客户细分模型项目报告

2007年12月 2007 年 12 月 XX移动客户细分模型 项目报告 报告会议程 一、项目背景及前阶段工作回顾 二、客户细分方法论 三、XX移动客户细分模型 四、通用客户细分结果分析及相应市场策略 五、短信专题客户细分结果分析及相应市场 策略 六、基于客户细分结果的市场营销活动讨论 报告会议程 一、项目背景及前阶段工作回顾 二、客户细分方法论 三、XX移动客户细分模型 四、通用客户细分结果分析及相应市场策略 五、短信专题客户细分结果分析及相应市场 策略 六、基于客户细分结果的市场营销活动讨论 项目概述 项目主题：XX移动客户细分模型 项目范围：本期项目以乐山市为试点城市 项目目的：按用户行为进行细分，客观反映用户需求。通过对各类人 群的深入分析，为相关部门制订资费、服务、市场策略提供基础。 项目内容： 建立客户细分模型 结合各部门需求对客户细分群进行详细分析 协助市场经营部进行相关服务、市场活动的策划 项目各阶段计划 第一阶段：需求调研、项目范围界定 在与各部门的访谈中，了解各部门的需求点，以便在客户细分后有重 点地进行分析。 第二阶段：收集提取数据 依据第一阶段的需求，收集并整理数据，把数据加载到指定的数据库 表，为下一阶段的建模提供基础。 第三阶段：建模及分析 建立细分模型，对乐山移动用户进行细分。并根据前期访谈所了解的 需求，结合乐山具体情况，对客户细分群进行详细分析。 第四阶段：应用专题设计 根据第一阶段的访谈，并在第三阶段的细分结果分析基础上，协助市 场经营部门对部分重点细分群体有针对性地设计市场策略和市场活动 。 注：SPSS的CRISP建模流程包含了第二、三阶段，所以此阶段内容在建模步骤中详 细讲述。 150300元（市州） 500元以下（成都） 普通全球通客户户 300元（市州） 500元（成都） 贵宾贵宾卡 800元全球通银银卡 1500元全球通金卡 3000元全球通钻钻石卡 ARPU全球通客户户等级级 XX移动已对用户按ARPU值进行了用户细分，并对不同级别的客户 采取了不同的服务策略。 XX移动客户细分现状 高端用户 中端用户 低端用户 以全球通新形象涵盖 目标群的共性特质 以顶级服务/享 受满足和稳固 以领先业务刺 激和带动 目前客户细分无法完全满足 业务部门增长需求 通过业务访谈，我们了解到基于ARPU值的客户细分还无法完全满足 业务部门日益增长的业务需求 准确了解客户行为可以进一步了解客户，增加客户满意度 针对各部门的需求访谈 访谈部门需求点策略分析 计费业务 中心主要通过计费业务 中心了解客户细 分项目系统平台的需求和系统环境 市场经营 部关注全球通品牌整合，希望通过品牌 整合提高服务品质，实现在业务、 回馈、渠道上的差异化 通过客户细分，分析品牌整合高中端人群行 为消费特征，为其设计差异化服务。并对 品牌整合的效果从客户细分角度进行监测 。 如何更好服务于中端用户 在客户细分后准确定位全球通中端用户，研 究其行为方式和特征，进行有针对性的服 务设计 和活动策划。 通过提高服务来挽留有离网倾向用 户 研究分析有价值的离网用户行为特征，策划 有针对性的活动或服务进行挽留。 营销中心关注双机倾向用户的挽留。希望通 过发现 有双机倾向的用户，并在其 购买之前进行挽留 分析以往双机用户的行为特征及关注点，针 对有价值用户设计 服务项目及策划活动。 预警离网用户，通过提高服务来挽 留有离网倾向用户 研究分析有价值的离网用户行为特征，策划 有针对性的活动或服务进行挽留。 关注大众卡的效果通过客户细分了解大众卡的受众群，向有流 失可能的用户进行宣传，并避免直接影响全 球通其他用户。 通过对各部门的访谈，为客户细分模型的建立提供指导依 据。 针对各部门的需求访谈 访谈部门需求点策略分析 客户服务中心 客户关系管理 室 目前的外呼服务多为服务宣传和用户 调查。外呼用户多为随机抽取，缺乏 策略性。希望通过客户细分节约外呼 成本，提高外呼效率和效果，并深入 挖掘外呼应用。 对客户进行细分后，在外呼时可提 供有针对性的服务。在推荐产品或 进行调查前便了解用户的行为特征 、生活方式等，有助于提高亲和力 ，节省人员和资金成本，并提升效 果。 数据部 对于目标用户只了解其大致特征，不 清楚其更细致的行为特征、生活方式 等，因此在推各项业务时 定位不准。 希望通过客户细分模型了解各种数据 业务的使用人群以及使用行为方式。 通过客户细分，寻找其重要业务 的目标人群，并详细分析特征，对 业务的规则制定、推广提供依据。 乐山市场部 小灵通和联通竞争激烈，希望了解有 转网倾向的用户的特征，并进行及时 挽留 分析有可能转至小灵通、联通的用 户，由于整个样本空间规模较小， 可以适当对中高端人群制定一对一 的服务策略 目前所有产品都针对所有人群进行推 广，希望找到目标人群有的放矢地进 行推广，提高效率，节约成本 。 分析各种产品的目标用户，研究其 行为特征，并通过交叉销售带动整 个产品的销售增量。 希望找到短信密集使用人群，并以此 为导入点，制定有效的方式刺激整个 短信市场 通过对短信密集人群的行为分析， 找到此类人群，通过他们带动 周 围人群的短信使用量，并通过他们 对移动产品及业务进 行软性宣传 报告会议程 一、项目背景及前阶段工作回顾 二、客户细分方法论 三、XX移动客户细分模型 四、通用客户细分结果分析及相应市场策略 五、短信专题客户细分结果分析及相应市场 策略 六、基于客户细分结果的市场营销活动讨论 客户细分分析结果能帮助XX 移动实现股东价值的最大化 从各个角度来增加股东价值，都需要以客户细分为基础。 