構(gòu)建三位一體中高端客戶(hù)保有模型 精確制導(dǎo)中高端客戶(hù)保有工作 單位：中國(guó)移動(dòng)遼寧公司 時(shí)間： 2010年 6月 錄 一 建模背景 二 建模方案 三 應(yīng)用案例 四 創(chuàng)新點(diǎn)及效益評(píng)估 五 未來(lái)展望 市場(chǎng)狀況 遼寧移動(dòng)中高端客戶(hù)保有 中高端客戶(hù)是遼寧移動(dòng)利潤(rùn)主要來(lái)源 中高端客戶(hù)是遼寧移動(dòng)爭(zhēng)奪 3中高端客戶(hù)是遼寧移動(dòng)未來(lái)新業(yè)務(wù)獲利的目標(biāo)人群 中高端客戶(hù)是遼寧移動(dòng)話務(wù)量提升的主體人群 中高端市場(chǎng)占有率是遼寧移動(dòng)品牌價(jià)值的體現(xiàn) 電信行業(yè)市場(chǎng)成熟度高，市場(chǎng)趨近于飽和，市場(chǎng)占有率爭(zhēng)奪由新增市場(chǎng)轉(zhuǎn)向存量市場(chǎng) 電信行業(yè)重組及 3導(dǎo)致市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更加白熱化，存量市場(chǎng)是未來(lái) 3題現(xiàn)狀 1 2 3 4 愿有中高端客戶(hù)流失預(yù)警模型建模的出發(fā)點(diǎn)都是基于對(duì)離網(wǎng)客戶(hù)的流失預(yù)警 ， 預(yù)警提前期短 ， 且無(wú)法監(jiān)控中高端客戶(hù)價(jià)值流失風(fēng)險(xiǎn)程度 ， 而實(shí)際客戶(hù)在離網(wǎng)前價(jià)值已經(jīng)流失殆盡 定制終端存在產(chǎn)品缺陷且在定價(jià)和機(jī)型選擇上存在盲目性 ， 導(dǎo)致遼寧移動(dòng)終端捆綁營(yíng)銷(xiāo)受電信和聯(lián)通的沖擊很大 ， 阻礙終端捆綁率提升 資費(fèi)捆綁定價(jià)缺乏依據(jù) ， 優(yōu)惠力度不夠 ， 且資費(fèi)回饋模式單一 ，無(wú)法吸引中高端客戶(hù) ， 阻礙資費(fèi)捆綁率提升 中高端客戶(hù)對(duì)資費(fèi)套餐及其各類(lèi)語(yǔ)音和新業(yè)務(wù)疊加包的了解程度不夠 ，業(yè)務(wù)捆綁營(yíng)銷(xiāo)缺乏精細(xì)化數(shù)據(jù)支持 ，導(dǎo)致移動(dòng)和客戶(hù)雙向溝通不暢 保有現(xiàn)狀 當(dāng)前的中高端客戶(hù)保有大多是孤立和零散的，沒(méi)有有效和全面的了解客戶(hù)的全貌，這樣使得大量的中高端客戶(hù)保有工作還處于比較低級(jí)的階段，盲目性較高，且浪費(fèi)了大量的成本，最終的效果卻并不理想 建模目的 資費(fèi)捆綁定價(jià)模型 中高端客戶(hù)細(xì)分模型 終端偏好模型 業(yè)務(wù)偏好模型 價(jià)值流失預(yù)警模型 將中高端客戶(hù)根據(jù)消費(fèi)行為和業(yè)務(wù)特征分為不同特征的細(xì)分組別，可通過(guò)對(duì)不同細(xì)分組推薦遼寧移動(dòng)不同類(lèi)型業(yè)務(wù)套餐包的方式，為中高端客戶(hù)提供差異化產(chǎn)品服務(wù) 通過(guò)終端偏好模型識(shí)別中高端客戶(hù)最優(yōu)推薦機(jī)型和備選機(jī)型，為大規(guī)模開(kāi)展線上終端捆綁精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)提供依據(jù)，節(jié)約短信字段、熱線服務(wù)時(shí)間等營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)資源，提升中高端客戶(hù)對(duì)遼寧移動(dòng)的服務(wù)認(rèn)知度 通過(guò)業(yè)務(wù)偏好模型識(shí)別中高端客戶(hù)偏好業(yè)務(wù)，為在捆綁營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中形成 終端 +業(yè)務(wù)和資費(fèi) +業(yè)務(wù)的捆綁營(yíng)銷(xiāo)組合，提升中高端客戶(hù)捆綁率 通過(guò)資費(fèi)捆綁定價(jià)模型界定中高端客戶(hù) 