【正文】 l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(zhuǎn)行為 d_fwd_totalt_fwd_total數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)使用情況WAP 使用 d_wapt_wap點對點及網(wǎng)間短信發(fā)送次數(shù) t_sms_total夢網(wǎng)短信發(fā)送次數(shù) t_sms_mont客 服 到營業(yè)廳次數(shù) t_service撥打 1860次數(shù) t_1860撥打 1861次數(shù) t_1861注：其中 d_X代表時長， t_X代表次數(shù)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(lián)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(lián)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(zhuǎn)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(xì)分變量將客戶進(jìn)行細(xì)分，再通過以下描述變量定位人群，進(jìn)一步分析人群特征?？蛻魞r值 人口統(tǒng)計行為方式客戶群 X客戶細(xì)分三維分析體系三維分析體系所帶來的業(yè)務(wù)利益客戶價值? 識別高價值客戶群，成為目標(biāo)客戶群行為方式? 如何針對目標(biāo)客戶群，根據(jù)客戶行為分析，擴(kuò)展及保留客戶群，提供服務(wù)滿足客戶需求人口統(tǒng)計? 整理客戶群的背景資料以便市場營銷人員能找到目標(biāo)客戶群 17報告會議程一、項目背景及前階段工作回顧二、客戶細(xì)分方法論三、貴州移動客戶細(xì)分模型四、通用客戶細(xì)分結(jié)果分析及相應(yīng)市場策略五、短信專題客戶細(xì)分結(jié)果分析及相應(yīng)市場策略六、基于客戶細(xì)分結(jié)果的市場營銷活動討論18本期客戶細(xì)分模型 —— 聚類模型聚類的原理是把具有相近特征的觀測值聚集為一組，保證各組間特征的相異性最大，同組內(nèi)各觀測值特征的相似性最大。股東價值最大化利潤增長收入增長 資產(chǎn)回報增長增加現(xiàn)有的收入(現(xiàn)有客戶 )創(chuàng)造新的收入(新客戶 )提高客戶接觸成本有效性 提高資產(chǎn)收益率增加客戶周期（降低客戶流失率 )提高現(xiàn)在的客戶關(guān)系(增加現(xiàn)有產(chǎn) /服務(wù)銷售 )提高現(xiàn)在的客戶關(guān)系(增加新產(chǎn)品 /服務(wù)銷售 )提高在現(xiàn)有的客戶群中的份額進(jìn)入新的客戶群提供新產(chǎn)品和服務(wù)提高營銷成本有效性提高銷售成本有效性提高服務(wù)成本有效性提高庫存 /定單管理成本有效性提高基礎(chǔ)設(shè)施 /中央服務(wù)設(shè)施成本 有效性將資源分配給高價值的產(chǎn)品 /客戶提升客戶細(xì)分 /區(qū)分度進(jìn)行產(chǎn)品和渠道的重新組合客戶群信息客戶價值圖進(jìn)入新的市場（地理上）11客戶細(xì)分是產(chǎn)品開發(fā)、市場營銷的基礎(chǔ)客戶細(xì)分使差異化成為可能，使提供的產(chǎn)品和服務(wù)更直接的針對某一特定客戶群為什么劃分客戶群？產(chǎn)品 /服務(wù) 理解客戶對產(chǎn)品的偏好，針對客戶的需求提供產(chǎn)品渠 道 理解客戶對銷售和服務(wù)要求，有針對性地設(shè)計銷售渠道推 廣 理解客戶對市場活動的反應(yīng)和接受程度，針對客戶群制定推廣策略價格制定理解客戶的價格敏感度，針對客戶的需求制定價格戰(zhàn)略12分析型 CRM的子工作流關(guān)系圖本次客戶細(xì)分項目重點對客戶行為及需求進(jìn)行分析，及對客戶細(xì)分群進(jìn)行定義。 通過客戶細(xì)分，尋找其重要業(yè)務(wù)的目標(biāo)人群，并詳細(xì)分析特征，對業(yè)務(wù)的規(guī)則制定、推廣提供依據(jù)。 對客戶進(jìn)行細(xì)分后，在外呼時可提供有針對性的服務(wù)。 通過對各部門的訪談，為客戶細(xì)分模型的建立提供指導(dǎo)依據(jù)。 營銷中心 關(guān)注雙機傾向用戶的挽留。