在馬云提出現(xiàn)在正在從IT時(shí)代進(jìn)入到DT（data technology）時(shí)代后，大數(shù)據(jù)在各行各行應(yīng)用熱度也在逐步升溫，尤其是以能接觸到用戶的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)為主。電信運(yùn)營(yíng)商早在多年前已開(kāi)始挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，我們今天就聊聊電信行業(yè)如何利用數(shù)據(jù)提升存量客戶穩(wěn)定度。

電信運(yùn)營(yíng)商經(jīng)過(guò)將近20年的發(fā)展，受益于技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)、硬件設(shè)備的發(fā)展，移動(dòng)市場(chǎng)趨于飽和，滲透率達(dá)94%，近些年電信運(yùn)營(yíng)商也逐漸將市場(chǎng)目標(biāo)聚焦于存量用戶經(jīng)營(yíng)。雖然市場(chǎng)趨于飽和，但對(duì)于三大運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)，存量客戶保有形勢(shì)并不樂(lè)觀：用戶離網(wǎng)率居高不下、營(yíng)銷政策導(dǎo)致用戶不斷重入網(wǎng)/養(yǎng)卡、凈增用戶發(fā)展呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)等。面對(duì)高額的用戶入網(wǎng)成本，做好用戶保有，提高用戶穩(wěn)定度就非常必要。

對(duì)于擁有上億用戶的運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)，介于資源投入有限和為了保證營(yíng)銷效果，保有哪些用戶，如何保有就需要有科學(xué)的方法和論證過(guò)程做支撐。以下以某省電信運(yùn)營(yíng)商舉例說(shuō)明。

一、保有哪些用戶

用戶保有的目標(biāo)是提升客戶穩(wěn)定和提升客戶收入，從這個(gè)角度看，細(xì)分用戶群可以從客戶價(jià)值度、客戶穩(wěn)定度細(xì)分，建立客戶價(jià)值—穩(wěn)定度模型，找到低穩(wěn)定用戶，高價(jià)值用戶優(yōu)先保有。

第一步，建立客戶價(jià)值模型

利用運(yùn)營(yíng)商積累的用戶數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘方法建立數(shù)據(jù)模型是常用方法。建模流程主要包含業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)探索、模型建構(gòu)、模型評(píng)估、部署應(yīng)用幾步。

圖1 業(yè)務(wù)建模流程

從業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，客戶貢獻(xiàn)度和客戶忠誠(chéng)度，業(yè)務(wù)使用的穩(wěn)定性都是影響客戶價(jià)值的因素，那包含的業(yè)務(wù)指標(biāo)有：客戶歷史貢獻(xiàn)、當(dāng)前貢獻(xiàn)、業(yè)務(wù)量多少、客戶交往圈大小、本網(wǎng)通話占比、在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)、合約情況、合約剩余時(shí)長(zhǎng)、停機(jī)、欠費(fèi)等。

根據(jù)業(yè)務(wù)指標(biāo)，使用德?tīng)柗茖＜掖蚍址ㄙx予指標(biāo)權(quán)重，形成客戶價(jià)值指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，并計(jì)算每個(gè)客戶得分。對(duì)客戶得分結(jié)果進(jìn)行聚類，形成高、中、低價(jià)值客戶分層。如客戶得分結(jié)果呈正態(tài)分布，說(shuō)明模型的擬合度較好。

第二步，建立客戶穩(wěn)定度模型

用戶穩(wěn)定度模型從業(yè)務(wù)上考慮主要包含用戶基礎(chǔ)屬性、業(yè)務(wù)捆綁、消費(fèi)行為、業(yè)務(wù)使用、消費(fèi)趨勢(shì)等方面，具體包括：套餐類型、終端品牌、合約捆綁情況、增值業(yè)務(wù)使用情況、最近半年繳費(fèi)次數(shù)、ARPU下降趨勢(shì)等指標(biāo)。

通過(guò)提取歷史穩(wěn)定用戶和離網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)，作為訓(xùn)練集，找到影響客戶穩(wěn)定度的重要因子，通過(guò)決策樹(shù)模型等方法輸出穩(wěn)定度預(yù)測(cè)的規(guī)則集，將用戶劃分為高穩(wěn)定、中穩(wěn)定、低穩(wěn)定用戶。

穩(wěn)定度模型評(píng)估主要通過(guò)覆蓋率、命中率等指標(biāo)評(píng)估。覆蓋率是指預(yù)警用戶名單中真實(shí)發(fā)生離網(wǎng)的用戶在所有離網(wǎng)用戶中的占比，命中率是指預(yù)警用戶名單中真實(shí)離網(wǎng)用戶在預(yù)警用戶名單中的占比。

第三步，細(xì)分用戶，確定客戶保有優(yōu)先級(jí)

