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罗旭祥 基于数据挖掘的产品设计.rar
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客户为中心的业务规划
客户为中心的业务规划大致有三个环节：从客户研究到需求挖掘，从需求信息到数据化的需求管理，从需求文档到业务规划与设计
客户为中心的业务规划不仅仅需要考虑业务需求是否能够满足需求的问题，还需要考虑到业务的变化趋势，业务的营销重点
以客户为中心的思维方式构建业务框架
系统需要满足不同类型的客户的个性化需求，其核心为数据挖掘和应用
系统需要协助客户达成实现客户期望，并帮助客户发现并实现潜在需求
系统需要智能寻找最佳的帮助时机，智能的进行客户协助
系统建设需要考虑未来系统的发展方向，其核心为客户需求挖掘
数据分析框架的主要事件_分类（Classification）
在业务构建中，最重要的分类一般是对客户数据的分类，主要用于精准营销
通常分类数据最大的问题在于分类区间的规划，例如分类区间的颗粒度以及分类区间的区间界限等，分类区间的规划需要根据业务流来设定，而业务流的设计必须以客户需要为核心，因此分类的核心思想在于能够完成满足客户需要的业务
由于市场需求是变化的，分类通常也是变化的，例如银行业务中VIP客户的储蓄区间
数据分析框架的主要事件_复杂数据挖掘
复杂数据挖掘比如Video，Audio等，其要素目前依然难以通过技术手段提取，但也可以从上下文与语境中提取一些要素帮助聚类。例如重要客户标记了高度重要性的Video一般优先权重也应该较高。
复杂数据的挖掘目前处理的方式一般通过数据录入的标准化来解决，核心在于数据录入标准体系的规划。建议为了整理的方便，初期规划是尽可能考虑完善，不仅仅适用现在，而且可以适用于未来。
RFM数据模型
输出结果后将数据导入Excel，将R、F、M三个字段分类与该字段的均值进行比较，利用Excel软件的条件格式给出与均值比较的趋势！结合RFM模型魔方块的分类识别客户类型：通过RFM分析将客户群体划分成重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般重要客户、一般客户、无价值客户等六个级别
基于数据挖掘的产品设计方案
基于数据挖掘的产品设计方案
基于数据挖掘的产品设计方案
基于数据挖掘的产品设计方案
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