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網略智慧林禎舜：精準營銷的核心——數據挖掘

　　林禎舜：大家好，很榮幸組委會邀請我給大家做這個專題，謝謝趙經理把這留給我。我今天講的是精準營銷的核心——數據挖掘。各位可以在很多媒體上看到這個概念，這個概念背后有一個非常重要的觀念，就是數據挖掘，這個概念可能在很多的文章上都提到了。可能各位沒有去想過，為什么要做這些事情？從呼叫中心角度看，這個事情為什么會有一個核心是數據挖掘，等會我會做一個基本概念的說明。

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圖：網略智慧(北京)信息技術公司總經理林禎舜
　　我是網絡智慧的總經理，在人大念博士學位，目前在吉林大學商學院市場營銷上任教授，在中山大學數學學院統計系兼任教授，我在中山大學做的是這些領域。我自己學術的專長技術是數據挖掘，還有數據的統計，在商業上用的比較多的是營銷，我是專門建立自己的營銷模型。像上午紅孩子的老總提到客戶價值分析，是我自己很深的學術研究領域，等會跟各位分享經驗。我自己做一些咨詢，做一些跟客戶數據有關的數據分析，數據挖掘商業上的應用，學術文章都在一些信息期刊廣告有這方面發表。

　　從幾個角度來看，第一個談談數據驅動的營銷活動，另外從分析的角度看客戶數據的分類。各位都是呼叫中心的從業人員，這個過程中有很多數據接觸到，這些數據有很多不同的類型。各位可能覺得奇怪，呼叫中心都是做銷售的活動，產品不一樣，但是我們看客戶數據的時候分類是不一樣的。后面再講一下精準數據分析的發展，為什么我們會想一些問題，數據分析在這里里面扮演的角色。各位聽完以后會明白為什么精準營銷的核心是數據挖掘。

　　數據驅動的營銷活動。各位在呼叫中心的時候，通常一開始接觸一些客戶數據，客戶打電話進來，你沒有留下他的信息，但是你的咨詢部門的IP技術部門一定也有交易數據。你發現在以后的營銷環境里面，數據驅動會越來越重要。因為現在很容易搜集客戶信息，也很容易跟客戶接觸，所以在這個過程里面有很多的營銷活動會從傳統的廣告，慢慢轉化成數據驅動的形式。這個形式是主要的觀點，第一個可以從上面看到現在的營銷活動，從左邊圖可以看到，我們做營銷是希望越來越多的人知道，希望讓客戶考慮你的產品，接著希望他購買產生忠誠。里面有不同的驅動方式，實際上呼叫中心是一個很重要的一個核心，其實很多信息匯集到呼叫中心。可能是在央視上打廣告，在任何地方打廣告，讓大家更多的知道。這時候再建立品牌知名度，可是你不知道客戶是誰。接著他會對你產生興趣，跟你要試用品，或者上網站看，或者是他會到門店去。他開始做這些動作的已經進入到考慮你的產品階段，呼叫中心在這個過程非常重要。你在電視上或者網絡上直接打客服電話，像做電視購物的時候，呼叫中心都考慮到后端，你從開始考慮的時候，留下他的信息，你希望他到實體店買東西，拿到你的目錄，你這中間到后面買的時候會有更多的信息。所以你會發現，呼叫中心在接觸到的數據形式，這些客戶已經有意愿了，有兩個角度，買的角度、服務的角度。有些人打電話到呼叫中心要求某些服務，已經跟你有一些聯系，這時候你要想辦法讓你的服務做的好，讓呼叫中心的服務質量慢慢提高。可你會發現他如果開始買的時候呼叫中心也是有信息的，比如說買車險，下次打電話過去的時候要知道客戶是誰。在整個過程里面，這三塊在未來后面兩塊會越來越近，基本會重合。以前很難重合，現在很容易重合，因為網絡非常發達，手機非常發達，社交網絡非常發達，后面從買到考慮這一段會越來越靠近。30年前這三件事情是完全分開的，在未來這三件事情除了第一段，第一段好象現在聯不起來的，以后是聯起來的。后面這塊會先連起，然后再往前面連，各位可以聽到很多概念，比如說多渠道的營銷，各種不同的營銷，都是基于這樣整合的概念。為什么會整合？因為你拿到客戶數據，這并不是表示拿了一千萬的客戶數據，你拿了沒買也沒有用。所以這個在環節里面營銷以后發展就是這樣子，最終會變成你掌握大量的客戶數據。很多人經營呼叫中心的時候，洽談的時候會討論到客戶數據的問題。我們先不考慮保密的問題，信任的問題，從這個過程可以看出所有人都是基于數據，不會今天做一個呼叫中心是基于央視上打的廣告，只是有電視購物，其他沒有。在談的事情里面，所有的很多事情都是數據。這個過程是一個非常重要的，這個數據越來越多的時候，以前你在電視上打廣告，現在你不需要了，現在在網絡上搜集到客戶的需要打廣告。大家看過平安的計算機，他們已經收集了很多的客戶信息，他是一個很有利的渠道。他只在做客戶獲得，客戶獲得以后開始買我的東西了，到我電子商務網站買東西已經產生一定價值，這個時候要考慮客戶終生價值的問題。

