IBM SPSS. Аналитика на службе бизнеса
1 like469 views
Документ описывает использование IBM SPSS для прогнозной аналитики, которая помогает бизнесу трансформировать данные в эффективные действия. Выделяются ключевые преимущества системы, включая автоматическое моделирование и возможности визуализации, а также метода выявления клиентов, склонных к уходу, для снижения оттока клиентов. Предоставлены примеры применения моделей и их влияние на принятие стратегических решений в организации.
IBM SPSS. Аналитика на службе бизнеса
- 1. IBM SPSS. АНАЛИТИКА НА СЛУЖБЕ БИЗНЕСА Александр Ефимов РУКОВОДИТЕЛЬ НАПРАВЛЕНИЯ DATA MINING КОМПАНИИ КРОК
- 2. ПРОГНОЗНАЯ АНАЛИТИКА Predictive analytics «Прогнозная аналитика позволяет преобразовывать данные в эффективные действия, делая надежные выводы о существующих условиях и будущих событиях» Гарет Хершель, руководитель исследований, Gartner Group Преимущества • Инициативное обслуживание клиентов • Эффективное привлечение прибыльных клиентов • Повышение продаж существующим клиентам • Удержание прибыльных клиентов • Упреждающее управление рисками, связанными с мошенническими действиями • Упреждающее управление людскими и материальными ресурсами
- 3. УНИКАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ IBM SPSS • Интуитивно понятный интерфейс – Визуальный подход — без программирования – Широкий спектр функций анализа данных – Гибкие возможности внедрения • Мощное автоматическое моделирование – Автоматическая подготовка данных – Создание и оценка множественных моделей – Интегрированный анализ текстов, данных из Интернета и опросов • Открытая масштабируемая архитектура – Анализ в стандартных базах данных с помощью функции SQL Pushback – Максимальное использование инфраструктуры: многопоточность и кластеризация
- 4. ПРЕДОТВРАЩЕНИЕ ОТТОКА КЛИЕНТОВ • Цель — уменьшить количество уходящих клиентов • Задача — вовремя выделять склонных к уходу клиентов и применить удерживающие воздействия Типовой вид графика доходности клиента Прошлое История поведения клиентов Окно воздействия Период скоринга и запуска кампаний по удержанию Будущее Прогноз поведения клиентов Время Доходность клиента Применение модели оттока Запуск кампании по удержанию Удержанный клиент Ушедший клиент
- 5. ПРИНЦИП ВЫЯВЛЕНИЯ КЛИЕНТОВ, СКЛОННЫХ К УХОДУ • Модель оттока позволяет выделить клиентов, склонных к уходу • Полученная группа существенно меньше всей клиентской базы, т.е. снижается стоимость кампании по удержанию • Поученная группа содержит максимальную концентрацию клиентов, склонных к уходу, т.е. повышается отклик на кампанию по удержанию 88% лояльных 12% склонных к уходу 4млн.клиентов 51% склонных к уходу 49% лояльных 0,4млн. клиентов Модель оттока (отбор топ-10% склонных к уходу клиентов) Концентрация клиентов, склонных к уходу увеличивается в 5 раз! Известно, что отток клиентов в компании составляет 12%
- 6. ВЫЯВЛЕНИЕ КЛИЕНТОВ, СКЛОННЫХ К УХОДУ, С ПОМОЩЬЮ IBM SPSS Прямой доступ к источ- никам данных Объединение данных о клиентах и их статусе Быстрый просмотр исходных данных или результатов моделирования
- 7. ВЫЯВЛЕНИЕ КЛИЕНТОВ, СКЛОННЫХ К УХОДУ, С ПОМОЩЬЮ IBM SPSS Количество клиентов, ушедших к конкурентам Количество текущих клиентов Интерактивная визуализация для анализа фактических данных
- 8. ВЫЯВЛЕНИЕ КЛИЕНТОВ, СКЛОННЫХ К УХОДУ, С ПОМОЩЬЮ IBM SPSS Средства анализа текста позволяют упорядочить неструктурированный текст, сотоящий из файлов и информации из Интернета: новостные сайты, блоги, социальные сети и т.д. Прогнозные модели, включающие как структурированные (базы данных, транзакционные системы и т.д.), так и неструктурированные (сайты, блоги, социальные сети) источники данных, более надежныЗагрузка файла excel с данными об обращениях клиентов на форме обратной связи сайта компании Добавление данных об обращениях к информации о клиентах и их статусах
