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中國移動客戶細分模型項目報告-wenkub

2023-03-17 15:48:15 本頁面
 

【正文】 意度 ? 滿意的程度 ? 可了解客戶態(tài)度,提高有效性 ? 可計量的 ? 在一定范圍內(nèi)可實行 ? 不可評估、確認(rèn) ? 難以獲得 ? 難以和外部數(shù)據(jù)相連接 ? 和內(nèi)部評估沒有直接聯(lián)系 ? 目標(biāo)客戶獲取及保留 ? 新產(chǎn)品開發(fā) ? 品牌戰(zhàn)略 ? 客戶需求的確認(rèn) ? 認(rèn)識改善的機會 17 我們在 XX移動使用的客戶細分方法 考慮不同客戶細分方法的有效性及實施的難易程度,并結(jié)合移動所提供的數(shù)據(jù)資源和移動用戶特點,我們采用用戶行為方式進行客戶細分,再結(jié)合人口統(tǒng)計和客戶價值準(zhǔn)確定位細分人群 。 對行為特征從以下幾個方面來獲取信息 對多元化服務(wù)的需求程度 服務(wù)類型 對通話的多層次需求 本地、長途、漫游呼叫時長 本地、長途、漫游呼叫次數(shù) 呼叫時間、次數(shù)(繁忙 /非繁忙時段,工作 /休息時段) 呼叫類型(主叫、被叫、呼轉(zhuǎn)) 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(shù) 對方便性及信息實時性的需求 SMS使用次數(shù) Monter使用次數(shù) WAP上網(wǎng)時間 GPRS數(shù)據(jù)流量 導(dǎo)出客戶需求種類 客戶數(shù)據(jù) 注:細分變量 —— 用于進行客戶細分的變量。在對模型結(jié)果的分析中,根據(jù)標(biāo)準(zhǔn) —— 群間差距最大,群內(nèi)差距最小的原則進行分析,同時調(diào)整變量組合,以盡量接近標(biāo)準(zhǔn)。于是去掉該部分記錄 customer_id phone_no should_fee favor_fee 320235348 13708130041 320235349 13708130042 320235350 13708130043 320235351 13708130044 320235352 13708130045 320235353 13708130046 320235354 13708130047 部分 should_fee=favor_fee的記錄 30 步驟四:建立模型 —— 數(shù)據(jù)探索 短信發(fā)送人數(shù)極多號碼有可能為移動統(tǒng)一向用戶發(fā)送。 192453012258101226850135751709112422703020236893050001000015000202302500030000地區(qū)不詳市中區(qū)峨眉 夾江 犍為金口河井研 馬邊 沐川 沙灣 峨邊 五通地區(qū)人數(shù)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 男性,52685, 67%女性,18777, 24%性別不詳,6877, 9%32 樂山移動用戶付費方式 1580220%6253780%現(xiàn)金支票預(yù)付費用戶步驟四:建立模型 —— 數(shù)據(jù)探索 樂山移動用戶付費信息中,僅有現(xiàn)金支票和預(yù)付費用戶兩種標(biāo)記。 樂山移動用戶 VIP情況 33 步驟四:建立模型 —— 生成客戶細分模型 使用 SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具進行客戶細分 34 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(shù)據(jù)落差較大。呼叫轉(zhuǎn)移。聯(lián)系圈子小。 ? 優(yōu)惠時段通話次數(shù)在所有組中最高,占了整個通話次數(shù)的 5%。結(jié)合其資費敏感的特征,分析其被叫行為可能因為資費因素而被壓抑。 43 組 1:低使用率組 客戶策略 產(chǎn)品 /服務(wù): ? 此類人群對資費非常敏感,可能會對省錢類產(chǎn)品感興趣。 ? 在人群聚集地進行一定促銷活動,實物獎勵會對該組人群有一定吸引力 ? 1860、 1861接聽宣傳 銷售渠道: ? 除基本代銷點外,可挑選此客戶群體的居民樓附近超市、小商品店等作為代銷點 44 組 2 固話聯(lián)系緊密組 組 2 :固話聯(lián)系緊密組 細分組信息 數(shù)量: 比例: 9% 年齡: ARPU: 98 在網(wǎng)時間 (月 ): 25 女性比例: 27% 預(yù)付費比例: 91% VIP比例: 13% 業(yè)務(wù)使用行為 ? 