股东价值最大化 利润增长收入增长资产回报增长 增加现有的收入 (现有客户) 创造新的收入 (新客户) 提高客户接触成本 有效性 提高资产收益率 增加客户周期 （降低客户流失率) 提高现在的客户关系 (增加现有产/服务销售) 提高现在的客户关系 (增加新产品/服务销售) 提高在现有的客户 群中的份额 进入新的客户群 提供新产品和服务 提高营销成本 有效性 提高销售成本 有效性 提高服务成本 有效性 提高库存/ 定单管理成本有效性 提高基础设施/中央服 务设施成本有效性 将资源分配给高价值 的产品/客户 提升客户细分/区 分度 进行产品和渠道 的重新组合 客户群信息 德勤咨询专有的客户价值图 进入新的市场 （地理上） 客户细分是产品开发、市场营销的基础 客户细分使差异化成为可能，使提供的产品和服务更直接的针对某一特定 客户群 为什么划分客户群？ 产品/服务 理解客户对产品的偏好，针 对客户的需求提供产品 渠 道 理解客户对销售和服务要求， 有针对性地设计销售渠道 推 广 理解客户对市场活动的反应和 接受程度，针对客户群制定推 广策略 价格制定 理解客户的价格敏感度，针对 客户的需求制定价格战略 分析型CRM的子工作流关系图 本次客户细分项目重点对客户行为及需求进行分析，及对客户细分群进 行定义。 客户行为及 需求分析 流失预测分析 流失原因分析 客户价值 客户细分群的定义客户策略 挽留策略 客户生命 周期价值 交义销售和增量销售其他分析模型 客户价值 客户细分 客户周期 价值 客户流失 其他分析模型 分析型CRM各模型的相互关系和用处 模型互相作用-输入方向 客户价值模型 交叉销售和增量 销售发现模型 应用模型 流失预测模型 客户细分模型 12 识别高离网率的高价值客户 预估将来最有可能离网的客户 可更准确地区分高价值的客户群,因 客户价值代表每个客户群在其生命周 期内为XX移动所带来的价值 商业应用 1 根据客户细分模型的 输出物 , 再加上 每个应用模型的不同分析, 便能把客户 群分得更准确、更清晰 1 1 2 3 客户行为、客户价值、客户需要 识别客户群的交叉和增量销售机会, 从而增加收入 了解客户对产品/服务的需求 支持模型 客户周期价值 分析模型 3 渠道盈利 分析模型 挽留响应模型 45 4 对各种渠道的成本所带来的收益及付出的 成本有更请楚和准确的了解 对发展客户所付出的佣金作合理水平分析 ,以方便将来作为品牌代理的分折 5 预估客户对客户挽留活动有响应的可能性 分析现有营销活动及集中目标、减低投资 分析型CRM通过建立模型实现知识分析平台,将客户数据转化为对客户的了 解,并由此产生有针对性的运作 可供选择的客户细分方法 具体选用哪种方法需要考量实施细分方法的难易程度及有效程度，同时 还要增加股东价值和满足决策目标 实施的难易程度 人口统计(Demographical) 客户价值 (Customer Value) 行为方式(Behavioral) 态度(Attitudinal) 性别 年龄 户藉 职业 婚姻状况 教育程度 收入 通话时段 繁忙和非繁忙通话量 漫游服务 方便程度 行为方式的变化 高利润率 中等利润率 低利润率 负利润率 形象 价值观 生活方式 心理因素 人口统计行为方式 客户价值态度 客户细分方式范例 各种客户细分方法的比较 任何客户细分都会运用到多维的客户细分方法。每个细分方法都有其优 缺点。 细分基础细分基础优势优势劣势劣势应用 客户特征 人口统计 所处的生命周期 对营业厅 的接近 度 可计量的 可获得的 (容易得到 外部数据) 难以和使用行为 联系起来 客户保持及获取战 略 客户行为 使用频率 使用量/价值 手机型号偏好 使用产品 应用服务 能被多次记录 及确认 在一定范围内可实行 已有内部客户数据 可将使用记录 入数据 库中 根据对客户行为 的初步分析作出决 定 不可前瞻 数据可信度 业务战 略 战略性客户细 分的 选择 重点的财务 分析 数据库可为公司各 业务 的营销战 略 提供支持 历史数据分析 客户态 度 价格敏感度 对促销的敏感度 品牌忠诚度 整体满意度 满意的程度 可了解客户态 度，提 高有效性 可计量的 在一定范围内可实行 不可评估、确认 难以获得 难以和外部数据 相连接 和内部评估没有 直接联系 目标客户获 取及保 留 新产品开发 品牌战略 客户需求的确认 认识 改善的机会 我们在XX移动使用的客户细分方法 考虑不同客户细分方法的有效性及实施的难易程度，并结合移动所提 供的数据资源和移动用户特点，我们采用用户行为方式进行客户细分 ，再结合人口统计和客户价值准确定位细分人群。 客户价值 人口统计 行为方式 客户群X 客户细分三维分析体系 三维分析体系所带来 的业务利益 客户价值 识别高价值客户群，成为目标客户群 行为方式 如何针对目标客户群，根据客户行为分 析，扩展及保留客户群，提供服务满足 客户需求 人口统计 整理客户群的背景资料以便市场营销 人员能找到目标客户群 报告会议程 一、项目背景及前阶段工作回顾 二、客户细分方法论 三、XX移动客户细分模型 四、通用客户细分结果分析及相应市场策略 五、短信专题客户细分结果分析及相应市场 策略 六、基于客户细分结果的市场营销活动讨论 本期客户细分模型聚类模型 聚类的原理是把具有相近特征的观测值聚集为一组，保证各组间特征 的相异性最大，同组内各观测值特征的相似性最大。 