【正文】 地、長途、漫游呼叫次數呼叫時間、次數（繁忙 /非繁忙時段，工作 /休息時段）呼叫類型（主叫、被叫、呼轉）對資費的敏感程度IP使用情況優(yōu)惠時段通話情況撥打 1861次數對方便性及信息實時性的需求SMS使用次數Monter使用次數WAP上網時間GPRS數據流量導出客戶需求種類客戶數據注：細分變量 —— 用于進行客戶細分的變量。 描述變量 —— 將客戶細分成各個群體后，各群體的基本特征22步驟一：商業(yè)理解基于客戶需求，并結合以上行為特征選取的方向，我們定義了幾組數據作為細分變量通話范圍 本地通話 d_localt_local省內長途通話 d_toll_inprnt_toll_inprn省間長途通話 d_toll_btwprnt_toll_btwprn國際、港澳臺長途通話d_toll_htm+iddt_toll_htm+idd活動范圍 省內漫游通話 d_rm_inprnt_rm_inprn省際漫游通話 d_rm_btwprnt_rm_btwprn國際漫游通話 d_rm_iddt_rm_iddIP使用情況 IP通話 d_ipt_ip與各運營商聯系程度網內通話比例 d_mob_vs_Ttlt_mob_vs_Ttl聯通通話比例 d_uni_vs_Ttlt_uni_vs_Ttl小靈通通話比例 d_phs_vs_Ttlt_phs_vs_Ttl固話通話比例 d_fix_vs_Ttlt_fix_vs_Ttl呼轉行為 d_fwd_totalt_fwd_total數據業(yè)務使用情況WAP 使用 d_wapt_wap點對點及網間短信發(fā)送次數 t_sms_total夢網短信發(fā)送次數 t_sms_mont客 服 到營業(yè)廳次數 t_service撥打 1860次數 t_1860撥打 1861次數 t_1861注：其中 d_X代表時長， t_X代表次數23步驟一：商業(yè)理解客戶基本信息age special_fee t_fwd_unimale sms_fee d_fwd_fixfemale wap_fee t_fwd_fixGenderMissing ip_fee 閑時忙時通話情況d_pkon_totalCashPay gprs_fee t_pkon_totalPrePay message_fee d_pkoff_totalvip_mark other_fee t_pkoff_totaldue_mark 主叫被叫情況d_outgoing_total 工作時間、生活時間通話情況d_worktime_totaltenure_in_days t_outgoing_total t_worktime_total費用信息 ARPU d_ining_total d_resttime_totalshould_fee t_ining_total t_resttime_totalfavor_fee 聯系人群范圍distinct_out_total 各項短信使用情況t_sms_p2prent_fee distinct_in_total t_sms_linklocal_fee 與聯系緊密人群的主被叫情況d_outgoing_topN t_sms_topNinprn_fee t_outgoing_topN sms_msg_lengthbtwprn_fee d_ining_topN distinct_sms_sendhtm_fee t_ining_topN distinct_spidd_fee 各項呼轉情況d_fwd_mobrm_inprn_fee t_fwd_mobrm_btwprn_fee d_fwd_srvrm_idd_fee t_fwd_srvrm_toll_fee d_fwd_uni通過細分變量將客戶進行細分，再通過以下描述變量定位人群，進一步分析人群特征。24步驟二：數據理解—— 數據源來自經營分析系統(tǒng)客戶基本信息（ DW_USR_DCUSTM）用戶帳務信息（ DW_FEE_SHOULDDM）CDR信息語音 CDR（ DW_CALL_CDR）IP業(yè)務 CDR（ DW_NEWBUSI_CDR）短信業(yè)務 CDR（ DW_NEWBUSI_SMSCDR）夢網業(yè)務 CDR（ DW_NEWBUSI_MESGCDR）客服信息25步驟三：數據準備寬表生成流程注：寬表是將數據經過組合所形成的包括細分變量和描述變量的記錄表。DSS目前開放的表格作為接口表其他接口文件作為中間表的數據集 1作為中間表的數據集 2建模使用的寬表數據集建模使用的寬表數據集接口文件直接參與寬表的生成26步驟四：建立模型通過因子分析找到變量之間的關系，并優(yōu)化變量組合。在對模型結果的分析中，根據標準 —— 群間差距最大，群內差距最小的原則進行分析，同時調整變量組合，以盡量接近標準。以此方式循環(huán)，逐步使模型得到優(yōu)化。