5檔匹配資費(fèi)額和 5檔激勵(lì)資費(fèi)額，資費(fèi)捆綁營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的定價(jià)提供依據(jù)，規(guī)避定價(jià)風(fēng)險(xiǎn)，降低營(yíng)銷(xiāo)成本，實(shí)現(xiàn)資費(fèi)捆綁精細(xì)化 通過(guò)價(jià)值流失預(yù)警模型區(qū)分中高端客戶(hù)保有優(yōu)先級(jí)，以利用有限的時(shí)間和資源，保有價(jià)值流失嚴(yán)重的重點(diǎn)人群 以上 4個(gè)方面的問(wèn)題，暴露了中高端客戶(hù)保有存在的盲目性和缺乏時(shí)效性，由此可延伸出模型建設(shè)的目的如下： 錄 一 建模背景 二 建模方案 三 應(yīng)用案例 四 創(chuàng)新點(diǎn)及效益評(píng)估 五 未來(lái)展望 高端客戶(hù)價(jià)值流失預(yù)警模型 根據(jù)用戶(hù)前 3個(gè)月 （ 相對(duì)于當(dāng)前月 ） 的消費(fèi)能力和行為預(yù)測(cè)用戶(hù)未來(lái) 2個(gè)月（ 包括當(dāng)前月 ） 連續(xù)價(jià)值流失的可能性 ， 以量化中高端客戶(hù)的價(jià)值流失風(fēng)險(xiǎn) ， 為中高端客戶(hù)價(jià)值保有提供關(guān)鍵參考 中高端客戶(hù)細(xì)分模型 結(jié)合用戶(hù)消費(fèi)行為特征、用戶(hù)消費(fèi)能力等因素對(duì) 3個(gè)月前（相對(duì)于當(dāng)前月）的中高端客戶(hù)進(jìn)行細(xì)分，以便根據(jù)用戶(hù)相應(yīng)特征制定不同的中高端客戶(hù)保有策略 2 1 3 4 5 中高端客戶(hù)終端偏好模型 通過(guò)用戶(hù)基本信息、換機(jī)前終端信息、通話行為、業(yè)務(wù)消費(fèi)行為等因素建立決策樹(shù)模型，匹配用戶(hù)最優(yōu)推薦機(jī)型，并考慮品牌忠誠(chéng)度和用戶(hù)消費(fèi)能力，匹配用戶(hù)第 1、 2備選推薦機(jī)型，精確到用戶(hù)級(jí) 中高端客戶(hù)業(yè)務(wù)偏好模型 通過(guò)新業(yè)務(wù)在各用戶(hù)細(xì)分組中滲透率排序、業(yè)務(wù)消費(fèi)行為和能力等因素，匹配用戶(hù)第 1、 2、 3偏好數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，精確到用戶(hù)細(xì)分組 中高端客戶(hù)資費(fèi)捆綁定價(jià)模型 根據(jù)四西格瑪原則對(duì) 581 元的 3個(gè)月前（相對(duì)于當(dāng)前月）的中高端客戶(hù) 后根據(jù)決策樹(shù)模型進(jìn)行分檔，將全體中高端客戶(hù) 檔，再將每個(gè)中高端客戶(hù)前 3個(gè)月（相對(duì)于當(dāng)前月）的平均檔進(jìn)行匹配，分檔均值為第 1資費(fèi)檔次、分檔上限為第 2資費(fèi)檔次，為資費(fèi)捆綁定價(jià)提供依據(jù) 中高端保有 精細(xì)化模型支撐 建模思路 據(jù)提取 數(shù)據(jù)清洗 數(shù)據(jù)審核 數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)挖掘?qū)挶順?gòu)建 缺失數(shù)據(jù)處理 極值數(shù)據(jù)處理 錯(cuò)誤數(shù)據(jù)處理 冗余數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤審核 數(shù)據(jù)源錯(cuò)誤審核 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑審核 提取建模所需數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備確保建模數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可用性和完整性 分類(lèi)算法： C 價(jià)值流失預(yù)警模型 終端偏好模型 資費(fèi)捆綁定價(jià)模型 