在本项目中，采用通话行为、数据业务使用情况等作为细分变量，把 有相近行为特征的人群聚为一组。 各条记录在细分变量空间的透视图 点对点短信 梦网短信 本地通话 通话行为 数据业务 长途通话 各行为特征在空间的 位置相对集中，因此 被划分为有一定共同 行为特征的客户群 CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining） 具体流程如下图： 数据挖掘方法论CRISP-DM 各个环节顺序进行，但需要不断地循环往复进行 数据探索和模型的调优 各环节所涉及的内容和人员 先不考虑循环往复的探索和调优过程，直接顺序考察各个环节 确定商业目标 ETL 建立模型数据收集、管理 数据探索、修改 各部门访谈 计费中心支持 数据挖掘工程师 数据挖掘、商业分析、市场营销人员 商业理解 Business Understanding 数据理解 Data Understanding 数据准备 Data Preparation 建立模型 Modeling 模型评估 Evaluation 结果发布 Deployment 模型调优应用策略 CRISP-DM 步骤一：商业理解 我们基于访谈中了解的客户需求，采用用户行为特征作为细分变量，用户人 口统计信息和客户价值作为描述变量，从而定位人群特征。 对行为特征从以下几个方面来获取信息 对多元化服务的需求程度 服务类型 对通话的多层次需求 本地、长途、漫游呼叫时长 本地、长途、漫游呼叫次数 呼叫时间、次数（繁忙/非繁忙时段，工作/休 息时段） 呼叫类型（主叫、被叫、呼转） 对资费的敏感程度 IP使用情况 优惠时段通话情况 拨打1861次数 对方便性及信息实时性的需求 SMS使用次数 Monternet使用次数 WAP上网时间 GPRS数据流量 导出客户需求种类客户数据 注：细分变量用于进行客户细分的变量。 描述变量将客户细分成各个群体后，各群体的基本特征 步骤一：商业理解 基于客户需求，并结合以上行为特征选取的方向，我们定义 了几组数据作为细分变量 通话范围本地通话d_local t_local 省内长途通话d_toll_inprn t_toll_inprn 省间长途通话d_toll_btwprn t_toll_btwprn 国际、港澳台长 途通话 d_toll_htm+idd t_toll_htm+idd 活动范围省内漫游通话d_rm_inprn t_rm_inprn 省际漫游通话 d_rm_btwprn t_rm_btwprn 国际漫游通话d_rm_idd t_rm_idd IP使用情况IP通话d_ip t_ip 与各运营商联 系程度 网内通话比例d_mob_vs_Ttl t_mob_vs_Ttl 联通通话比例d_uni_vs_Ttl t_uni_vs_Ttl 小灵通通话比例d_phs_vs_Ttl t_phs_vs_Ttl 固话通话比例d_fix_vs_Ttl t_fix_vs_Ttl 呼转行为d_fwd_total t_fwd_total 数据业务使用 情况 WAP使用d_wap t_wap 点对点及网间短 信发送次数 t_sms_total 梦网短信发送次 数 t_sms_mont 客 服到营业厅 次数t_service 拨打1860次数t_1860 拨打1861次数t_1861 注：其中d_X代表时长，t_X代表次数 步骤一：商业理解 客户基本 信息 agespecial_feet_fwd_uni malesms_feed_fwd_fix femalewap_feet_fwd_fix GenderMissingip_fee闲时忙 时通话情 况 d_pkon_total CashPaygprs_feet_pkon_total PrePaymessage_feed_pkoff_total vip_markother_feet_pkoff_total due_mark主叫被叫 情况 d_outgoing_total工作时间 、生活时 间通话情 况 d_worktime_total tenure_in_dayst_outgoing_totalt_worktime_total 费用信息ARPUd_incoming_totald_resttime_total should_feet_incoming_totalt_resttime_total favor_fee联系人群 范围 distinct_out_total各项短信 使用情况 t_sms_p2p rent_feedistinct_in_totalt_sms_link local_fee与联系紧 密人群的 主被叫情 况 d_outgoing_topNt_sms_topN inprn_feet_outgoing_topNsms_msg_length btwprn_feed_incoming_topNdistinct_sms_send htm_feet_incoming_topNdistinct_sp idd_fee各项呼转 情况 d_fwd_mob rm_inprn_feet_fwd_mob rm_btwprn_feed_fwd_srv rm_idd_feet_fwd_srv rm_toll_feed_fwd_uni 通过细分变量将客户进行细分，再通过 以下描述变量定位人群，进一步分析人 群特征。 