1、金礦就在您的腳下基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的精確智能營銷,2.,華院分析公司簡介,提供面向市場營銷、風險管理和決策支持的數(shù)據(jù)分析應用咨詢和軟件解決方案 專著于電信和金融行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘解決方案 為客戶提供以下建模解決方案 客戶行為細分模型 客戶離網(wǎng)預警模型 客戶綜合價值評估模型 交叉銷售模型 客戶信用評估模型 欺詐行為預警模型 .,3.,華院分析為客戶提供數(shù)據(jù)挖掘整體解決方案,4.,華院分析團隊介紹,5.,在中國移動集團內(nèi)部的主要工作介紹,6.,議 題,移動通信行業(yè)營銷熱點話題回顧 規(guī)模型發(fā)展向規(guī)模效益型發(fā)展轉(zhuǎn)變 運營商深陷“價格漩渦” 虛增放號增大銷售成本 用戶離網(wǎng)嚴重營銷收入與利潤 攻守平衡成為移動營

2、銷轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵 新業(yè)務推廣仍需努力 客戶服務與客戶期望有差距 數(shù)據(jù)挖掘模型與案例選講 數(shù)據(jù)挖掘項目工作方法,7.,移動通信市場競爭迫使移動由規(guī)模型發(fā)展向規(guī)模效益型發(fā)展轉(zhuǎn)型,聯(lián)通份額持續(xù)攀升,小靈通來勢洶洶,存量市場爭奪凸顯,MOU潛力有限,MOU,8.,價格戰(zhàn)與渠道的唯利是圖導致移動公司深陷“價格漩渦”,渠道終端影響力提高,誘發(fā)新一輪價格戰(zhàn),提高市場 費用，頻繁促銷,平均ARPU值下降,通過“價格戰(zhàn)” 競爭奪取市場份額,競爭對手的發(fā)展導致 競爭升級,用戶價格敏感度提高，部分用戶群在利益趨勢下頻繁轉(zhuǎn)網(wǎng),“不斷降低的新用戶質(zhì)量,降價應對,動蕩的用戶群基礎(chǔ),盈利能力 降低,渠道利用運營商之間的競爭提出

3、新要求,渠道成本上升,渠道因利益驅(qū)使引起用戶轉(zhuǎn)網(wǎng),更低的毛利,進一步動蕩的用戶群,更低的ARPU,公司價值貶值,.,陷入僵局,超越競爭，擺脫“價格旋渦”,9.,虛增放號與不穩(wěn)定的用戶群體進一步增大了銷售成本,某分公司2002年1-9月活動用戶數(shù)變化情況,累計放號與凈增用戶對比,1,2,3,4,5,6,7,8,9,金卡神州行,全球通,聯(lián)通G網(wǎng),聯(lián)通,有效放 號率 9.6%,有效放 號率 21.7%,累計放號,凈增 用戶,累計放號,移動,凈增 用戶,10.,客戶離網(wǎng)正嚴重影響著中移動的收入與利潤,ARPU群,600 300-600 200-300 200,平均ARPU （人民幣元）,958 415

4、 244 112,客戶數(shù) （萬）,47 136 141 447,離網(wǎng)率（1）,18% 19% 19% 26% 23%,估計離網(wǎng) 對收入的影響 （人民幣億元）,4.9 6.4 3.9 7.8 23.0,估計離網(wǎng)對稅前 利潤的影響 （人民幣億元）,3.2 3.8 1.9 0.7 9.6,億,億,平均：,11.,ARPU,平均ARPU指標,100%,93%,59%,客戶保留成本：新客戶獲取成本,1,5,：,攻守之間的平衡成為移動營銷轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵,12.,新業(yè)務種類繁多，仍需努力推廣,某省新業(yè)務普及率抽樣調(diào)查,新業(yè)務收入及其占業(yè)務收入的比重,中國移動新業(yè)務種類繁多,新業(yè)務比重與國際運營商比較,13.,客