　　跟各位討論，當你接觸到數據的時候從分析的角度怎么看客戶數據的分類。這分類不是說今天有一千萬條數據，要分成男生女生，不是這個概念。你接觸到的數據類型應該從哪幾個角度出發，這個我已經講了很久了，這是一個很重要的概念，2005年的時候哈佛的幾個老師做了一些東西，我們一般在客戶數據的時候，各位在考慮客戶數據的時候，或者進入呼叫中心行業里面從幾個角度看，從兩個角度。這個角度叫做與客戶建立關系的類型，你的客戶數據或者拿到這些數據，跟你要買得產品、你要服務的產品的關聯性是怎么，從兩個角度出發，第一個角度叫做契約性，第二個沒有契約。這個客戶跟你產生的關系從兩個方面來看，從契約的角度來看，你去申請信用卡的時候簽一個合約，其實你已經跟銀行產生契約關系了。購買手機的時候，申請簽一個電話號碼，已經產生了一個契約。你開始會想客戶數據基本上有兩個角度，這個客戶跟你有契約行為，另外一個沒有契約行為。

　　這個客戶產生交易的時候會不會有連續性，所以我們把交易的行為分為沒有連續交易和離散性有規律的交易。第一維度，跟電信簽的時候要會打手機，手機是想到打給誰就打給誰，跟這個交易行為或者跟這個公司的交易行為是連續性的。比如說你申請一個信用卡，你去刷卡會產生連續的交易行為，因為今天逛街的時候發現這個衣服喜歡就會買下，看到一個想要的東西就刷了，你會發現跟這個公司產生的交易的過程是連續的。還有一些是離散的，比如說買意外險，會一年交錢，我不會每個月都去交錢，是到期之前保險公司打電話給我，您要不要續約。所以你跟保險公司產生的交易行為是固定的，不是連續的，雖然第一年買，第二年，第三年，但其實是固定的時間。比如說你今天去參加一個研討會，這個論壇每年辦一次，你可不可以今年參加兩次，2月來一次，5月來一次，不可能，一年只來一次。

　　所以當你從這兩個角度考慮的時候，就可以把所有客戶數據的類型分成四種類別。左上角這個，你跟這個客戶沒有契約，交易的形態是連續性，什么概念？今天去超市買一個洗發水，比如你喜歡寶潔的海飛絲，你買海飛絲的時候沒有跟寶潔簽約，你是想買就去買，可是你會常買，所以是屬于連續的交易，可是跟你沒有契約。所以你會發現到便利店買東西，去看醫生，去住旅館，基本上都是屬于這樣的行為。第二個他跟你沒有契約，各位來參加這個會有沒有跟協會簽約，各位可能是看到消息才會來。可是你不會每個月都來，會一年來一次，所以你的交易是離散性的，沒有契約。去藥房取藥也是一樣，我生病了才會去取，這也是契約的行為。右上角是有契約的，比如說信用卡、學校的飯卡、使用手機，這個上面表示你跟它是有交易契約的，而且是頻繁發生的。這個是有契約，但不是很頻繁的，比如訂雜志，你訂雜志不會每個禮拜去交錢，一定是交了一年寄給你。參加健身俱樂部也是一樣，購買保險也是一樣。所以你會發現，從行為的行為角度來看，或者行業特點的角度來看，基本上有四種不同的類別。