步骤二：数据理解 数据源来自经营分析系统 客户基本信息（DW_USR_DCUSTM） 用户帐务信息（DW_FEE_SHOULDDM） CDR信息 语音CDR（DW_CALL_CDR） IP业务CDR（ DW_NEWBUSI_CDR） 短信业务CDR（ DW_NEWBUSI_SMSCDR） 梦网业务CDR（ DW_NEWBUSI_MESGCDR） 客服信息 步骤三：数据准备 宽表生成流程 注：宽表是将数据经过组合所形成的包括细分变量和描述变量的记录表。 DSS目前 开放的表格 作为接口表 其他接口文件 作为中间表的 数据集1 作为中间表的 数据集2 建模使用的宽表 数据集 建模使用的宽表 数据集 接口文件直接参与宽表的生成 步骤四：建立模型 通过因子分析找到变量之间的关系，并优化变量组合。在对模型结果 的分析中，根据标准群间差距最大，群内差距最小的原则进行分 析，同时调整变量组合，以尽量接近标准。以此方式循环，逐步使模 型得到优化。 数据探索 建 摸 模型分析因子分析 步骤四：建立模型数据探索 customer type 项目百分比数量 用户类 型不详0.01 7 B普通73.44 95758 B重要客户A10.14 185 B重要客户A20.10 133 B重要客户A30.18 241 B重要客户A40.21 276 B集团客户B10.22 282 B集团客户B21.13 1473 B集团客户B32.25 2930 B集团客户B46.28 8193 B信誉客户C10.01 11 B信誉客户C20.03 40 B信誉客户C31.38 1793 B信誉客户C41.01 1321 B信誉客户C51.51 1968 B信誉客户C61.54 2006 B潜在大用户10.29 13411 B老客户0.05 70 B原重要0.02 21 B公免0.21 269 customer_status 项目百分比数量 正常79.05 103066 冒高17.43 22721 欠停0.34 448 报停1.69 2206 挂失0.02 23 预销1.28 1669 强开0.05 62 强关0.15 193 tenure_in_days 项目百分比数量 在网时间 90天以上0.79 102942 在网时间 90天以内0.21 27446 公免不能代表普遍用户行为，容易对在聚类形成噪音 在用户状态中仅选择正常用户 选择入网时间90天以上用户，保证研究样本拥有完整的研究期 间数据 （2007年8-10月） 注：黄色部分为去掉的数据 步骤四：建立模型数据探索 在记录中发现should_fee（用户应收费）=favor_fee（优惠费）的 用户记录，详细查看其记录，比较异常。在与乐山移动分公司访谈 后了解此类记录多为用于测试的号码。于是去掉该部分记录 customer_idphone_noshould_feefavor_fee 32007534813708130041381.76381.76 32007534913708130042375.02375.02 32007535013708130043797.27797.27 320075351137081300441090.681090.68 320075352137081300456.666.66 32007535313708130046432.07432.07 320075354137081300471478.761478.76 部分should_fee=favor_fee的记录 步骤四：建立模型数据探索 短信发送人数极多号码有可能为移 动统一向用户发送。 以distinct_sms_send（短信发送的人数）为例 在通过变量的标记直接去掉非正常值外，还通过查看数据去掉极值， 以免极少数用户的行为对细分结果形成噪音。 以d_local（本地通话时长）为例 极少数人的个别行为可能影响细 分群，所以在研究其图形分布后 ，去掉部分极值 乐山移动用户的ARPU值分布 乐山的平均ARPU值：156.48元 步骤四：建立模型数据探索 我们获得的乐山移动用户记录共有130388条，经过正常值选择、极值 处理等，最后用于研究的记录有78339条。以下数据探索工作着重于了 解乐山移动用户概貌，以及发现数据存在的问题。 乐山移动用户年龄分布 乐山移动用户性别比例 乐山移动用户区域分布 乐山移动用户付费方式 步骤四：建立模型数据探索 乐山移动用户付费信息中，仅有现金支票和 预付费用户两种标记。建议将信用卡托收、 各银行代收等方式进行标记。 根据全球通品牌整合计划，市州地区用户ARPU 值在300元以上可享有贵宾卡，即VIP用户。从 图中所示，系统中VIP标记部分有误。 乐山移动用户VIP情况 步骤四：建立模型生成客户细分模型 使用SPSS数据挖掘工具进行客户细分 步骤五：模型评估 以t_fix_vs_total 为强势特征的细 分组t_fix_vs_total 的分布 所有用户t_fix_vs_total （固话通话比例）的分布 细分前整个用户群数据落差较大。