1.5.3 数据挖掘与建模的应用场景
近年来，得益于信息技术的持续进步，数据的存储和积累可以非常便利而低成本地实现，同时大数据时代各类企事业单位的数据治理意识得到显著提升。大到大型的商业银行、电商平台，小到大街小巷采取会员制的餐饮、商店，都积累了大量的客户交易数据、消费数据和基础数据，如何实现对这些数据的开发利用呢？建立恰当的模型，从数据中挖掘出客户的行为习惯，从而更好地、更有针对性和更高效地开展市场营销、产品推广、客户关系分类维护或风险控制，进而改善经营效益、效率和效果，对各类市场经济主体都尤为重要。可以合理预期的是，大数据时代各类市场经济主体的竞争模式将会发生很大的变化，在信息不对称因素逐步得到消除，市场信息越来越透明的趋势下，谁的工作做得越精细，越具备针对性，越能抓住客户的痛点，就越能取得领先的市场竞争优势。在这种大趋势下，数据挖掘与建模大有可为。常见的应用场景举例如下：
1．商业银行授信客户信用风险评估
在我国，商业银行利润的主要来源是净息差收入，也就是贷款利息收入减去存款利息支出。可以说，贷款本金及利息能否顺利收回，关系着一家商业银行的经营成败。而贷款本息是否安全的问题实质上反映的是授信客户的资产质量问题，因此，各家商业银行在授信客户信用风险的识别、评估、防范和控制方面一直持续努力。在大数据技术兴起之前，商业银行一般通过人工现场或非现场调查与授信个体分析相结合的模式开展信用风险评估，这种方式在银行客户较少、数据积累不足的情况下是一种不错的选择。但是经过这么多年的发展，大多数银行发展到现在，已经积累了大量的存量客户数据或已结清授信客户数据，包括客户的基本情况、生产经营情况、财务状况、征信情况、对外担保情况、与本行的业务往来尤其是授信是否曾产生违约等，这些宝贵的数据对于商业银行在新形势下高效率做好信用风险评估工作至关重要。商业银行积极开展数据挖掘与建模，对历史数据进行分析，可以对授信客户的信用风险进行预测，从而显著提高信用风险防控效果。
2．在电子商务平台商户营销中的应用
近年来，我国的电子商务行业实现了快速发展，批发零售行业众多商户的营销模式也实现了由线下营销为主向线上营销为主或线上线下联动营销的转变。淘宝、苏宁易购、京东、拼多多、微信等众多线上平台为商户开展线上营销提供了非常便利的条件，商户开店准入的门槛也相对较低。现在几乎大多数的商户都有自己的网店，可以通过网店开展线上销售。线上销售除了具有节省实体店面费用、扩大销售范围、节约推广费用等种种优势之外，另外一个得天独厚的优势就是在销售的过程中可以非常方便和低成本地积累大量的用户数据。这些用户数据其实是非常宝贵的信息，商家可以通过恰当的数据挖掘与建模方法，从积累的海量数据中有效探索出顾客的行为习惯，从而为开展下一阶段的营销或者上线新产品营销提供更多的技术支持，进而可以更具针对性也更节省成本和资源地达成市场目标。比如：
（1）将目标客户进行分层，分为多个集群。通过数据挖掘与建模帮助电商平台商家根据每个客户的具体特征（既包括客户的性别、地区、婚姻状况、学历水平等基本特征，也包括客户的交易次数、交易金额等交易行为习惯特征，按照一定的统计学分析规则），将现有的所有客户划分为几个或者更多的群组，进而按照群组分类施策，差异化配置营销资源，制定营销方案。
（2）研究针对某一特定产品，客户是否产生购买行为和客户特征之间的关系。模型中响应变量为客户是否产生购买行为，特征变量为每个客户的具体特征，既包括客户的性别、地区、婚姻状况、学历水平等基本特征，也包括客户的交易次数、交易金额等交易行为习惯特征。
（3）选择最有可能进行采购的联系人。通过数据挖掘与建模帮助电商平台商家研究客户的潜在购买倾向。构建并应用预测模型的过程包含两个基本步骤。第一步是使用已有的数据集（客户的购买行为和行为特征均已确定）构建模型并保存模型文件，模型中响应变量为客户是否产生购买行为，特征变量同样为每个客户的具体特征，既包括客户的性别、地区、婚姻状况、学历水平等基本特征，也包括客户的交易次数、交易金额等交易行为习惯特征。第二步是将该模型应用到其他数据集（客户的行为特征已经确定，但是购买行为未知）以获取预测结果。有了结果后就可以从现有客户群中选择出那些最有可能对新产品做出响应的客户，进而开展具有针对性的营销活动。
