电信业务数据挖掘详细报告

群基础
户群在利益趋势下频繁转网
虚增放号与不稳定的用户群体进一步增大了销售成本
某分公司2002年1-9月活动用户数变化情况
累计放号与净增用户对比
金卡神州行 联通G网
全球通
1
2
3
4
5
6
7
8
9
有效放 号率 21.7% 累计
放号
净增 用户
移动
有效放
号率
累计
9.6%
放号
净增 用户
联通
客户离网正严重影响着中移动的收入与利润
数据挖掘模型与案例选讲 数据挖掘项目工作方法
移动通信市场竞争迫使移动由规模型发展向规模效益型发展转型
联通份额持续攀升
小灵通来势汹汹
存量市场争夺凸显
MOU潜力有限
MOU
价格战与渠道的唯利是图导致移动公司深陷“价格漩涡”
竞争对手的发展导致 竞争升级
超越竞争，摆脱 “价格旋涡”
更低的毛利 诱发新一轮价格战
提高市场 费用，频繁促销
通过“价格战” 竞争夺取市场份额
盈利能力 降低
降价应对
进一步动荡的用户群 渠道因利益驱使引起用户转网
渠道成本上升 渠道利用运营商之间的竞争提出新要求
... 陷入 僵局
公司价值贬值
渠道终端影响力提高
更低的 ARPU
“不断降低的新用户质量
平均ARPU值下降
动荡的用户 用户价格敏感度提高，部分用
优惠金额 滞纳金应收
信息长度
短消息话单类型
呼转类型 费用类型
漫游话费
通话时长
赠送分钟数 赠送费用
动态漫游号 IMSI号 码
自动生成影响客户分组的主要因子
性别 年龄 月均国内长途 月均基本通话 SMS次数 费用类型
语音呼叫次数 短消息话单类型 优惠金额 缴款方式 费用类型
WAP次数 月均国际长途 非语音呼叫次数 赠送费用 应收金额
营销 客服 计费 管理
IT
接入
营销 客服 计费 管理
IT
完全分离的组织各自拥有计费功能 自有的IT系统 各自的管理机构 渠道体系分离
中国移动集团结合国内外实际情况提出数据挖掘营销应用规划
客户信用评分模型 价格敏感度模型
客户流失倾向 预警模型
客户行为细分模型
客户价值 评估模型
交叉销售模型 营销效果预测模型
平均ARPU ARPU群 （人民币元）
客户数 （万）
离网率（1）
估计离网 估计离网对税前 对收入的影响 利润的影响 （人民币亿元）（人民币亿元）
>600
958
47
18%
4.9
3.2
300-600
415
136
19%
6.4
3.8
200-300
244
141
19%
3.9
1.9
<200
112
447
26%
7.8
成长/差别化阶段
2
(第二代移动通讯)
新游戏规则阶段
3
(第三代移动通讯)
企业客户
个人客户
企业客户营销 个人客户营销
客服
计费
IT/管理
基础设施
基于数据挖掘技术
提供差别化的服务 不同的定价模型 不同的信用政策 交叉销售新业务 流失用户预警 开始注重企业用户
相同的计费与客服系统 相同的IT系统
企业客户
个人客户
通讯优惠
全球通话费 200 RMB 以下
全球通话费 201-600 RMB
全球通话费 600 RMB 以上
神州行话费 200 RMB 以上
346
766
439
224
全球最佳管理实践提示：现阶段是数据挖掘应用的关键时期
起步阶段
1
(第一/第二代移动通讯)
客户
营销 客服 计费 IT/管理 基础设施
•满满足大众市场的基本需求 简单的产品/服务 无差别化的服务
2. 客户服务建议 a) 免费赠送香港天气预报 b) 与航空公司里程积点互换 c) 空港VIP休息室
研究整个客户结构的动态变化情况
优质组、普通组、弱势组人数百分比变化趋势
示例
弱势
普通 优势
研究各分组客户人数的变化，指导营销策略制定
可能流失或 转换品牌
可能流失或 转换品牌
可能受 季节影响
业余 活跃组
好处
• 易于辩认 • 易于集中媒介沟通渠道 • 易于组织分销
描述性的因素, 不足以预
问题 测其未来购买行为