聚類(lèi)算法： 步聚類(lèi) 中高端客戶(hù)細(xì)分模型 資費(fèi)捆綁定價(jià)模型 數(shù)據(jù)分析 中高端客戶(hù)業(yè)務(wù)偏好模型 模型算法 選擇合適的建模算法確保建模過(guò)程和輸出結(jié)果的精細(xì)化、簡(jiǎn)約化和合理化 業(yè)務(wù)需求溝通 業(yè)務(wù)現(xiàn)狀分析 業(yè)務(wù)問(wèn)題診斷 目標(biāo)用戶(hù)特征分析 建模目標(biāo)確定 根據(jù)建模要求和現(xiàn)有數(shù)據(jù)情況，構(gòu)思和確定建模數(shù)據(jù)提取需求 提取數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)質(zhì)量審核 數(shù)據(jù)探索 異常用戶(hù)的識(shí)別和剔除 數(shù)據(jù)抽樣。確定建模用戶(hù)集合 建模衍生變量計(jì)算。根據(jù)提取的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì)算衍生變量，構(gòu)建寬表 建模變量篩選 特征建模分析 卡方分析 方差分析 雙變量分析 相關(guān)性分析 顯著性檢驗(yàn) 建模變量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 對(duì)數(shù)變換 標(biāo)準(zhǔn)化變換 確定建模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 確定建模測(cè)試數(shù)據(jù)集 采用合適的算法，建立模型 評(píng)估模型效果，主要評(píng)估指標(biāo)有相應(yīng)率、查全率和提升度 業(yè)務(wù)解釋建模結(jié)果 調(diào)整模型參數(shù)和建模變量，直到得到滿(mǎn)意結(jié)果 模型的評(píng)估 提升圖、收益圖 混淆矩陣。準(zhǔn)確率和查全率 模型的優(yōu)化 模型數(shù)據(jù)集調(diào)整 數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)化 建模變量的篩選 建模方法的選擇 模型參數(shù)的調(diào)整 業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 建模準(zhǔn)備 模型構(gòu)建 模型評(píng)估 和優(yōu)化 建模過(guò)程 建模結(jié)果 模型輸入 預(yù)警用戶(hù)確定 預(yù)警用戶(hù)細(xì)分 預(yù)警用戶(hù)偏好 模型輸出 語(yǔ)音消費(fèi)細(xì)分 新業(yè)務(wù)消費(fèi)細(xì)分 捆綁資費(fèi)定價(jià)依據(jù) 業(yè)務(wù)偏好模型 價(jià)值流失預(yù)警用戶(hù) 流失可信度 價(jià)值流失風(fēng)險(xiǎn)概率 價(jià)值等級(jí) 最優(yōu)匹配機(jī)型 備選推薦機(jī)型 語(yǔ)音消費(fèi)組別 新業(yè)務(wù)消費(fèi)組別 新業(yè)務(wù)偏好匹配 匹配消費(fèi)額度 激勵(lì)消費(fèi)額度 候選中高端用戶(hù) 自然屬性 消費(fèi)行為 終端信息 終端偏好模型 客戶(hù)細(xì)分模型 資費(fèi)捆綁定價(jià)模型 (客戶(hù)價(jià)值細(xì)分 ) 價(jià)值流失預(yù)警模型 通過(guò)上述建模過(guò)程，按照下列建模的邏輯架構(gòu)可以輸出模型結(jié)果如下： 錄 一 建模背景 二 建模方案 三 應(yīng)用案例 四 創(chuàng)新點(diǎn)及效益評(píng)估 五 未來(lái)展望 過(guò)資費(fèi)捆綁定價(jià)模型輸出的客戶(hù)匹配資費(fèi)額和激勵(lì)資費(fèi)額，結(jié)合先前標(biāo)注出的客戶(hù)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)偏好和客戶(hù)細(xì)分組特征，制定資費(fèi)捆綁營(yíng)銷(xiāo)方案，對(duì)語(yǔ)音類(lèi)細(xì)分組采用預(yù)存返話費(fèi) +語(yǔ)音優(yōu)惠包的營(yíng)銷(xiāo)組合，對(duì)新業(yè)務(wù)類(lèi)細(xì)分組采用預(yù)存返話費(fèi) +新業(yè)務(wù)優(yōu)惠包的營(yíng)銷(xiāo)組合方式 