通过前期对系统内部的数据挖掘进行客户分群，并打上了相关的客户标签，这些客户标签对后期有什么应用呢？目前在做一个电信数据挖掘项目过程中，发现了电信客户觉得客户标签对他们的电信产品有很大的作用，希望能够找出相关的特征的用户，方便其后期进行精确营销。
我们内部讨论后，结合客户的意见，主要从以下几个方面进行操作：
一、用户分群
1、通过用户心理行为问题及
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2024-01-31 17:55:35
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我们首先来看看原始数据具体代码与原始数据可以在我的GitHub中git clone一下学习代码与数据github地址共26663条数据此次分析是想对根据客户的购买情况对客户进行细分分析用户的购买消费行为首先读取csvimport pandas as pd#import numpy as nptrad_flow = pd.read_csv('./购买情况.csv', encodi...
原创
2021-07-15 11:32:36
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凡是产品，必有受众，研究受众群，对受众群深耕，是产品经理需要聚焦的地方之一。自有互联网开始，网站的运营方向一直是要么大而全，要么小而美。大而全的平台时代已经过去，小而美，专注于细分市场的专业才符合规律。如同唯品先于阿里巴巴上市一样。小而美的理念：任何一个产品都不能满足所有用户群所有个性化的需求。产品经理必须分辨出能为之服务的最有吸引力的细分市场。以有限的资源实现收益的最大化和竞争优势的最强化。对客
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2024-05-20 17:32:25
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无聊看下kaggle，发现了一个不错的数据集您有超市购物中心和会员卡，您可以获得有关客户的一些基本数据，如客户ID，年龄，性别，年收入和支出分数。消费分数是您根据定义的参数（如客户行为和购买数据）分配给客户的分数。问题陈述您拥有购物中心并希望了解哪些客户可以轻松融合目标客户，以便可以向营销团队提供意见并相应地制定策略数据集是要根据最后两个特征，来判断是否给会员卡，在生活挺常见的,典型的无监督学习，
原创
2021-03-02 19:43:33
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来源：数据分析不是个事儿作者：启方客户流失是所有与消费者挂钩行业都会关注的点。因为发展一个新客户是需要一定成本的，一旦客户流失，成本浪费不说，挽回一个客户的成本更大。今天分享一个用户流失预测，以电信行业为例。所以，电信行业在竞争日益激烈当下，如何挽留更多用户成为一项关键业务指标。为了更好运营用户，这就要求要了解流失用户的特征，分析流失原因，预测用户流失，确定挽留目标用户并制定有效方案。一、提出问题
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2022-01-15 10:31:16
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2022-01-15 10:28:16
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目录一、赛题数据1.1 背景介绍1.2 字段表二、评判标准三、赛题相关3.1 明确目标3.2 了解赛题3.2.1 赛题概况（见1.1背景）3.2.2 数据概况（见1.2字段表）3.2.3 预测指标MAE3.2.4 分析赛题四、补充知识4.1 一般问题评价指标说明4.2 回归问题4.3 EDA（Exploratory Data Analysis）4.4 他人经验 赛题理解究竟是理解什么？ 有了赛题
客户挽留在很多行业都是一个备受关注的问题，比如电信、银行、保险、零售等。要做客户挽留就需要对客户流失进行预警、客户流失原因分析、客户满意度或忠诚度研究、客户生命周期研究等相关问题进行深入而全面的分析。例如，对客户的行为特征进行分析，可以了解有多少客户流失，客户是什么时候流失的，以及客户是如何流失的等问题，从而监控客户流失、实现客户关怀。 应用数据挖掘技术可以根据过去拥有的客户流失数据
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2024-01-13 23:16:29
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挖掘高价值客户
原创
2021-07-15 15:51:30
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目录1.数据集说明2.分析思路3.数据预处理3.数据分析及可视化3.1.总体流失率分析3.2.用户属性分析3.3.服务属性分析3.4.合同属性分析4.高流失率用户画像5.结论和建议 1.数据集说明每一行代表一个客户，每一列包含列元数据中描述的客户属性。原始数据包含7043行(客户)和21列(特性)。字段字段字段说明customerID:用户ID身份标识gender性别（male，female ）