对行为的预测性提高
• 是驱动因素(好处是什么?) • 在市场日趋成熟复杂和多样化
的形势下更显重要 • 可以帮助营销活动的方方面面
建立策略, 赢得目标人群
• 是驱动因素(为什么有这种要 求)
• 为消费者人格背景提供更完 整的信息
某移动公司全球通（后付费）客户的17个客户分组
客户群 优质组
普通组 弱势组
组号
#9
#4 #2 #14
#15
#16 #11 #10 #12 #13 #5 #7 #17 #8 #6 #1 #3
人数（万人）
1.5
1.7 1.5 1.0
1.4
11.6 1.2 2.8 4.6 2.1 1.9 2.0 1.6 6.7 4.3 14.1 38.4
议题
移动通信行业营销热点话题回顾 数据挖掘模型与案例选讲
客户行为细分模型及案例选讲 客户离网预警模型及案例选讲 客户交叉销售模型与案例简介 客户信用评分模型与案例简介 客户综合价值模型与案例简介
数据挖掘项目工作方法
三类用户细分方法介绍
以地理位置,人口特征为基准的 细分市场
以需求为基准的细分市场
以心理性向/生活方式为基准 的细分市场
为什么要建立客户行为细分模型
根据ARPU值进行客户细分的方法
基于数据挖掘技术的以需求为基准的细分
高
端
500 ARPU值相似的客户需求特点却差别很大
客户细
中
分之谜
端
海量客户 行为数据/ 特征数据
客户行为－ 价值细分模型
200
低 端
0
组内行为特点相 似组间行为差异 较大的客户分组
客户行为细分模型通过上百个变量描述客户
呼入/呼出比
弱势特征 繁忙时呼叫、IP呼叫、短信、转移
转移呼叫、短信、转移
短信、转移 非繁忙时段呼叫 漫游地区呼叫、转移、短信 漫游呼叫、非繁忙呼叫、转移 IP呼叫 转移呼叫、IP 繁忙时段月均呼叫次数、短信 短信、繁忙呼叫次数 繁忙时段次数、短信 繁忙时段次数、每次呼叫时间、短信 短信 繁忙时段次数、呼入/呼出比、每次呼叫时间 繁忙时段月均呼叫次数
电信业务数据挖掘详细 报告
2020年7月21日星期二
华院分析公司简介
提供面向市场营销、风险管理和决策支持的数据分析应用咨询和软件 解决方案
专著于电信和金融行业的数据挖掘解决方案 为客户提供以下建模解决方案
• 客户行为细分模型 • 客户离网预警模型 • 客户综合价值评估模型 • 交叉销售模型 • 客户信用评估模型 • 欺诈行为预警模型 • …….
情深 语长组
消极 等待组
等待 接听组
新生
热衷
潜力组 转移组
寂寞 无声组
频繁 出差组
业务 繁忙组
贵中 求惠组
IP
短信
手机组 专家组
休眠组 夜间 积极组
本地
繁忙
繁忙组 大客户组
该组的流失 需要密切注意
客户群体变动分析
优质组客户群体流入、流出分析
单位：个
占5－7月份 优势组人数
10.53%
占8－10月份 优势组人数
0.7
平均：23%
23.0 亿
9.6 亿
攻守之间的平衡成为移动营销转型的关键
ARPU
平均ARPU指标
100%
客户保留成本：新客户获取成本
93% 1
59%
：
5
新业务种类繁多，仍需努力推广
某省新业务普及率抽样调查
新业务收入及其占业务收入的比重
新业务比重与国际运营商比较
中国移动新业务种类繁多
客户服务与客户期望有差距，深层次理解用户需求成为关键
从17个组比较来看，第10组热衷IP组是对长途通话资费最敏感的客户群体（经 济型），而第4组业务繁忙组则是对长途通话资费最不敏感的客户群体（效率型 ）。
项目
送鲜花和月饼 赠订报纸 组织节日旅游 发展俱乐部客户 大客户年会 白金客户音乐会 赠送年历和笔记本
获得服务 的人数 100,000 24,045
280 32,730
100 300 23,000
占总优惠成本比 例(%) 47% 46% 2% 2% 1% 1% 1%
客户百分比
非通讯优惠
如果通讯优惠和非通讯优惠只可以二选其一...