　　今天上午提到客戶終生價值，客戶終身價值真正計算的時候不只是那張表，那張表不難，真正難的是今天你是屬于哪一個行業，模型的復雜程度會不一樣。舉個例子，左上角，他跟你沒有契約，他的交易也沒有規律，是經常發生，這一種很難知道客戶價值。第一他什么時候來你不知道，第二他跟你沒有契約，根本搞不清楚。因為他跟你沒有契約，所以你很難量出來。所以我們在靠看客戶終身價值的時候，你會發現做了很多事情都是廣告在做，實際上我們以數據驅動的營銷活動里面比較不會做這件事情。住旅館，攜程里面很多的，它是提供服務的，你加入它會員時候你是有一定特性的。攜程一開始的時候并沒有這個概念，是客戶累積到一定程度才變成這個，因為慢慢了解客戶信息。右上角，有契約，因為契約可以進入到很多行為，你是常發生的，比如說刷卡、打電話，所以這個價值就很容易體現，因為很多企業就希望這樣，多用，多買。所以這個是建模時候第二個比較復雜的。表面上你跟這個企業產生了關系，比如說電信或者信用卡也好，可是契約是一開始要用服務的時候生效，可是如果你跑掉的時候其實他是不知道的，除非他在跟你聯系，你不會主動告訴他。所以這個部分是第二復雜。第三個，他沒有契約性，但是交易是離散的，比如參加研討會或者基金的募集。比較簡單的是在雜志訂閱，他跟你有契約，交易是離散的，它的終身價值很容易估計，因為你知道這個人買保險，你只要知道他明天會不會買就可以了，你不用猜他在什么時間點買。你會發現訂雜志買保險的時候呼叫中心扮演很重要的角色。這個模型相對比較好建。從這個維度來看，各位如果學過營銷會發現，講白了是這樣的，底下這個跟時間有關，直跟交易是有關聯的。當你有契約行為的時候會知道他跟你產生關系的時間，上面是跟交易次數有關。基本上你會發現，當你運用數據庫的時候，或者自己從事的行當里面跟數據或者跟呼叫中心跟客戶數據有關的時候要考慮這幾個問題，這幾個問題產生后面的營銷活動，跟價值的估算是不太一樣的，它有復雜和簡單。這是第二個部分，我們從客戶數據的角度怎么去看這個問題，還會計算對客戶的價值，也會牽扯到后面營銷活動的方法手段不同，越復雜你可以用的手段和方法會越多，這是我們從客戶數據分類角度看的數據。

　　這些數據跟營銷有什么關系？最主要關系是這樣的，我今天做品牌廣告，辦一些研討會，讓人家了解我，我可能實際去拜訪，用電話銷售產生我的利潤，這個利潤是我要對投資人做交代的。這是一個做商業的人基本上都知道這里面問題在那兒，真正的問題這個概念大家都知道，但是這個環節里面，怎么去把營銷組合做優化，這件事情是一個管理上很核心的問題。也就是把營銷組合做一個優化。可是在以前不能做，剛剛前面已經講過，以前的時候，這三塊基本上是分開，你分開之后做這一個銷售漏斗，當你的數據沒有辦法串聯起來的時候，沒有辦法做優化的。但是第一個是信息技術越來越發達，在后面兩塊開始連起來。我做的數據的結構的話，可以知道客戶的基本資料，也可以知道他的交易信息，也可以知道他的聯系信息，我也可以他以前接觸他那些營銷信息的時候，實質上等于把這兩段往后連起來。所以連起來的時候，你會開始對營銷活動的效果開始想要知道，怎么樣去優化組合這件事情。所以這個過程里面，傳統來講從知名度考慮，然后賣掉這樣的角度來看。這里面有不同的渠道，今天可能用大眾的不同的方式。這些方式每一個地方有一個優化的過程。把這個過程合起來的時候，其實就在營銷活動的整個優化。這個核心就是圍繞數據。有數據的時候怎么做，你做了這個分析之后，最后目的不是為了給領導交代而交代，實際是想產生銷售。所以在這個優化的過程里面，其實把這個銷售漏斗原本比較狹的地方，想辦法把它弄寬一點。或者原本寬的地方，花了太多資源，把它弄窄一點。所以事實上我們在做銷售過程里面的優化。

　　這個優化會牽扯到怎么優化過程，主要的營銷概念，一開始做營銷管理，然后做項目的執行。會有不同的需求。第一個需求是，比較品牌方面的，牽扯到怎么去細分的客戶，怎么在客戶的生命周期里面做某些活動，今天做的品牌。第二個，怎樣把產品捆綁之后讓客戶感興趣，所以這里面會牽扯到我怎么捆綁我的產品，我的信息怎么傳遞，信息傳遞渠道是什么，還有定價。最后執行的時候，今天這個客戶可能跟你接觸，接觸有好幾個渠道，可是有電話接觸、短信接觸、網上接觸。然后還有客戶透過哪些路徑來你這里。