5、戶服務與客戶期望有差距，深層次理解用戶需求成為關(guān)鍵,如果通訊優(yōu)惠和非通訊優(yōu)惠只可以二選其一.,客戶百分比,通訊優(yōu)惠,非通訊優(yōu)惠,14.,全球最佳管理實踐提示：現(xiàn)階段是數(shù)據(jù)挖掘應用的關(guān)鍵時期,企業(yè)客戶,個人客戶,個人客戶,企業(yè)客戶,客戶,滿滿足大眾市場的基本需求 簡單的產(chǎn)品/服務 無差別化的服務,完全分離的組織各自擁有計費功能 自有的IT系統(tǒng) 各自的管理機構(gòu) 渠道體系分離,提供差別化的服務 不同的定價模型 不同的信用政策 交叉銷售新業(yè)務 流失用戶預警 開始注重企業(yè)用戶 相同的計費與客服系統(tǒng) 相同的IT系統(tǒng),企業(yè)客戶營銷,個人客戶營銷,客服,IT/管理,基礎(chǔ)設施,計費,1,2,3,起步階段(第一/

6、第二代移動通訊),成長/差別化階段(第二代移動通訊),新游戲規(guī)則階段 (第三代移動通訊),基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),15.,中國移動集團結(jié)合國內(nèi)外實際情況提出數(shù)據(jù)挖掘營銷應用規(guī)劃,客戶行為細分模型,客戶流失傾向 預警模型,價格敏感度模型,客戶信用評分模型,交叉銷售模型,營銷效果預測模型,客戶價值 評估模型,16.,議 題,移動通信行業(yè)營銷熱點話題回顧 數(shù)據(jù)挖掘模型與案例選講 客戶行為細分模型及案例選講 客戶離網(wǎng)預警模型及案例選講 客戶交叉銷售模型與案例簡介 客戶信用評分模型與案例簡介 客戶綜合價值模型與案例簡介 數(shù)據(jù)挖掘項目工作方法,17.,三類用戶細分方法介紹,易于辯認 易于集中媒介溝通渠道 易于組

7、織分銷,描述性的因素, 不足以預測其未來購買行為,知道品牌X牙膏主要俏于南方, 購買者是教育程度高的女性,是驅(qū)動因素(好處是什么?) 在市場日趨成熟復雜和多樣化的形勢下更顯重要 可以幫助營銷活動的方方面面建立策略, 贏得目標人群,如果不結(jié)合其他信息就用處不大,知道品牌X牙膏使用者在尋找具有防止牙齲有效手段的產(chǎn)品優(yōu)惠,是驅(qū)動因素(為什么有這種要求) 為消費者人格背景提供更完整的信息 為廣告渠道策劃提供思路,對產(chǎn)品/服務的具體方向往往不能給出明確的方向,知道品牌X的消費者非常關(guān)心自已和家人的健康, 具有責任心強的品質(zhì),好處,問題,舉例,對行為的預測性提高,18.,為什么要建立客戶行為細分模型,低

8、端,中 端,高 端,ARPU值相似的客戶需求特點卻差別很大,客戶細 分之謎,根據(jù)ARPU值進行客戶細分的方法,基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的以需求為基準的細分,客戶行為 價值細分模型,海量客戶 行為數(shù)據(jù)/ 特征數(shù)據(jù),組內(nèi)行為特點相似組間行為差異較大的客戶分組,19.,客戶行為細分模型通過上百個變量描述客戶,性別,年齡,建檔時間,證件號碼,繳款方式,信息費,應收金額,優(yōu)惠金額,滯納金應收,SMS次數(shù),國際呼叫,呼入/呼出比例,短消息話單類型,信息長度,贈送費用,呼轉(zhuǎn)類型,漫游話費,通話時長,贈送分鐘數(shù),費用類型,動態(tài)漫游號,IMSI號碼,月均基本通話,月均國內(nèi)長途,工作日呼叫次數(shù),工作日呼叫時間,WAP呼叫