人数：15,441 月人均话费：759元
人数百分比：1.6% 与全体客户话费均值之比：3.0
优质组
女性比例：38.2% 平均在网时间：43.2月
本组特征描述
1. 本组客户共15441人，占客户总数的1.6%，组内每月人均话费759元。 2. 与其他客户相比，本组客户的显著特征体现在呼叫香港的通话行为较多（因素7
#8 #11 #15 #3 #5 #7 #10 #13
优势特征 语音每次呼叫时间、香港（澳门）呼 叫、非繁忙时段呼叫 繁忙时段月均呼叫次数、漫游地区呼 叫、香港呼叫次数 IP呼叫、转移呼叫 IP呼叫 IP呼叫、短信 非繁忙时段呼叫 繁忙时段月均呼叫次数 繁忙时段月均呼叫次数、转移呼叫、 香港（澳门）呼叫 短信 转移呼叫 漫游地区呼叫 语音每次呼叫时间
• 为广告渠道策划提供思路
如果不结合其他信息就用 处不大
对产品/服务的具体方向往 往不能给出明确的方向
知道品牌X牙膏主要俏于南
举例 方, 购买者是教育程度高
的女性
知道品牌X牙膏使用者在寻 找具有防止牙龋有效手段 的产品优惠
知道品牌X的消费者非常关 心自已和家人的健康, 具 有责任心强的品质
14.89%
25.91%
客户群 组别 人数 收入贡献
优质 #1、#2、#4、#6、#9、 #12、#14、#16 103,664 RMB29,659,162.05
普通 #8、#11、#15
54,816 RMB7,204,282.92
弱势 #3、#5、#7、#10、 #13 205,071 RMB12,897,830.1
每个客户
呼叫香港组
分组的组名
国内长途组
代表本组
呼叫台湾组
客户与其他
本地繁忙组
客转户移分移动组组的 客热户衷相IP比组较 商所务具潜有力的组 显全著面特发展点组， 呼而转不电是信指组
短信热衷组
转本移组联客通户组 I只P长有聊此组 短信特潜点力组
情深语长组
节约通话组
对细分客户组进行特征描述
第二组：呼叫香港组
性别 年龄 证件号码 SMS次数 国际呼叫 呼入/呼出比例 SMS次数 月均国内长途 月均基本通话 WAP次数 IP呼叫次数 语音呼叫次数 月均国际长途 非语音呼叫次数 非IP呼叫时间
工作日呼叫次数 工作日呼叫时间 WAP呼叫时间
繁忙时段呼叫次数 非繁忙时段呼叫次数
建档时间 信息费 缴款方式 应收金额
华院分析为客户提供数据挖掘整体解决方案
模型构建 软件开发 应用咨询
华院分析团队介绍
在中国移动集团内部的主要工作介绍
参与中移动数据挖掘规划
为各省运营商提供DM培训
参与规范编写的唯一DM公司
1/3试点工作与最多客户经验
议题
移动通信行业营销热点话题回顾
规模型发展向规模效益型发展转变 运营商深陷“价格漩涡” 虚增放号增大销售成本 用户离网严重营销收入与利润 攻守平衡成为移动营销转型的关键 新业务推广仍需努力 客户服务与客户期望有差距
SMS次数 国际呼叫
漫游次数 IDD次数
其它…
因子分析
客户根据自身所具有的特征自动聚为一些行为特点相似的群体
因素一（繁忙时段呼叫次数）
高
6 7
3
2
低
1
4
8
高
因素二（国内呼叫次数）
示例
5
因素三（IP 呼叫次数）
高
16个组中呈现出差别明显的优势、弱势特征
组号
#1
#2
#4 #6 #9 #12 #14
#16
描述性名称
业余活跃组
业务繁忙组
贵中求惠组 IP手机组
新生潜力组 夜间积极组 本地繁忙组
繁忙大客户组
短信专家组 热衷转移组 频繁出差组 情深语长组 消极等待组 等待接听组
休眠组 寂寞无声组
人数 百分比
各类客户人数及收入贡献一览
优质
普通
弱势
28.51%
15.08%
56.41%
收入贡献 百分比
59.61%
）。香港月均每次呼叫时间达1.8分钟，月均呼叫次数8.7次，而全体客户平均香 港月均每次呼叫时间1.6分钟，月均呼叫次数只有0.2次。由此，本组客户的香港 月均呼叫费用（53.7元）比全体客户平均呼叫费用（1.3元）高出40多倍，香港 呼叫需求相当大。
针对性的业务推广与客户服务建议
本组市场建议
1. 业务推广建议 a) 彩信业务——统计分析发现本组客户彩信使用人数比例明显大于其他16个 客户分组 b) GPRS业务——估计本组客户中有相当部分人群是商务人士
9.47%
占8－10月份 优势组人数
21.40%
新增及 流失之和
占5－7月份 优势组人数
31.46%
占5－7月份 优势组人数 51.30%仍然 留在优势组
示例
研究各分组客户ARPU的变化，指导营销策略制定
月均话费贡献
只有长途电话组 用户月均话费贡献 升高
ARPU差异
结合客户行为分组观察客户对长途资费的敏感度
人数百分比 组内月人均话费（元）
1.5%
970
1.8%
865
1.6%
758
1.0%
729
1.4%
640
11.8%
420
1.2%
407
2.9%
351
4.7%
347
2.1%
331
1.9%
321
2.0%
286
1.6%
241
6.9%
221
4.3%
205
14.4%
171
39%
100
wk.baidu.com组名
国际呼叫组
注意：
业务繁忙组