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1、1 内容提要数据挖掘技术助移动运营商超越竞争 . 2移动通信行业数据挖掘应用模型 . 4客户行为细分模型 . 4客户离网预警模型 . 5客户信用评估模型 . 6交叉销售模型 . 7营销效果预测模型 . 8数据挖掘在移动通信行业的应用名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 9 页 - - - - - - - - - 2 数据挖掘在移动通信行业的应用数据挖掘技术助移动运营商超越竞争1994 年，中国联通获得营业执照，我国基础电信业务领域开始引入竞争2000 年 5 月
2、，中国移动集团与中国电信集团成立，中国联通成为国内唯一一家全业务运营商2001 年 12 月，中国正式加入WTO ，承诺 5 年内在全国范围开放外资进入移动电话和数据业务2002 年 5 月，中国电信和中国网通挂牌成立，中国固网第一次分拆完成2003 年 9 月，中国电信在上海推广“小灵通”业务，凭借无线市话全面进入移动通信行业中国电信行业的一系列重大行动，标志着行业管制的不断放松，中国电信行业已经初步完成了 “ 引入竞争 ” 和“ 市场尝试 ” 两个改革阶段。随着3G 牌照发放的指日可待，中国电信和中国网通凭借3G 牌照进入中国的移动通信行业，已经只是时间上的问题了。随着入世后越来越多的境外
3、投资者或运营商的进入和价格控制的进一步放开，以及现有电信运营商之间竞争全方位展开，中国电信行业已经逐渐成熟，开始进入“ 充分竞争 ” 的阶段。在“ 充分竞争 ” 的市场上，我们可以发现以下显著特征：顾客需求越来越丰富多彩，不同的客户群需求各异尖端的产品与丰富的服务种类层出不穷存在多个跨领域的规模化企业，并在不同的细分市场出现专注的新进入者与上述特征相对应的结果是：供求关系发生变化，从卖方市场转化为买方市场顾客将根据他们所理解的价值，全方位地对向他们提供产品和服务的运营商进行评估不同的客户群体需求差别明显，进行恰当的细分非常必要运营商必须在若干个关键的选择标准上向客户展示出不同于竞争者的核心价值
4、同质化竞争没有出路，差异化竞争、满足用户的不同需要才是工作的重心。目前，中国已经成为全球最大的移动通信市场，截止到2004 年 5 月，用户数已达 2.9亿。虽然中国的移动用户数量高速增长，但移动运营商却发现每个用户的平均收入（ARPU）却在不断下降。至2003 年 8 月，已跌至月均 80 元人民币左右，比2002、2003 年同期分别下降了 23.6% 和 12.8%，与固网的 ARPU 值已相差无几了。同时行业内的激烈竞争也使营销的成本不断增高。无独有偶，国外的移动运营商也面临着以下困境：实现用户增长的成本过高 美国六大移动运营商获得一个新用户需要投入370 美元，以其现有的用户价值创造
5、基础，需要两年才能赚回这笔投资竞争过度 过度的竞争既加大了用户“ 跳槽” 的频率，又提高了运营成本收入滑坡 价格战带来收入上的损失需求复杂增值业务的不断增加，使客户的需求也来越难把握有价值的用户资源稀缺随着移动市场渗透率的不断提高，移动运营商开始正视一个基本的现实：潜在客户没有已有用户有价值为了应对这些挑战，发达国家的移动运营商及国内的先行者都不约而同的注意到移动运营商的价值重心已经开始由网络资产向客户资产转变。在过去，大多数的运营商将注意力集中在 技术层面，而很少关心 客户的感受和思想。在新一轮的竞争中，客户获取以名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - -
6、- - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 9 页 - - - - - - - - - 3 数据挖掘在移动通信行业的应用及对客户的管理能力（客户需求及行为理解、客户培育、客户挽留等）将成为移动通信行业内的关键成功要素之一。移动通信行业的创新也由以往的产品创新转向市场创新为主导。移动通信市场正在不断成熟，但这不意味着机会的结束，恰恰说明运营商们不能墨守成规，必须按照与过去不同的方式经营。领先的移动运营商们利用数据挖掘技术 ，对客户的业务数据进行基于多种数据挖掘算法的分析，在更深层次上进行反复的提炼和剖析，让这些海量而看似普通的业务数据释放出关于客
7、户和市场营销方面的更有价值的信息。这些移动运营商通过客户的行为表现研究客户的价值特点，通过定量的科学模型预测其未来的行为表现及潜在价值或风险，并在对客户行为分析、理解及预测的基础上，独身定制有针对性的差异化营销解决方案；而不是采用传统的依据经验的市场营销决策方法或采用简单的价格战来应对市场的变化和挑战。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 9 页 - - - - - - - - - 4 数据挖掘在移动通信行业的应用移动通信行业数据挖掘应用模型下面，我们对模型进行
