IBM SPSS帮助菲亚特识别客户 优化营销经费支出

ZDNet至顶网软件频道消息：菲亚特汽车公司(Fiat Group Automobiles)设计、生产并销售Fiat、Alfa Romeo、Lancia、Fiat Professional和Abarth品牌的汽车。销售在这里是重要的。汽车销售推动着公司的发展、日常运作、研究和开发，并扩大全球业务，总之，它巩固了菲亚特在当今竞争激烈且时常变化的汽车市场中的成功。了解谁可能购买汽车这个信息，将带来极大的竞争优势，而这正是IBM SPSS Statistics和IBM SPSSModeler向菲亚特经销商提供的信息。

在菲亚特，由在客户服务部的客户体验管理人员负责管理IBM SPSS解决方案。客户智能及宣传经理Giovanni Lux解释说：“我们使用预测分析和统计数据来支持两个主要目标。”第一个目标显然是帮助菲亚特销售汽车。“IBM SPSS Statistics和IBM SPSS Modeler帮助我们在现有的和潜在的菲亚特汽车车主中识别出特定的目标，使经销商可以用最高效的方式分配其营销预算。第二，我们调查已购买新车或使用过菲亚特维修店的客户。然后我们使用IBM SPSS Statistics分析这些数据以提供有价值的洞察，了解客户对我们的经销商及维修中心的满意度。”

营销经费的有效使用

这些宝贵的分析的基础是菲亚特的客户关系及体验分析(CustomerAnalysis Relationship & Experience, CARE)数据库，它包含了超过6400万客户及6400万辆汽车的历史信息。如此大量的数据存储库由来自多个内部及外部的数据源的数据构成；然后，CARE提供第二层的分析数据库供Statistics和Modeler使用。

“我们每个月向经销商推荐大约150个目标客户，”Lux解释说。“例如，AlfaRomeo推出新的Giulietta型号，经销商想通过电话和直邮评估忠实的AlfaRomeo客户的兴趣。他们想邀请客户和潜在客户来访问他们的经销点，但同时他们又不想营销资金浪费在可能忽略邀请的用户身上。”

Lux继续补充道：“通过基于像年龄、性别、地理位置、财务信息、售后体验及购买历史记录等10至15个变量来定义预测模型，我们可以告诉经销商：“这100个人是在这个地区非常可能购买新车的客户，而这100个人的购买可能性略低。“那么经销商就可以依据其预算决定联系多少个人，使用哪种联系方法。IBM SPSS Statistics和IBM SPSS Modeler使这种关键的细分成为可能。”

菲亚特还依靠IBM SPSS Collaboration and Deployment Services来自动化这些预测模型以获得更可靠的结果，并确保正确的人获得了所需的信息以便及时采取适当的行动。此外，通过实现集中式的分析报表及模型，菲亚特提高了用户的生产力并降低了成本。

在品牌的层次上也执行了类似的细分，从而有效地预测小型、中型及大型车辆的销售可能性。“经销商可能只是简单地希望人们走进他的经销点，不论他们买什么车都可以，”Lux提到。“或者，经销商可能说：‘我必须卖出某个数量的Cinquecento汽车。’目标客户细分可能会因我们的关注重点是经销商还是品牌而有所不同。”预测模型每月用新的数据更新一次，以保持其准确性。

重要的改进

在实施Statistics和Modeler之前，菲亚特使用同类的SAS软件通过一对一的营销措施支持经销商。然而，菲亚特发现IBM SPSS解决方案可以在低得多的总拥有成本的条件下完成更出色的工作。公司随后更换了提供商以增强其互联的数据管理系统。

事实上，新的预测分析和评分模型已经超越了菲亚特的期望。Lux说：“使用IBM SPSS Statistics和IBM SPSS Modeler，我们已经将客户保留率提高了7%，并且现在有54%的菲亚特客户用另一辆菲亚特品牌的汽车来替换他们现有的汽车。此外，我们已经看到了营销活动中的响应率提高了15至20个百分点，这清楚地表明了IBM SPSS解决方案帮助我们更准确地锁定了潜在客户群。”

你高兴吗？

在客户智能方面，Lux及其团队执行了高水平的调查，在欧洲大约每年200000份调查，以评估客户对经销商及维修店的满意度。主要的问题是：“您推荐您使用过的经销商（或维修中心）的程度如何？”

依据答案，客户体验管理部门力求了解在体验中客户最欣赏的因素，或者反过来，为什么客户不满意。使用IBM SPSS Statistics分析这些数据以更清楚地了解拥护者和反对者的特征，而结果则提供给经销商和维修店。“我们向他们提供总结全部结果的月度报告，他们也可以获得客户访谈的自由文本回复，”Lux说。“该情报帮助他们做出必要的改进。”

使用Statistics和Modeler，菲亚特可以更好地确定客户购买特定品牌型号的可能性，并确定相关的购买时间，它还可以有效地分析和报告客户服务及保修问题。“预测客户行为以及改善客户关系的能力对菲亚特汽车公司的成功而言绝对是一个关键，”Lux总结说。“最后，IBM SPSS Statistics和IBM SPSS Modeler帮助我们销售汽车，正是它使菲亚特的车轮保持转动。”

编辑点评

在大数据时代，企业希望借由数据分析更好的了解客户消费行为，通过汇总和分析客户资料，提高服务品质、挖掘向上和交叉的销售机会。企业希望利用新模式和新技术更加贴近客户，并且深刻地理解他们的需求，借此有效分析资料并作出预判。

菲亚特需要确定新老客户购买某特定品牌型号的菲亚特汽车的可能性，以帮助独立经销商优化其可用的营销经费支出。该公司同样需要更清楚地了解在经销商及维修站的客户体验情况。通过部署IBM SPSS Statistics和IBM SPSS Modeler，并辅之以IBM SPSS Collaboration and Deployment Services，菲亚特对数据进行了分析并建立了预测模型，帮助其经销商预测客户行为并改善客户关系。

使用IBM SPSS Statistics和IBM SPSS Modeler后，菲亚特将客户保留率提高了7%，并且现在有54%的菲亚特客户用另一辆菲亚特品牌的汽车来替换他们现有的汽车。