【文章內(nèi)容簡介】 47000199 47000612 47000613 47000637 47000638 套餐互作用矩陣描述不同套餐兩兩之間相互影響強度。一般來說訴求點不同的套餐之間影響強度弱，重復(fù)套餐之間相互影響強度高，資費水平差異較大的套餐易形成單方面影響。 ? 大多數(shù)套餐用戶重入網(wǎng)后傾向于選擇以前的套餐，但有少數(shù)幾個套餐例外。 ? 470000199神州行長話卡由于用戶數(shù)量達到 60萬以上，巨大的發(fā)展慣性對每一個其它套餐都產(chǎn)生很大沖擊。 ? 47000063套餐對 47000032套餐和 47000056套餐有較大沖擊； 470000613套餐對 47000012套餐和 47000055套餐有比較大的沖擊。 ? 除此之外其他套餐之間影響較小。 31 東方國信套餐流失模式分析 – 用戶流失與 Weibull分析 202212 202211 202210 202209 202208 202207 202206 202205 202204 202203 202202 202201 383 412 547 440 611 496 457 477 1247 539 497 446 1787 1360 1708 2118 1801 1789 1604 1312 1135 942 790 1937 2329 3535 2622 2700 2107 1900 1676 1262 1581 2167 2960 3435 2995 2689 2273 2087 1333 1562 2809 2855 3604 2977 2520 2375 1163 1371 2896 3016 3757 2774 2395 1370 1509 2693 2834 3401 2385 1354 1470 2544 2818 2410 1422 1369 2525 2043 1425 1374 2156 1229 1395 1358 1295 1101 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 入網(wǎng)月 在網(wǎng)時長 % % % % % % % % % % % ? Weibull分布又稱自然流失分布。在本例中，首先以 2022年 1月入網(wǎng)的用戶為基準(zhǔn)，考察其在 2月、 3月 …… 直至 2022年 12月每個月的離網(wǎng)用戶數(shù)。然后再以 2022年 2月入網(wǎng)的用戶為基準(zhǔn)，考察其在 3月、 4月 …… 直至 12月的離網(wǎng)用戶數(shù)。依此類推，最后以 2022年 12月入網(wǎng)的用戶為基準(zhǔn)，考察在當(dāng)月的離網(wǎng)用戶數(shù)。形成一個半矩陣。 ? Weibull矩陣的作用是可以用來擬合與預(yù)測移動用戶的流失。理論上如果用戶不受約束的自然流失，他們的行為就會符合Weibull分布，但是用戶的行為受到內(nèi)部外部各種因素的影響，實際行為將偏離標(biāo)準(zhǔn)的自然流失。不同套餐的偏差互不相同，將被用來刻畫套餐的流失模式。 100% 32 東方國信套餐流失模式分析 保有率最差的套餐 47000018 神州行大眾卡的流失模式分析。 整體保持率 W(t) = e(( * t)^) ΔC = * ΔT 60% ? 套餐客戶離網(wǎng)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于整體，是流失最嚴(yán)重的套餐。用戶平均在網(wǎng)時長小，短期用戶居多。 ? 通過 Weibull擬合求得套餐用戶流失拐點在在入網(wǎng) 6個月，此時用戶開始轉(zhuǎn)為急劇流失，流失風(fēng)險峰值在入網(wǎng) 8兩個月，接近40%的用戶將離網(wǎng)。 33 東方國信套餐流失模式分析 – 另外一些典型套餐的流失模式 47000056 全球通 88元套餐 全球通，高價值套餐都呈現(xiàn)出不同程度的低保持率。 整體保持率 34 東方國信套餐流失模式分析 – 另外一些典型套餐的流失模式 47000612 神州行家園卡 集團客戶資費 30元保底 。以集團客戶為主的套餐都呈現(xiàn)高保持率，用戶忠誠度高。 整體保持率 35 東方國信套餐績效分析 – 小結(jié) 套餐表現(xiàn) 深層原因 ? 用戶過于集中，營銷精細(xì)化水平不夠。高價值套餐普遍老化，低價值套餐大量發(fā)展，高端用戶流失嚴(yán)重，用戶整體質(zhì)量下滑。 ? 大量低用戶套餐存在，干擾資費體系結(jié)構(gòu)，增加維護成本。 ? 套餐之間用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)現(xiàn)象嚴(yán)重，增加內(nèi)耗。 ? 部分套餐用戶保持率差，沒有合適的套餐滿足用戶需要。 ? 套餐沒有合適的資費水平加以區(qū)隔，導(dǎo)致各種需求的用戶都選擇直觀最便宜的套餐。 ? 長期沒有進行有效的套餐梳理，缺乏對套餐的“軟著陸”退出流程。 ? 