移動通信客戶流失分析方法解析(共8頁).doc

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2、和客戶細(xì)分方法,提出了影響客戶流失的各種特征因素,闡述了客戶流失分析的建模流程及與營銷活動的關(guān)系。1 前言我國的移動通信企業(yè)經(jīng)過前幾年的高速發(fā)展，現(xiàn)在正步入緩慢增長期：移動通信注冊客戶數(shù)動態(tài)增長，即在大量客戶入網(wǎng)的同時，又有大批客戶離網(wǎng)流失；每月注冊客戶數(shù)與在網(wǎng)活動客戶數(shù)相差懸殊,涌現(xiàn)大批零次話務(wù)客戶；業(yè)務(wù)與收入總量增長相對趨緩，出現(xiàn)“增量不增收”。因此,分析客戶流失原因,吸引潛在客戶入網(wǎng),增加現(xiàn)有客戶滿意度,減少客戶流失幾率,提高客戶消費水平,充分占有市場,是移動通信企業(yè)在激烈市場競爭中制勝的關(guān)鍵。2 移動客戶流失的定義與特征因素2.1移動客戶流失的定義移動通信領(lǐng)域的客戶流失有三方面的含義：

3、一是指客戶從本移動運營商轉(zhuǎn)網(wǎng)到其他電信運營商,這是流失分析的重點。二是指客戶使用的手機品牌發(fā)生改變,從本移動運營商的高價值品牌轉(zhuǎn)向低價值品牌，如中國移動的用戶從全球通客戶轉(zhuǎn)為神州行客戶。三是指客戶ARPU (指每用戶月平均消費量)降低，從高價值客戶成為低價值客戶?？蛻袅魇Х治?，就是利用數(shù)據(jù)挖掘等分析方法,對已流失客戶過去一段時間的通話、客戶服務(wù)投訴或交費等信息進(jìn)行分析，提煉出流失或有流失趨勢客戶的行為特征，再將這些特征應(yīng)用于現(xiàn)有的客戶服務(wù)，采取相應(yīng)的營銷手段做到客戶保持和客戶發(fā)展。進(jìn)行客戶流失分析的目的就是挽留客戶,增大業(yè)務(wù)收入。因此進(jìn)行客戶流失分析預(yù)測和客戶挽留應(yīng)與客戶服務(wù)成本結(jié)合起來。客戶

4、服務(wù)成本包括為客戶服務(wù)的所有成本,如客戶使用網(wǎng)絡(luò)的成本,客戶交費、投訴的營業(yè)成本等?？蛻舻南M帶來的收益可能大于或小于為其服務(wù)的成本,因此需要對流失的客戶進(jìn)一步細(xì)分： 有完整聯(lián)系資料與沒有聯(lián)系資料的客戶： 客戶入網(wǎng)應(yīng)提供正確可聯(lián)系的資料,如果客戶提供的資料虛假或不完整,則其欠費離網(wǎng)的概率增大,因此對中國移動來說,應(yīng)著重分析全球通客戶,神州行客戶的流失分析應(yīng)次之。 短期簽約客戶和長期簽約客戶：那些使用期限大于一年的中長期客戶才是有價值的客戶。如果客戶在3個月內(nèi)離開，可能是在促銷優(yōu)惠補貼等因素影響下入網(wǎng),優(yōu)惠期滿即設(shè)法離開，我們很難分析他的消費行為，因而難采取措施防止他的流失,這部分的客戶應(yīng)從樣本

5、數(shù)據(jù)中剔除。 區(qū)分主動流失與被動流失客戶： 客戶流失分析與挽留應(yīng)集中在主動流失的客戶，對于被迫離開的客戶（如因高額欠費而被移動公司停機）不應(yīng)進(jìn)行挽留。 區(qū)分集團(tuán)客戶和個人客戶： 一些大的企業(yè)集團(tuán)通常為其員工購買通信工具并報銷相應(yīng)的費用,員工離開則不能享受該服務(wù),但整個集團(tuán)的消費沒有變化。這類個人客戶的流失不是因為移動企業(yè)方面的原因,對其挽留收效甚微。 區(qū)分本地客戶和外來客戶：一些人員因為工作發(fā)生變化,通常在不同的城市和地區(qū)流動,到達(dá)新地點后再購買新的本地網(wǎng)號碼,因而對該類客戶挽留難度很大。2.2影響客戶流失的特征與因素 客戶的基本屬性 ：如性別、年齡、在網(wǎng)時間、職業(yè)、愛好、 籍貫、 入網(wǎng)品牌與