9、時間,繁忙時段呼叫次數(shù),非繁忙時段呼叫次數(shù),SMS次數(shù),WAP次數(shù),IP呼叫次數(shù),語音呼叫次數(shù),非語音呼叫次數(shù),月均國際長途,非IP呼叫時間,20.,自動生成影響客戶分組的主要因子,21.,客戶根據(jù)自身所具有的特征自動聚為一些行為特點相似的群體,1,2,8,4,5,3,7,6,因素二（國內(nèi)呼叫次數(shù)）,因素三（IP呼叫次數(shù)）,因素一（繁忙時段呼叫次數(shù)）,22.,16個組中呈現(xiàn)出差別明顯的優(yōu)勢、弱勢特征,23.,各類客戶人數(shù)及收入貢獻一覽,人數(shù) 百分比,收入貢獻 百分比,59.61%,56.41%,15.08%,28.51%,14.89%,25.91%,優(yōu)質(zhì),普通,弱勢,24.,某移動公司全球通（

10、后付費）客戶的17個客戶分組,注意： 每個客戶 分組的組名 代表本組 客戶與其他 客戶分組的 客戶相比較 所具有的 顯著特點， 而不是指 本組客戶 只有此 特點,25.,對細分客戶組進行特征描述,26.,針對性的業(yè)務推廣與客戶服務建議,本組市場建議 業(yè)務推廣建議 彩信業(yè)務統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)本組客戶彩信使用人數(shù)比例明顯大于其他16個客戶分組 GPRS業(yè)務估計本組客戶中有相當部分人群是商務人士 客戶服務建議 免費贈送香港天氣預報 與航空公司里程積點互換 空港VIP休息室,27.,研究整個客戶結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化情況,優(yōu)質(zhì)組、普通組、弱勢組人數(shù)百分比變化趨勢,優(yōu)勢,普通,弱勢,28.,研究各分組客戶人數(shù)的變化，

11、指導營銷策略制定,29.,客戶群體變動分析,優(yōu)質(zhì)組客戶群體流入、流出分析,單位：個,占57月份 優(yōu)勢組人數(shù) 10.53%,占57月份 優(yōu)勢組人數(shù) 31.46%,占810月份 優(yōu)勢組人數(shù) 9.47%,占810月份 優(yōu)勢組人數(shù) 21.40%,新增及 流失之和,占57月份 優(yōu)勢組人數(shù) 51.30%仍然 留在優(yōu)勢組,30.,研究各分組客戶ARPU的變化，指導營銷策略制定,月均話費貢獻,ARPU差異,31.,結(jié)合客戶行為分組觀察客戶對長途資費的敏感度,某移動全球通客戶（后付費）IP呼叫比例各組分布,注釋：IP呼叫比例=本組客戶月均IP呼叫次數(shù)/本組客戶月均包含IP通話的長途通話總次數(shù),從17個組比較來看

12、，第10組熱衷IP組是對長途通話資費最敏感的客戶群體（經(jīng)濟型），而第4組業(yè)務繁忙組則是對長途通話資費最不敏感的客戶群體（效率型）。,本組客戶對 價格極不敏感,本組客戶 有較強IP 使用習慣,本組客戶長途通話需求大，對價格有一定敏感性,32.,分組大類的客戶管理與營銷策略,（平均人數(shù)：21865）,差異化手段鞏固發(fā)展 這些客戶都是有潛力，但對話費有一定敏感性的客戶 ARPU高于均值，各類人群習慣差異較大,33.,研究只有應用于營銷實踐才會產(chǎn)生真正的價值,指導數(shù)據(jù)業(yè)務推廣,協(xié)助快速培養(yǎng)新品牌,轉(zhuǎn)變1860為主動營銷窗口,如GPRS業(yè)務,如動感地帶,1860營銷,34.,記錄客戶反饋 衡量活動效果,

13、設計市場活動方案,應用示例：GPRS業(yè)務推廣,確定最可能對GPRS 感興趣的客戶,初步選定第4組業(yè)務繁忙組、第14組國內(nèi)長途組、第12組商務潛力組 根據(jù)每組客戶的具體情況及活動預算，設定對處于本組內(nèi)哪一話費段的客戶進行活動 產(chǎn)生具體的客戶列表及每個客戶的月人均話費、組別、客戶帳單郵寄地址,業(yè)務介紹方案 開通業(yè)務熱線電話或業(yè)務登記反饋表格 網(wǎng)上業(yè)務受理網(wǎng)址,各類業(yè)務受理渠道客戶反饋記錄 哪些客戶購買？哪些客戶查詢業(yè)務？購買和查詢的時間？哪些客戶沒有反應？,35.,客戶細分模型為新業(yè)務推廣助力,消費者購買新業(yè)務的行為模式,新業(yè)務最廣最佳實踐,各省級移動運營商普遍做的工作,各省級移動運營商相對薄弱的