套餐訴求點復(fù)雜，區(qū)隔不清，造成相互重入網(wǎng)嚴(yán)重。 ? 套餐資費結(jié)構(gòu)不完整，導(dǎo)致覆蓋面不足，部分用戶的需求覆蓋不到。 36 東方國信套餐客戶細(xì)分 套餐客戶細(xì)分 3 深入洞察客戶的消費行為，作為優(yōu)化資費的重要基礎(chǔ) ? 客戶細(xì)分框架 ? 細(xì)分方法論和步驟 ? 細(xì)分結(jié)果展示 37 東方國信套餐客戶細(xì)分框架 客戶細(xì)分的目的是深入洞察客戶行為背后的驅(qū)動因素。 客戶行為的原因和結(jié)果 各種需求 ? 產(chǎn)品基本需求 ? 增值服務(wù)需求 ? …… ? 識別和獲得新客戶 ? …… 客戶獲取 客戶細(xì)分的原因 客戶細(xì)分的應(yīng)用 客戶細(xì)分的經(jīng)濟潛能 不同價值觀 維系挽留 ? 價格是否敏感 ? 品牌形象影響 ? 服務(wù)質(zhì)量需求 ? …… ? 維系風(fēng)險客戶 ? 挽留面臨離網(wǎng)客戶 ? …… 不同行為 市場擴展 ? 使用量大小 ? 使用的時段 ? 使用的場合 ? …… ? 加長客戶關(guān)系 ? 加深客戶關(guān)系 ? 加寬客戶關(guān)系 ? …… 企業(yè)的決策 優(yōu)勢 ? 識別客戶群 ? 制定有吸引力的價格 ? 恰當(dāng)銷售策略 客戶獲取決策 維系挽留決策 ? 現(xiàn)有細(xì)分客戶的價值 ? 客戶流失風(fēng)險 ? 提升忠誠度 市場擴展決策 ? 客戶提升潛能 ? 新的增值業(yè)務(wù) ? 采取何種積分策略 ? 較少的廣告投入 ? 降低管理成本 ? …… 降低成本 增加收入 ? 交叉銷售帶來ARPU提升 ? 清欠減少損失 ? …… 提高質(zhì)量 ? 高端客戶增加 ? 業(yè)務(wù)滲透率增加 ? 客戶互動增加 38 東方國信套餐客戶細(xì)分方法論 客戶細(xì)分一般基于以下三種方式來實現(xiàn)，如果能將這些方式組合使用，可以發(fā)揮它們各自的優(yōu)勢，使細(xì)分更有價值。 細(xì)分方式 說明 評價 按使用行為細(xì)分 ? 按用戶使用量高低區(qū)隔 ? 按用戶是預(yù)付費還是后付費區(qū)隔 ? 按用戶忙時閑時通話比例區(qū)隔 ? 按用戶本地長途話務(wù)比例區(qū)隔 優(yōu)勢：面向客戶實際行為結(jié)果，能夠提供相對精確的結(jié)果，是產(chǎn)品梳理、改善方面的最佳標(biāo)準(zhǔn)。 缺點：無法了解用戶行為背后的原因。 按人口統(tǒng)計學(xué) /地理學(xué)細(xì)分 ? 按用戶社會等級區(qū)隔 ? 按用戶性別、年齡、職業(yè)區(qū)隔 ? 按城區(qū)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)等區(qū)隔 ? 按人口密度區(qū)隔 優(yōu)勢：方法簡單、固定，容易進行定量分析。 缺點：用戶群特征不甚明顯，不太適合針對性的產(chǎn)品設(shè)計。 按用戶心理細(xì)分 ? 按用戶生活方式區(qū)隔 ? 按用戶需求區(qū)隔 ? 按用戶對品牌形象、價格在意度區(qū)隔 ? ?? 優(yōu)勢：面向客戶行為動機，用戶群針對性強，易于時長推廣，有強烈的響應(yīng)效果。 缺點：用戶動機復(fù)雜多變，實施復(fù)雜。 39 東方國信套餐客戶細(xì)分方法論 由于市場和客戶行為無時不刻的改變，客戶細(xì)分模型會逐漸老化，因此客戶細(xì)分需要重復(fù)進行，以形成有效的體系。 ? 首先對符合標(biāo)準(zhǔn)的用戶進行隨機抽樣，樣本為 20萬用戶。 ? 通過套餐的詳細(xì)資費描述和客戶行為來設(shè)計需要采集的變量，力求覆蓋所有的訴求點。 ? 通過市場調(diào)研方式收集人口統(tǒng)計學(xué)以及心理學(xué)方面的相關(guān)數(shù)據(jù) ? 抽樣樣本檢查。 ? 清洗數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成專業(yè)分析工具所使用的格式。 ? 將外部數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成專業(yè)分析工具所使用的格式。 ? 確定關(guān)鍵細(xì)分變量。 ? 根據(jù)用戶行為選用合適的數(shù)據(jù)挖掘方法 (決策樹、聚類、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ??) 進行客戶細(xì)分。 ? 通過統(tǒng)計學(xué)方法，根據(jù)市場調(diào)研結(jié)果對客戶細(xì)分。 ? 描述細(xì)分客戶群的獨特實用行為特征。 ? 細(xì)分用戶群的套餐偏好。 ? 細(xì)分用戶群的購買特征 /繳費特征等。 ? 細(xì)分用戶群的人口統(tǒng)計學(xué)/地理及心理特征。 