數據探索 建 摸 模型分析因子分析27步驟四：建立模型 —— 數據探索customer type項目 百分比 數量用戶類型不詳 7B普通 95758B重要客戶 A1 185B重要客戶 A2 133B重要客戶 A3 241B重要客戶 A4 276B集團客戶 B1 282B集團客戶 B2 1473B集團客戶 B3 2930B集團客戶 B4 8193B信譽客戶 C1 11B信譽客戶 C2 40B信譽客戶 C3 1793B信譽客戶 C4 1321B信譽客戶 C5 1968B信譽客戶 C6 2023B潛在大用戶 13411B老客戶 70B原重要 21B公免 269customer_status項目 百分比 數量正常 103066冒高 22721欠停 448報停 2206掛失 23預銷 1669強開 62強關 193tenure_in_days項目 百分比 數量在網時間 90天以上 102942在網時間 90天以內 27446公免不能代表普遍用戶行為，容易對在聚類形成噪音在用戶狀態(tài)中僅選擇正常用戶選擇入網時間 90天以上用戶，保證研究樣本擁有完整的研究期間數據（ 2023年 810月）注：黃色部分為去掉的數據 28步驟四：建立模型 —— 數據探索在記錄中發(fā)現 should_fee（用戶應收費） =favor_fee（優(yōu)惠費）的用戶記錄，詳細查看其記錄，比較異常。在與樂山移動分公司訪談后了解此類記錄多為用于測試的號碼。于是去掉該部分記錄customer_id phone_no should_fee favor_fee320235348 13708130041 320235349 13708130042 320235350 13708130043 320235351 13708130044 320235352 13708130045 320235353 13708130046 320235354 13708130047 部分 should_fee=favor_fee的記錄29步驟四：建立模型 —— 數據探索短信發(fā)送人數極多號碼有可能為移動統(tǒng)一向用戶發(fā)送。以 distinct_sms_send（短信發(fā)送的人數）為例在通過變量的標記直接去掉非正常值外，還通過查看數據去掉極值，以免極少數用戶的行為對細分結果形成噪音。以 d_local（本地通話時長）為例極少數人的個別行為可能影響細分群，所以在研究其圖形分布后，去掉部分極值30樂山移動用戶的 ARPU值分布樂山的平均 ARPU值： 步驟四：建立模型 —— 數據探索我們獲得的樂山移動用戶記錄共有 130388條，經過正常值選擇、極值處理等，最后用于研究的記錄有 78339條。以下數據探索工作著重于了解樂山移動用戶概貌，以及發(fā)現數據存在的問題。樂山移動用戶年齡分布樂山移動用戶性別比例 樂山移動用戶區(qū)域分布31樂山移動用戶付費方式步驟四：建立模型 —— 數據探索樂山移動用戶付費信息中，僅有現金支票和預付費用戶兩種標記。建議將信用卡托收、各銀行代收等方式進行標記 。根據全球通品牌整合計劃，市州地區(qū)用戶 ARPU值在 300元以上可享有貴賓卡，即 VIP用戶。從圖中所示，系統(tǒng)中 VIP標記部分有誤。樂山移動用戶 VIP情況32步驟四：建立模型 —— 生成客戶細分模型使用 SPSS數據挖掘工具進行客戶細分33步驟五：模型評估以 t_fix_vs_total 為強勢特征的細分組 t_fix_vs_total 的分布所有用戶 t_fix_vs_total （固話通話比例）的分布細分前整個用戶群數據落差較大。細分后，各組的強勢變量的分布趨于平緩，可看出，聚類模型將具有相似特征的記錄聚在一組。若在此步驟中若發(fā)現模型不夠優(yōu)化，還需要回到第四步驟，甚至第三步驟進行調整 34步驟六：結果發(fā)布對模型結果進行分析，并針對細分群提出相應策略，該部分內容在下一節(jié)詳細講述 35報告會議程一、項目背景及前階段工作回顧二、客戶細分方法論三、 XX移動客戶細分模型四、通用客戶細分結果分析及相應市場策略五、短信專題客戶細分結果分析及相應市場策略六、基于客戶細分結果的市場營銷活動討論36細分結果數據表（ 12個客戶細分組）—— 細分變量組 1 組 2 組 3 組 4 組 5 組 6 組 7 組 8 組 9 組 10客戶細分群 cluster1 cluster8 cluster12 cluster9 cluster7 cluster5 cluster10 cluster3 cluster11 cluster4 cluster6 cluster2客戶數占總客戶比例 ARPU 本地通話時間 本地通話次數 省內長途通話時間 省內長途通話次數 省際長途通話時間 省際長途通話次數 國際港澳臺長途通話時間 國際港澳臺長途通話次數 省內漫游通話時間 省內漫游通話次數 省際漫游通話時間 省際漫游通話次數 國際漫游通話時間 國際漫游通話次數 IP通 話時間 IP通 話 次數 呼叫轉移時間 呼叫轉移次數 與移動通話時間 /總通話時間 與移動通話次數 /總通話次數 與聯通通話時間 /總通話時間 與聯通通話次數 /總通話次數 與小靈通通話時間 /總通話時間 與小靈通通話次數 /總通話次數 與固話通話時間 /總通話時間 與固話通話次數 /總通話次數 WAP上網 時間 WAP上網次數 短信總次數 夢網短信次數 到營業(yè)廳次數 撥打 1860次數 撥打 1861次數 37細分結果數據表 —— 描述變量（一）組 1 組 2 組 3 組 4 組 5 組 6 組 7 組 8 組 9 組 10客戶細分群 cluster1 cluster8 cluster12 cluster9 cluster7 cluster5 cluster10 cluster3 cluster11 cluster4 cluster6 cluster2客戶數占總客戶比例 ARPU 年齡 男性比例 女性比例 性別不詳比例 現金付費比例 預付費比例 VIP比例 欠費比例 在網時長（天） 應收費 優(yōu)惠費 月租費 基本通話費 本地通話費比例 省內長途費 省際長途費 港澳臺長途費 國際長途費 長途費比例 省內漫游費 省際漫游費 國際漫游費 漫游費比例