14、工作環(huán)節(jié),迅速有效 的推廣,36.,利用已有研究成果拓展1860營銷新渠道,客戶 細分 模型,客戶價值指數(shù) 客戶通話行為特點 業(yè)務推薦指數(shù) ,主動營銷,37.,研究成果還可以應用于以下方面,識別新的營銷機會 指導差異化套餐設計 指導差異化客戶服務 指導增值業(yè)務推廣 指導促銷活動目標選擇 指導?！案摺庇媱?指導“忠誠”計劃 指導集團客戶開發(fā) ,38.,客戶行為細分模型在指導營銷應用方面具有顯著特點,可以獲得每個客戶分組中所有客戶或部分客戶的名單 可以靈活的對形成的各客戶分組進行宏觀觀察和微觀細分 可以借助計算機程序動態(tài)觀測客戶行為的變化及其所屬客戶細分群體的變化 可以靈活的基于各種不同的營銷目標

15、或客戶服務目標進行應用,39.,用戶離網(wǎng)預警模型工作原理簡介,基于離網(wǎng)預警模型 的用戶挽留,用戶數(shù)據(jù) 話單數(shù)據(jù) 帳單數(shù)據(jù) 套餐與產(chǎn)品數(shù)據(jù) 用戶信息數(shù)據(jù),流失預測模型,未來12個月用戶 具有高離網(wǎng)概率的 用戶名單,40.,用戶流失預測模型變量與參數(shù)示例,移動用戶,高危用戶,流失可能低,滿足 該規(guī)則,滿足 該規(guī)則,如果 在網(wǎng)時間115天，并且第三個月 無本地通話,如果 曾使用套餐總數(shù)大于2種，且第二個月IP呼叫時間小于68分鐘，且第三個月呼入次數(shù)少于63次, ,41.,用戶離網(wǎng)預警模型產(chǎn)生需要挽留的客戶名單,流失傾向評分說明該客戶流失可能的大小,營銷人員可迅速確定客戶的開戶地區(qū)，以便采取行動,營銷

16、人員可以更準確地抓住具有潛在流失傾向的客戶,營銷人員可以根據(jù)ARPU確定客戶挽留活動的目標群體,了解潛在流失客戶的行為特點，開展針對性的客戶挽留,綜合客戶流失傾向與ARPU，給出建議行動優(yōu)先級供參考,42.,伊犁分公司離網(wǎng)挽留活動效果分析,伊犁分公司是最早完成流失預測模型建模的公司，也在2003年年初最早開始客戶關(guān)懷和挽留活動。經(jīng)過半年左右的離網(wǎng)挽留工作實踐，伊犁分公司的客戶保持工作取得了比較顯著的成績。,節(jié)選自某移動內(nèi)部報告,43.,伊犁分公司離網(wǎng)挽留活動效果分析,相比于其他較晚開始或還沒有開始的地區(qū)，流失率明顯偏低，可是通話用戶的增長率卻名列前茅。這使我們認識到，離網(wǎng)挽留工作不僅僅是留住了

17、要離開的客戶，還推動了更多的客戶使用我們的業(yè)務。,節(jié)選自某移動內(nèi)部報告,44.,彩信,手機銀行,全球呼,IP,GPRS,語音信箱,移動秘書,產(chǎn)品之間的正關(guān)聯(lián)與負關(guān)聯(lián),交叉銷售模型,用戶產(chǎn)品關(guān)聯(lián),45.,何謂交叉銷售,交叉銷售研究要點,交叉銷售通過研究客戶的產(chǎn)品使用情況、消費行為特點，發(fā)現(xiàn)老客戶的潛在需求 交叉銷售通過產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)，尋找實現(xiàn)產(chǎn)品捆綁銷售的機會 交叉銷售為新產(chǎn)品尋找已有用戶中的目標群體,46.,產(chǎn)品業(yè)務關(guān)聯(lián)關(guān)系圖說明,根據(jù)產(chǎn)品業(yè)務關(guān)聯(lián)性評分表，形成某一產(chǎn)品與其他產(chǎn)品關(guān)聯(lián)關(guān)系圖，以形象說明本產(chǎn)品與其他產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系（正相關(guān)或是負相關(guān)）及其關(guān)聯(lián)性強弱。,正向關(guān)聯(lián),負向關(guān)聯(lián),客戶取

