 - 2個面臨的挑戰(zhàn) 挑戰(zhàn) 1: 更多客戶 ,更多群體 ,更多產(chǎn)品 , 更多模型需要建立 ! 問題 : 我們能夠用現(xiàn)有的工具建這么多新的模型嗎? 挑戰(zhàn) 2: 團(tuán)隊在擴(kuò)充和雇傭更多新人。 問題:他們有符合要求的技能嗎?他們能很快地培訓(xùn)好嗎? 15 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 16 - 什么不同? 易于使用 沒有 統(tǒng)計 培 訓(xùn) 或 專業(yè) 知 識 ,也可以使用 自 動 數(shù)據(jù)準(zhǔn) 備 和探索,允 許訪問 原始數(shù)據(jù) 包括上千個 變 量并自 動 找到重要的指 標(biāo) 快速建模 在幾小 時 內(nèi) 創(chuàng) 建和部署模式,而不是數(shù)周 使用 行日常決策、解答 傳統(tǒng) 模型因市 場 響 應(yīng) 速度慢而無法解決的商 業(yè)問題 變規(guī)則 易于部署 明確的 質(zhì) 量和可靠性指 標(biāo) ,便于自 動 部署 設(shè)計 整合到企 業(yè)應(yīng) 用程序和工作流程 模型代 碼 可以 導(dǎo) 出到任何目 標(biāo)環(huán) 境 16 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 17 - 數(shù)據(jù)挖掘項目中時間開銷情況 (008) 執(zhí)行報告 經(jīng)過優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫內(nèi)打分 打分 /部署 理解商業(yè)問題 訪問和準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 生成模型 寫報告 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 18 - 選擇變量 理解 商業(yè)問題應(yīng)用 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 建模 模型測試 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) : 缺失值處理 , 異常值處理 , 函數(shù)變換 把數(shù)學(xué)語言轉(zhuǎn)換成商業(yè)描述 選擇與商業(yè)問題最相關(guān)變量,以適合算法需要 用不同算法進(jìn)行建模,選擇不同參數(shù) 動決定重要變量 多至幾千個變量 構(gòu)風(fēng)險最小化理論自動選優(yōu) 特專利技術(shù) 自動化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 19 - 數(shù)據(jù)理解 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 建模 評估 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘工具處理流程 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 20 - 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用瓶頸 :技術(shù)問題 數(shù)據(jù)預(yù)處理 類型轉(zhuǎn)換:轉(zhuǎn)換為算法本身所支持的類型、做數(shù)據(jù) 去奇異值:辨識奇異值,做適當(dāng)處理 去缺失值:填充缺失值 函數(shù)變換:去除數(shù)據(jù)分布的影響 數(shù)據(jù)集平衡:使訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)均衡 降維處理 模型選優(yōu) 模型驗證 模型選優(yōu): 算法選擇 算法參數(shù)選擇 模型理解 數(shù)學(xué) -商業(yè) 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 21 - 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法 每個模型的成本 : ¥ 30,000 4周 數(shù)據(jù)理解 業(yè)務(wù)問題應(yīng)用 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 建模 模型評估(理解) 一代的方法 每個模型的成本 : ¥ 500 1周或更少 ! 業(yè)務(wù)問題建模應(yīng)用我們現(xiàn)在創(chuàng)建上百個預(yù)測模型所花費的時間在過去只能創(chuàng)建一個模型 . 通過 們節(jié)省上百萬美元,運用了更有效的營銷活動 . 金融客戶 間與成本 選擇 變量 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 變量編碼 缺失值處理 奇異值處理 匹配模型 測試 模型 模型報告 模型部署 動化 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 22 - 數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 模型建立 模型部署 生成結(jié)果 獲取數(shù)據(jù) 序列編碼 文本編碼 一致編碼 事件記錄 穩(wěn)健回歸 聰明分群 關(guān)聯(lián)規(guī)則 時間序列 模型輸出 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 23 - 