“預(yù)測模型”要緩行

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前兩天接到一個(gè)新任務(wù)：讓分析一下某業(yè)務(wù)，為什么自從開辦以來總是注冊用戶多，使用用戶少。

針對這個(gè)任務(wù)，項(xiàng)目組一開始的做法主要是和挖掘建模者溝通，建立了一個(gè)預(yù)測模型，將用量當(dāng)作目標(biāo)。據(jù)說一共拋進(jìn)去500個(gè)變量，綜合了各種屬性、行為特征考慮。但說實(shí)話，如果讓我去做這個(gè)應(yīng)用方案，實(shí)在想不出，這些預(yù)測值能否用得上。比如說，模型預(yù)測出來一個(gè)用戶的用量將會是100，這個(gè)非常“具體”的值對業(yè)務(wù)人員究竟有什么含義呢？他真的相信該用戶能夠達(dá)到這個(gè)值？恐怕連我們自己都不敢相信。

進(jìn)一步講，我自己也總覺得這個(gè)思路跟業(yè)務(wù)目標(biāo)有些背離。簡單講，做這個(gè)分析的根本目標(biāo)當(dāng)然是希望能夠刺激那些沉默的用戶使用，而模型卻去預(yù)測使用多少。雖說不是南轅北轍，但起碼“用力”的方向好像有點(diǎn)偏了。

經(jīng)過兩天的思考，我自己大概地確定了一條新思路，即：去和客戶探討目標(biāo)客戶定位，探討具體市場策略以及應(yīng)用流程。

廢掉的預(yù)測模型

在這種很多事情并不明朗的情況下，例如為什么注冊的人多？是不是因?yàn)椴灰X？注冊了為什么不用？是不是因?yàn)橘Y費(fèi)的問題？或者是功能比較弱？這些問題都還有待去驗(yàn)證。那么，在這種前提下，用挖掘、分析的方法主要就是要得到一些規(guī)律，而不能用來作為準(zhǔn)確的預(yù)測。例如，用挖掘的方法來分析注冊后使用和注冊后不使用的兩組用戶，他們都有哪些特征差異。分析哪些因素對用戶使用該業(yè)務(wù)有正面的影響，哪些是負(fù)面的影響。

根據(jù)這些想法，我在構(gòu)建應(yīng)用方案時(shí)，就盡量淡化了這個(gè)預(yù)測模型，而是從變量中挑選了幾個(gè)重要的變量。其實(shí)，這些變量的重要性根本也不是模型體現(xiàn)出來的，而是在做數(shù)據(jù)探索時(shí)，他們有些顯著特征而已。（但老實(shí)說，這些變量是不是真的“重要”，并不確定。）基于這些變量，再去做一個(gè)簡單的聚類，劃分成五個(gè)群體。如此，就可以鎖定目標(biāo)用戶群。譬如說，一、二、三群的特征表明，使用該業(yè)務(wù)的可能性比四五群要小，因此，可以重點(diǎn)對四、五群的用戶做工作。而一、二、三群采用一些低成本的市場策略。

最終，等探討完畢的時(shí)候，卻發(fā)現(xiàn)幾乎將原來的預(yù)測模型全部廢掉。瞅瞅建模的同事，臉上也頗有些黯然。不過，客戶倒是當(dāng)場表態(tài)，下個(gè)月將那個(gè)預(yù)測值也提供出來吧。

客戶挽留應(yīng)用

從這件事，感覺得到一些啟發(fā)。大家都知道挖掘模型有兩類，一種是預(yù)測型的，一種是描述型的。對于這兩類的使用，是不是可以這樣總結(jié)一下：當(dāng)業(yè)務(wù)問題還處于模糊的初期階段時(shí)，盡量采取一些描述型模型來“解釋”業(yè)務(wù)問題出現(xiàn)的原因，例如聚類模型，用來描述群體的特征，如產(chǎn)品關(guān)聯(lián)，描述業(yè)務(wù)之間關(guān)聯(lián)度。在問題稍微清楚一點(diǎn)之后，再用預(yù)測性模型來分析。此時(shí)，前面的描述型模型反映的很多因素都可以作為變量輸入。

再以電信企業(yè)的客戶離網(wǎng)模型為例，應(yīng)用上一般為“客戶挽留應(yīng)用”。一談挖掘應(yīng)用，幾乎都會談這個(gè)例子。

這就是一個(gè)預(yù)測型模型，預(yù)測哪些客戶流失概率會高些。相信目前的絕大多數(shù)運(yùn)營商都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了這個(gè)模型，現(xiàn)在的很多分析應(yīng)用，也幾乎總是套用它的思路。比如，預(yù)測哪些客戶的價(jià)值能夠提升，預(yù)測哪些客戶會使用xx業(yè)務(wù)等等。從技術(shù)上看，確實(shí)都是類似的。確定業(yè)務(wù)目標(biāo)之后，建立諸如分類預(yù)測之類的模型，模型完了做一個(gè)評估，lift達(dá)到一個(gè)數(shù)，OK，這個(gè)模型就建好了。但我往往發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題，模型評估完的lift值，往往比后面實(shí)際做營銷活動(dòng)時(shí)候的lift值要高。原因何在？難道說模型過期了？這是內(nèi)部的解釋。但在客戶眼中，難免對建模過程有些擔(dān)心，他們就會問：你們那個(gè)模型lift是怎么弄出來的??？ 

說這么多好像有些跑題了。剛說到好多預(yù)測類應(yīng)用都是套用離網(wǎng)模型的路子，其實(shí)還不能忽略一點(diǎn)，即離網(wǎng)模型可以說是最早提出的分析模型了。經(jīng)過這些年的研究，大家對哪些變量對客戶離網(wǎng)多少有些概念。而且，國外還有專家專門研究這個(gè)問題，有專門講述客戶離網(wǎng)的書，也是厚厚一本（在國內(nèi)曾經(jīng)被華為的某哥們翻譯過來，在業(yè)界廣為傳誦，好多公司也是將此書奉為離網(wǎng)問題經(jīng)典之作）。

在這本書里面，就將客戶流失劃分成不同類別，然后指出針對不同類別的客戶應(yīng)當(dāng)如何做挽留等等。做離網(wǎng)模型細(xì)致到這樣的地步，大概的確很有一些東西可以供國內(nèi)企業(yè)參考的吧。

有模型，莫偷懶

但即便如此，書上的東西也是死的。硬套這些內(nèi)容，將書中提到的因素作為變量輸入到預(yù)測模型中，恐怕也是偷懶的行為?？纯礃I(yè)界這么多做離網(wǎng)模型的集成商、咨詢商，有哪些能夠從模型中得到實(shí)實(shí)在在的、就像書中描述出來的那種規(guī)律呢？

當(dāng)然，環(huán)境也是個(gè)原因。研究一個(gè)業(yè)務(wù)問題的原因、解決方法，需要長的周期，需要客戶、開發(fā)商的配合，需要模型，也需要營銷的配合才能得到好的營銷方案。也正因如此，這個(gè)東西要做好了的確還是很難的。(cnw)