8、一些初步的介绍：客户行为细分模型1. 随着移动通信的普及率越来越高，移动通信用户群体在不断扩大。面对着海量的用户，移动通信运营商在对客户作分类的方法也必须从“粗放型”向“集约型”发展；2. 随着移动增值类产品和服务类产品的不断增加，客户在使用移动产品和服务的行为上变得越来越千差万别，即使是ARPU 值完全相同的客户，对于移动服务种类的喜好与习惯也可能完全不同。对客户行为的全面、客观、深刻的细分与理解是个性化营销与服务的基础。3基于数据挖掘技术的以需求为基准的细分，通过对海量客户的行为数据和特征数据进行 分 析 ， 建 立 模 型 ， 将 组 内 行 为 特 点 相 似 而 组 间 行 为 差
9、异 较 大 的 客 户 分 组 。首先，模型将通过上百个变量描述客户，包括人口特征变量、呼叫行为变量等。然后自动生成影响客户分组的主要因子如性别、年龄、月均国内长途等。据此，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。以下为国内某移动运营商的客户行为特征评分表样张。可以看出，组与组之间客户的行为，呈现出差别明显的优势、弱势特征，例如，有些组的客户IP 呼叫时间特别长名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 9 页 - - - - - - - - - 5
10、数据挖掘在移动通信行业的应用3. 在客户行为细分模型的基础上可以对客户针对任何一个营销主题进行进一步的二次细分，并分门别类予以组合，产生出客户服务或专项营销活动的直接目标客户群体名单。例如，针对 CDMA 1X 数据业务的推广，通过客户行为细分模型，我们可以：4. 基于数据挖掘算法的客观的客户分类结果是对其它模型评分结果进行进一步深入分析的前提，有了分类结果，与其它模型的评分结果相互印证，或对各种分类的长期趋势进行描摹和跟踪，是其支持营销决策的一个重要方式；5. 客户行为细分模型也可内嵌到客户已有或正在构建的数据仓库、CRM 或决策支持系统中，使模型评分过程完全自动化，根据营销目标直接产生最新
11、的营销目标客户群，帮助各移动通信运营商推广新业务。综上，客户行为细分模型的研究成果还可以应用于许多方面，例如：识别新的营销机会、指导差异化套餐设计、指导差异化客户服务、指导增值业务推广、指导促销活动目标选择、指导客户挽留计划、指导集团客户开发等等客户离网预警模型1. 激烈行业竞争和市场的逐渐成熟使获得一个新客户的成本愈来愈大，与此同时，现有客户的离网的理由却愈来愈“充分”。客户的离网并不仅仅意味着客户账户的完全注销，有时也意味着客户放弃该运营商提供的某项服务（如IP 电话或 DDD）而转用其它运营商的类似产品。一个不争的事实是，获得新客户的成本远远高于维护一个老客户的成本。其实，客户的离网是有
12、着各种征兆和规律可循的，只是我们因客户数量庞大，人手有记录客户反馈衡量活动效果设计市场活动方案确定最可能对CDMA1X 感兴趣的客户名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 9 页 - - - - - - - - - 6 数据挖掘在移动通信行业的应用限，以传统的办法，很难准确而迅速的发现因此，一个有效的客户离网预警模型显得尤为紧迫和重要！2. 下面是基于数据挖掘的用户离网预警模型工作原理简介首先，在充分了解移动运营商客户行为特点的基础上，建立数学模型。通过模型发现与
13、客户离网高度相关的几个因素，并具体针对每个因素进行分析。在因素分析的基础上进一步比较不同客户群体在某因素上的差异。然后，用户离网预警模型产生需要挽留的客户名单，以便营销人员更好地把握客户行为，采取相应的行动。3. 通过客户离网预警模型，评估客户的离网概率，并根据这些客户所在的行为价值组别，针对性的设计营销策略，有效预防客户的离网或延长客户的寿命，同时由于离网预警模型可以告诉营销决策者哪些客户的离网概率更高，因而通过对这些离网概率较高的客户进行针对性的营销活动，也进一步降低了营销活动所需要覆盖的范围，提高了营销效率，降低了营销费用。客户信用评估模型1. 移动通信行业的竞争和发展呼吁更多的信用消费
14、，而高居不下的坏帐率又使运营商不得不更多的发展预付费用户，抑制了客户消费的欲望，造成新增客户ARPU 值的不断下降。对所有的用户采用雷同的信用政策，既不利于激励客户更多的消费，还有可能导致高价值客户的不满。移动支付等新的增值业务的出现再次将客户的信用评估及移动行业实施差异化的客户信用管理问题推到了客户管理的前台。下图是客户信用模型工作原理：在充分研究、理解移动客户行为的基础上，通过建立模型，借助数据挖掘技术，发现了与客户信用情况变化高度相关的变量，并进一步发现这些变量在不同的取值下与客户信用的相关性大小，从而确定出与客户信用最相关的一组变量及变量值分段，并设计出相应的客户信用评估模型。而且可以