通過(guò)客戶(hù)業(yè)務(wù)偏好模型結(jié)合客戶(hù)細(xì)分模型結(jié)果，匹配各細(xì)分組別的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)偏好 應(yīng)用路徑 價(jià)值流失預(yù)警模型 目標(biāo)客戶(hù)細(xì)分模型 資費(fèi)捆綁定價(jià)模型 客戶(hù)終端偏好模型 客戶(hù)業(yè)務(wù)偏好模型 輸入全體中高端客戶(hù)名單 1 2 通過(guò)價(jià)值流失預(yù)警模型標(biāo)識(shí)全體中高端客戶(hù)的價(jià)值流失風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，配合遼寧移動(dòng)藍(lán)、綠、黃、紅、白這5個(gè)流失預(yù)警區(qū)，確定中高端客戶(hù)保有工作的優(yōu)先級(jí)和重點(diǎn)人群 3 4 5 5 通過(guò)目標(biāo)客戶(hù)細(xì)分模型將中高端客戶(hù)進(jìn)一步細(xì)分為不同消費(fèi)能力和業(yè)務(wù)特征的組別，以保有策略匹配，可以針對(duì)語(yǔ)音類(lèi)細(xì)分組別制定語(yǔ)音業(yè)務(wù)捆綁策略，奉送語(yǔ)音優(yōu)惠包 輸出終端或資費(fèi)捆綁營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)目標(biāo)客戶(hù)名單 通過(guò)客戶(hù)終端模型輸出的客戶(hù)最優(yōu)推薦機(jī)型和第 1、 2備選機(jī)型，結(jié)合先前標(biāo)注出的客戶(hù)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)偏好，制定終端捆綁營(yíng)銷(xiāo)方案，采用終端補(bǔ)貼 +新業(yè)務(wù)優(yōu)惠的營(yíng)銷(xiāo)組合方式 輸出業(yè)務(wù)捆綁營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)目標(biāo)客戶(hù)名單 線 人工 座席 自助語(yǔ)音 電話經(jīng)理 電子渠道 網(wǎng)站 短信 營(yíng)業(yè)廳 自有 營(yíng)業(yè)廳 基于保有模型的終端捆綁精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo) 自有實(shí)體營(yíng)業(yè)廳 歷 客戶(hù)去營(yíng)業(yè)廳購(gòu)買(mǎi)定制終端 電子渠道 ： 根據(jù)目標(biāo)客戶(hù)名單所標(biāo)注的客戶(hù)定制終端偏好及新業(yè)務(wù)偏好，通過(guò)手機(jī)報(bào)、短信方式對(duì) 個(gè)月以下的目標(biāo)客戶(hù)進(jìn)行信息告知（不重復(fù)使用外呼告知方式）； 于價(jià)值流失風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) 1、 2、 3的目標(biāo)客戶(hù)由短信告之 自有營(yíng)業(yè)廳 ： 傳冊(cè)、臺(tái)歷、平面廣告等也節(jié)前提前 3天到位；在自由營(yíng)業(yè)廳銷(xiāo)售 熱線 ： 電話經(jīng)理根據(jù)目標(biāo)客戶(hù)名單所標(biāo)注的客戶(hù)定制終端偏好及新業(yè)務(wù)偏好，對(duì) 個(gè)月以上目標(biāo)客戶(hù)外呼告之活動(dòng)信息（不重復(fù)使用短信告之方式）。 