3．服务行业对客户群体进行细分
在现实生活中我们经常会注意到，服务行业的企业大多都会对其客户群体进行细分，并在细分的基础上分门别类地提供相应的服务。比如商业银行将其客户分为基础客户、有效客户、理财客户、财富客户、私人银行客户，保险公司将其客户分为基础客户、VIP客户、高级VIP客户、专属VIP客户，在线旅游服务供应商将其客户分为白银会员、黄金会员、白金会员、黑金会员、钻石会员，等等。企业针对不同类别的客户提供不同种类、不同范围、不同品质、不同程度的增值服务。服务行业企业对客户进行分类的意义在于，由于营销资源和客户维护成本是既定和有限的，因此企业必须按照二八法则，依据客户的价值贡献，将有限的资源进行合理的分配，以实现经营效益的最大化。数据挖掘与建模可以帮助企业研究基础客户、有效客户、理财客户、财富客户、私人银行客户等各类客户所具有的基本特征，建立相应的模型进行预测，从而可以针对具体特征的客户开展精准营销。
此外，企业在对客户进行分类时，依据的是客户的已有价值贡献，这些是比较明确的，但是为了拓展业务的需要，很多时候企业还需要挖掘潜在价值客户，这时候就需要建立相应的大数据模型，分析客户的基本特征（比如年龄、性别、学历、收入水平、婚姻状况、职业种类、子女个数等）与目前依据价值贡献判断的等级之间的关系。比如某家商业银行目前的私人银行客户多为35~50岁的中等收入水平的已婚女性，那么就可以在私人银行客户的下一品级（财富客户）中找到具有相应特征的群体（35~50岁的中等收入水平的已婚女性）加以重点营销，就可以事半功倍地提升营销效率，提升成功概率，进而提升经营业绩。
4．小额快贷大数据审批
近年来，得益于大数据相关技术的快速发展，小额快贷类业务产品开始逐渐流行起来。大型国有商业银行、全国性股份制商业银行，以及支付宝、微信等互联网公司，都推出了该类业务产品。与传统的线下信贷产品不同，小额快贷类业务产品具有在线申请、手续简便、容易操作，同时额度较小、凭信用放款、审批速度较快的特点。小额快贷类业务产品在审批时依据的往往是审批策略模型，即银行或互联网金融企业运用经营管理中积累的用户数据，基于大数据技术建立相应的策略模型，然后根据用户提供的个人申请信息和授权查询的相关信息，通过模型计算判断客户的资质，然后做出是否为该客户审批贷款以及审批多少额度的决策。可以说，审批策略模型是小额快贷类业务产品的核心，如果策略模型失效，那么注定会降低该业务的经营效率和效果。如果策略模型设置得过于宽松，那么很有可能就会使得本不适合作为放贷对象的客户得到贷款，造成信贷资产损失；而如果策略模型设置得过于谨慎，那么就有可能将很多本适合作为放贷对象的客户拒之门外，造成经营效率降低。因此，在小额快贷类业务产品中，数据挖掘与建模技术至关重要。
5．汽车消费市场调研
随着经济的不断发展进步，目前汽车市场已经变得非常繁荣，汽车不再是“奢侈品”的概念，而更像是一种普通的交通出行工具，很多家庭甚至拥有3辆及以上的汽车。与此同时，汽车生产销售商之间的竞争也变得更加激烈，甚至白热化。能否适时推出迎合最广大消费者偏好、满足最广大消费者需求的“爆款”产品，成为在竞争中获胜的关键。对于绝大多数企业而言，新汽车在推向市场之前往往都需要通过技术层面的测试检验，在功能使用性方面大多不存在重要缺陷，但是一个重要事实是，有相当多的新汽车都推广失败了，或者没有实现预期的盈利目标。这一现象的根本原因在于新汽车没有得到市场的有效认可，或没有实现成功的市场营销。因此，在很多情况下，市场推广测试与技术层面测试同等重要，甚至更加重要。实现成功市场营销的前提条件就是进行充分且恰当的市场调查研究。只有在将一种新汽车正式推向市场之前进行了相应的市场调查研究，才能降低贸然进入市场而遭受无谓损失的风险。
