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“预测模型”要缓行

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来源:泛普软件

前两天接到一个新任务:让分析一下某业务,为什么自从开办以来总是注册用户多,使用用户少。

针对这个任务,项目组一开始的做法主要是和挖掘建模者沟通,建立了一个预测模型,将用量当作目标。据说一共抛进去500个变量,综合了各种属性、行为特征考虑。但说实话,如果让我去做这个应用方案,实在想不出,这些预测值能否用得上。比如说,模型预测出来一个用户的用量将会是100,这个非常“具体”的值对业务人员究竟有什么含义呢?他真的相信该用户能够达到这个值?恐怕连我们自己都不敢相信。

进一步讲,我自己也总觉得这个思路跟业务目标有些背离。简单讲,做这个分析的根本目标当然是希望能够刺激那些沉默的用户使用,而模型却去预测使用多少。虽说不是南辕北辙,但起码“用力”的方向好像有点偏了。

经过两天的思考,我自己大概地确定了一条新思路,即:去和客户探讨目标客户定位,探讨具体市场策略以及应用流程。

废掉的预测模型

在这种很多事情并不明朗的情况下,例如为什么注册的人多?是不是因为不要钱?注册了为什么不用?是不是因为资费的问题?或者是功能比较弱?这些问题都还有待去验证。那么,在这种前提下,用挖掘、分析的方法主要就是要得到一些规律,而不能用来作为准确的预测。例如,用挖掘的方法来分析注册后使用和注册后不使用的两组用户,他们都有哪些特征差异。分析哪些因素对用户使用该业务有正面的影响,哪些是负面的影响。

根据这些想法,我在构建应用方案时,就尽量淡化了这个预测模型,而是从变量中挑选了几个重要的变量。其实,这些变量的重要性根本也不是模型体现出来的,而是在做数据探索时,他们有些显著特征而已。(但老实说,这些变量是不是真的“重要”,并不确定。)基于这些变量,再去做一个简单的聚类,划分成五个群体。如此,就可以锁定目标用户群。譬如说,一、二、三群的特征表明,使用该业务的可能性比四五群要小,因此,可以重点对四、五群的用户做工作。而一、二、三群采用一些低成本的市场策略。

最终,等探讨完毕的时候,却发现几乎将原来的预测模型全部废掉。瞅瞅建模的同事,脸上也颇有些黯然。不过,客户倒是当场表态,下个月将那个预测值也提供出来吧。

客户挽留应用

从这件事,感觉得到一些启发。大家都知道挖掘模型有两类,一种是预测型的,一种是描述型的。对于这两类的使用,是不是可以这样总结一下:当业务问题还处于模糊的初期阶段时,尽量采取一些描述型模型来“解释”业务问题出现的原因,例如聚类模型,用来描述群体的特征,如产品关联,描述业务之间关联度。在问题稍微清楚一点之后,再用预测性模型来分析。此时,前面的描述型模型反映的很多因素都可以作为变量输入。

再以电信企业的客户离网模型为例,应用上一般为“客户挽留应用”。一谈挖掘应用,几乎都会谈这个例子。

这就是一个预测型模型,预测哪些客户流失概率会高些。相信目前的绝大多数运营商都已经实现了这个模型,现在的很多分析应用,也几乎总是套用它的思路。比如,预测哪些客户的价值能够提升,预测哪些客户会使用xx业务等等。从技术上看,确实都是类似的。确定业务目标之后,建立诸如分类预测之类的模型,模型完了做一个评估,lift达到一个数,OK,这个模型就建好了。但我往往发现一个问题,模型评估完的lift值,往往比后面实际做营销活动时候的lift值要高。原因何在?难道说模型过期了?这是内部的解释。但在客户眼中,难免对建模过程有些担心,他们就会问:你们那个模型lift是怎么弄出来的啊? 

说这么多好像有些跑题了。刚说到好多预测类应用都是套用离网模型的路子,其实还不能忽略一点,即离网模型可以说是最早提出的分析模型了。经过这些年的研究,大家对哪些变量对客户离网多少有些概念。而且,国外还有专家专门研究这个问题,有专门讲述客户离网的书,也是厚厚一本(在国内曾经被华为的某哥们翻译过来,在业界广为传诵,好多公司也是将此书奉为离网问题经典之作)。

在这本书里面,就将客户流失划分成不同类别,然后指出针对不同类别的客户应当如何做挽留等等。做离网模型细致到这样的地步,大概的确很有一些东西可以供国内企业参考的吧。

有模型,莫偷懒

但即便如此,书上的东西也是死的。硬套这些内容,将书中提到的因素作为变量输入到预测模型中,恐怕也是偷懒的行为。看看业界这么多做离网模型的集成商、咨询商,有哪些能够从模型中得到实实在在的、就像书中描述出来的那种规律呢?

当然,环境也是个原因。研究一个业务问题的原因、解决方法,需要长的周期,需要客户、开发商的配合,需要模型,也需要营销的配合才能得到好的营销方案。也正因如此,这个东西要做好了的确还是很难的。(cnw)

发布:2007-04-23 09:59    编辑:泛普软件 · xiaona    [打印此页]    [关闭]
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