15、针对客户以基于离网预警模型的用户挽留用户数据话单数据帐单数据套餐与产品数据用户信息数据流失预测模型未来 12个月用户具有高离网概率的用户名单名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 6 页，共 9 页 - - - - - - - - - 7 数据挖掘在移动通信行业的应用往的呼叫行为数据和付款行为数据，对客户未来的付款信用情况进行预测评分，从而将客户划分出不同的付款信用等级。例如，信用模型因素分析中，模型发现：在连续三个月的观察期中，赖帐嫌疑者转移呼叫移动的比例都大于守信者，因此
16、，转移呼叫指标就成为信用模型中的一个重要因素。2. 客户信用评估模型有助于有效提升信用管理效率。模型可以自动监控客户信用情况的动态变化，并预测一个“好”客户是否在会变“坏”，“坏”客户是否会变“好”，实现动态的客户信用评价。客户信用评估模型还可以预测客户发生坏帐的概率，从而将公司的应收帐款管理政策与单个的客户信用政策有效挂钩。例如，对某省级移动通信运营商的某品牌客户进行信用评分，信用分析模型评价结果准确地预测了客户未来信用好或者差的可能性。通过客户付款信用度评分模型，可以得到客户发生坏帐的概率，并且可以预测一直按期付帐的客户是否有可能会超期付款，而且还可以预测目前仍有逾期帐款的客户是否会在下月
17、付款。根据信用模型的智能、动态的客户信用跟踪，结合信用管理系统的实施，帮助运营商有效的接解决了个性化信用管理的问题。交叉销售模型1. 移动运营商提供多种通信服务产品，客户依据自己的需求选择其中的一种或几种。语音业务的趋于饱和以及数据业务推广的战略性价值，驱使移动运营商开始进行升级销售与交叉销售。但问题是产品间的相关性除了产品设计本身存在的商业逻辑之外，还受到来自客户的职业、年龄、婚姻、经济能力、投资心理、生活习惯、个人经历等多种因素的影响，通过市场调研等方法逐一分析这些因素对每一种产品的影响尽管能够获得一定的效果但显然不是最经济的方法；这时，通过交叉销售模型生成有针对性的营销数据库无疑正是最好
18、的选择，因为影响0510152025300-100101-200201-300301-400401-500501-600601-700701-800801-900901-1000占总人数比例（%）020406080100信用差人数占区间人数比例（%）占总人数比例 (%)占区间人数比例（% ）信用度评分越高，客户信用差的比例越小信用度评分（ 01000 ）从低到高按分数十等分示 例名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 7 页，共 9 页 - - - - - - - - - 8
19、 数据挖掘在移动通信行业的应用产品间的相关性的多种因素已经充分的反应在客户的购买行为中，并由模型系统将其规律做出了归纳，只需在该营销数据库的基础之上直接进行一线的促销活动即可迅速取得满意的市场效果。下图为的交叉销售模型：2. 模型通过通过提升度(Lift) ，可信度 (Confidence) 和支持度 (Support) 这三个维度对产品业务的关联性进行分析，从而得出产品业务之间的关联性或替代性。3. 根据有意义的关联规则，可以对产品业务间的关联性进行量化，得出产品业务关联性评分表。基于关联性的数值，形成某一产品与其他产品关联关系图，以形象说明本产品与其他产品之间的关联关系（正向关联或负向关联
20、）及其关联性强弱。市场经营部门可以通过上述模型和规则，研究客户的产品使用情况、消费行为特点，发现老客户的潜在需求；寻找实现产品捆绑销售的机会；为新产品寻找已有用户中的目标群体等等，策划有针对性的市场营销活动。营销效果预测模型1. 在市场逐渐趋于理性化的今天，一般来说，潜在客户群对于一个新产品的促销行为，大多数的反应都是冷漠的，只有少数人（一般不足1%）能够真正有购买行动，如果在促销活动之前，我们就能够较为准确的预测一个客户对此活动响应或购买的可能性，就会意味着营销费用的大幅度节省。结合交叉销售模型，针对产品特点和用户群特征制定的市场营销活动，不仅提高了市场活动的命中率，也减少了市场活动的经-5
21、-4-3-2-1012345产品A产品B产品C产品D产品E正向关联负向关联客户取消产品时作为替补品考虑产品捆绑销售相关性弱替代性弱相关性强替代性强产品之间的正关联与负关联用户产品关联MMS手机银行如意呼IP掌中宽带语音信箱人工秘书IPMMS掌中宽带手机银行如意呼语音信箱人工秘书名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 8 页，共 9 页 - - - - - - - - - 9 数据挖掘在移动通信行业的应用费。2. 下表是某移动通信公司一数据业务定向销售响应率提升曲线，从该曲线我们可以看出，不对用户群特征进行研究，对10% 的客户进行市场活动，获得的客户响应人数百分比只能是 10% ；进行了用户群特征研究，我们对10% 目标客户做市场活动，预计可以获得约 53.4%的顾客响应。01020304050607080901000102030405060708090100名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 9 页，共 9 页 - - - - - - - - -