數(shù)據(jù)收集 數(shù)據(jù)預(yù)處理 客戶群細(xì)分 細(xì)分群理解 市場和客戶行為改變監(jiān)測 40 東方國信套餐客戶細(xì)分步驟 (一 ) 分析框架設(shè)計與數(shù)據(jù)收集。為保證充分了解客戶話務(wù)行為特征，完整高效的數(shù)據(jù)收集必不可少。 原始需求與數(shù)據(jù)收集 ? 首先對符合標(biāo)準(zhǔn)的用戶進行隨機抽樣，樣本為 20萬用戶。 ? 通過套餐的詳細(xì)資費描述和客戶行為來設(shè)計需要采集的變量，力求覆蓋所有的訴求點。 ? 通過市場調(diào)研方式收集人口統(tǒng)計學(xué)以及心理學(xué)方面的相關(guān)數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)收集 ? 為了不重復(fù)不遺漏，并且高效率的覆蓋所有訴求點和客戶行為，抽樣格式設(shè)計十分重要。 ? 為保證充分了解和分析每個客戶群的行為特征，根據(jù)套餐的詳細(xì)資費項目和用戶的購買、使用、付費特點， BONC設(shè)計了包含 290個變量(含衍伸變量 )的數(shù)據(jù)抽取格式。 ? 變量的設(shè)置是為了了解每個用戶的細(xì)微行為特征，例如主叫特征、長途特征、網(wǎng)間話務(wù)特征、閑時話務(wù)特征等等都使用相應(yīng)的變量來刻畫。 ? 根據(jù)以上設(shè)計的抽樣格式，從生產(chǎn)庫中對用戶進行隨機抽樣。為在數(shù)據(jù)量和處理效率之間取得平衡，最終抽樣用戶數(shù)為 20萬。 ? 通過市場調(diào)研、營業(yè)廳走訪等方式收集必要的人口統(tǒng)計學(xué)、地理、心理、市場營銷方面數(shù)據(jù)。 41 東方國信套餐客戶細(xì)分步驟 (二 ) 數(shù)據(jù)預(yù)處理。為了保證數(shù)據(jù)的真實有效，數(shù)據(jù)檢查在數(shù)據(jù)挖掘中是不可忽略的步驟。 原始需求與數(shù)據(jù)收集 ? 抽樣樣本檢查。 ? 清洗數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成專業(yè)分析工具所使用的格式。 ? 將外部數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成專業(yè)分析工具所使用的格式。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 ? 在本次分析中， BONC使用的工具為 SAS，是目前使用最為廣泛的專業(yè)數(shù)據(jù)處理軟件，使用的模塊包括 Base、 ETS、 STAT、 EM等。 ? 首先將生產(chǎn)數(shù)據(jù)和收集的外部數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換后轉(zhuǎn)化為 SAS所使用的數(shù)據(jù)格式。 ? 將轉(zhuǎn)化為 SAS格式的數(shù)據(jù)進行按套餐的頻數(shù)分析，并與每個套餐的全體出賬用戶表現(xiàn)的頻數(shù)進行對比，考察比例相似性，以保證抽樣數(shù)據(jù)與市場表現(xiàn)吻合，具有代表性。 42 東方國信套餐客戶細(xì)分步驟 (三 ) 客戶細(xì)分與客戶群理解。在本次分析中， BONC采用對套餐用戶按所選指標(biāo)變量進行聚類的方式進行客戶細(xì)分，并描述每個類的使用特征和績效。 原始需求與數(shù)據(jù)收集 ? 確定關(guān)鍵細(xì)分變量。 ? 根據(jù)用戶行為選用合適的數(shù)據(jù)挖掘方法 (決策樹、聚類、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ??) 進行客戶細(xì)分。 ? 通過統(tǒng)計學(xué)方法，根據(jù)市場調(diào)研結(jié)果對客戶細(xì)分。 客戶細(xì)分 ? 進一步篩選變量，確定關(guān)鍵細(xì)分變量。篩選變量依照不重復(fù)、不相干、不遺漏的原則。 ? 最終確定的關(guān)鍵細(xì)分變量如下： 網(wǎng)內(nèi) /網(wǎng)外 忙 /閑時 主叫 /被叫 交際圈寬度 直撥 /加撥 …… 出賬收入 計費時長 短信數(shù)量 欠費情況 各種衍生指標(biāo) …… 網(wǎng)內(nèi) /網(wǎng)外 省內(nèi) /國內(nèi)長途 省內(nèi) /國內(nèi)漫游 代理商區(qū)隔 …… 網(wǎng)間話務(wù)量 對手發(fā)展情況 …… 使用目的 使用強度 結(jié)算相關(guān) 其它 (競爭等 ) 變量選擇并細(xì)分 ? 細(xì)分客戶群理解 描述獨特的行為特征 評估用戶群對套餐接受度 清晰定義市場細(xì)分 43 東方國信套餐客戶細(xì)分結(jié)果展示 本地組， % 外聯(lián)組， % 商旅組， % 根據(jù)客戶特征，套餐客戶一共