细分后，各组的强势变量的分布 趋于平缓，可看出，聚类模型将具有相似特征的记录聚在一组。 若在此步骤中若发现模型不够优化，还需要回到第四步骤，甚至第 三步骤进行调整 步骤六：结果发布 对模型结果进行分析，并针对细分群提出相应策略，该部 分内容在下一节详细讲述 报告会议程 一、项目背景及前阶段工作回顾 二、客户细分方法论 三、XX移动客户细分模型 四、通用客户细分结果分析及相应市场策略 五、短信专题客户细分结果分析及相应市场 策略 六、基于客户细分结果的市场营销活动讨论 细分结果数据表（12个客户细分组） 细分变量 组1组2组3组4组5组6组7组8组9组10 客户细分群cluster-1 cluster-8 cluster-12cluster-9 cluster-7cluster-5cluster-10cluster-3cluster-11cluster-4cluster-6cluster-2 客户数 占总客户比例0.065 0.090 0.197 0.193 0.102 0.158 0.125 0.011 0.035 0.020 0.005 0.001 ARPU68.53 98.87 126.41 135.44 145.52 162.74 153.84 194.58 467.68 545.86 818.85 1422.02 本地通话时间7874.74 9575.98 14219.88 15029.94 18305.44 20607.77 18176.30 15219.15 74130.90 47523.80 49344.00 39735.35 本地通话次数80.93 103.79 161.61 170.09 211.23 238.01 200.97 140.33 822.74 497.04 521.28 406.72 省内长途通话时间255.34 560.60 671.11 843.86 658.50 885.16 1159.61 987.36 3774.80 8389.12 8418.61 6134.88 省内长途通话次数1.86 4.42 5.72 7.29 5.71 7.81 10.02 7.12 34.03 73.17 73.56 53.14 省际长途通话时间110.32 305.75 293.05 409.41 269.26 373.12 533.24 485.09 1263.32 2209.19 15981.60 4346.05 省际长途通话次数0.60 1.73 1.81 2.58 1.65 2.34 3.43 2.80 8.71 15.92 120.70 28.84 国际港澳台长途通话时间0.32 6.78 1.63 2.82 1.00 0.89 2.56 0.22 10.42 7.91 31.48 4273.49 国际港澳台长途通话次数0.00 0.04 0.01 0.02 0.01 0.01 0.02 0.00 0.06 0.05 0.22 37.47 省内漫游通话时间338.40 591.40 781.29 1046.00 796.11 1108.62 1560.10 1362.62 4515.15 10459.79 9909.14 8736.74 省内漫游通话次数3.24 5.70 7.91 10.64 8.17 11.53 15.91 12.84 46.96 102.90 94.05 83.40 省际漫游通话时间34.12 191.22 169.02 253.75 124.42 180.73 311.17 257.00 538.17 1436.58 14768.83 4178.14 省际漫游通话次数0.25 1.44 1.39 2.11 1.08 1.57 2.62 2.03 4.75 12.32 127.57 31.60 国际漫游通话时间0.17 1.52 0.78 1.32 0.82 0.79 3.52 0.00 12.78 6.33 29.38 4633.49 国际漫游通话次数0.00 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.04 0.00 0.11 0.05 0.24 43.30 IP通话时间492.19 600.45 584.37 688.80 599.59 729.46 1084.45 2591.80 1104.83 8322.41 6629.19 2273.72 IP通话次数2.35 3.26 3.44 3.97 3.40 4.31 6.08 10.48 6.63 53.23 40.87 11.07 呼叫转移时间666.86 689.19 904.18 988.47 1190.04 1353.71 1233.80 807.35 3677.67 2933.65 3967.39 3909.30 呼叫转移次数8.89 10.47 13.67 15.03 18.27 20.41 18.64 11.43 57.94 43.24 59.17 61.81 与移动通话时间 /总通话时间0.13 0.17 0.22 0.39 0.19 0.36 0.58 0.34 0.46 0.34 0.46 0.44 与移动通话次数/总通话次数0.11 