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如何通过数据分析进行精准营销?

2022-11-30 16:32:00
具体业务流程下的数据分析
不同行业的数据分析过程有何差异?
怎样才能快速找到业务数据的突破点?
面对分析难题该如何调整思路?
......
通过前面的直播分享,我们把数据分析的定义以及标准流程进行了详细地讲解,本期作为「数据分析」系列直播的最后一场,用公募基金精准营销作为案例,为大家讲透数据分析师如何落地的。
想知道如何在数据分析的助力下,把合适的产品以合适的方式卖给合适的人吗?点击下方链接,看看资深数据分析师是怎么说的!👇👇👇
直播回放

精彩内容总结
精准营销案例CRISP-DM实施步骤
01、业务理解
以“提升营销效率,降低营销成本”为目的,从目前存在的问题入手,制定有针对性营销策略。
如何通过数据分析进行精准营销

02、数据理解
数据集描述了公募基金购买用户的相关信息,包括客户个人基本信息、资产信息、基金购买信息等字段信息,每一个样本是每一位用户的相关信息,共10631个样本。
这份数据是能够支撑当前两个业务分析的,一个是做聚类,即客户分权,另一是分类预测,做一个高概率的购买意向的名单。
如何通过数据分析进行精准营销

03、数据准备
周转率一直是基金投资者特别关注的一项指标,反映了一定时期内买卖操作的频繁程度和市场活跃度。一般来说,周转率高意味着基金投资者买卖证券频繁,也意味着需要付出较高的交易费用,因此需要先进行周转率的计算。
另外,由于客户细分是进行聚类分析,因此也需要设置根据哪些因素进行聚类分析。
如何通过数据分析进行精准营销

04、建立模型
本案例中主要用到两种算法:
KMeans:是一种聚类算法,可应用于客户细分、市场细分等分析场景。
模糊C均值:是模糊聚类算法应用中最广泛且较为成功的一种,可以决定样本点的一个类数,以达到自动对样本数据进行分群的目的。
05、评估模型
模型评估,一方面能够对模型的表现进行评估,另一方面能够根据指定的评价指标进行模型比较,推荐出最佳模型。根据评估指标,轮廓系数越大、DB系数越大、Dunn系数越大,聚类效果越好,可知模糊C均值的聚类效果结果较好。
06、结果部署
将分析模型输出的结果数据进行可视化应用场景的构建,其中包括用户群体分析和精准营销2个模型结果的可视化应用,以便进一步提升模型结果的应用性。
11月份数据分析师面对面的三期直播,通过“1个定义+1张图+1个流程+1个案例”为大家详细讲解了数据分析从理论概念到实践落地的全流程,希望能给大家的实际的工作带来一些新的思路和方法。

点击下方链接即可查看三期直播的完整回放,如果您有关于数据分析的任何问题,可随时咨询我们,同时也欢迎和我们讨论数字化转型过程中您感兴趣的话题。

前两期直播回顾(点击跳转)
第一期:AI视角下的数据分析
第二期:数据分析流程解析
第三期:数据分析实战经验分享

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