6、號碼、注冊服務(wù)等級(SLA)等,這些資料在客戶登記入網(wǎng)或客戶調(diào)查等過程中得到,并永久保存在客戶資料數(shù)據(jù)庫中。不同背景的客戶有不同的社會行為特征和愛好,如職業(yè)影響收入,年齡影響產(chǎn)品購買類型等。 客戶的通話情況： 如通話類型、平均通話時間、通話對象及親情號碼、通話地點、漫游類型、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)使用情況、消費積分、客戶價值類型、客戶VPMN 群等。在計費中心客戶消費話單和賬單中可以獲取客戶消費的詳細(xì)信息。 客戶服務(wù)情況：指客戶通過投訴渠道或客戶服務(wù)界面(如營業(yè)廳,網(wǎng)站,客戶經(jīng)理等)進(jìn)行的有關(guān)繳費、服務(wù)投訴/建議的情況?？蛻魸M意度高,投訴就少；查詢月消費詳細(xì)清單的客戶對資費政策通常很敏感等。 網(wǎng)絡(luò)運行質(zhì)量情

7、況：包括通信網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量，小區(qū)或無線信道通話接通率等影響客戶消費的網(wǎng)絡(luò)因素。網(wǎng)絡(luò)維護(hù)部門通過對交換機進(jìn)行話務(wù)測量可以獲得網(wǎng)絡(luò)運營的詳細(xì)分析報告。網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量是移動通信企業(yè)的生命,是客戶服務(wù)與業(yè)務(wù)領(lǐng)先的基礎(chǔ)。 資費政策與技術(shù)進(jìn)步： 不同運營商的資費高低改變等也是影響流失的一個重要因素。技術(shù)革新,會帶動一大批追新潮客戶使用最新技術(shù)產(chǎn)品。3客戶流失模型建立方法3.1客戶流失模型建立的基礎(chǔ)建立客戶流失模型,必須遵循數(shù)據(jù)挖掘模型建立與分析方法。數(shù)據(jù)挖掘,在某種意義上講,是統(tǒng)計學(xué)的擴(kuò)充,加上一點人工智能的含義。如同統(tǒng)計學(xué)，它不是商業(yè)解決方案，而是一門技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果直接在數(shù)據(jù)庫中不能查找到，是隱藏在數(shù)據(jù)庫中

8、的寶石,而客戶流失特征就是數(shù)據(jù)挖掘需要找的寶石。移動通信企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘存在的基礎(chǔ)已經(jīng)具備：移動企業(yè)大量的歷史數(shù)據(jù)： 每天的客戶服務(wù)部門和計費中心均產(chǎn)生多達(dá)上百Gbyte 的客戶投訴/客戶通話等數(shù)據(jù)。目前,各大移動公司正進(jìn)行業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)的集中化建設(shè)。統(tǒng)一集中的數(shù)據(jù)源擁有寶貴的數(shù)據(jù)信息。大規(guī)模并行計算機的出現(xiàn)： IBMHPSUNNCR 等公司的主流機型都能支持多達(dá)幾十Gbyte數(shù)據(jù)的并發(fā)I/O處理/小時。這些保證數(shù)據(jù)挖掘處理能每天進(jìn)行更新數(shù)據(jù)源,對市場能快速反應(yīng),真正做到”time-to-marketing” 。多種多樣的數(shù)據(jù)挖掘算法： SAS/IBM/SPSS 等公司都有成熟的商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘軟件包供

9、利用。3.2 客戶流失分析過程客戶流失分析過程指客戶流失邏輯模型的建立過程,包括數(shù)據(jù)采樣、數(shù)據(jù)分析、模型評估和應(yīng)用等方面,以下就這些方面進(jìn)行簡單的描述。 數(shù)據(jù)采樣數(shù)據(jù)采樣就是從所有已經(jīng)流失的移動客戶中，抽取部分客戶的信息，進(jìn)行預(yù)處理,如對錯誤格式的記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、轉(zhuǎn)換, 對部分字段進(jìn)行必要的拆分或匯總。注意,有些字段在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中并不直接存在,需要轉(zhuǎn)換得到。例如: 某種離網(wǎng)模型數(shù)據(jù)輸入如表1所示：表1 某離網(wǎng)模型數(shù)據(jù)表 · 基本資料組 客戶性別,客戶職業(yè), 地區(qū), 年齡, 付費方式,客戶等級,入網(wǎng)時間,客戶所在VPMN 客戶群· 通話方式 最近連續(xù)半年平均消費水平最近連續(xù)3