0.17 0.22 0.40 0.18 0.35 0.57 0.32 0.46 0.34 0.47 0.49 与联通通话时间 /总通话时间0.07 0.09 0.16 0.09 0.39 0.24 0.09 0.10 0.18 0.17 0.15 0.11 与联通通话次数/总通话次数0.06 0.08 0.16 0.09 0.39 0.24 0.09 0.10 0.19 0.17 0.15 0.12 与小灵通通话时间 /总通话时 间 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 与小灵通通话次数/总通话次数0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 与固话通话时间 /总通话时间0.17 0.61 0.41 0.36 0.27 0.23 0.21 0.26 0.22 0.36 0.32 0.38 与固话通话次数/总通话次数0.14 0.57 0.39 0.34 0.25 0.22 0.19 0.23 0.21 0.34 0.30 0.37 WAP上网时间19.12 6.46 8.84 9.14 8.96 10.44 15.70 92.46 26.46 16.09 2.78 128.37 WAP上网次数0.14 0.04 0.05 0.06 0.05 0.06 0.08 0.62 0.16 0.08 0.02 0.26 短信总次数33.30 11.05 19.52 21.92 28.80 29.94 37.44 701.66 53.13 49.90 58.34 87.40 梦网短信次数4.00 3.98 4.66 4.77 4.51 4.95 4.82 8.50 6.64 7.05 7.16 6.93 到营业厅 次数0.48 0.53 0.73 0.82 0.76 0.95 0.90 1.67 3.31 3.73 4.73 6.84 拨打1860次数1.73 0.63 0.84 0.72 0.98 0.94 0.84 3.68 0.82 1.08 0.84 0.21 拨打1861次数6.81 2.45 4.02 3.56 4.83 5.15 4.27 11.52 3.15 4.06 2.11 0.26 细分结果数据表描述变量（一） 组1组2组3组4组5组6组7组8组9组10 客户细分群cluster-1cluster-8cluster-12cluster-9cluster-7cluster-5cluster-10cluster-3cluster-11cluster-4cluster-6cluster-2 客户数 占总客户比例0.065 0.090 0.197 0.193 0.102 0.158 0.125 0.011 0.035 0.020 0.005 0.001 ARPU68.53 98.87 126.41 135.44 145.52 162.74 153.84 194.58 467.68 545.86 818.85 1422.02 年龄30.99 35.39 34.19 34.32 32.79 32.92 32.74 24.18 33.79 33.72 34.93 35.95 男性比例0.59 0.64 0.67 0.66 0.69 0.72 0.66 0.47 0.75 0.74 0.80 0.77 女性比例0.29 0.27 0.25 0.25 0.22 0.20 0.25 0.44 0.16 0.19 0.15 0.12 性别不详比例0.11 0.09 0.09 0.09 0.08 0.08 0.09 0.09 0.08 0.07 0.06 0.12 现金付费比例0.09 0.19 0.19 0.21 0.16 0.18 0.18 0.08 0.51 0.51 0.59 0.86 预付费比例0.91 0.81 0.81 0.79 0.84 0.82 0.82 0.92 0.49 0.49 0.41 0.14 VIP比例0.07 0.13 0.18 0.20 0.18 0.23 0.20 0.18 0.76 0.81 0.85 0.88 欠费比例0.02 0.02 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.01 0.09 0.09 0.10 0.05 在网时长（天）775.00 823.20 852.02 888.43 760.20 827.97 794.64 424.44 1214.86 1152.10 1192.93 1500.07 应收费88.89 128.22 164.29 179.07 194.14 220.03 215.79 258.79 692.31 697.45 991.01 1552.63 优惠费20.35 29.35 37.88 43.63 48.61 57.29 61.95 64.21 224.63 151.59 172.16 130.61 月租费21.56 35.10 38.07 39.20 39.74 42.81 40.71 18.98 48.90 49.37 49.09 49.22 基本通话费42.48 59.87 87.67 92.93 115.20 128.86 