　　在這個過程里面，我們以客戶為核心的概念的時候，各位在經營的時候會遇到，這個營銷效果好，這個營銷效果不好，這個人來的多，這個人來的少。會自己有感覺，但是好壞有是另外一回事。核心從幾個角度看，第一是從媒體的角度看，第二個從你怎么去細分這些你的客戶，然后左下角的地方怎么去提供那些價值，比如說今天傳遞什么信息，價格是怎么樣，怎么捆綁我的產品，我的服務有什么優勢等等。還有怎么樣根據一些經濟、或者是人口的特性做一些分析，另外就是忠誠，客戶買了產品之后，用了多久，會不會常用。當然有提到客戶滿意的部分。基本上圍繞這幾塊。這幾塊里面就是優化五個步驟，第一個他有沒有聽過你，第二個他有沒有考慮你的產品，第一個他會不會買你的東西，買了之后對你來講貢獻是什么。事實上，你會發現，我們在看客戶數據的時候，尤其在營銷的部分，基本上在優化這幾個。其實這跟投資有點類似，其實客戶買你的東西或者你跟客戶產生關聯，其實這也是一個投資關系。所以這是從客戶數據角度來看分析這個概念。

　　所以整個分析結構，這個是你想要增加知名度，我想要人家來買我的東西，買了之后怎樣讓人家重復來買，最后你會發現每一個階段都有一個刺激的工具，最后去優化。最后是要么就是增加客戶數，要么增加銷售額，要么就增加利潤。基本上可以從這幾個角度入手，這個是我們講的，有交易數據跟客戶數據的時候，我們怎么從數據的角度來看營銷的一些分析。

　　數據分析扮演的角色是什么？第一個是很重要的概念數據挖掘，在尋找隱藏在數據中的信息，趨勢、特征、跟相關性。為什么不叫數據分析而叫數據挖掘？因為當你的數據在你組織里面，去分析的時候，會產生知識。你今天這個數據在你組織里面進行分析，然后進行運用的時候產生知識，這知識留在組織里面，組織在繼續運轉，這個知識會驗證積累。這個就是數據挖掘。KDD，也就是我們在數據庫里面發現客戶數據背后隱藏的價值轉換成企業的知識。另外一個，是需要用比較高的運算能力和統計方法來解決這個問題。簡單想其實就是一個數據分析，了解趨勢跟特征相關性。

　　以后有一些數據分析的項目上，有幾個概念，數據倉庫，KDD。什么叫數據倉庫？我的數據像倉庫一樣排整齊，是一個經過處理和整合的數據庫。第二個概念KDD，叫做在知識里面發現一連串的程序。第三個數據挖掘是KDD的核心。在做分析的時候，你們發現整理數據很麻煩。所以數據準備在占數據挖掘70%的時間，有些需要80%的時間。你需要數據整理、數據挖掘。你有數據庫你會分析，才有一個會說話的數據是死的。你用什么方法讓數據活過來，一定有一個動機，這動機就是掌握了這么大客戶數據，想辦法跟客戶做營銷活動，對客戶做銷售。所以你需要分析，這個時候加起來的時候，才這是一個會說話的數據庫。因為以前我們在做分析的時候，第一問題找工具搜集數據，然后建模，然后應用評估。可是當你自己已經有客戶數據，交易數據還有客戶營銷活動，掌握在某一個可以把數據集中，你可以做服務，你了解這個客戶的偏好，你有他的交易數據的時候。事實上你在這個數據里面做分析，這個數據是自然累計，不是特意搜集的。這個過程里面不是特意搜集的，在經營過程里面很自然累計的。當累計之后，以后做分析時候，不需要直線下來，可以中間任何有一個問題，可以回去看看就調整一下可以了。所以它變成一個非線性的過程，非線性的時候，相對來講，對那個組織的知識的要求就會提高。所以傳統上，以前傳統的統計方法叫做先模型再數據，現在倒過來，以數據為導向。這樣會貼近客戶的需求。如果各位有機會接觸一些數據分析的時候，你會發現這個過程已經不會是直的下來。

　　核心哪里，其實在這里，在左邊地方統計的方法，上面是計算能力越來越強，右邊是數據搜集能力越來越強的時候，中間合起來的地方就叫做數據挖掘。把分成三塊合起來才精準。這個就是今天給各位的一個基本的概念，在各位經營的任何的行當里面，其實你有機會接觸到數據的時候，基本上第一事情，你會想我怎么去看數據，第二個在數據庫里面做分析的時候，應該具備哪一些基本的思路，最后跟各位提一下，在這個過程里面是一個知識積累的過程，事實上在想這些問題的時候，也是幫助你的組織有一些分析思考的方向，這個方向就不是以前國內喜歡的拍腦袋的方法，而是比較科學的方法，同時也符合國家未來的發展。你會發現，當我們用客戶數據經營，然后產生的價值，其實跟黨的政策很符合，叫做符合科學發展觀。謝謝大家的聆聽！

本文根據CTI論壇協辦的2011中國呼叫中心產業大會會議記錄整理，轉載請注明出處！

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