某運營商數(shù)據(jù)挖掘項目匯報_新增用戶維系-文庫吧
2024-12-23 00:52 本頁面
【正文】 重新入網(wǎng) 公司內(nèi)部 競爭對手 用戶 服務(wù) ?補卡成本高，手續(xù)復(fù)雜，補卡不如買新卡 ?欠費提醒不及時，欠費后被停機，選擇重入網(wǎng) 從產(chǎn)品、促銷、渠道、傳播、服務(wù)等多方面入手加強重入網(wǎng)與反復(fù)重入網(wǎng)管理，降低重入網(wǎng)比率 重入網(wǎng)與反復(fù)重入網(wǎng)管理措施 ? 加強入網(wǎng)促銷活動管理，減少促銷活動對在網(wǎng)用戶的干擾； ? 提高入網(wǎng)首次預(yù)存費用，增加在網(wǎng)時長； ? 用戶忠誠度管理：網(wǎng)齡營銷。 產(chǎn)品 /促銷 傳播 渠道 服務(wù) ? 加強（社會）渠道掌控，規(guī)范渠道行為，減少系統(tǒng)性離網(wǎng)行為。 ? 采用戶外廣告、報紙等大眾媒體及營業(yè)廳、 10086短信、網(wǎng)站、 WAP等自有媒體體開展網(wǎng)齡營銷、優(yōu)惠補卡及帶號轉(zhuǎn)品牌、套餐、停機保號等的傳播。 ? 加強欠費管理，減少無效欠費； ? 主卡付費 +親情網(wǎng)； ? 賬戶低余額時充值提示； ? 優(yōu)惠或免費補卡； ? 推薦帶號轉(zhuǎn)品牌或帶號轉(zhuǎn)套餐。 □ 渠道養(yǎng)卡識別與監(jiān)控 □ 重入網(wǎng)與反復(fù)重入網(wǎng)管理 ■ 正常低網(wǎng)齡用戶維系 新增用戶維系 正常低網(wǎng)齡用戶維系基本策略 剔除了渠道養(yǎng)卡用戶和反復(fù)重入網(wǎng)用戶后所獲得的正常低網(wǎng)齡用戶是新增用戶流失控制的重點。運用數(shù)據(jù)挖掘方法，識別出不同流失預(yù)警級別的用戶，針對高危用戶和異動用戶分別采取針對性的營銷捆綁手段進行維系，同時結(jié)合網(wǎng)齡營銷，延長用戶生命周期。 正常低網(wǎng)齡用戶分群 用戶 ? 重綁： 針對高危用戶在網(wǎng)黏性已很弱的特點，采取較大力度的營銷捆綁策略，以返還周期短的財務(wù)捆綁和力度較大的業(yè)務(wù)捆綁為主，以服務(wù)捆綁為輔。 ? 力保： 針對異動用戶尚處于流失猶豫期、還具有一定黏性的特點，維系策略將以強化用戶的業(yè)務(wù)黏性為重點，以業(yè)務(wù)捆綁和較長返還周期的財務(wù)捆綁為主，以服務(wù)捆綁為輔。 ? 全用戶常規(guī)保有（不研究）。 細(xì)分用戶群 基本策略 流失高危 用戶 在網(wǎng)異動 用戶 相對穩(wěn)定 用戶 多級預(yù)警，多級維系 在模型挖掘的基礎(chǔ)上，準(zhǔn)確判別正常低網(wǎng)齡用戶的流失傾向，根據(jù)用戶流失概率的高低分別實施針對性的維系策略和措施，對可能流失的用戶提前預(yù)防，多級維系，有效地防止用戶流失。 流失異動用戶 營銷捆綁 日常維系及 異動監(jiān)控 辦理 未辦理 模型匹配 低網(wǎng)齡用戶 流失高危用戶 是否流失 流失 未流失 1 1 2 一級匹配和維系； 二級匹配和維系。 1 2 正常低網(wǎng)齡用戶細(xì)分、預(yù)警及維系框架 精準(zhǔn)營銷模型 新增用戶細(xì)分模型 用戶價值 在網(wǎng)時長 渠道偏好 促銷偏好 用戶號碼 消費特征 用戶清單 話費余額 新增網(wǎng)用戶流失模型 商務(wù)高端用戶群 長途話務(wù)突出群 本地話務(wù)突出群 本地低端用戶群 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)燒群 …… 漫游突出用戶群 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)興趣群 本地話務(wù)偏好群 在網(wǎng)異動用戶 流失高危用戶 長途話務(wù)突出群 本地話務(wù)突出群 本地低端用戶群 …… 漫游突出用戶群 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)突出群 本地話務(wù)偏好群 當(dāng)月新增用戶 其他新增用戶 營銷案 用戶流失預(yù)警和細(xì)分建模過程 ? 流失現(xiàn)狀分析 ? 流失原因分析 ? 流失用戶特征分析 ? 流失預(yù)警建模目標(biāo)溝通確定 ? 