113.00 97.73 500.66 329.60 336.54 259.09 本地通话费比例0.48 0.47 0.53 0.52 0.59 0.59 0.52 0.38 0.72 0.47 0.34 0.17 省内长途费0.85 2.34 2.47 2.94 2.28 3.10 3.74 3.51 14.29 22.71 20.88 14.11 省际长途费1.74 4.52 5.20 6.85 5.10 6.74 9.30 7.90 27.07 65.88 98.06 58.33 港澳台长途费0.00 0.02 0.00 0.01 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.03 0.06 2.64 国际长途费0.01 0.34 0.08 0.11 0.03 0.01 0.08 0.00 0.51 0.21 0.81 29.41 长途费比例0.03 0.06 0.05 0.06 0.04 0.04 0.06 0.04 0.06 0.13 0.12 0.07 省内漫游费3.48 6.71 8.74 11.67 8.67 12.08 17.24 14.85 48.02 127.08 110.90 97.69 省际漫游费0.43 2.79 2.22 3.33 1.55 2.29 4.02 3.36 6.51 23.34 183.56 57.51 国际漫游费0.02 0.22 0.12 0.26 0.14 0.13 0.50 0.00 2.20 0.94 6.27 706.27 漫游费比例0.04 0.08 0.07 0.09 0.05 0.07 0.10 0.07 0.08 0.22 0.30 0.55 漫游长途费0.24 1.89 1.39 2.05 0.90 1.35 2.34 1.79 4.74 12.04 116.55 202.86 特服费6.63 6.75 7.34 7.58 7.74 8.40 8.15 6.17 13.79 14.36 19.12 17.94 SMS费4.59 1.38 2.11 2.24 2.40 2.63 3.71 81.09 3.38 4.32 4.42 6.14 WAP费0.03 0.01 0.01 0.01 0.02 0.02 0.02 0.12 0.04 0.03 0.00 0.28 IP费1.62 2.10 1.99 2.32 2.08 2.42 3.70 9.60 4.19 27.82 20.30 19.78 IP费比例0.57 0.23 0.22 0.19 0.25 0.22 0.24 0.73 0.09 0.28 0.09 0.06 GPRS费0.45 0.10 0.15 0.19 0.14 0.15 0.31 0.36 1.71 2.28 2.68 12.09 代收信息费4.34 3.57 4.68 5.12 4.36 5.36 5.28 12.35 10.35 11.22 11.57 14.60 其它费0.36 0.55 2.02 2.20 3.71 3.65 3.66 0.60 5.88 6.11 10.10 16.78 细分结果数据表描述变量（二） 组1组2组3组4组5组6组7组8组9组10 客户细分群cluster-1 cluster-8 cluster-12cluster-9cluster-7cluster-5 cluster-10cluster-3 cluster-11cluster-4cluster-6cluster-2 客户数 占总客户比例0.065 0.090 0.197 0.193 0.102 0.158 0.125 0.011 0.035 0.020 0.005 0.001 ARPU68.53 98.87 126.41 135.44 145.52 162.74 153.84 194.58 467.68 545.86 818.85 1422.02 主叫通话时间5266.84 6145.73 7954.73 8442.79 10029.99 11172.89 10108.50 8461.86 38951.29 27426.91 34500.81 25890.70 主叫通话次数51.54 64.18 89.51 94.98 114.78 128.15 112.57 82.95 426.79 279.85 336.41 252.40 被叫通话时间2949.69 4299.05 7223.79 7831.84 9194.73 10677.88 9739.74 8211.85 40198.52 30501.98 38798.64 29502.33 被叫通话次数32.29 46.56 80.56 85.92 104.77 121.02 102.79 68.33 439.92 306.02 376.67 285.09 主叫通话时长 /被叫通 话时长 1.79 1.43 1.10 1.08 1.09 1.05 1.04 1.03 0.97 0.90 0.89 0.88 主叫通话次数/被叫通 话次数 1.60 1.38 1.11 1.11 1.10 1.06 1.10 1.21 0.97 0.91 0.89 0.89 总打出号码数15.01 24.29 33.43 34.19 