貴州移動客戶細(xì)分現(xiàn)狀6高端用戶中端用戶低端用戶以全球通新形象涵蓋目標(biāo)群的共性特質(zhì)以頂級服務(wù) /享受滿足和穩(wěn)固以領(lǐng)先業(yè)務(wù)刺激和帶動目前客戶細(xì)分無法完全滿足業(yè)務(wù)部門增長需求通過業(yè)務(wù)訪談，我們了解到基于 ARPU值的客戶細(xì)分還無法完全滿足業(yè)務(wù)部門日益增長的業(yè)務(wù)需求準(zhǔn)確了解客戶行為可以進(jìn)一步了解客戶，增加客戶滿意度7針對各部門的需求訪談訪談 部 門 需求點 策略分析計費中心 主要通過計費中心了解客戶細(xì)分項目系統(tǒng)平臺的需求和系統(tǒng)環(huán)境市場經(jīng)營部 關(guān)注全球通品牌整合，希望通過品牌整合提高服務(wù)品質(zhì)，實現(xiàn)在業(yè)務(wù)、回饋、渠道上的差異化 通過客戶細(xì)分，分析品牌整合高中端人群行為消費特征，為其設(shè)計差異化服務(wù)。并根據(jù)前期訪談所了解的需求，結(jié)合貴陽具體情況，對客戶細(xì)分群進(jìn)行詳細(xì)分析。通過對各類人群的深入分析，為相關(guān)部門制訂資費、服務(wù)、市場策略提供基礎(chǔ)。項目內(nèi)容：建立客戶細(xì)分模型結(jié)合各部門需求對客戶細(xì)分群進(jìn)行詳細(xì)分析協(xié)助市場經(jīng)營部進(jìn)行相關(guān)服務(wù)、市場活動的策劃4項目各階段計劃第一階段：需求調(diào)研、項目范圍界定在與各部門的訪談中，了解各部門的需求點，以便在客戶細(xì)分后有重點地進(jìn)行分析。第四階段：應(yīng)用專題設(shè)計根據(jù)第一階段的訪談，并在第三階段的細(xì)分結(jié)果分析基礎(chǔ)上，協(xié)助市場經(jīng)營部門對部分重點細(xì)分群體有針對性地設(shè)計市場策略和市場活動。并對品牌整合的效果從客戶細(xì)分角度進(jìn)行監(jiān)測。希望通過發(fā)現(xiàn)有雙機傾向的用戶，并在其購買之前進(jìn)行挽留 分析以往雙機用戶的行為特征及關(guān)注點，針對有價值用戶設(shè)計服務(wù)項目及策劃活動。 8針對各部門的需求訪談訪談 部 門 需求點 策略分析客戶服務(wù)中心客戶關(guān)系管理室目前的外呼服務(wù)多為服務(wù)宣傳和用戶調(diào)查。在推薦產(chǎn)品或進(jìn)行調(diào)查前便了解用戶的行為特征、生活方式等，有助于提高親和力，節(jié)省人員和資金成本，并提升效果。 貴陽－市場部 小靈通和聯(lián)通競爭激烈，希望了解有轉(zhuǎn)網(wǎng)傾向的用戶的特征，并進(jìn)行及時挽留 分析有可能轉(zhuǎn)至小靈通、聯(lián)通的用戶，由于整個樣本空間規(guī)模較小，可以適當(dāng)對中高端人群制定一對一的服務(wù)策略 目前所有產(chǎn)品都針對所有人群進(jìn)行推廣，希望找到目標(biāo)人群有的放矢地進(jìn)行推廣，提高效率，節(jié)約成本 ?？蛻粜袨榧靶枨蠓治隽魇ьA(yù)測分析 流失原因分析客戶價值客戶細(xì)分群的定義 客戶策略挽留策略客戶生命周期價值交義銷售和增量銷售 其他分析模型客戶價值客戶細(xì)分客戶周期價值客戶流失其他分析模型13分析型 CRM各模型的相互關(guān)系和用處模型互相作用輸入方向客戶價值模型交叉銷售和增量銷售發(fā)現(xiàn)模型應(yīng)用模型 流失預(yù)測模型客戶細(xì)分模型1 2? 識別高離網(wǎng)率的高價值客戶? 預(yù)估將來最有可能離網(wǎng)的客戶? 可更準(zhǔn)確地區(qū)分高價值的客戶群 ,因客戶價值代表每個客戶群在其生命周期內(nèi)為貴州移動所帶來的價值商業(yè)應(yīng)用1? 根據(jù)客戶細(xì)分模型的 輸出物 , 再加上每個應(yīng)用模型的不同分析 , 便能把客戶群分得更準(zhǔn)確、更清晰1123客戶行為、客戶價值、客戶需要 …? 識別客戶群的交叉和增量銷售機會 ,從而增加收入? 了解客戶對產(chǎn)品 /服務(wù)的需求支持模型客戶周期價值分析模型3渠道盈利分析模型 挽留響應(yīng)模型4 54 ? 對各種渠道的成本所帶來的收益及付出的成本有更請楚和準(zhǔn)確的了解? 對發(fā)展客戶所付出的傭金作合理水平分析 ,以方便將來作為品牌代理的分折5 ? 預(yù)估客戶對客戶挽留活動有響應(yīng)的可能性? 分析現(xiàn)有營銷活動及集中目標(biāo)、減低投資分析型 CRM通過建立模型實現(xiàn)知識分析平臺 ,將客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對客戶的了解 ,并由此產(chǎn)生有針對性的運作14可供選擇的客戶細(xì)分方法具體選用哪種方法需要考量實施細(xì)分方法的難易程度及有效程度，同時還要增加股東價值和滿足決策目標(biāo)實施的難易程度人口統(tǒng)計 (Demographical)客戶價值 (Customer Value)行為方式 (Behavioral)態(tài)度 (Attitudinal)? 