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 24 - 任意維度 “ 5 000 ” 任意回應(yīng)率 “ 0% ” 任意數(shù)據(jù)類型 字符串 , 整型 , 浮點型 , 日期 , 任意噪音 缺失值 , 奇異值 變量任何分布形態(tài) 正態(tài) ,非正態(tài) 輸入變量的任意相關(guān)度 獨立 ,高度相關(guān) 據(jù)預(yù)處理 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 25 - 營銷案推廣 甄選出很有可能購買產(chǎn)品的目標(biāo)客戶 顯著提高客戶響應(yīng)率,降低營銷廣告成本 提高利潤 客戶流失預(yù)警 哪些用戶已經(jīng)流失 哪些用戶快要流失 影響用戶流失的重要因素是什么 客戶細(xì)分 怎樣根據(jù)用戶價值或使用行為劃分用戶群 各用戶群的比例是多少 用戶群的特征是什么 交叉銷售 哪些產(chǎn)品組合更受歡迎 未來預(yù)測 客戶消費的周期性分析 客戶消費的趨勢分析 穩(wěn)健回歸 (聰明分群 (關(guān)聯(lián)規(guī)則 (時間序列 (算法) 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 26 - 穩(wěn)健回歸組件 回歸 /分類 了解并預(yù)測客戶的行為(連續(xù)二值分類目標(biāo)) 應(yīng)用:目標(biāo)市場、欺詐檢測、評分、流失 可能的場景: 會有人購買你的產(chǎn)品嗎? 你是否應(yīng)該給客戶貸款? 哪些用戶已經(jīng)流失? 哪些用戶將要流失? 影響用戶流失的重要因素是什么 哪些用戶可能會響應(yīng)您的營銷活動嗎? 是否有欺詐行為? 客戶的估計價值是多少? 客戶的 26 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 27 - 聰明分群組件 分群 /聚類 聚類相似群體 - 監(jiān)督 /無監(jiān)督 應(yīng)用:市場分群、渠道 /信息管理 可能的場景: 為每個不同的營銷活動,識別不同的市場客戶群體? 定義和理解潛在的流失客戶特征? 定義和理解高價值客戶特征? 識別購買新產(chǎn)品的客戶特征? 認(rèn)識購買不同產(chǎn)品組的客戶特征? 怎樣根據(jù)用戶價值或使用行為劃分用戶群 各用戶群的比例是多少 用戶群的特征是什么 27 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 28 - 關(guān)聯(lián)規(guī)則組件 關(guān)聯(lián)規(guī)則 /市場籃分析 發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品和服務(wù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián),并立即采取適當(dāng)?shù)男袆踊蚪ㄗh 可能的 場 景: : 哪些 產(chǎn) 品可以交叉 銷 售 ? 哪些 產(chǎn) 品可以考 慮 捆 綁銷 售 ? 鑒于該客戶有移動電話,他會訂漫游服務(wù)的可能性多大? he is he 鑒于他買了 將購買 28 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 29 - 時間序列組件 時間序列 /預(yù)測 分析預(yù)測與時間相關(guān)的數(shù)據(jù)(提取趨勢和周期)來預(yù)測下一個未來值。 可能的場景: 整體 電話通話量預(yù)計未來兩周是多少? 股市指數(shù)是否會繼續(xù)攀升? 客戶消費的周期性分析 客戶消費的趨勢分析 29 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 30 - 模向?qū)?基于 侶 c+ 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 31 - 數(shù)學(xué) 商業(yè)完美結(jié)合 模型解釋 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 32 - 一套符合各項規(guī)范的可重用組件 C+ 模型輸出為各種源碼 C 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 33 - 預(yù)處理 模型性能驗證 最優(yōu)模型搜索 模型商業(yè)解釋 傳統(tǒng)工具 用對象 數(shù)據(jù)分析師 決策者 /數(shù)據(jù)分析師 建模時間 數(shù)周 數(shù)小時 成本 30000$ 約 500$ 上帝的歸上帝 ,撒旦的歸撒旦 數(shù)學(xué)的歸 業(yè)的歸用戶 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 34 - “減少了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時間從以前的整個建模周期的70%到現(xiàn)在的幾乎不用花什么時間?!?“ 健壯?!?“即使經(jīng)驗不是很多的分析員也可以創(chuàng)建高質(zhì)量的模型?!?“一年自動維護(hù)幾百個模型?!?“期望生產(chǎn)力提高 10倍?!?發(fā)表于 2005 戶大會 客戶評價 京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 35 - 來源: 在 07年 2季度客戶數(shù)據(jù)挖掘魔力象限 報告中, 見卓識”象限。