10、月平均消費水平前第3個月呼叫轉(zhuǎn)移次數(shù)前第2個月呼叫轉(zhuǎn)移次數(shù)本月呼叫轉(zhuǎn)移次數(shù)網(wǎng)間通話占網(wǎng)內(nèi)通話的比率未接電話次數(shù)通話總分鐘數(shù)漫游次數(shù)· 交費方式 最近半年欠費停機次數(shù)最近3月交費方式變更次數(shù)交費渠道· 投訴方式 投訴類型投訴故障級別網(wǎng)絡(luò)故障類型· 政策方面 運營方式變更資費方式調(diào)整國家出臺新政策技術(shù)發(fā)生改變數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析就是對采樣后的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，試圖尋找出不同變量之間的關(guān)聯(lián)度，以及不同變量對于客戶流失的影響程度。并非所有輸入變量都是同樣的權(quán)重,部分因子可能同客戶流失無關(guān)，則在選擇流失分析的輸入因子時，就必須將該部分因子去掉。部分因子間可能存在很強的正負(fù)關(guān)聯(lián)關(guān)

11、系，建模時只需輸入其中的基本因子。例如：將從移動網(wǎng)管中心獲得的交換機故障同從客服中心獲得的客戶投訴(如不能登錄)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)投訴情況同網(wǎng)絡(luò)故障成正比，則我們認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)故障是基本的輸入因子，而相關(guān)的投訴情況則不能夠作為輸入因子。 模型建立運用相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘工具,選擇正確的挖掘算法(如決策樹,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),各種統(tǒng)計分析方法)建立模型。整個建模過程實際上是一個不斷循環(huán)的過程，一個模型分析的結(jié)果可能是另一個模型的輸入變量。 模型評估及應(yīng)用當(dāng)模型確定后，即可以應(yīng)用于所有的當(dāng)前客戶。經(jīng)過客戶經(jīng)理將結(jié)果運用于生產(chǎn)系統(tǒng),我們最終有了如下信息：所有可能流失的客戶清單，每個客戶流失的概率，客戶流失的相關(guān)影響因素。

12、這只是完成了第一步，更重要的工作是制定什么樣的客戶保留策略去實施客戶保留,并不斷修正模型,使之更加完備。這里涉及到具體問題具體分析,個性化服務(wù)才是關(guān)鍵,沒有相應(yīng)的市場營銷措施,從數(shù)據(jù)挖掘分析的結(jié)果永遠(yuǎn)是數(shù)值,不能產(chǎn)生應(yīng)有的效益。一個典型的客戶流失數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)如圖1所示：圖1 客戶流失數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)圖3.3 事例分析客戶流失方式很多,這里列舉兩種情況： 客戶集體離網(wǎng)這類客戶群通常為一個VPMN 客戶群, 群內(nèi)話費采取固定費用包月制,免月租,有一定數(shù)額或比例報銷的對公統(tǒng)一帳戶,群內(nèi)通話比例高,通常發(fā)生在一個交換局或一個小區(qū)覆蓋范圍內(nèi)。在競爭對手更優(yōu)惠的條件下,集體轉(zhuǎn)網(wǎng)。轉(zhuǎn)網(wǎng)初期,作呼叫轉(zhuǎn)移到

13、其他運營商號碼。對公月帳單話費下降劇烈,呼叫轉(zhuǎn)移次數(shù)與通話比率增大明顯。此種情況十分嚴(yán)重,對本運營公司造成的直接和間接影響都很大,因此建議采取多種形式進(jìn)行預(yù)防。 大客戶轉(zhuǎn)網(wǎng)大客戶是競爭對手積極爭奪的對象,根據(jù)統(tǒng)計,占客戶總數(shù)的30%的大客戶貢獻(xiàn)了話務(wù)總量的70%。目前,許多運營商對大客戶采取主動營銷,如上門服務(wù),贈送手機,話費打折和積分等優(yōu)惠政策。大客戶分類方式多種多樣,根據(jù)社會影響和消費高低,可分為黨政軍人,社會名人,各類明星,各企業(yè)高級管理人員,個人高話務(wù)量客戶等。大客戶通常對話務(wù)質(zhì)量和業(yè)務(wù)服務(wù)水平要求高,對資費敏感性差,喜歡使用高價值品牌。但部分大客戶在運營商贈送手機和SIM卡等優(yōu)惠條件下,將會同時擁有多個運營商的號碼。從分析月清單可以看出,該類客戶接聽來話比例高,打出電話比例低,二者相差懸殊,這是因為客戶在非商業(yè)等一般情況下使用了資費低的號碼。從統(tǒng)計數(shù)據(jù)看