基于R语言的客户分析与营销模型

常国珍

要进行客户的分析和营销的效果评估，首先要知道数据分析的本质。有人说，商业数据分析的本质是想预测未来客户需求和行为。其实，商业预测自古就有，且很有效果。“隆中对”中，诸葛孔明对未来形势的预测促成了刘备“三分天下”的霸业。他不惜放弃杀掉刘备和曹操的机会，都是为了“三分天下”。1970年，供职于企划部的Pierre Wack成功预测到1973年第一次石油危机，使得壳牌集团成功处理了原油上涨的压力。

预测的价值非常高，Peter F.Drucker说，“在未来的社会中，不能正确预测趋势将导致企业100%的失败”。我们需要三个条件才能预测：对预测的需求、信息获取制度、分析的能力。阿波罗预言曾闻名于世，其满足数据分析预测的三个条件：需求，即阿波罗的信徒对神预的渴望；机制，有大量的人在四面八方提及阿波罗神庙；能力，皮迪亚通过她的数据分析得到的结论较准确。

我们已经满足这三个条件。其中，在数据分析方面，过去我们主要关注业务分析或企业内部数据的分析，而现在我们更关注于外部数据的获取，即大数据的概念。在分析大数据前，我们已拥有海量的数据和丰富而稳定的数据收集系统，但从事数据分析的人才依然紧缺。

我们专有的是基于客戶的数据分析。其实，商业数据分析特指基于客户数据分析，多数是基于个体的微观分析，也有基于客户行为汇总的宏观分析。

客户数据分析的目的是为了提高价值。客户生命周期有开始期、发展期、成熟期和终止期，其中发展期和成熟期是带来最大利润的时期。数据分析其实是通过对客户需求更为深入的了解，来缩短开始期，加速发展，提高成熟期带来的利润，并避免流失。

客户生命周期的重点之一是主题，如潜在客户主题就是对潜在客户挖掘和识别，信用和价值较高的客户比较重要，可以赊销；价值和信用较低的客户，只需要等其主动消费即可。针对已有客户就有很多的主题了，为了更了解客户，我们对客户进行了市场细分，如为了提高单个的客户价值，可以做交叉销售；为了避免不正确行为，可以监控；为了挽留客户，特别是防止高价值客户的流失，我们要做客户的保障模型。

中国有一个特点是从不缺人，但一直缺少带着干活的领头人。希望大家利用在大数据学院学到的新知识，成为数据分析行业中的领头人。