這意味著, 正代表著未來的發(fā)展;于 戶可以獲取最先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),最好的性價比,洞悉客戶行為,提升企業(yè)競爭力 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 36 - 來源:德國技術(shù)咨詢公司 2009最具性價比數(shù)據(jù)挖掘軟件 最近,德國技術(shù)咨詢公司 2009最具性價比數(shù)據(jù)挖掘軟件 ,考察了 M、 2種產(chǎn)品: 最終結(jié)果, 具體請下載 009: 008)。 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 37 - 模型性能及產(chǎn)量比較 模 型 準(zhǔn) 確 性 模型產(chǎn)量 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 38 - 高 低 數(shù)據(jù)操作 01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11S A S S P S S K X 5 K X E N 0 9北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 39 - 公司簡介 產(chǎn)品解決的問題背景 產(chǎn)品定位 產(chǎn)品特點 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品比較 理論基礎(chǔ) 產(chǎn)品組成 產(chǎn)品應(yīng)用案例 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 40 - 基于 結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化方法 學(xué)家 支撐向量機(jī)( 稱 基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。采用了使用結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則替代經(jīng)驗風(fēng)險最小化原則 991 建模理論基礎(chǔ) 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 41 - 結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化的嶺回歸算法 一種 “第三代”算法( 一種概括了 穩(wěn)健回歸 (聰明分群 (關(guān)聯(lián)規(guī)則 (時間序列 (且算法的參數(shù)設(shè)置是一個自動的流程, 自動把一個數(shù)據(jù)集分為三部分,估計集,驗證集和測試集, 自動匯報最好的模型,保證了模型的擬合能力與泛化能力 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 42 - 訓(xùn)練集 數(shù)據(jù)集 自動分割等分割策略 模型 2 模型 1 模型 n 測試集 驗證集 選擇最好模型 驗證性能 模型數(shù)據(jù)集分割 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 43 - 學(xué)習(xí)范式:回歸 鑒于已知觀測集,試圖找到一個基本的過程模型 ( f(X,w) ) : Y x f(X,w) M. X 32 歲 收入 100 Y t o C l o s e w)f ( X , . .)x,x,X ( R G E T M O D E L I N 321北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 44 - 哪一個是好的模型 ? - 建的模型 已知數(shù)據(jù) 新數(shù)據(jù) 學(xué)習(xí)理論問題: 在訓(xùn)練集的錯誤在新數(shù)據(jù)集上的錯誤,兩者間的關(guān)系? 模型推廣能力怎樣? 低擬合性 / 高泛化性 (訓(xùn)練錯誤 =測試錯誤 ) 穩(wěn)健模型 (低 訓(xùn)練錯誤 低 測試錯誤 ) 過擬合 /低泛化 (沒有訓(xùn)練錯誤 , 高測試錯誤 ) 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 45 - 經(jīng)驗風(fēng)險或預(yù)期風(fēng)險? 傳統(tǒng) 的學(xué) 習(xí) 理 論 經(jīng)驗風(fēng)險 預(yù) 期 風(fēng)險 假 設(shè) 預(yù) 期 風(fēng)險 =京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 48 - 標(biāo)解釋 % 目標(biāo)命中率 理想模型 隨機(jī)模型 證集 系列 50 15 100 100 50 1- B/(A+B+C) A %打分排名前百分?jǐn)?shù)人數(shù) C/(A+B+C) (B+C)/(A+B+C) B C 80 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 49 - 60% 客戶獲取 /營銷案推廣 風(fēng)險管理 交叉銷售 / 向上銷售 客戶滿意度分析 風(fēng)險 : 25% 信用卡風(fēng)險評估(信用評分) I 欺詐檢測 其它 : 15% 數(shù)據(jù)清洗 流程優(yōu)化 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 50 - 變量數(shù)量 900 1200 2沃達(dá)豐 2500 2500 8000 6,000 模型數(shù)量 /年 760 9,600 8,800 70,000 y 460,000 獲得的生產(chǎn)力 