在数据挖掘的技术应用中,精准营销案例展示了如何利用296个数据项构建彩铃增量销售模型。其中,68项数据被确定为彩铃使用倾向性的重要评分标准。关键数据包括:三个月平均声讯台业务使用次数、三个月平均音信户动业务使用次数、三个月平均语音普通业务使用次数、三个月平均梦网彩信业务使用次数、三个月平均网内主叫通话关联号码开通彩铃数、三个月平均日间网内被叫普通通话次数。
数据业务的目标客户定位 - techpackage.net - 数据挖掘技术及应用(最全面的理论最佳案例组合)
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本案例展示了数据挖掘技术在精准营销中的应用,通过分析用户数据,优化产品设计和推广策略,显著提升了业务效益。
具体成果包括:
彩信精品盒: 营销效率提升至原来的 2.83 倍,推动客户增长,形成规模化彩信业务。
彩信生活杂志: 营销效率提升至原来的 2.71 倍,推动客户增长,打造彩信业务新亮点。
彩铃增量销售: 营销效率提升至原来的 2.95 倍,有效推动客户数和收入增长。
WAP 总站栏目推荐: 营销效率提升至原来的 3.56 倍,推动 WAP 总站客户数量增长。
手机邮箱推广及沉默客户唤醒: 营销效率提升至原来的 3.29 倍,提升业务使用率,扩大客户规模。
百宝箱手机游戏推广: 营销效率提升至原来的 2.29 倍,挖掘和培育手机游戏业务的潜在市场。
案例中使用的数据挖掘模型:
数据业务客户分群模型
彩铃增量销售模型
产品关联性分析模型
彩信增量销售模型
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数据字段与含义
数据集可能包含以下字段:省份、城市、区县、乡镇、村庄等。- 省份字段:表示中国的省级行政区划,如“北京市”。- 城市字段:地级市名称,如“上海市”。- 区县字段:县级市或县,如“海淀区”。- 乡镇字段:涵盖各地的城镇和乡,如“中关村街道”。- 村庄字段:表示最基层的行政单位,如“XX村”。
处理中的挑战
数据清洗:由于数据来源多样,可能存在格式不一致、缺失值或错误信息,需借助SQL或其他数据处理工具进行清洗。
数据整合:分布在多个表中的数据需通过JOIN操作整合。
数据安全:包含敏感信息的数据必须确保安全性,遵循隐私保护法规。
数据分析:可通过聚合、分组、排序等SQL函数进行深入分析,如分析人口密度和城乡分布等。
地理信息展示
结合GIS技术,这些数据可以生成地图图层,帮助可视化展示不同地区的行政划分结构,支持政府决策、商业规划和学术研究。例如,通过GIS软件实现的地图展示,可以直观反映不同地区的地理和社会结构特点。
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