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1、市场经营分析和数据挖掘方法介绍 江西移动内部培训材料,THE BOSTON CONSULTING GROUP,缕谁阀两批奥鸯梦亡札悔八韵询姿疥烦烛浊度喻杠姜披闸靳袜曙糠贯够鸡BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,议 程,了解市场经营分析的目的 数据挖掘和分析的主要层面和步骤 一些典型的数据挖掘和分析方法举例 分析过程中需要注意的问题,确遁眼镁蜗陈棵措煮更雌毙默络竿坟劝豹蒸到扭范强粒凳土部粘愤淬舵椿BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,市场经营对于数据分析的需求日益增长,电信行业的管理正由原来的“粗放型”向“集约型”精细化管理转变 每项决策都应该建立于事实基础之上，而不仅仅是“拍脑袋”
2、更多的产品决策将具有明显的针对性，不再是“全盘操作” 简单的算术统计已经无法满足多元化业务研发的需要 客户需求越来越多元化，产品种类也日趋繁多 随着经营和计费数据的日益累计，原始数据变得庞大而繁杂 计费系统和支撑系统的发展为数据挖掘提供了能力保障 网络口、市场口和计费部门之间的结合日益紧密 详实的数据和具有说服力的解释成为部门间沟通的重要载体,恳砸递着芯闽缕悦兆胯牌刺名逃虹顾壶屏斥蝴笨求溯艘撒度辞哈捞脖帐胆BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,市场经营数据分析的目的,对市场竞争态势有更为准确和切实了解 可以用来论证一些对市场看法的假设 定量地了解各细分市场的客户特征 通过数据挖掘和图表帮助
3、人们理解繁杂的数字 许多数据的规律特征往往通过图表才被发现 作为进一步调研分析的数据基础 作为客户座谈会或市场调研对象的选择基础 为决策提供事实依据 比如调整资费价格，改变收费模式等 确定对各类客户群保护力度,夹投舰咬西俩疙沾耸设宛呕癸院吻惦挣鸳堑霜寝钱羽茁枉便戳盘炙靶簇涣BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,议 程,了解市场经营分析的目的 数据挖掘和分析的主要层面和步骤 一些典型的数据挖掘和分析方法举例 分析过程中需要注意的问题,无毒域忍我珐号滥矣篷渴俗咎抄覆坐靖径诉抿恢兆端缸臂芍笔挚肿丈挝鹤BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,成功的数据分析关键取决于三个层面的工作,选取正确的数据
4、来源，同时不影响正常的生产环境 必须对现有计费系统和数据结构有明确的了解 在数据提取效率和提取深度之间权衡 做出适当的假设，并对各类假设进行优先排序 尝试所有的分析维度（各种变量之间的排列组合） 对数值进行合理的归类或近似处理 选取合适的图表类型，一张图表往往胜过千言万语 突出重点，能直接为决策提供支撑依据 为进一步分析留有足够的空间,数据提取和收集,数据挖掘和分析,数据表达和说明,长裳阎桓既偷蟹巷罕章穷今酥遮嫂柏费陷装摔洒粹盛繁说蚤碾酶屉泄蛇鹊BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,层面三：数据表达,层面二：数据分析,层面一：数据提取,数据挖掘和分析的主要步骤,选取合适的数据源 实时计费系
5、统 经营分析系统 选择原始数据格式 数据库/纯文本,剔除无效数据 抽取质量检验 删除入网前记录 对数据进行归类整理 划分高中低端客户,提取关键数据 不是所有的结果都能被图表表达 必要时对数据进行近似或归类处理,确定分析的类型 假设验证型 特征探索型 确定数据收集需求 分解需求到为具体数据提取变量,编写分析处理程序 Excel/SPSS宏处理 Access SQL程序 运行分析程序,选择合适的图表类型 以简洁为原则，选择最有效最恰当的 注意不同元素之间的主次顺序,对于图表所说明的问题作初步解释 同时给与进一步分析留下足够空间,确定数据抽取方法 整体数据 抽样数据 初步统计数据 选择抽取范围 指定
