通信业务数据挖掘报告案例分析.ppt

项目数据分析前景展望 基于数据挖掘技术的精确智能营销,5/27/2015,1,5/27/2015,2.,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 数据挖掘模型与案例选讲 数据挖掘项目工作方法,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,3.,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,5/27/2015,4.,价格战与渠道的唯利是图导致移动公司深陷“价格漩涡”,渠道终端影响力提高,诱发新一轮价格战,提高市场 费用，频繁促销,平均ARPU值下降,通过“价格战” 竞争夺取市场份额,竞争对手的发展导致 竞争升级,用户价格敏感度提高，部分用户群在利益趋势下频繁转网,“不断降低的新用户质量,降价应对,动荡的用户群基础,盈利能力 降低,渠道利用运营商之间的竞争提出新要求,渠道成本上升,渠道因利益驱使引起用户转网,更低的毛利,进一步动荡的用户群,更低的ARPU,公司价值贬值,.,陷入僵局,超越竞争，摆脱“价格旋涡”,5/27/2015,5.,ARPU,平均ARPU指标,100%,93%,59%,客户保留成本：新客户获取成本,1,5,：,攻守之间的平衡成为营销转型的关键,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,6.,如果通讯优惠和非通讯优惠只可以二选其一.,客户百分比,通讯优惠,非通讯优惠,5/27/2015,7.,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,企业客户,个人客户,个人客户,企业客户,客户,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,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,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,企业客户营销,个人客户营销,客服,IT/管理,基础设施,计费,1,2,3,起步阶段 (第一/第二代移动通讯),成长/差别化阶段 (第二代移动通讯),新游戏规则阶段 (第三代移动通讯),基于数据挖掘技术,5/27/2015,8.,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,5/27/2015,9.,三类用户细分方法介绍,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, 不足以预测其未来购买行为,知道品牌X牙膏主要俏于南方, 购买者是教育程度高的女性,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,如果不结合其他信息就用处不大,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,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 为广告渠道策划提供思路,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,好处,问题,举例,对行为的预测性提高,5/27/2015,10.,各类客户人数及收入贡献一览,人数 百分比,收入贡献 百分比,59.61%,56.41%,15.08%,28.51%,14.89%,25.91%,优质,普通,弱势,5/27/2015,11.,交叉销售模型,彩信,手机银行,全球呼,IP,GPRS,语音信箱,移动秘书,产品之间的正关联与负关联,用户产品关联,5/27/2015,12.,何谓交叉销售,交叉销售研究要点,交叉销售通过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 交叉销售通过产品之间的关联，寻找实现产品捆绑销售的机会 交叉销售为新产品寻找已有用户中的目标群体,5/27/2015,13.,产品业务关联关系图说明,根据产品业务关联性评分表，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（正相关或是负相关）及其关联性强弱。,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,交叉销售模型（GPRS定向销售）因素分析举例：漫游平均次数,14.,随着漫游平均次数的提高，GPRS的销售回应率呈上升趋势。,5/27/2015,15.,一个真实的信用管理失误的故事,某用户是全球通用户，ARPU值800元左右，在网时间超过5年 同时用于随e行上网卡一个，200元包月 每月贡献大约1000元收入 有较高的忠诚度,最近由于其欠费0.7元随e行短信费用被停机，停机前没有收到正式的停机通知或欠费催缴通知 该用户先抱怨GPRS网络不稳定，后来发现同事可以上网，就怀疑网卡有问题，最后当发现是由于0.7元而停机导致其不能在差旅途中上网并为他带来很多麻烦时，他愤怒了,5/27/2015,16.,坏帐控制背后的故事,某公司日停机用户与销售收入损失,停机 人数,损失,5/27/2015,17.,客户信用评分模型,5/27/2015,18.,客户综合价值模型,本项目中对客户价值评估模型的搭建，综合衡量客户五个方面的表现：客户当前贡献度、客户未来贡献度、客户信用度、客户忠诚度以及客户成长潜力。,客户成长潜力,客户忠诚度,客户未来贡献度,客户信用度,客户当前贡献度,客户综合价值,客户综合价值 = weight_1*客户当前贡献度 + weight_2*客户未来贡献度 + weight_3*客户信用度 + weight_4*客户忠诚度 + weight_5*及客户成长潜力,1,2,3,5,4,5/27/2015,19.,客户按综合价值评分在市场营销分析矩阵的分布总图,稳定性和发展性都低的客户约占客户总体的6.2%，而稳定性和发展性都高的优质客户约占客户总体的13.4%，其余客户发展性中等，稳定性界于低、中、高之间，客户在整体上趋于正态分布。,5/27/2015,20.,用户综合价值分组介绍举例：组5,本组特征描述 本组人数百分比3.59%； 本组客户的显著特征体现在客户当前贡献度和忠诚度均为各组之末； 本组客户的信用度也低于均值，产品增长潜力尚可； 总体而言，本组客户发展性和稳定性都偏低，处于客户综合价值矩阵的象限1。,5/27/2015,21.,基于客户综合价值评分的市场营销建议,市场营销建议 此类客户约占客户整体的6%，非客户主体； 客户的培育和挽留价值都不大； 建议通过品牌整合，将这部分客户根据其特征分流到某移动的其它品牌，打造全球通后付费品牌的高端市场形象。,5/27/2015,22.,议 题,通信行业营销热点话题回顾 数据挖掘模型与案例选讲 数据挖掘项目工作方法,5/27/2015,23.,方法论一：建模紧密结合应用,0,行业理解、需求定义,5/27/2015,24.,行业理解、需求定义,行业研究,行业结构及主要企业的竞争行为 国家法律政策、技术进步或其他因素引起的行业变化 行业内各企业关注的热点问题 行业内各企业的营销及管理现状,需求定义,明确客户需要解决的问题 例如，客户流失率高居不下 定义帮助客户解决问题的数据挖掘模型及模型的输出成果 例如，预测未来2个月可能流失的ARPU值大于100元的客户名单,数据挖掘项目 做什么 为什么做 具体怎么做 如何应用,个人信息 手机号、联系人、开户日期、地区编号、性别、出生日期、联系地址、帐单地址、付费方式、销户日期等等 话单数据 手机号、呼叫类型、对方号码、通话开始时间、通话时长、地区号、对方所在区号、漫游类型、长途类型、长途分组、IP电话类型、业务类型等等 帐单信息 手机号、帐单开始日期、结束日期、帐单总金额、月租费、月租功能费、滞纳金、最后付费日期、销帐日期、积分情况等等 1860信息 ,5/27/2015,25.,数据准备,数据处理是建立模型前的必要准备工作 处理残缺和孤立数据 产生衍生变量 分析因变量和自变量的相关性,5/27/2015,26.,数据处理,5/27/2015,27.,方法论二：知识转移伴随项目进展,数据处理、 模型评分、营销应用,5/27/2015,28.,方法论三：循序渐进的模型应用,客户价值评估和细分模型,客户信用度管理模型,离网倾向预警模型,在运营商初次接触数据挖掘模型应用时，一般会循序渐进地向客户推广模型的应用,更多模型,方法论四：持续地转变促成支持工作,29.,现状,未来,数据挖掘模型的搭建,基于数据挖掘的管理应用,5/27/2015,中国通信数据挖掘营销应用展望,大众营销,销售支持,5/27/2015,31.,数据挖掘应用助通信实现精确营销,智能 营销 系统,经营分析 系统,BO