35.40 41.54 34.14 27.79 101.83 91.98 96.06 84.37 总打入号码数11.94 19.57 32.24 32.83 33.09 40.78 32.26 26.12 118.52 99.59 113.95 106.14 打出号码(排前10名的 )的平均通话时长 471.38 405.00 455.52 489.91 597.25 627.64 642.80 672.67 1799.54 1484.61 1693.76 1107.05 打出号码(排前10名的 )的平均通话次数 3.57 3.42 4.38 4.76 6.12 6.49 6.28 5.02 19.40 13.33 15.16 10.30 打入号码(排前10名的 )的平均通话时长 222.44 274.29 374.48 416.74 529.11 562.86 583.99 498.81 1618.24 1200.39 1467.55 1035.47 打入号码(排前10名的 )的平均通话次数 2.00 2.39 3.63 4.01 5.45 5.84 5.48 3.33 17.83 11.78 13.96 11.12 TOP10的主叫通话时 长/被叫通话时长 2.12 1.48 1.22 1.18 1.13 1.12 1.10 1.35 1.11 1.24 1.15 1.07 TOP10的主叫通话次 数/被叫通话次数 1.79 1.43 1.21 1.19 1.12 1.11 1.15 1.51 1.09 1.13 1.09 0.93 呼转到移动时间87.13 17.85 15.71 28.93 21.22 46.12 85.33 16.17 168.66 209.05 523.76 144.65 呼转到移动次数0.82 0.16 0.15 0.27 0.21 0.46 0.83 0.12 1.77 1.89 4.62 1.33 呼转到移动时间 比例0.13 0.03 0.02 0.03 0.02 0.03 0.07 0.02 0.05 0.07 0.13 0.04 呼转到移动次数比例0.09 0.02 0.01 0.02 0.01 0.02 0.04 0.01 0.03 0.04 0.08 0.02 呼转到移动服务系统 时间 383.10 578.47 730.74 817.72 975.72 1055.59 987.08 619.28 3115.21 2156.06 3020.91 3450.70 呼转到移动服务系统 次数 6.17 9.35 11.88 13.33 15.97 17.30 16.15 10.05 51.61 35.63 50.06 57.21 呼转到移动服务系统 时间比例 0.57 0.84 0.81 0.83 0.82 0.78 0.80 0.77 0.85 0.73 0.76 0.88 呼转到移动服务系统 次数比例 0.69 0.89 0.87 0.89 0.87 0.85 0.87 0.88 0.89 0.82 0.85 0.93 细分结果数据表描述变量（三） 最强特征 次强特征 最弱特征 次弱特征 注：cluster-2，除强势变量外，其他变量没用颜色标记 组1组2组3组4组5组6组7组8组9组10 客户细分群cluster-1cluster-8cluster-12cluster-9cluster-7cluster-5cluster-10cluster-3cluster-11cluster-4cluster-6cluster-2 客户数 占总客户比例0.065 0.090 0.197 0.193 0.102 0.158 0.125 0.011 0.035 0.020 0.005 0.001 ARPU68.53 98.87 126.41 135.44 145.52 162.74 153.84 194.58 467.68 545.86 818.85 1422.02 呼转到联通时间106.21 33.70 36.35 18.96 78.69 58.32 37.76 18.42 91.59 127.43 177.18 250.23 呼转到联通次数1.03 0.35 0.37 0.20 0.82 0.62 0.39 0.20 1.01 1.26 1.92 2.47 呼转到联通时间比例0.16 0.05 0.04 0.02 0.07 0.04 0.03 0.02 0.02 0.04 0.04 0.06 呼转到联通次数比例0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 呼转到固话时间18.24 26.69 43.80 38.34 46.96 49.23 32.88 76.17 95.59 162.15 111.91 3.72 呼转到固话次数0.11 0.26 0.43 0.35 0.50 0.50 0.31 0.38 1.13 1.72 1.12 0.00 呼转到固话时间 比例0.03 0.04 0.05 0.04 0.04 0.04 0.03 0.09 0.03 0.06 0.03 0.00 呼转到固话次数比例0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00