6、地区/品牌等,每一步工作都将直接影响最终分析结果的质量,选择分析工具 Excel宏处理 SPSS批处理 Access SQL 导入原始数据,估称昔难欠殃频擅威歹刑蚀京祥鱼赵明者异挣补匀樟冬甘鹃枫脐鼠边崇若BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,议 程,了解市场经营分析的目的 数据挖掘和分析的主要层面和步骤 一些典型的数据挖掘和分析方法举例 分析过程中需要注意的问题,懦廷氨瞬侧祈锚丽貉池湃睁护邯胎错济阐滩企蕴哪赢疡钉陡肋鲍喉听再垄BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,ARPU水平变化细分分析,下降50%以上,下降0-25%,增长0-25%,增长50%以上,离网率,6.2%,3.2%,2.0
7、%,下降25-50%,ARPU变化幅度,数据挖掘分析结果示例,说明问题,与总体平均ARPU变化相比，该细分分析能够识别出真正影响ARPU变动的因素 可以进一步细分品牌、地区分析,分析方法,锁定号码抽样一定规模客户近一段时间各月ARPU 确定比较对象：前后两个月，或前后两阶段多月平均ARPU值 计算ARPU变化幅度，划分4-6个档次，各档次幅度不一定对等 根据早期ARPU值档次和对应变化档次制图,告铆侈皿坊叛乓浅兽皋拳朋积汗懈慈太添锭吮休授垂凝稗莲谋烯岗勋慷缠BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,客户群ARPU分布分析,数据挖掘分析结果示例,说明问题,了解客户消费额分布随时间的变化 或各地区
8、、各品牌客户消费额分布差异 图形分布经过正态处理，更易于比较,分析方法,随机抽取特定范围品牌、月份或地区客户ARPU 确定ARPU段细分标准，可以对ARPU值取对数后保留一定精度使1000元以下ARPU细分为20-30段 统计各ARPU段内客户数占总客户数比例,ARPU水平,客户 密度 规模,冬腥虚辟证邀螟危潞拱小砸稼仍缸献卿窿联陡阮短筋群秧涩罪窗富创段颗BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,各ARPU水平客户对收入贡献程度,数据挖掘分析结果示例,说明问题,了解各类客户对收入的贡献程度 客户比例与收入比例的对应关系 各ARPU段累计客户比例,分析方法,随机抽取特定范围一定规模客户ARPU
9、将客户根据ARPU值逆向排序，并分段统计各ARPU段内总客户数和总收入 将各ARPU段客户数和收入转换为累计比例 根据ARPU-客户数累计比例，客户数累计比例-收入累计比例制图,高价值客户,累计收入比例(%),0,20,40,60,80,100,低价值客户,1.累计收入,ARPU水平,累计客户数对应ARPU,累计客户数比例,汉捐瞄敲逮琵宜肝袄似辙卿呛习柞抄妈乏吗惜购剥江肩驰革宵沦兽抖灼警BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,品牌和ARPU细分离网率分析,数据挖掘分析结果示例,说明问题,了解不同品牌和ARPU段客户的离网率 了解各离网率所影响的相对客户群规模,分析方法,随机抽取特定范围一定规
10、模客户前期多月平均ARPU，锁定号码近期离网客户 根据ARPU水平和品牌分别计算各细分群体客户数和平均离网率 根据客户数比例确定横向和纵向面积，填入各区域离网率并标注,品牌用户数量份额(%),ARPU 用户数份额(%),神州行,全球通,8%,13%,4%,2%,9%,11%,12%,12%,9%,11%,12%,14%,3%,2%,2%,1%,0%,0%,0%,0%,6%,5%,4%,14%,1%,0%,0%,0%,4%,0%,0%,0%,11%,4%,3%,5%,50元以下,50-120元,120-250元,250元以上,匀农寒卑袍哆少客栅衬胃酵钾快苏稠则橱嵌鸣钎话须支衡胡浸擂拨芜蔚摸BOS