18、消產(chǎn)品時作為替補品,考慮產(chǎn)品捆綁銷售,相關(guān)性弱,替代性弱,相關(guān)性強,替代性強,47.,移動對對碰與其他產(chǎn)品/業(yè)務的關(guān)聯(lián)關(guān)系,移動對對碰與語音信箱、移動夢網(wǎng)、隨E行、數(shù)據(jù)通信、呼轉(zhuǎn)小叮鐺、彩信、百寶箱、20元/0元GPRS套餐都有正向關(guān)聯(lián)關(guān)系。,48.,移動對對碰客戶分組交叉銷售機會,(次),移動對對碰分組普及率分析,7短信專家組、4短信潛力組用戶對移動對對碰的興趣相當較濃，可作為大規(guī)模推廣移動對對碰的突破口。9夜間積極組、15差旅人士組、8組長途電話組根據(jù)用戶行為分析，也應用有較大的交叉銷售機會。,49.,某移動全球通GPRS定向銷售回應率曲線說明,說明： 從左表中我們可以看出，不對用戶群特征

19、進行研究，對10%的客戶進行市場活動，獲得的客戶響應人數(shù)百分比只能是10%； 進行了用戶群特征研究，我們對10%目標客戶做市場活動，就可以獲得約53.4%的顧客響應。 采用定向銷售分析后，不僅提高了市場活動的命中率，也減少了市場活動的經(jīng)費。,50.,交叉銷售模型（GPRS定向銷售）因素分析舉例：漫游平均次數(shù),隨著漫游平均次數(shù)的提高，GPRS的銷售回應率呈上升趨勢。,51.,一個真實的信用管理失誤的故事,某用戶是中國移動全球通用戶，ARPU值800元左右，在網(wǎng)時間超過5年 同時用于隨e行上網(wǎng)卡一個，200元包月 每月向中國移動貢獻大約1000元收入 對中國移動有較高的忠誠度,最近由于其欠費0.7

20、元隨e行短信費用被停機，停機前沒有收到移動正式的停機通知或欠費催繳通知 該用戶先抱怨GPRS網(wǎng)絡不穩(wěn)定，后來發(fā)現(xiàn)同事可以上網(wǎng)，就懷疑網(wǎng)卡有問題，最后當發(fā)現(xiàn)是中國移動由于0.7元而停機導致其不能在差旅途中上網(wǎng)并為他帶來很多麻煩時，他憤怒了,52.,壞帳控制背后的故事,某公司日停機用戶與銷售收入損失,停機 人數(shù),損失,53.,客戶信用評分模型,54.,觀察期內(nèi)賴帳嫌疑者與守信者轉(zhuǎn)移呼叫移動行為分布,圖示顯示：在連續(xù)三個月的觀察期中，賴帳嫌疑者轉(zhuǎn)移呼叫移動的比例都大于守信者。,信用模型因素分析舉例：轉(zhuǎn)移呼叫,55.,客戶綜合價值模型,本項目中對客戶價值評估模型的搭建，綜合衡量客戶五個方面的表現(xiàn)：客戶

21、當前貢獻度、客戶未來貢獻度、客戶信用度、客戶忠誠度以及客戶成長潛力。,客戶成長潛力,客戶忠誠度,客戶未來貢獻度,客戶信用度,客戶當前貢獻度,客戶綜合價值,客戶綜合價值 = weight_1*客戶當前貢獻度 + weight_2*客戶未來貢獻度 + weight_3*客戶信用度 + weight_4*客戶忠誠度 + weight_5*及客戶成長潛力,1,2,3,5,4,56.,客戶按綜合價值評分在市場營銷分析矩陣的分布總圖,穩(wěn)定性和發(fā)展性都低的客戶約占客戶總體的6.2%，而穩(wěn)定性和發(fā)展性都高的優(yōu)質(zhì)客戶約占客戶總體的13.4%，其余客戶發(fā)展性中等，穩(wěn)定性界于低、中、高之間，客戶在整體上趨于正態(tài)分布

