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撇开大数据,聊聊“小数据”挖掘与应用

“小数据”?——有限数据

撇开大数据,聊聊“小数据”挖掘与应用

近年,人人都在谈大数据,似乎谁口边不谈一谈大数据,或者不知道分享一下亚马逊利用大数据分析得出女子未婚先孕的案例就显得跟不上时代潮流了一样。但,就邓老师来看,至少90%以上谈及的大数据仅仅是“数据大”

例如,全国性的某公司将1000万条客户信息进行条件筛选(未进行客户行为分析),筛选出1万位目标客户进行营销。但由于地域间文化、环境、经济条件的不同,极有可能出现命中率极低的情况。因此在邓老师看来,利用这样的“数据大”远做不到精准。

撇开大数据,聊聊“小数据”挖掘与应用

与其做大数据总量,不如在有限的数据规模下进行数据深耕。因此,邓老师苦思冥想出了一个“小数据”概念,数据不小,只是有限——Limited Data。邓老师所在的成都市双流区就是这么一个地方,能获取到的数据远谈不上大数据,至今能获得的最大的一个数据包才1.1Gb,共计数据34万行。如何深耕这些数据,成了邓老师近期常常思考的问题。

抛开数据模型,寻找客户需求

既然承认数据规模总量小,地域化差异明显,那么就去潜心聆听周围的人们都在谈论什么,他们的潜在需求是什么,为下一步的数据分类做好需求基础(如何将特定人群从数据中找出来)。

撇开大数据,聊聊“小数据”挖掘与应用

比如,双流这个地方曾经的农村人口比较爱聊拆迁赔偿问题、曾经的城镇人口爱谈商品房增值问题、外来人口比较关心户口迁入问题。找准了这部分人所关注的点,后面需要做的就是将这部分人找出来,告诉他所关心的问题与需要营销产品的关系即可完成整个营销的闭环。

“小数据”的极限挖掘与应用

例如,邓老师目前有一个涵盖姓名、身份证号码、电话号码及住址的Excel表。如何在这四个栏位中进行信息有效的挖掘?

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【姓名】

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在目前邓老师这个层级,对姓名能做到的营销分析仅限于可以定向为某一姓氏客户发送短信,邀请一些较为小众姓氏且高净值客户到店开展类似于宗族的微沙龙。前期互联网上利用AI,分析过姓名的风雅指数,风雅指数越高可表明其父辈文化程度越高,可做跨层级的营销准备。

【身份证号码】

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身份证号码是可进行数据分析的最有效栏位,邓老师能想到的利用身份证号码进行数据筛选的方式有:

    性别:父亲节、母亲节、妇女节、七夕节、情人节等营销短信。

    籍贯:本地人关心的问题、外地人关心的问题可分别定制推送信息。外地籍贯众多,还可根据不同经济区域特征来判断客户价值,比如北京市西城区的籍贯号码为110102,非富即贵指数偏大;另外一点是对于突发事情,可利用外地籍贯识别来增强客户对机构的忠诚度,例如:513223是四川省阿坝州茂县的籍贯号码,在叠溪泥石流发生后,可在第一时间为此部分客户发送短信,表示关心。

    年龄:对每一个年龄层进行分层营销,例如对29岁的男性客户推送:男人三十而立,事业家庭您都准备好了吗?如果与您梦想中而立之年该达到的目标还差一点资金,不妨……;对每个年龄段进行分层营销,例如对50-60岁客户推送:忙忙碌碌了大半辈子,也是时候该享受一下退休生活了!把多余不用积蓄放到银行理财,让钱来生钱,既安全又省心……。

    生日:在生日前一月提醒客户生日将来临,并为客户送上生日祝福,出其不意!

    星座:对年轻客户可利用星座来增强对机构的好感,例如对白羊座年轻的客户发送:都说白羊座的男人犟,我们白羊座的并不服气!其实白羊座的男人最懂理财,最近在售67天短期理财年化收益4.76%,敢赌5毛钱其他星座男人并不知道!

【手机号码】

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首先科普一下现有手机号码号段分布

撇开大数据,聊聊“小数据”挖掘与应用中国电信

133、153、189、180、181、177、173

撇开大数据,聊聊“小数据”挖掘与应用中国移动:

139、138、137、136、135、134、159、158、157、150、151、152、147(数据卡)、188、187、182、183、184、178 

撇开大数据,聊聊“小数据”挖掘与应用中国联通:

130、131、132、156、155、186、185、145(数据卡)、176 

     虛拟运营商

1700、1705、1707、1708、1709……代理移动电信业务

手机号段

1390开头,基本都是从大哥大时期的模拟网转化来的,客户忠诚度较高,经济实力一般较强。

38、137、136、135、189、130开头,基本都是进入数字网络后购置的手机,但这么多年一直未更换电话号码,客户忠诚度及忍耐度较强。

其他非数据卡类号段,基本上不是办宽带赠送的号码就是话费敏感型客户,前者无所谓,后者太敏感。

虚拟运营商号段,此部分客户对隐私十分关注,也十分担心财产安全问题。

手机尾数

AAAA AABB ABAB ABCD 及涵盖生日的号码都说明客户十分关注自身形象,希望通过一个牛B的手机号码提升别人对自己的看法。一般来讲此类客户有一定经济基础,营销上更需要捧!

手机归属

手机归属地可以和身份证籍贯地进行交叉比对,手机归属地一般可以认为是客户常活动的区域,籍贯地为客户老家所在地。例如双流有部分外出打拼的客户,可以为其定期推送家乡比较有特色的信息,通过外出的客户将消息传递给家乡的家属,转化为销售。

【地址】

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住址是一个非结构化不定长的字符串,但里面包含了省、市、区县、街道、小区等信息,通过对关键字分词处理后,能够较好得得到地理位置信息。相较于上述的身份证籍贯、电话号码归属,精确到小区的住址更便于对客户需求的分析:学区划分、城市规划、片区房价上涨等都是可以为客户提供精准需求推送的依据。

打个总结

“小数据”挖掘与应用指的是数据总量有限,但如何将有限数据进行有效需求分析与分类挖掘的过程。如今对于数据的现状是求大求全是一个很普遍的现象,但如果对于数据是一种冗杂的追求,自认为是违背了对于有效数据使用的初衷。另外,加上对于数据获取能力都有限的平台,建立大数据分析的模型也会显得捉襟见肘。因此,如何在有限的数据进行深度挖掘与分析才是当下需要思考和行动的。

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