11、S数据分析培训BOSS数据分析培训,收入变化分析和预测,数据挖掘分析结果示例,说明问题,了解不同因素对收入变化的影响程度,分析方法,抽取上期和本期总收入 累计所有新增客户收入 累计各月离网客户离网前多月平均ARPU和离网期限 累计各月内转客户内转前多月平均ARPU和内转后多月平均ARPU，扣除整体ARPU变化幅度因素 累计各月其他客户ARPU变化,10,20,50,收入 (亿元),上期 收入,新增客户收入,离网客户收入损失 估算,在网客户ARPU下跌 收入损失,本期 收入,5,在网内转客户收入损失,2,53,帕侮耐忆女香植室删琵画闽律延骂访萍忍辈烹姓莱糕唆扛笔讼唐茵缉壤轰BOSS数据分析培训B
12、OSS数据分析培训,各ARPU客户群呼转比例分析,数据挖掘分析结果示例,说明问题,根据分布密度了解网外呼转客户（双机客户）消费行为特征 了解不同ARPU客户呼转比例,分析方法,抽样各品牌网外呼转费占总话费比例超过2%的客户的网外呼转费和总话费 划分纵横区域进行针对性分析,网外呼转比例,10,100,1000,ARPU（元）,秩掂瞥檬午跺突涕望档襄帅堑遣姨段监闺泞汲呜锁箭守翟竭筏辗艇沉燃蔷BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,各品牌ARPU-ARPM对应关系分析,数据挖掘分析结果示例,说明问题,从侧面了解各品牌的目标客户群的类别,分析方法,统计各品牌所有客户客户数，总收入和总通话计费时长 计
13、算各品牌ARPU和ARPM值 可以选择针对本地通话平均单价分析 根据ARPU段细分统计平均ARPU，ARPM和客户数可得到更精确的分布,ARPU(元）,平均通话单价 ARPM (元/分钟),品牌用户数量 = 10万户,标准全球通,神州行,动感地带,本地品牌B,本地品牌A,君丰揩柄骂淄忙省歇端俘歌方浩恍矩忻屹菩拼溜等横评镁圭锹履稳末逸竖BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,客户转网统计分析,数据挖掘分析结果示例,说明问题,了解各品牌转网率（包括内转和离网） 了解各品牌客户转网去向和分配比例,分析方法,市场抽样调查 计费中心统计,全球通,神州行,神州行,联通G网,全球通,联通G网,小灵通,漆捆
14、摈稿生鲁茶乌啤簿囱还威餐正翘懊据期贫节胺擎符纪腺构乏刊讥益修BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,议 程,了解市场经营分析的目的 数据挖掘和分析的主要层面和步骤 一些典型的数据挖掘和分析方法举例 分析过程中需要注意的问题,冀卉糊鸣泊颜聘唬锗扑桨娟景座魏芯桑窜币叶稚帖摇谷取颓繁女昭邯淄蛾BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,分析过程中需要注意的问题,对于各类指标的定义必须相互一致 离网率的定义：办理销户？本月未通话？三个月未通话？ 网内通话的定义：是否包含联通？是否包含外地手机？ 明确区分离网用户、未通话客户、零消费用户之间的区别 必须充分保证抽样的随机性 抽样号码在整体号段中的分布必须均匀（注意跨网络平台的处理） 检查抽样客户的ARPU与整体客户ARPU是否非常接近 检验每月消费细分总额与ARPU是否一致 对于离网客户的ARPU估算需要进行一定的调整 由消费习惯可知，客户离网前ARPU往往处于逐渐下降的趋势,歧沫碧阀执狮哉碑盖蔗玉垒靳缩伦挚淄挟赦锈雪徊做糕现涡赎典津歇渭让BOSS数据分析培训BOSS数据分析培训,