對(duì)于價(jià)值流失風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) 4、 5的目標(biāo)客戶(hù)主要由電話經(jīng)理外呼告之 遼寧移動(dòng)運(yùn)用價(jià)值流失預(yù)警模型、終端偏好模型、業(yè)務(wù)偏好模型在 2010年 4月 28日 8日之間精選 8款知名品牌的 3展了中高端客戶(hù) 過(guò)價(jià)值流失預(yù)警模型刪選出目標(biāo)客戶(hù)，通過(guò)終端偏好模型匹配推薦 過(guò)業(yè)務(wù)偏好模型確定奉送的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，以 3數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的營(yíng)銷(xiāo)組合模式，實(shí)現(xiàn)了終端捆綁營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的精細(xì)化和差異化。 應(yīng)用舉例 錄 一 建模背景 二 建模方案 三 應(yīng)用案例 四 創(chuàng)新點(diǎn)及效益評(píng)估 五 未來(lái)展望 創(chuàng)新評(píng)估 創(chuàng)新 創(chuàng)新建立了資費(fèi)、終端、業(yè)務(wù)三位一體營(yíng)銷(xiāo)支撐。以分析中高端客戶(hù)終端偏好、業(yè)務(wù)偏好，和消費(fèi)能力分檔層次為核心，為資費(fèi)捆綁定價(jià)提供依據(jù)，為終端捆綁和業(yè)務(wù)捆綁信息匹配提供支撐。方便管理層制定一體化的保有策略提高了完整的數(shù)據(jù)支撐，為市場(chǎng)一線人員全方位了解客戶(hù)全貌提高了合理的切入點(diǎn) 創(chuàng)新建立了中高端客戶(hù)價(jià)值流失預(yù)警模型，轉(zhuǎn)換客戶(hù)預(yù)警角度，從離網(wǎng)預(yù)警轉(zhuǎn)變?yōu)榭蛻?hù)價(jià)值流失預(yù)警并根據(jù)預(yù)警結(jié)果匹配相應(yīng)的終端、資費(fèi)及業(yè)務(wù)偏好，增強(qiáng)了中高端客戶(hù)保有的時(shí)效性，精確制導(dǎo)中高端客戶(hù)保有工作 本次中高端客戶(hù)保有 5大模型建設(shè)，以實(shí)現(xiàn)中高端客戶(hù)的三位一體化營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)為出發(fā)點(diǎn)，以為中高端客戶(hù)保有工作提供一站式準(zhǔn)確模型和數(shù)據(jù)支撐為最終目標(biāo)，主要包括了 2大方面的創(chuàng)新點(diǎn)： 效益評(píng)估 通過(guò)最優(yōu)化中高端客戶(hù)保有成本配置增加經(jīng)濟(jì)效益 ， 人均保有成本較模型應(yīng)用前減少約 20元 ， 本次中高端客戶(hù)保有 50萬(wàn)客戶(hù) ， 則節(jié)約成本20 50萬(wàn) =1000萬(wàn)元 從客戶(hù)保有的角度上來(lái)說(shuō) ，一個(gè)中高端客戶(hù)的拓展成本則約為 1000元 。 模型應(yīng)用前后對(duì)比分析得知 ， 中高端客戶(hù)保有量較之前月均多5000戶(hù) ， 則從客戶(hù)保有的角度來(lái)說(shuō) ， 月中高端客戶(hù)保有 帶 來(lái) 的 收 益 為 ：5000 1000元 =500萬(wàn) 經(jīng)濟(jì)效益 通過(guò)模型構(gòu)建，為客戶(hù)量體裁衣，使得市場(chǎng)一線人員能更為完整和精準(zhǔn)的獲取客戶(hù)在終端、業(yè)務(wù)、資費(fèi)方面的資訊，也因此能夠?yàn)榭蛻?hù)提供良好的差異化個(gè)性服務(wù)。從而大幅提升了中高端客戶(hù)滿(mǎn)意度 通過(guò)提高中高端客戶(hù)在終端、資費(fèi)和業(yè)務(wù)方面的捆綁率和捆綁期，提升了中高端客戶(hù)保有量，同時(shí)在保有量上穩(wěn)步上漲 社會(huì)效益 傳統(tǒng)的中高端客戶(hù)保有策略只是簡(jiǎn)單和孤立的構(gòu)建模型，各模型之間是孤立的、分散的，不具備兼容性和協(xié)同性，無(wú)法掌控目標(biāo)客戶(hù)全貌。本項(xiàng)目構(gòu)建的五大模型，通過(guò)三位一體的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了客戶(hù)信息的多維度分析，可以完整、全方位的了解客戶(hù)終端偏好、新業(yè)務(wù)偏