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基于客户评分的保客营销(一) - 微笑平生的博

一 前言

汽车行业从增量市场逐渐过渡到存量市场。各主机厂和4S店对于保客营销越来越重视,面对着大量的客户该如何才能做到精准的保客营销呢?对于4S店而言,如果业务经验比较丰富,可以用经验法根据客户的几个属性来做简单的判别。但是对于大量的客户数量以及每个客户拥有较多的个人信息时,基于经验的做法准确度较低,而且没有办法有效推广。

下面结合IBM SPSS Statistics中应用预测模型到数据集的案例来简单概要地说明如何来通过该软件实现保客营销。应用预测模型到数据集被称为对数据评分。评分过程包含两个基本步骤:

->构建模型并保存模型文件。使用数据集构建再次购买的已知模型。例如,如果希望构建可预测谁可能会再次进行汽车增换购的模型,则需要从已包含响应人和未响应人信息的数据集开始。例如,这可能是对一小组客户进行营销测试的结果或来自过去类似活动的增换购信息。

->应用该模型到其他数据集(其中增换购意向结果未知)以获取预测结果。从而可以获取到每个客户进行增换购意向的概率(也就是再次购买的可能性)

二 构建模型

1.1 数据建模

IBM SPSS Statistics 提供可用于构建预测模型的大量过程。本示例使用在“直销”选项中可用的“购买倾向”功能。“购买倾向”构建一个二项 logistic 回归模型,其中目标结果只有两个可能的结果。在本例中,进行增换购营销的联系人要么响应(购买产品),要么未响应(未购买产品)。

本示例使用两个数据文件:dmdata2.s** 用于构建模型,然后将模型应用到 dmdata3.s**。


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打开数据文件 dmdata2.s**。该文件包含收到测试邮件的人们的各种人口统计学特征,它还包含这些人是否增换购的信息。该信息记录在字段(变量)响应中。值为 1 表示联系人购买了,值为 0 表示联系人未购买。

->从菜单中选择:直销 > 选择方法

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->选择选择最有可能购买的联系人,并单击继续。

->对于响应字段,选择已对测试产品做出响应。

->对于正响应值,从下拉列表中选择。在文本字段中显示值 1,因为“是”实际上为与记录值 1 关联的值标签。(如果正响应值未定义有值标签,您只需在文本字段中输入值即可。)

->对于“预测倾向”,选择年龄、收入类别、教育、当前地址居住年限、性别、已婚、地区和孩子。

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->选择(勾选)将模型信息导出到 XML 文件。

->单击浏览导航到要用于保存文件的位置,并输入文件名称。

->在“购买倾向”对话框中,单击设置选项卡。

->在模型验证组中,选择(选中)验证模型和设置种子以复制结果。

->使用默认的训练样本分区大小 50% 和默认种子值 2000000。

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在“诊断输出”组中,选择(选中)整体模型质量分类表

->对于“最小可能性”,输入 0.05。作为一般规则,您必须指定一个接近最低目标响应率的比例值。值 0.05 表示响应率为 5%。

->单击运行以运行过程并生成模型。

待续......

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