- 9. ВЫЯВЛЕНИЕ КЛИЕНТОВ, СКЛОННЫХ К УХОДУ, С ПОМОЩЬЮ IBM SPSS Выделение, типология, систематизация понятий, создание структур иерархических категорий, анализ связей между понятиями позволяют создать упорядоченный пул информационных ресурсов на основе нестркутурированных источников данных
- 10. ВЫЯВЛЕНИЕ КЛИЕНТОВ, СКЛОННЫХ К УХОДУ, С ПОМОЩЬЮ IBM SPSS Задание входных данных модели анализа текста с целью выявления значимых текстовых предикторов для дальнейшего прогнозирования клиентов, склонных к уходу Построение модели семантического анализа текстов
- 11. ВЫЯВЛЕНИЕ КЛИЕНТОВ, СКЛОННЫХ К УХОДУ, С ПОМОЩЬЮ IBM SPSS Автоматическая предобработка и проверка качества данных при помощи узла Auto Data Prep Наглядное представление результатов работы Auto Data Prep облегчает понимание преобразований и отбор данных для модели прогнозирования Оценка значимости или влияния предикторов на итоговый прогноз
- 12. ВЫЯВЛЕНИЕ КЛИЕНТОВ, СКЛОННЫХ К УХОДУ, С ПОМОЩЬЮ IBM SPSS Построение автоматической модели выявления клиентов, склонных к уходу Отображение хода процесса построения модели Автоматическая модель поочередно применяет все доступные алгоритмы, выбирает наиболее точные и строит единую модель, состояющую из композиции выбранных аглогитмов
- 13. ВЫЯВЛЕНИЕ КЛИЕНТОВ, СКЛОННЫХ К УХОДУ, С ПОМОЩЬЮ IBM SPSS Построенная автоматическая модель выявления абонентов, склонных к уходу Список выбранных наилучших алгоритмов Оценка точности выбранных алгоритмов Возможность указать набор алгоритмов для единой автоматической модели
- 14. ВЫЯВЛЕНИЕ КЛИЕНТОВ, СКЛОННЫХ К УХОДУ, С ПОМОЩЬЮ IBM SPSS В данном примере модель C5.1 правильно выявила абонентов, склонных к уходу в 99% случаев ...и если клиент не упоминает магазин... если клиент холост... ...и если клиент женщина, то он склонен к уходу ...и если доход клиента меньше $44000 в год... Результат модели представлен в виде правил и легко интерпретируется, что позволяет делать выводы, как удерживать таких клиентов
- 15. ВЫЯВЛЕНИЕ КЛИЕНТОВ, СКЛОННЫХ К УХОДУ, С ПОМОЩЬЮ IBM SPSS Модель позволяет в графическом виде проанализировать, сколько уходящих клиентов были выявлены правильно (столбец vol, красный цвет) и сколько ошибочно (столбец current, красный цвет) Модель позволяет в графическом виде проанализировать влияние предикторов на прогноз, наиболее значимыми оказались семейное положение, количество детей, пол, возраст и доход
- 16. ВЫЯВЛЕНИЕ КЛИЕНТОВ, СКЛОННЫХ К УХОДУ, С ПОМОЩЬЮ IBM SPSS При необходимости спрогнозировать склонность к уходу новых клиентов достаточно передать информацию в систему... ... и использовать уже имеющуюся настроенную модель прогнозирования В результате система выдает список клиентов, склонных к уходу (столбец $XF-CHURN), и вероятность ухода (столбец $XFC-CHURN), для этих клиентов следует проводить кампанию по удержанию
- 17. РЕЗУЛЬТАТ • Использование средств прогнозирования помогает руководителям принимать стратегические, операционные и тактические решения на всех уровнях организации • Анализ факторов и взаимосвязи между ними позволяет менеджерам снизить риск принятия неверных решений и усовершенствовать рабочий процесс • Интуитивно понятный визуальный интерфейс, автоматизация и упрощенное графическое представление позволяет эффективно организовать работу бизнес-аналитикам без привлечения ИТ-специалистов • Высокая производительность и широкая функциональность удовлетворяет потребности профессионального аналитика • Открытая, сочетающаяся с любыми платформами архитектура, легко интегрируемая в ИТ-среду, делает систему прозрачной для ИТ-специалиста
- 18. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ! Александр Ефимов РУКОВОДИТЕЛЬ НАПРАВЛЕНИЯ DATA MINING КОМПАНИИ КРОК Моб. тел.: +7 (915) 211-99-11 Раб. тел.: +7 (495) 974-22-74 доб. 6032 Эл. почта: alexander.efimov@croc.ru