每个豪宅项目都该有的一份客户分析_网易房产
每个豪宅项目都该有的一份客户分析
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拉菲古堡 全球十大葡萄酒庄园之一“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳”，说的是地域对于植物生长的重要性。同样年份的红酒产自法国总比来自澳洲的要贵，说的是产地赋予红酒的价值；同样品质的房子，坐落于市中心的就是要比郊区贵，这是土地与区域赋予产品的价值。自古一方水土养育一方人，一方水土吸引一方的人才，最后形成各自的圈层。/ 1 /寻找杭州的“新豪门”曼哈顿汇聚了世界金融人才，米兰吸引了全球的艺术大师，硅谷集聚了高新技术人才。曾经的杭州，西湖、武林、钱江新城是老派“豪门”聚集地，而今兴起的杭州新中心——奥体，正在以其独特的魅力，吸引全杭州乃至全国的财富高净值人群的集聚！奥体，不仅仅是一座城市的封面、几场盛事的举办地这么简单。如今的奥体，周边早已经聚集了阿里巴巴、网易、海康威视、吉利、浙大网新等一大批高新技术企业。2017中国红酒消费群体的构成与消费情况如果你还记得当年阿里上市一天造就了28个亿万富豪，就知道这些企业必然带来大量的人群，而且是科技新贵型的高净值人群！除了科技，还有一类产业集群最能聚集财智阶层，那就是金融。而在奥体——钱塘江金融港湾中枢所在地，预计到2020年，将形成1家以上万亿级、3家以上千亿级金融要素交易场所，目前已经入驻的企业就有亚马逊支付中心、印度版支付宝Paytm Mall等。相信就在不久之后，当我们在城市之门、博地中心、望京、大象国际等60多座写字楼之间穿行的时候，往来擦肩而过的都是像《欢乐颂》里的“安迪”、《我的前半生》里的“唐晶”、“贺涵”这样的精英阶层。杭州的“新豪门”阶层，正在奥体诞生！/ 2 /“新豪门”的圈层偏好胡润百富在一份针对中国高净值人群生活方式和品牌倾向的报告中提到，从被称为“上海顶级俱乐部”的雍福会，到奉为“浙商企业家名人堂”的杭州江南会，这些顶级会所的座上宾，同时也是诸大奢侈品门店的常客。2017中国奢侈品消费报告（麦肯锡）不过，不同于传统的财富高净值人群，新一代高薪人群更具年轻、活力，喜欢时尚、运动，注重体验与自然，而从事金融、商务类的财智精英，甚至于在置业方面也更独具眼光。根据奥体热门楼盘龙湖·天璞的一份客户报告来看，意向客户在消费特征上，表现出青睐一线品牌的意识、审美追求和对稀缺资源的占有。/ 3 /眼界，决定购房新趋势杭州的高净值家庭，不仅在事业、生活方式有着众多相似之处，在高端消费市场亦有着不谋而合的经历，而丰富的阅历和更高层级的眼界，让他们的选择也更加趋同。2017中国奢侈品消费报告（麦肯锡）而不论是对稀缺城市资源的占有、高品位的审美，还是品质和品牌意识，在奥体都恰恰指向了龙湖·天璞即将推出的270°宽幕大平层。龙湖·天璞，是杭州龙湖目前首位的“天字系”产品系列，是继北京、上海之后，为杭州带来为城市精英定制的高舒适度产品。杭州龙湖天璞体验区实景图在这里，不仅有对标城市新豪门打造的游艇CLUB，带来新加坡圣淘沙般的体验，让度假成为日常，还有架空层CLUB，可以开展会客、阅读、瑜伽、书法、棋牌等艺术沙龙，以及健身CLUB，配置室内恒温泳池，引入威尔士健身机构，享受全新生活方式。而产品方面，以三段式建筑立面、三开间入户大门、双层挑高典雅大堂、大面宽户型，呈现出圈层的优越质感。室内设计特邀全球著名金螳螂团队，打造白色法式风尚，将建筑、艺术、人文、生活高度融合，让奢雅沉于内敛，时尚归于经典。结语：豪车、高尔夫、雪茄红酒……这些在过去标榜身份的标签，已经不再代表着杭州“新豪门”的品位。城市精英人物正在向新的城市中心、新界面、新生活方式逐渐相互靠拢，寻找品位和眼光对等的知己。正如，龙湖·天璞，已成为象征杭州“新豪门”品位的购房选择。
本文来源：网易房产杭州
责任编辑：王晓
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客户流失分析(数据挖掘-第1讲)
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Weekend_Mins_Fluctuation 周末时期通话时长波动 连续 衍生变量,波动指标 Mins_Charge 计费通话时长 连续 衍生变量，高峰+非高峰+周末-免费时长后时长合计='National mins' - 'Free_mins' * 6 Actual_Call_Cost 实际通话花费 连续 衍生变量,反映客户国内通话实际花费=if mins_charge>0 then
mins_charge*Call_Cost_Per_Minelse
0 Total_Call_Cost 总通话花费 连续 衍生变量,反映客户全部(国内+国际)通话花费='actual call cost' + 'International_mins_Sum' * 'International_rate' / 100 Total_Cost 总花费 连续 衍生变量,反映客户全部总花费(包括固定费用)=Total_call_cost + Fixed_cost * 6 Call_Cost_Per_Min 平均每分钟通话花费 连续 衍生变量,反映客户平均每分钟通话的花费=Actual_Call_Cost/Mins_Charge AverageCostMin 平均每分钟花费 连续 衍生变量,反映客户平均每分钟花费=Total_Cost/(Peak_Mins+Offpeak_Mins+Wenkend_Mins+International_Mins) Churn 是否流失 离散(标记变量) 原始变量,是否流失标记变量 数据理解：宽表生成（续） 数据理解：关键术语和指标定义 时段分类 　 　 　