7x 2 10x 8x 2x 商業(yè)價值 郵件件數(shù) 70%, 15 的呼入活動的轉(zhuǎn)換率,銷售 35 ,成本 30 , 獲利 35 在 1個季度贏得 6千 7百萬美元新業(yè)務(wù) , 響應(yīng) 300 500% 銷售 20%, 從 1個模型獲得每年 5百 8十萬美元銷售增量 復(fù)率 260%,產(chǎn)品每戶 14%,投資回報率在 2個月 : 100% 個模型 大型電信運營商:呼出 70%, 產(chǎn)品 利潤 20% 上 銷售 渠道 200 700% :運營 成本 50%, 開發(fā)時間 90 銀行: 上市時間 66 100 的投資回報率 在 1個模型 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 51 - 偵測潛在客戶流失,制定相應(yīng)對策 ( 基于歷史數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型 利用模型每周或每月對新的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行偵測 對于潛在流失性高的客戶提供相應(yīng)對策,維持客戶忠誠度 挑戰(zhàn) : 精確的偵測 = 高投資回報率 商業(yè)推廣活動優(yōu)化 ( 根據(jù)商業(yè)活動的歷史數(shù)據(jù),或從客戶資料庫中抽取 1%的數(shù)據(jù)進(jìn)行試探投放,根據(jù)反饋的信息建立模型 將模型應(yīng)用于整個數(shù)據(jù)庫,生成每個客戶對于新一輪的商業(yè)活動的反饋指數(shù) 對于反饋指數(shù)較高的客戶群有針對性地進(jìn)行商業(yè)推廣活動 挑戰(zhàn) : 快速建模 = 高投資回報率 交叉銷售 ( 根據(jù)上一季度購買新產(chǎn)品的客戶資料建立模型 將交叉銷售模型應(yīng)用于最近的客戶資料 根據(jù)每個客戶的消費傾向進(jìn)行有針對性的產(chǎn)品推廣 挑戰(zhàn) : 快速建模(多個模型) +精確的預(yù)測 = 高投資回報率 其他 : 欺詐預(yù)警 ( 客戶群分類 ( 推廣活動策劃 (. 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 52 - 需求及使用 結(jié)果 其他好處 1、 2天建立 10個模型 60秒完成 194萬多個客戶打分 2、 % 3、 2分 30秒建立一個模型 為每個變量繪制收益曲線 自動創(chuàng)建 于實時部署 可以把數(shù)據(jù)拷貝到 存圖形,更容易創(chuàng)建匯報 手工寫 數(shù)據(jù)提取到 、流失分析 :平均每個模型 2 4周 2、客戶潛在人均收益分析: 因子分析缺乏穩(wěn)健性 3、呼叫容量預(yù)測 : 分析區(qū)域日均呼叫總長 總部在歐洲,是全球電信解決方案的領(lǐng)導(dǎo)性供應(yīng)商。他們提供本地的,漫游和國際的聲音和數(shù)據(jù)服務(wù),蜂窩電話服務(wù),衛(wèi)星服務(wù)和所有的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。它的移動電話有 400萬個客戶。公司提供全球解決方案,覆蓋 200多個國家和地區(qū),客戶能以一種電信標(biāo)準(zhǔn)連接各種的商務(wù)中心。他們有16個節(jié)點的 傳統(tǒng)方法建立 10個模型需要 50個星期 0個模型,速度快 一家大的歐洲電信公司 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 53 - 歐洲最大的電信供應(yīng)商 ,提供 移動 、 固定電話 和 高速數(shù)據(jù)服務(wù)。 15000名雇員, 3400萬商業(yè)和個人 客戶 。 2007年營業(yè)額達(dá) 84億歐元 。面臨的挑戰(zhàn):深入了解客戶及其喜好,進(jìn)行成功的市場營銷; 超過 100的市場滲透率已導(dǎo)致每年整體流失率高達(dá) 24。采用 年 760個模型,模型的開發(fā)時間減少了 70 。 沃達(dá)豐德國、荷蘭 客戶流失管理 向上銷售 /交叉銷售 促銷活動管理 沃達(dá)豐 德國 客戶挽留 市場推廣模型 圣誕節(jié)促銷 客戶行為預(yù)測 沃達(dá)豐 荷蘭 2%的客戶流失。對于開發(fā)新的產(chǎn)品和服務(wù),產(chǎn)品上市的速度是關(guān)鍵 。 使用 速 發(fā)現(xiàn) 300個或更多變量的影響 。從 到一個小時就能得到我們需要的答案 。這樣的速度和準(zhǔn)確性任何其他種類的分析解決方案幾乎是不可能實現(xiàn)的。荷蘭客戶業(yè)務(wù)部負(fù)責(zé)人 對用戶來說, 再有任何需要無休止的配置,人們可以專注于解釋的結(jié)果。 14070億條記錄 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 54 - 美國 25個州的 148個市場中的 620多萬用戶提供無線通信服務(wù)。 成立于 1983年,總部位于芝加哥, 2008年利潤 42億美元,運營網(wǎng)絡(luò)是 國無線服務(wù)運營商 在 用 們開始構(gòu)造嚴(yán)重流失模型,建立了競爭流失模型,并初步建成 5個產(chǎn)品交叉銷售 /向上銷售模型: 原來的客戶流失模型需要好幾個月構(gòu)建和調(diào)整 而 0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%0% 20% 40% 60% 80% 100% 效率 北京英 泰慧雪 科技 有限公 司 - 55
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