【正文】 √ √ √ 地域 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ 年齡組 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ 用戶性別 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ 消費層次 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ 用戶類型 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ 用戶職業(yè) √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ 信用等級 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ 業(yè)務品牌 √ √ √ √ √ √ √ 業(yè)務種類 √ √ √ √ √ √ √ 客戶流失分析 ? 流失數量、比例分析 ? 流失類型分析 ? 流失損失分析 指標 角度 新增大客戶數 流失大客戶數 新增大客戶數占所有客戶總數的比例 流失大客戶數占所有客戶總數的比例 時間 √ √ √ √ 地域 √ √ √ √ 年齡組 √ √ √ √ 用戶性別 √ √ √ √ 消費層次 √ √ √ √ 用戶類型 √ √ √ √ 用戶職業(yè) √ √ √ √ 信用等級 √ √ √ √ 大客戶價值類型 √ √ √ √ 在網時間 √ √ √ √ 業(yè)務品牌 √ √ √ √ 業(yè)務種類 √ √ √ √ 客戶流失性分析和管理 ? 問題： ? 怎樣保留原有的客戶，并加強其忠誠度？ ? 如何預測客戶的流失的可能性？ ? 如何降低有效益客戶的流失率？ 客戶流失分析 : 聚類分析 ,特征分析和預測模型尋找一個新客戶比留住一個有價值的老客戶需要多花費 410倍的價值。 什么樣特征的客戶將要流失？他們具有什么樣的特征 ? 通過客戶的行為分析，制定客戶流失的標準值，自動將結果反饋給有關領導和相應的客戶。 對不同類型的客戶如何提供更好的服務？ 如何定義客戶的流失特性和忠誠度？ ?自然流失 ?惡意流失 ?競爭流失 ?過失流失 固定電話拆機專題： 嚴峻的拆機形勢 16月， 共拆機 65208戶，其中欠費拆機 22909部 ，用戶要求拆機 42299部。 進入第三季度以來， 上半年遺留的 3萬多應拆未拆的欠費用戶陸續(xù)批量進行拆機操作，導致 7月份拆機和 9月份拆機分別高達 25363部 和 24356部。預計全年欠費拆機數可能高達 80000部 。 200專用電話 累計有 15157部 的零話費電話由于種種原因直到現在仍然沒有拆機。 每周拆機 平均每周 2021部 左右的正常拆機量。 總之，拆機已經成為困擾我公司放號的頭號大敵它，它不僅影響了我公司固定電話放號凈增任務的完成，而且增加了員工工作量，必須盡快采取措施控制拆機。 固定電話拆機專題： 拆機原因分析 欠費拆機： 欠費拆機是指用戶欠費額或欠費時間達到規(guī)定的標準后，局方主動進行拆機。取消初裝費以后，欠費拆機用戶數比例出現大幅度提高，目前約占總拆機量的 一半。對此，防止欠費是關鍵。 用戶申請拆機： 對于用戶申請拆機，我部曾經對 8月 16日 9月 28日期間的用戶申請拆機原因進行過收集。如下表所示： 包括有減少電話、長期 不用、公司結業(yè)、離開 深圳等。 如匯線通、 ISDN 等。 用戶減少通信需求往往跟用戶的經濟狀況和現實需求相關，我們很難進行限 制；用戶搬遷而造成的拆機量是我們可以控制的并采取積極措施的。 拆機原因 拆機數量（比例）用戶減少通訊需求 3 6 5 0 （4 5 . 7 5 % ）用戶搬遷 3 4 1 5 （4 2 . 8 0 % ）其它原因 6 9 9 （8 . 7 6 % ）其它固定電話業(yè)務代替 174 （ 2 . 1 8 % ）轉用市話通、移動電話 4 1 （0 . 5 1 % ）固定電話拆機專題： 拆機應對措施 防止欠費 鼓勵遷移 抑制逃費拆機。 以分線箱、交接箱以及接入網點為單位分布 欠費清單，由分公司機樓據此攔截逃費的新裝機用戶。 建立黑名單管理系統。 建立欠費黑地址及低信譽等級地址名 單，針該地址的裝機用戶采取特殊政策，如轉為 “ 固網預付 費 ” 業(yè)務或拒絕裝機。 非深圳戶籍新裝機人員和出租屋用戶要求有深圳身份證擔保 或裝 APS電話。 移機優(yōu)惠政策。 長話積分對遷移新號繼續(xù)適用。 拆機管理 制度化 受理客戶拆機申請的同時，收集用戶拆機原因 。 市場部號線室負責建立和管理 “ 拆機分析系統 ” ， 市場部業(yè)務室 按月提供分析報告、提出應對措施 。 產品交叉銷售分析 ? 問題： ? 固定電話有幾種服務：一般通話、來電顯示、語音信箱等服務 ? 如來電顯示和語音信箱服務應推銷給什么樣的可戶？ ? 方法： 根據歷史數據和服務持有者的特征，做營銷活動的有效性分析和成本 /收益分析 ? 行動： 針對性促銷 通過那些對利潤或收入有關聯的客戶指標的分析，發(fā)現重點客戶（核心客戶）和有價值客戶，從而可以有區(qū)別的實施各種營銷、咨詢服務和其他服務，并為電信局的經營管理提供決策支持。 按月話費量、打電話頻率定義的客戶貢獻度分析 按客戶的使用多種電信產品消費定義的客戶貢獻度分析 按收入 /成本定義的有價值客戶分析 按照月增長 5%話費的客戶貢獻度分析 客戶價值分析 欺詐發(fā)現 ? 問題： 盜打：用別人的號 惡意透打：購卡之后，惡意透打，之后換號 ? 方法： 根據客戶的通話模式，預測欺詐的可能性 ? 行動： 密切監(jiān)視 預付話費 欺詐客戶行為的特征是什么 ? 對于有欺詐行為的客戶進行預警 ? 設置什么樣的合適門檻值 ? 判斷客戶的信譽度，從而對客戶的話費限額進行調整。 ?非惡意性欺詐 ?報復性欺詐 ?惡意性欺詐 167。 電信企業(yè)經營分析的現狀 167。 什么是經營分析 167。 如何做經營分析 167。 經營分析的方法 167。 經營分析的主題分析 167。 基于客戶關系管理的經營分析 經營分析的主流技術 ? 數據倉庫 ? 數據挖掘 ? OLAP分析 中心數據倉庫 中心數據倉庫 元數據庫 元數據庫 元數據庫 元數據交換 數據查詢分析 最終用戶 最終用戶 最終用戶 數據集市 財務分析 數據集市 經營業(yè)務收入 數據集市 多維數據庫 數據的 抽取轉換加載 數據倉庫 管理工具 抽取 轉換 加載 數據模型工具 元數據庫 源數據庫系統 Inter接入 業(yè)務系統 IP電話 業(yè)務系統 網管系統 97工程 數據 CRM系統經營分析流程 多維數據庫 多維數據庫 勇立潮頭宏圖展 天方夜譚可實現 同舟共濟志成城 與時俱進再揚帆 新 年 快 樂 馬 到 成 功 感謝大家