高峰时期:指典型的工作时间(周一至周五早8:00到晚6:00)非高峰时期:指典型的不含周末的非工作时间(周一早0:00~早8:00,周一至周四晚6:00~次日早8:00和周五晚6:00~晚24:00周末时期:指周六0:00~周日晚24:00 Usage_Band 话务量级别 　 　
针对国内电话通话时长合计,按照如下标准划分客户电话情况:1.低使用者：通话时长 6 * 7.51 then High CAT 100if
Tariff = 'Play 100' and 'actual call cost' > 6 * 3
then High Play 100if
Tariff = 'CAT 50'
and 'actual call cost' > 6 * 3.6
then High CAT 50 数据探索性分析 离散变量的探索性分析方法 离散变量分为两类:名义型和有序型。 名义型：取值之间没有大小关系，也无法比较好坏优劣 有序型：取值之间可以比较大小，有好坏优劣之分 1)、名义型离散变量的探索性分析方法
离散变量各个取值的数量及占比
图形：饼图/条形图 2)、有序型离散变量的探索性分析方法
离散变量各个取值的数量及占比
图形：饼图/条形图
频数表/累积频数/累积频率 数据探索性分析
连续变量的探索性分析方法
1）、集中趋势：均值，中位数，众数
2）、离散趋势：最小值，最大值，全距，标准差，变异系数
3）、分布形态：偏度，峰度
4）、使用图形：直方图，箱线图 数据探索性分析 变量之间关系的探索性分析方法 1)、离散变量与离散变量
条形图，网络图 2)、离散变量与连续变量
直方图，箱线图 3)、连续变量与连续变量
散点图 培训大纲 一、指标变量获取 二、案例背景 三、商业理解 四、数据理解与数据准备 五、建立模型与模型评估 六、模型应用 七、总结
建模和评估
Kohonen聚类
Kmeans聚类
C5.0建立规则
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神经网络模型 对客户进行聚类分析，并比较不同客户群流失可能性 建立规则，描述那些易于流失的客户群的特征 建立打分模型，对客户流失可能性（概率）进行评价 模型的选择
1）、因素一：业务角度的考虑
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正在加载中，请稍后...为什么有必要深入去了解客户背景呢？ 其一如果你抓取一个黄页上的一个邮箱地址，里面客户所做的产品描述是礼品，结果其实客户是做建材的，那不就乌龙了吗？太多黄页和客户名录的资料都有出入。 其二如果一个客户他是做低档山寨电子产品，你天天往他邮箱发高价位高科技的电子产品，他会有兴趣吗？即便有兴趣，他也没这个购买力。反之，如果一个客户是做高档的皮包，你却推荐给他很低档的PU包，他的市场消费群不一样，不回复你也是很正常的。 因此就像读书的时候，老师强调学英语要泛读和精读一样，你每天批量发送邮件的时候，不妨可以挑选一些邮箱/或者展会获取到的潜在客户的邮箱来分析分析客户。 今天我和大家侧重分享的是，如果知道一个客户邮箱/名字，如何分析客户呢？ 看邮箱前缀或后缀。如果客户用的是Gmail, Hotmail等后缀的邮箱，先直接在谷歌/必应/雅虎等搜索引擎输入客户邮箱，查看能不能搜索到相关信息。如果没有任何信息，继续第二步，邮箱加产品关键词进一步搜索。如果没有，再去skype添加联系人栏，输入客户邮箱，看看能不能弹出联系人，有没有进一步信息。 如果客户用的企业邮箱，可以通过谷歌查前缀/后缀。比方客户邮箱是lina@fng.co.id. 此邮箱后缀是fng.co.id. 往谷歌一查，他们公司的网站就出来了。此外还能查到客户的领英LinkedIn 页面。 利用邮箱反查工具：http://bbs.fobshanghai.com/checkemail.html 这是福步开发的懒人工具。输入邮箱，点击相应搜索引擎，都可以尽可能地获取到客户在B2B平台，社交平台等等曾经发布的询盘信息和相关公司资料。
到LinkedIn搜索栏复制客户邮箱前缀或Facebook输入客户邮箱，输进去看看有没有符合信息的联系人。
如果已经和客户有邮件往来，可以点击原始邮件，右击邮件属性，获取IP地址，再到这个网站进一步分析客户
http://verify-email.org
如果你得知客户的全名，还有国家，还可以通过这两个网址去查询客户信息。
https://www.peoplelooker.com/
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发起人： shipley |
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