根據(jù)客戶價(jià)值度、穩(wěn)定度，對(duì)用戶進(jìn)行細(xì)分，形成細(xì)分用戶群，將客戶細(xì)分為操心客戶、關(guān)心客戶、放心客戶、用心客戶，如下所示：

圖2 基于客戶價(jià)值-穩(wěn)定度的細(xì)分客戶群

客戶保有優(yōu)先級(jí)為操心客戶、關(guān)心客戶、放心客戶、用心客戶，營(yíng)銷資源有限情況下應(yīng)重點(diǎn)優(yōu)先關(guān)注操心用戶。

二、如何提升客戶穩(wěn)定度 提升客戶穩(wěn)定度，首先要找到客戶穩(wěn)定度低的原因，然后再對(duì)癥下藥。

尋找客戶穩(wěn)定度低的原因一般有兩種方法，一是通過(guò)訪談?wù){(diào)研等收集用戶離網(wǎng)原因，二是通過(guò)數(shù)據(jù)特征發(fā)現(xiàn)，雖然客觀數(shù)據(jù)并不能直接反應(yīng)用戶流失原因，但用戶行為數(shù)據(jù)透露的信息往往比調(diào)研得來(lái)的主觀數(shù)據(jù)更真實(shí)。從“說(shuō)”到“做”還有距離。

由于訪談?wù){(diào)研營(yíng)銷資源投入成本高，有效性差，運(yùn)營(yíng)商越來(lái)越傾向于發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。從數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，離網(wǎng)用戶存在明顯的聚類特征：

同樣，穩(wěn)定度較高的用戶也有明顯的聚類特征：

所以提升客戶穩(wěn)定度可以從以下三方面入手：

第一，利用痛點(diǎn)，優(yōu)化產(chǎn)品

持續(xù)的為客戶提供優(yōu)質(zhì)化產(chǎn)品和服務(wù)是存量客戶運(yùn)營(yíng)之本。解決用戶使用產(chǎn)品的主要痛點(diǎn)是重中之重。從以上套餐使用飽和度可以看出，用戶對(duì)資費(fèi)設(shè)計(jì)并不滿意，套餐使用飽和度嚴(yán)重不足短期內(nèi)能提升運(yùn)營(yíng)商收入，對(duì)用戶忠誠(chéng)度卻有一定的損害。通過(guò)主副卡業(yè)務(wù)、流量轉(zhuǎn)送等提升套餐使用飽和度，對(duì)套餐使用過(guò)飽和用戶推薦套餐升檔或流量包等滿足其流量需求。

第二，找到癢點(diǎn)，提升用戶粘性

所謂癢點(diǎn)，是指用戶聽(tīng)到后非常有興趣，想要購(gòu)買的產(chǎn)品或服務(wù)。比如蘋果合約機(jī)最初推出時(shí)，承諾較高月消費(fèi)就能享受零元購(gòu)機(jī)活動(dòng)，對(duì)于果粉來(lái)說(shuō)就是無(wú)法抵擋的誘惑，像合約機(jī)、合約套餐、融合業(yè)務(wù)、積分等粘性業(yè)務(wù)都屬于這類。

對(duì)于沒(méi)有合約、穩(wěn)定度低的用戶推薦合約類業(yè)務(wù)就非常有效。同時(shí)還可以疊加網(wǎng)齡成長(zhǎng)、積分計(jì)劃等提升用戶粘性。

第三，提供爽點(diǎn)，讓用戶留下來(lái)

所謂爽點(diǎn)，是指讓用戶在使用產(chǎn)品時(shí)有aha moment感覺(jué)的產(chǎn)品，產(chǎn)品使用超乎用戶預(yù)期，運(yùn)營(yíng)商的校園虛擬網(wǎng)最初就有這種威力。通過(guò)繳納幾塊錢的月使用費(fèi)，連入校園虛擬網(wǎng)用戶就可以享受網(wǎng)內(nèi)用戶間無(wú)限免費(fèi)通話的服務(wù)，在沒(méi)有微信的當(dāng)年還是非常有殺傷力的。

目前的親情號(hào)、虛擬網(wǎng)雖然魅力大減，但對(duì)于交往圈小、通話頻繁的用戶還是非常有效的。針對(duì)低穩(wěn)定用戶中有此特征的用戶可推薦能拓展其交往圈的相關(guān)優(yōu)惠業(yè)務(wù)。

以上就是電信行業(yè)利用數(shù)據(jù)提升存量客戶穩(wěn)定度的方法，當(dāng)然也可能已經(jīng)應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，畢竟方法論是通用的。從中可以看出，數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘同樣離不開(kāi)豐富的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)做基礎(chǔ)，分析方法、建模方法都只是做好業(yè)務(wù)的手段。積累行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，擁有深刻的行業(yè)洞察力，才是成為優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師的內(nèi)核！