流失細(xì)分模型目標(biāo)溝通確定 ? 根據(jù)建模要求和現(xiàn)有數(shù)據(jù)情況，構(gòu)思、溝通和確定建模數(shù)據(jù)提取需求 ? 提取 09年 110月新增用戶在 110月的自然屬性和消費行為數(shù)據(jù) ? 提取 09年 10月新增用戶在 10月的日消費行為數(shù)據(jù) ? 數(shù)據(jù)質(zhì)量審核 ? 數(shù)據(jù)探索 ? 非正常用戶的剔除。根據(jù)渠道養(yǎng)卡和跳蚤用戶識別模型提取異常用戶 ? 數(shù)據(jù)抽樣。確定建模用戶集合 ? 建模衍生變量計算。根據(jù)提取的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)寬表計算衍生變量 ? 建模變量篩選 ? 特征建模分析 ? 卡方分析 ? 方差分析 ? 雙變量分析 ? Pearson相關(guān)分析 ? wald顯著性檢驗 ? 量重要性分析 ? 建模變量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 ? 對數(shù)變換 ? 標(biāo)準(zhǔn)化變換 ? 確定建模用戶集 ? 確定建模用戶數(shù)據(jù)集 ? 采用 Two Step聚類算法，建立用戶細(xì)分模型 ? 月數(shù)據(jù)用戶細(xì)分模型（高價值 用戶和在網(wǎng) 2月及 2月以上的新增用戶細(xì)分 ? 日數(shù)據(jù)用戶細(xì)分模型（在網(wǎng) 1月新增用戶細(xì)分） ? 業(yè)務(wù)解釋聚類結(jié)果，調(diào)整模型參數(shù)和建模變量，直到得到滿意結(jié)果 ? 確定建模用戶集 ? 確定建模用戶數(shù)據(jù)集 ? 采用邏輯回歸和決策樹算法建立流失預(yù)警模型 ? 在網(wǎng) 2月新增用戶流失預(yù)警模型 ? 在網(wǎng) 2月以上新增用戶流失預(yù)警模型 ? 在網(wǎng) 1月新增用戶流失預(yù)警模型 ?采用生存分析算法建立高價值用戶流失預(yù)警模型 ? 模型的評估 ? 提升圖、收益圖 ? 混淆矩陣。準(zhǔn)確率和查全率 ? 模型的優(yōu)化 ? 建模訓(xùn)練集比例 ? 異常值處理 ? 建模變量 ? 建模方法 ? 模型參數(shù) – 顯著性檢驗方法 – 顯著性檢驗變量剔除閾值 – 樹的深度和頁節(jié)點記錄個數(shù) – …… 業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù) 分析 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 建模準(zhǔn)備 細(xì)分模型 預(yù)警模型 模型評估和優(yōu)化 數(shù)據(jù)提取 數(shù)據(jù)清洗 數(shù)據(jù)審核 數(shù)據(jù)集成 ? 數(shù)據(jù)挖掘?qū)挶順?gòu)建 ? 缺失數(shù)據(jù)處理 ? 極值數(shù)據(jù)處理 ? 錯誤數(shù)據(jù)處理 ? 冗余數(shù)據(jù)處理 ? 數(shù)據(jù)統(tǒng)計錯誤審核 ? 數(shù)據(jù)源錯誤審核 ? 數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑審核 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備確保建模數(shù)據(jù)的完整性、可用性和完整性 ? 提取建模所需數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 篩選建模變量、根據(jù)模型要求進行數(shù)據(jù)變換 建模準(zhǔn)備 字段過濾 ? 變異系數(shù) ? 標(biāo)準(zhǔn)差 ? 最大類別數(shù) ? 最小類別數(shù) 數(shù)據(jù)探索 ? 數(shù)據(jù)分布 ? 雙變量分析 ? 正態(tài)性檢驗 相關(guān)性分析 ? 卡方分析 ? 方差分析 ? 相關(guān)分析 ? 自相關(guān)分析 建
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