性別? 年齡? 戶藉? 職業(yè)? 婚姻狀況? 教育程度? 收入? 通話時段? 繁忙和非繁忙通話量? 漫游服務(wù)? 方便程度? 行為方式的變化? 高利潤率? 中等利潤率? 低利潤率? 負(fù)利潤率? 形象? 價值觀? 生活方式? 心理因素人口統(tǒng)計 行為方式客戶價值 態(tài)度客戶細(xì)分方式范例 15各種客戶細(xì)分方法的比較任何客戶細(xì)分都會運用到多維的客戶細(xì)分方法。在本項目中，采用通話行為、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)使用情況等作為細(xì)分變量，把有相近行為特征的人群聚為一組。24步驟二：數(shù)據(jù)理解—— 數(shù)據(jù)源來自經(jīng)營分析系統(tǒng)客戶基本信息（ DW_USR_DCUSTM）用戶帳務(wù)信息（ DW_FEE_SHOULDDM）CDR信息語音 CDR（ DW_CALL_CDR）IP業(yè)務(wù) CDR（ DW_NEWBUSI_CDR）短信業(yè)務(wù) CDR（ DW_NEWBUSI_SMSCDR）夢網(wǎng)業(yè)務(wù) CDR（ DW_NEWBUSI_MESGCDR）客服信息25步驟三：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備寬表生成流程注：寬表是將數(shù)據(jù)經(jīng)過組合所形成的包括細(xì)分變量和描述變量的記錄表。數(shù)據(jù)探索 建 摸 模型分析因子分析27步驟四：建立模型 —— 數(shù)據(jù)探索customer type項目 百分比 數(shù)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(tuán)客戶 B1 282B集團(tuán)客戶 B2 1473B集團(tuán)客戶 B3 2930B集團(tuán)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(shù)量正常 103066冒高 22721欠停 448報停 2206掛失 23預(yù)銷 1669強開 62強關(guān) 193tenure_in_days項目 百分比 數(shù)量在網(wǎng)時間 90天以上 102942在網(wǎng)時間 90天以內(nèi) 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(wǎng)時間 90天以上用戶，保證研究樣本擁有完整的研究期間數(shù)據(jù)（ 2023年 810月）注：黃色部分為去掉的數(shù)據(jù) 28步驟四：建立模型 —— 數(shù)據(jù)探索在記錄中發(fā)現(xiàn) should_fee（用戶應(yīng)收費） =favor_fee（優(yōu)惠費）的用戶記錄，詳細(xì)查看其記錄，比較異常。以 d_local（本地通話時長）為例極少數(shù)人的個別行為可能影響細(xì)分群，所以在研究其圖形分布后，去掉部分極值30貴陽移動用戶的 ARPU值分布貴陽的平均 ARPU值： 步驟四：建立模型 —— 數(shù)據(jù)探索我們獲得的貴陽移動用戶記錄共有 130388條，經(jīng)過正常值選擇、極值處理等，最后用于研究的記錄有 78339條。根據(jù)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。若在此步驟中若發(fā)現(xiàn)模型不夠優(yōu)化，還需要回到第四步驟，甚至第三步驟進(jìn)行調(diào)整 34步驟六：結(jié)果發(fā)布對模型結(jié)果進(jìn)行分析，并針對細(xì)分群提出相應(yīng)策略，該部分內(nèi)容在下一節(jié)詳細(xì)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(xì)分方法論三、貴州移動客戶細(xì)分模型四、通用客戶細(xì)分結(jié)果分析及相應(yīng)市場策略五、短信專題客戶細(xì)分結(jié)果分析及相應(yīng)市場策略六、基于客戶細(xì)分結(jié)果的市場營銷活動討論36細(xì)分結(jié)果數(shù)據(jù)表（ 12個客戶細(xì)分組）—— 細(xì)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(xì)分群 cluster1 cluster8 cluster12 cluster9 cluster7