因此，对于汽车生产销售商来说，市场调研变得非常重要。通过数据挖掘与建模对不同的消费群体进行市场调查研究，一方面可以挖掘出消费者的潜在购买欲望，从而可以大致了解整个市场的容量；另一方面可以找出相应消费群体对本产品感兴趣的元素，从而在市场开拓的过程中加以显著突出，并且在后续产品的设计中针对这些特点加以强化。通过广泛的市场调研，可以统计分析目标消费群体的消费偏好、关注特征，从而集中有限的产品研发和市场拓展资源到最能打动消费者的领域中去。比如市场调研发现消费者对于汽车的多媒体性能配置特别感兴趣，对比其他配置可以给出一个相对较高的溢价，那么汽车生产销售商在生产时就应该尽可能地在多媒体配置方面予以倾斜，给予更高的考虑权重，同时在销售时着重介绍多媒体配置方面的创新类型和竞争优势，从而能够更加高效和精准地响应消费者的消费痛点，增加成交率。
6．手机游戏玩家体验评价影响因素分析
随着智能手机的广泛普及，4G乃至5G网络的逐步全面覆盖，各类手机游戏在公众中逐渐流行起来，成为大众娱乐的重要组成部分。手机游戏产业也作为一种新兴产业如雨后春笋般崛起，成为第三产业的重要组成部分。手机游戏作为一种娱乐消费品，在市场上能够推广成功的关键就在于探知游戏消费者的真实需求，找到消费者的关键感知点、兴趣点，然后有针对性地加以提高、改进，达到优化游戏产品、拓展新增用户或者提高存量客户黏性的目的。理论上，有很多因素可以影响手机游戏玩家的用户体验，比如游戏是否足够流行，是否有着广泛的受众群体，玩家数量是否众多；又比如游戏对于手机硬件、网速和流量的要求是否很高；再比如手机游戏内容是否有趣，界面是否优美，是否便于操控；等等。那么究竟哪些因素是更为关键的考虑因素，或者说在消费者心目中的考量权重更高，这时候就需要手机游戏运营推广商进行相应的市场调研，开展数据挖掘与建模，通过建立恰当的模型来探究影响手机游戏玩家体验评价的关键因素。
7．美容连锁企业按门店特征分类分析
现实生活中，有很多连锁经营的服务行业，比如酒店行业、餐饮行业、美容行业、健身行业、家电销售行业等，相对于门店单独经营模式，连锁门店经营通过统一品牌形象、统一广告宣传、统一集中采购、统一会计核算、统一售后服务、统一经营管理等方式实现了更大范围的规模经济和范围经济，进而推进了企业经营效率和效益的提升。但是，连锁经营模式不是绝对的统一经营模式，各个门店会根据自己所在地域的周边环境，包括是否处于热门商圈、所在地域客流量、消费群体消费水平、消费风格等因素，因地制宜、因时制宜地开展特色化、差异化经营。因此，对连锁企业的总部管理机构来讲，开展数据挖掘与建模，准确探知各个门店的实际特征，并有针对性地按照关键因素对全辖的门店进行有效分类，然后在充分调研的基础上实现资源的差异化配置，就会在整体上进一步提升经营效益。比如一家零食餐饮企业通过分析发现，一家门店在坚果销售方面经常供不应求造成脱销，而另一家门店在坚果销售方面经营惨淡，产品积压严重，那么就可以在货物分发、物流配送等方面做出有针对性的改进。
8．家政行业客户消费满意度调研
家政行业是一个提供各种家庭服务的行业，包括室内外清洁、地板打蜡、房屋开荒、月嫂、育婴、催乳、老年护理员、护工、钟点工、涉外家政、别墅管家等服务。对于家政行业来说，它属于典型的服务行业，与普通的生产制造业在企业组织和经营模式方面存在很多的差异。其中最典型的差异之一就是，客户消费满意度对家政行业来说是非常重要的。一个显而易见的事实就是，如果一家家政公司的客户消费满意度非常高，那么就会增加客户黏性，不仅客户本身的消费金额和消费次数会增加，而且还会向周边的亲朋好友推荐，为公司介绍更多的客户，直接增加公司的经营效益。家政公司的客户消费满意度高了，品牌口碑和声誉形象也会提升，这些无形的资产对致力于长久持续经营的企业来说也是一种宝贵的财富，在公司扩大经营范围或者拓展新的服务领域时这些优势都会有所显现。因此，家政行业要多进行客户消费满意度调研，并根据调研结果开展数据挖掘与建模，探索客户消费满意度影响因素，在服务质量、服务效率、服务价格、服务流程、服务范围、服务态度和服务形象方面做出有针对性的改进，为后续提升经营管理水平、优化客户体验提供必要的决策参考和智力支持。