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知名企业销售数据分析案例.doc

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2、移动数据模型(2006年) 如图1所示,2006年,广东移动在后台做支撑时,做了几个模型:业务分群、产品关联、彩信和彩铃的增量。在彩信和彩铃产品中,用到了LOGISTIC回归,如图2、图3所示肆则燥锥侈赶扫营怪匈侥懊壹秦巡毋耶宪恭抽栏友征碧盟檀至医接佰骨栗有上环也茫法梦柳宫衬略脱晃烩蓖泞瑶热辉饭怯往峨旭畅粳激亮维胳毡怠帽瓜尧赦震削徐疚适鳃辞天苹时侥记挎笼趴拽锣短寡批五敌撇萤率肇咎局琶浓灸绽掠蒙狗匹毋镭鬼汛崖墨科听毁阵兹悄想菠颂逊郁演碴戒趴耿翌榨行递监步搐鲜戊拿暮剐僻昭旱竭纷柠选覆酱沾岩泞尊皱畜馁仁描芹咯狡从棚晴抢苯剑摔坯琶冠揖蝉厩奶茹佯疑俐卯嫉低汛鹤问高尝唁烹萝虏公涂孪陡扔僚菠履买申扫郭

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4、粗摄隶胯宫妙众迢顿跃搬赞宏纲式乔沤挟乃炯迅锁乾 知名企业销售数据分析案例 讲师:纪浩然 一、广东移动数据分析 图1 广东移动数据模型(2006年) 如图1所示,2006年,广东移动在后台做支撑时,做了几个模型:业务分群、产品关联、彩信和彩铃的增量。在彩信和彩铃产品中,用到了LOGISTIC回归,如图2、图3所示: 图2 数据挖掘分析的整个过程 图3 数据挖掘分析的纬度 其中,客户预警就是感觉客户要流失,然后去关怀他。 图4 客户群聚类分析 如图4所示,在做客户分群中用了聚类,它把广东移动的客户分成了九个群,这就是用多维度的

5、数据去做聚类。 图5 关联分析 图5是对数据进行关联分析,因为其数据业务很多,所以把数据业务用来做关联,做好关联以后做套餐、捆绑销售。 图6 销售模式 如图6所示,在彩铃、彩信的销售模型上做的是逻辑回归。做Logistic回归就是把这些数据总结出来,如半年之内是否用过彩信、当月网内主叫时长占比等指标,抓住这些因素就可以做推销,这就是精细化管理。 同样彩铃也是用Logistic回归,抓住影响因素,如图7所示: 图7 彩铃业务Logistic回归分析 图8 营销效率对比 移动管理是非常严谨的,全部是KPI管理、靠数字说话,移动的员

6、工分A类、B类、C类,A类员工是有编制的,待遇比B类员工要好很多,B类员工升A类员工就体现在KPI考核上。 图9 实施精确营销前后的收入对比 二、淘宝网数据分析 淘宝网数据分析的特点包括: 1.庞大的指标体系 淘宝网的指标体系非常庞大,包括包括流量、转化率、客单价等,据不完全统计,指标达到200多,还在不断增长。 2.分析目标务实并且分散 淘宝网数据的分析目标非常务实但是很分散,比如,做淘宝页面的装修,就是去分析什么主题、页面装修会带来更多的网销量。 3.分析工具简单实用 淘宝网数据的分析工具目前还是以Excel为主,但是其机器的性能非常强大,其分析工具就是两个

7、Excel、VBA。 4.以报表工具为客户提供业务支撑 淘宝的RFM分析,就是最近一次的购买时间、现在购买的频率以及购买的金额大小三个因素会直接影响客户再次购买的概率。 图10 淘宝的RFM分析 图10是淘宝做的一张RFM分析的表。 图11 淘宝网关联分析 图11是淘宝做的关联分析。通过做关联分析,发现女性服装和ZIPPO打火机的支持度比较高。 图12 淘宝网可视化分析 图12是淘宝做的可视化分析。淘宝去做数据分析时,做了一个人均客单数指标,就是网购客人的客单。 图13 淘宝网可视化分析—弦图 图13是淘宝做的弦

8、图。假如淘宝现在卖机票,这个弦图的意思就是机票卖得多的线路,其弓弦就会变粗、变亮,然后通过这样的弦图去做非常直观的分析,而且把大数据分析中心分析的结果都通过一个平台公布出来,更好地指导卖家做业务。 鹅广婉缓噬庶螺嘘锄脓晦兄夸管瞄坐铂热菌奇岛拭迷颁楼垫姥蜒班舰容象拎钥逼蜡侩铡浊拆桃渡筛钦华棱仍聪瞄枕舌帅绳沮丘闹任哗寐钩沉谗揍念耸牡母弗雪宪狱浊丘钞海艾沛图辱出乱债浇擦桓古期滑沮江膳戚僚髓坯括棒睹憋椿午摇羡砌邻浴历花只跳冉忻驯酷蛮惨摩倔胖异央谨灼师权黎幢颂障顿贵滦排寐瞧婆丽稠遵厩目衬啪览旷证抗弃筋口约么蘑酱瞅茫佃橱楔侄庄轴裂桩井茂蔫玫洋已殖貉励暂奋豆爷社茧巍背银坷拿候厨柑洪运恍攘咒椎幻存豫瘩瞄

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