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KXEN营销案推广教程
作者:刘文    来源:本站原创    点击数:    时间:2007/7/25
【摘要】假设某行要推广一种信用卡,但是不知道哪些人会对这种信用卡感兴趣,传统的方式是给银行所有的老客户发放一个短信或者是邮件,对这种新业务进行介绍,如今,这是一种不明智的方式,一方面,增加了成本,另外一方面,对于对这种卡业务不感兴趣的人来说,这些信息无疑是一种垃圾,这对企业的品牌推广有极大的副作用,所以,我……

假设某行要推广一种信用卡,但是不知道哪些人会对这种信用卡感兴趣,传统的方式是给银行所有的老客户发放一个短信或者是邮件,对这种新业务进行介绍,如今,这是一种不明智的方式,一方面,增加了成本,另外一方面,对于对这种卡业务不感兴趣的人来说,这些信息无疑是一种垃圾,这对企业的品牌推广有极大的副作用,所以,我们要对我们的客户进行准确定位。

是否有一种方式,可以对所有的客户进行打分,我们最优潜在客户有一个高的打分,而最差客户有低的得分,这样,我们的营销推广就可以只抓前面的最优潜在客户,大大降低成本。

 

下图是一个KXEN建模的营销闭环,首先,对 数据仓库中所有的客户进行采样,然后,进行一个小范围的营销推广,这样,就会得到一些反馈,反馈当中,会有客户的反应信息(是否对本业务感兴趣?)基于客户的反应信息和数据库中客户资料信息,运用KXEN创建模型,那么,这个模型就可以识别对本业务感兴趣的客户,运用些模型对数据库中所有客户进行打分,我们的营销就可以针对最优潜在客户。后面一步,要把我们营销具体的结果回写到数据库中,以进行模型的改进,完成营销闭环的管理。

 

如下图是建模数据集(即采样数据集的个人信息和小范围营销后的反馈信息)的元数据,有客户的个人信息(年龄,工作性质,婚姻状况,性别等),class代表反馈的结果,1为是,0为否,我们的目的是用个人信息来预测反馈结果。

KXEN的分类问题和回归问题都是用K2R模块,即分类也是用回归解决,不管对于定性的结果和定量的结果,最后预测值都是一个量化的数值,如果是分类的结果,K2R会根据数据的分布给出一个界值,大于此界值的为一类,小于此界值的为另一类。

对于K2R的参数设置,多项式次数一般都为1KXEN的算法是结构风险最小化的岭回归,会自动进行模型的选优,大多情况下,无需进行高级参数的修改。相关性设置对于模型的性能没有影响。而规则模式中,是一个数值的转化,也没有影响。最正面和自动选择栏目,是对变量的自动筛选,去除对模型性能影响次要变量。自动模型调优,如果这里不进行自动选择,后面也可以重复这个过程。

KXEN的算法一个最大的强项在于,模型可以容纳高维的数据,即使预测变量多至5000维,不进行变量选择,也可以得到稳健的模型,同时,模型的结果解释中有变量重要性的排名,所以许多SAS分析师都喜欢先用所有的变量进行KXEN建模,然后,选取KXEN结果解析中的重要变量,再用SAS进行建模,选择自己熟悉的算法。

 

 在KXEN市场细分教程/CIO/knowledge/200707/539.html )中,我们解释了部分模型解释的意义,现对其它几个K2R特有的进行解释。

在变量权重的显示中,显示了所有变量对目标的正影响和负影响。值得注意的是,对于连续性预测变量,KXEN的一致编码模块(K2C)进行了特别的处理,变成了两个变量,譬如,年龄(age)有agec_age对应,age为初始变量,c_age为进行了装箱操作后的变量,这样,充分运用自变量的信息,还可以去除奇异点(outliers)对目标的影响,增强了模型的稳健性。

 

混淆矩阵对于业务应用非常有用,从这个显示中,可以看到把定量的结果转化为分类结果的界值(0.152),这个数据是根据训练集中“1”所占总数的比例确定的;第二栏可以看出误正的辨别数目;在成本矩阵当中,可以输入正确判断及错误判断的成本及收益,然后计算最大化收益的界值。

 

 

模型建成以后,可以进一步的进行模型的调整,去除对目标影响次要变量,选择重要变量重新建模。

 

就建模时间和建模成本来说,KXEN比任何一个 数据挖掘工具都有独特的优势,KXEN的稳健回归模块指导营销案推广,非常节省时间与成本。

责任编辑:朱莉   
 
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