對手機基本使用通話功能,并且通話需求低。 ? 該群體有一定長途通話需求,卻少用 IP電話,估計由于此類人群接受信息渠道有限,并且不習(xí)慣使用稍復(fù)雜的操作有關(guān),所以仍可向此類人群推廣 IP電話,以更加刺激其長途通話需求。聯(lián)系圈子中等偏下。 ? 訪問營業(yè)廳次、撥打 1860、 1861次數(shù)中等 48 組 3 中低使用率組 客戶策略 產(chǎn)品 /服務(wù): ? 此類人群有一定通話需求,但使用量中等偏下。聯(lián)系圈子中等。 推廣: ? 由于此群客戶與聯(lián)通互打最多,可通過大眾媒體廣告宣傳移動網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量優(yōu)于聯(lián)通,延長其在網(wǎng)時間 ? 此客戶群很少訪問營業(yè)廳或撥打 1860,因此,對此客戶群可采取較被動的營銷手段,此客戶群數(shù)量較多,占 26%,營銷方面采用大眾化營銷mass marketing 較合適 銷售渠道: ? 由于人群數(shù)量較多,可采用大眾營銷渠道 其他: ? 針對該群體可考慮防止話費流失、尋找雙槍用戶、挽留手段、應(yīng)對資費方案等專題進行探討 51 組 5 移動聯(lián)系緊密組 組 5:移動聯(lián)系緊密組 細分組信息 數(shù)量: 比例: 12% 年齡: ARPU: 153 在網(wǎng)時間 (月 ): 26 女性比例: 25% 預(yù)付費比例: 82% VIP比例: 20% 業(yè)務(wù)使用行為 ? 通話需求居中,平均每天 ? 與移動網(wǎng)內(nèi)用戶聯(lián)系緊密,占總通話次數(shù)的 58% ? 市話、長途漫游通話均屬于中等。 ? 通話次數(shù)居中,平均每天 5次左右。綜合考慮,估計此類人群有較強的長聊需求,對資費比較敏感??赡芤环矫媸琴Y費敏感,另一方面是該組人群喜歡并習(xí)慣短信渠道進行交流,還有一部分可能喜歡傳播短信。 56 組 6 短信高使用組 —— 短信發(fā)送總數(shù) 組 6 t_sms_total分布 所有用戶 t_sms_total分布 57 組 7 大量本地通話組 組 7:大量本地通話組 細分組信息 數(shù)量: 比例: 3% 年齡: ARPU: 467 在網(wǎng)時間 (月 ): 40 女性比例: 17% 預(yù)付費比例: 49% VIP比例: 76% 業(yè)務(wù)使用行為 ? 該組最顯著的特點是本地通話次數(shù)高,平均每天 ? 通話在工作時間、生活時間,忙時、閑時的通話時長和次數(shù)都最高 ? 社交圈廣泛,與之有過通話的電話數(shù)在所有組中最高。 ? 入網(wǎng)時間 40個月,在所有組中最長。 ? 該群客戶可能擁有相對其他群體最為廣泛的交際網(wǎng),其轉(zhuǎn)網(wǎng)障礙也應(yīng)相對較大。 ? 根據(jù)這個群體的本地市內(nèi)活動方式制定挽留客戶的忠誠度獎勵計劃.如 精美的餐館 ,娛樂場所 ,俱樂部會員試用 , 獨有的商品等 銷售渠道: ? 可考慮大客戶經(jīng)理服務(wù) 其他: ? 由于該客戶群的呼入呼出電話數(shù)量很大,這個細分群的客戶可能更喜歡一些可以擴大其社會關(guān)系圈和建立新的商業(yè)聯(lián)系的社會活動(如商業(yè)討論會、聯(lián)誼會) 59 組 8 高 IP省內(nèi)漫游組 組 8:高 IP省內(nèi)漫游組 細分組信息 數(shù)量: 比例: 2% 年齡: ARPU: 545 在網(wǎng)時間 (月 ): 38 女性比例: 19% 預(yù)付費比例: 49% VIP比例: 81% 業(yè)務(wù)使用行為 ? 該組最顯著的特點是 IP電話使用量高,平均每天 ? 通話總需求較大,平均每天 ? 省內(nèi)漫游時長、次數(shù)在所有用戶組中最高。 ? 工作時間與生活時間通話時長、次數(shù)在所有用戶組中最高,也就是在工作時間通話比例最高 ? 入網(wǎng)時間、 ARPU值較高,并且該組人群中 81%是 VIP用戶,該用戶組具有一定忠誠度??赏ㄟ^外呼回訪進行維護??赏ㄟ^流失模型找出細分群中容易流失的客戶,并實施客戶挽留,例如:向此客戶群贈送 IP電話卡等 ? 可通過交叉銷售模型了解該用戶群的其他銷售增長點 61 組 9 高省際長途漫游組 組 9:高省際長途漫游組 細分組信息 數(shù)量: 比例: % 年齡: ARPU: 818 在網(wǎng)時間 (月 ): 39 女性比例: 15% 預(yù)付費比例: 41% VIP比例: 85% 業(yè)務(wù)使用行為 ? 該組最顯著的特點是省際漫游、長途通話時長、次數(shù)。 ? 主叫與被叫之比最低,主叫電話占被叫電話的 89%,說明該組人群多是被叫居多,屬于聯(lián)系中心的人物。 ? 有一定短信使用量,并且短信交往人群廣泛 ? 呼轉(zhuǎn)全球呼、秘書臺等次數(shù)多。 63 組 10 高國際長途漫游組 組 10:高國際長途漫游組 細分組信息 數(shù)量: 比例: % 年齡: ARPU: 1422 在網(wǎng)時間 (月 ): 50 女性比例: 12% 預(yù)付費比例: 14% VIP比例: 88% 業(yè)務(wù)使用行為 ? 該組最顯著的特點是港澳臺 +國際漫游、長途通話時長、次數(shù)最高,占該組整個通話次數(shù)的 13%。 ? 交往人群廣泛,并且被叫范圍更廣。 ? 在推國際短信產(chǎn)品時需留意該用戶群的結(jié)構(gòu),對資費不敏感組可推國際短信,為其提供更方便的溝通渠道,增加其滿意度。 為了了解短信存量市場和增量市場的狀況,我們將樂山移動用戶群分成三部分 —— 短信零使用用戶(從未使用過短信的用戶) —— 短信低使用用戶(平均每月短信費用 05元的用戶) —— 短信高使用用戶(平均每月短信費用 5元以上的用戶) 本專題選擇短信零使用用戶和高使用用戶為分析對象 短信零使用用戶的分析:分析短信零使用用戶特征,了解其未使用短信的原因,挖掘潛在用戶 短信高使用用戶的分析:了解短信高使用用戶的短信使用模式,進一步提高其使用量。 推廣: ? 由于該組人群比較繁忙,部分用戶不適合外呼或大客戶經(jīng)理拜訪,可采用短信,郵件等方式聯(lián)系。 ? 入網(wǎng)時間、 ARPU值最高,并且該組人群中 88%是 VIP用戶,該用戶組具有一定忠誠度。但經(jīng)常聯(lián)系人群主叫居多,可感知該組用戶對聯(lián)系緊密人群會主動聯(lián)系。 62 組 9 高省際長途漫游組 客戶策略 服務(wù) : ? 該組用戶在所有細分群中漫游長途通話最高,根據(jù)這個群體的商旅特色制定保留、獎勵客戶忠誠度的計劃.可考慮免費贈品或優(yōu)惠券(如酒店或機票優(yōu)惠或升艙,品牌旅行日用套裝、旅行袋或旅行保險等 ) ? 由于該組人群經(jīng)常在外,并且省際間天氣差異較大,所以當(dāng)其返回樂山時,可發(fā)送當(dāng)天天氣預(yù)報服務(wù),以體現(xiàn)樂山移動的關(guān)懷,增強用戶滿意度,保留忠誠度。 ? 工作時間通話是生活時間通話的 ,估計該組人群工作時間業(yè)務(wù)繁忙。長途、漫游通話占整個通話的 %,在所有人群中比例最高。 ? 由于該組人群省內(nèi)漫游最高,并有一定省際漫游,估計該組人群移動性商務(wù)人士居多,可向該組人群提供一些與商旅有關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)。 60 組 8 高 IP省內(nèi)漫游組 客戶策略 產(chǎn)品 /服務(wù) : ? 該組用戶撥打 1861話費查詢電話平均每月 ,并且 IP使用量大,估計該組人群通話需求較大,但對資費比較敏感。 ? 工作時間通話是生活時間通話的 ,估計該組人群工作時間業(yè)務(wù)繁忙。 推廣: ? 客戶價值較高,且數(shù)量不大,不適合大眾營銷( mass marketing),因此,營銷活動可采用 1860一對一營銷。 ? 撥打 1860、 1861次數(shù)較少。 ? 每個電話的通話時間少,特別是每個長途漫游通話的通話時間??梢娫撊巳簩Y費比較敏感 55 組 6 短信高使用組 客戶策略 產(chǎn)品 : ? 該組用戶對資費比較敏感,且有溝通和長聊的需求,可設(shè)計隨心聊等進一步拉動長聊行為的產(chǎn)品 ? 此類客戶應(yīng)對新推出的增值業(yè)務(wù)特別是基于短信應(yīng)用的增值業(yè)務(wù)產(chǎn)品很感興趣 ? 由于此群體平均年齡在 24歲,是用戶組中最年輕的人群,并且女性用戶比例最高,可考慮一些適用年輕人群或女性用戶的信息類產(chǎn)品 推廣: ? 該群體中可能包括大部分學(xué)生,所以可選擇學(xué)校、電影院、商場作為宣傳渠道。與聯(lián)系最密切的交往圈短信發(fā)送量也最高,平均每天 。優(yōu)惠時段通話次數(shù)、時長最高。 ? 短信群發(fā)宣傳 其他: ? 對該群體可多體現(xiàn)移動的關(guān)懷,易于在用戶群中形成好的口碑,有利于保留和提升該客戶群忠誠度。 ? 可找出此類人群中與聯(lián)系最高的前 10%的用戶進行集中跟蹤(外呼訪問等)??烧页龃擞脩羧褐兄懈邇r值用戶,進行外呼回訪,了解需求,提高其忠誠度。 ? IP電話使用比例較小 ? 點對點短信使用量少。 推廣: ? 宣傳中可體現(xiàn)產(chǎn)品的易操作性 ? 由于此類人群活動范圍較窄,并且接受信息渠道有限,可在此用戶群體的居民
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