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Part11：七大案例之三：某商业银行精准模型

•模型选的好，升官升的早！基于业务的模型选择

11.1：模型基本分类

模型基本分类

模型的应用是有场景的

人人场景人机场景

以最常见的RFM为例（人机场景）

以最常见的RFM为例（人人场景）

11.2：基于问题的模型选择

除了场景外，模型选择需要考虑：解决的问题是什么

综合评估：法客观法

综合评估：关键是的意志要不要体现！

分类：有指导无指导

分类：关键是认不认*2

分类：稳定性特别重要

二元响应：处理大部分响应率问题

二元响应：数据越充足，之前执行越烂，效果越好

关联关系：关联算法

关联关系：使用场景很重要！

11.3：看一个二元响应的例子

又一个成功的例子

业务方数据分析

外呼响应率只有1.7%，电我们来预测下外呼成功率，缩

话销售都快撑不下去了！减范畴，把1.7%提到

招不到人了！8.5%，话务员一天至少能成1

单，军心稳定很多。

应用思路：增效

每个专员一天100次成功接通

意味从一天一单到一天八单

有收入了团队就能玩下去

该干的活，还是让业务部门去干！

帮业务部门提高效果，增加收入

原来效率越低，提升越明显！

应用成果：杠杠的好

11.4：启示录：没干过才模型，干过的都在数据

兴奋之前先冷静一下！问自己：数据到底有多大用

为什么推荐模型做完，实际销售效果不好啊！

价格人家价格

58883888

推荐有毛线用啊……类似的还有促销，还有推广

数据就是生产力，前提是需要产品，价格，等等配合

掐指一算就消灾解难，那是算

命先生干的事情。

最终始终是产品销售实现价值，

再好的分析也要有好应用场景

才行

真要是遇到业务方模型，怎么办

选择业务场景很重要

人力干预少资源充沛较随机场景

人