22、。,57.,用戶綜合價值分組介紹舉例：組5,本組特征描述 本組人數(shù)百分比3.59%； 本組客戶的顯著特征體現(xiàn)在客戶當前貢獻度和忠誠度均為各組之末； 本組客戶的信用度也低于均值，產(chǎn)品增長潛力尚可； 總體而言，本組客戶發(fā)展性和穩(wěn)定性都偏低，處于客戶綜合價值矩陣的象限1。,58.,基于客戶綜合價值評分的市場營銷建議,市場營銷建議 此類客戶約占客戶整體的6%，非客戶主體； 客戶的培育和挽留價值都不大； 建議通過品牌整合，將這部分客戶根據(jù)其特征分流到某移動的其它品牌，打造全球通后付費品牌的高端市場形象。,59.,華院分析智能營銷系統(tǒng)可內(nèi)嵌以上各類模型,流失預警模型,交叉銷售模型,客戶行為細分模型,更多模

23、型,營銷信息預警,營銷方案策劃,績效管理,主動營銷,客戶,行為數(shù)據(jù),業(yè)務系統(tǒng),數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)挖掘,模型,行為數(shù)據(jù),行為數(shù)據(jù),客戶挽留,營銷信息層,分析企劃層,管理實施層,60.,華院分析智能營銷系統(tǒng)管理思想,外部市場競爭形勢,內(nèi)部營銷管理能力,營銷策略與客戶管理策略,策略,流程,技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘與分析模型,成長,學習,系統(tǒng)模塊,客戶挽留,客戶培育,客戶獲取,客戶細分與分析,最佳管理實踐,61.,議 題,移動通信行業(yè)營銷熱點話題回顧 數(shù)據(jù)挖掘模型與案例選講 數(shù)據(jù)挖掘項目工作方法,62.,方法論一：建模緊密結(jié)合應用,0,行業(yè)理解、需求定義,63.,行業(yè)理解、需求定義,行業(yè)研究,行業(yè)結(jié)構(gòu)及主要企業(yè)的競

24、爭行為 國家法律政策、技術(shù)進步或其他因素引起的行業(yè)變化 行業(yè)內(nèi)各企業(yè)關(guān)注的熱點問題 行業(yè)內(nèi)各企業(yè)的營銷及管理現(xiàn)狀,需求定義,明確客戶需要解決的問題 例如，客戶流失率高居不下 定義幫助客戶解決問題的數(shù)據(jù)挖掘模型及模型的輸出成果 例如，預測未來2個月可能流失的ARPU值大于100元的客戶名單,數(shù)據(jù)挖掘項目 做什么 為什么做 具體怎么做 如何應用,64.,數(shù)據(jù)準備,個人信息 手機號、聯(lián)系人、開戶日期、地區(qū)編號、性別、出生日期、聯(lián)系地址、帳單地址、付費方式、銷戶日期等等 話單數(shù)據(jù) 手機號、呼叫類型、對方號碼、通話開始時間、通話時長、地區(qū)號、對方所在區(qū)號、漫游類型、長途類型、長途分組、IP電話類型、業(yè)務類型等等 帳單信息 手機號、帳單開始日期、結(jié)束日期、帳單總金額、月租費、月租功能費、滯納金、最后付費日期、銷帳日期、積分情況等等 1860信息 ,65.,數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)處理是建立模型前的必要準備工作 處理殘缺和孤立數(shù)據(jù) 產(chǎn)生衍生變量 分析因變量和自變量的相關(guān)性,66.,建模,建模是從歷史數(shù)據(jù)和結(jié)果中找出深層的關(guān)系和規(guī)律 例如，選擇流失客戶和未流失客戶產(chǎn)生決策樹,5000流失 5000未流失,3000流失 1500未流失,2000流失 3500未流失,2000流失 800未流失,1000