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2024-01-14 22:39:37
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关于流失用户的分析框架，之前有发一版 pdf。想了想，还是整理成文字说说，毕竟这类指指标很常见。于是把内容抽象出来，整理成流失用户分析框架。分析流程分为：收集信息、制定方案、实施研究、分析数据。收集信息包括产品内部信息和外部信息。产品内部信息主要围绕内部流程、产品功能、用户分析。比如：产品流失率以及近一段时间内流失率的变化；流失用户类型。通过后台数据分析初步确定流失用户主要是新用户还是老用户；流失
本实验数据集来源于Kaggle，是某国际大型超市的用户消费记录数据，原始数据集共有541909条，8个变量。具体各变量解释如
常言道“工欲善其事必先利其器”，好的工具可以事半功倍。尤其对于销售人员来说，拥有一套适合自己的销售工具可以迅速提升业绩，让工作更轻松。那销售工具是什么?常用的销售工具有哪些?找客户工具销售不易，找客户资源也是一大头疼的问题。客套企业名录搜索软件可以让其变得简单一些。通过大数据支撑提供上亿家企业名单联系方式。上百个筛选维度可以快速筛选出销售员想要找的目标客户联系方式。客户档案卡客户档案既是一个客户的
CRM客户关系管理系统的核心就是对客户的数据信息进行挖掘，这样，业务员就可以根据客户的购买情况等行为信息对数据进行挖掘分析，从而精准定位客户群，实现以客户为中心的营销。那么如何使用CRM客户关系管理系统进行客户潜力挖掘呢？1、客户数据寻找以及辨别 想要进行客户数据挖掘，不可缺少的就是客户数据。首先需要利用
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2024-03-13 22:09:33
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我们在上一篇文章中给大家介绍了数据分析中需要注意的地方，分别是数据分析的整体思路、数据分析的方法类型、数据分析中的数据来源、数据分析的指标，而在数据分析的指标中我们给大家介绍了很多的指标，比如转化率、活跃用户数、新用户比例、用户流失率等等，下面我们就给大家重点的讲解一下这些内容。首先说说什么是活跃用户数吧，活跃用户数指经常使用产品的用户数，每个公司对“经常“的定义会有所不同。活
用户画像作为“大数据”的核心组成部分，在众多互联网公司中一直有其独特的地位。作为国内旅游OTA的领头羊，携程也有着完善的用户画像平台体系。目前用户画像广泛用于个性化推荐，猜你喜欢等；针对旅游市场，携程更将其应用于“房型排序”“机票排序”“客服投诉”等诸多特色领域。本文将从目的，架构、组成等几方面，带你了解携程在该领域的实践。1.携程为什么做用户画像首先，先分享一下携程用户画像的初衷。一般来说，推荐
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2024-01-05 13:58:42
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细分客户群是向客户提供个性化体验的关键。它可以提供关于客户行为、习惯与偏好的相关信息，帮助企业提供量身定制的营销活动从而改善客户体验。在业界人们往往把他吹嘘成提高收入的万...
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2022-08-23 21:19:40
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目前市场上发布的数据挖掘软件大致分为三类：通用工具类；综合工具类；面向特定应用工具类。其中：
1． 通用工具类占有较大和成熟的一块市场。从定义上说。它们是非面向特定应用的。从本质上说，它们的范围是水平的，主要包括：SAS Enterprice Miner, SPSS Clementine, IBM Intelligent Miner, Oracle D
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2024-01-01 16:46:09
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1.背景与挖掘目标1.1背景航空公司业务竞争激烈，从产品中心转化为客户中心。针对不同类型客户，进行精准营销，实现利润最大化。建立客户价值评估模型，进行客户分类，是解决问题的办法1.2挖掘目标借助航空公司客户数据，对客户进行分类。对不同的客户类别进行特征分析，比较不同类客户的客户价值对不同价值的客户类别提供个性化服务，制定相应的营销策略。详情数据见数据集内容中的air_data.csv和客户信息属性
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2024-09-18 08:52:29
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