客户价值评估体系的搭建及创新应用.doc

成果上报申请书成果名称客户价值评估体系的搭建及创新成果成果申报单位广东省深圳分公司、省业务支持中心经分室成果承担部门/分公司深圳分公司项目负责人姓名项目负责人联系电话和email成果专业类别*业务支撑所属专业部门*深圳分公司业务支持中心成果研究类别*其他省内评审结果*（按填写说明4）关键词索引（35个）客户价值；客户群管理；价值弹性；应用投资100万元产品版权归属单位 中国移动通信集团广东有限公司对企业现有标准规范的符合度：符合如果该成果来源于研发项目，请填写研发项目的年度、名称和类型（类型包括：集团重点研发项目、集团联合研发项目、省公司重点研发项目、其他研发项目），可填写多个：成果简介：见下文。省内试运行效果：见下文。文章主体（3000字以上，可附在表格后）：见下文一、 项目背景随着国内电信运营市场进入全业务时代，电信改革不断深入，市场运作日趋成熟，电信运营商之间的竞争形式也逐步发生变化。在竞争初级阶段，客户的需求比较旺盛，各电信运营商之间的竞争主要体现在对网络资源的占有上，谁拥有更多、更优质的资源，谁就可以为更多的客户提供更优质的通信服务，从而获取更多利润。经过几年时间的快速建设和发展，各电信运营商在网络资源、技术方面的差别不大，单纯的以网络为竞争核心已不再适应时代的变化，各运营商之间的竞争正从网络资源的竞争向差异化的服务竞争转变，电信运营商专注的焦点已转向客户。同时，经过国内电信市场的的多年高速发展，客户增长已经变得越来越缓慢。在这种大环境下，对广东移动来讲，优化营销资源，进行差异化服务，进而提高客户忠诚度，挖掘已有客户的潜力成为下一步成长的关键。基于这种背景，2009年徐龙总经理提出以客户价值化、网络价值化、管理价值化、人才价值化和伙伴价值化为工作主线，确保持续稳健增长，全力打造价值型企业。所谓价值型企业，是指能够适应环境变化并且超越环境创造价值，实现自身可持续发展并积极推动利益相关方共同成长的企业。打造价值型企业的首要任务是：发挥市场主导优势，促进客户价值化。科学地评估客户价值，如何根据客户价值，进而采取客户价值提升的举措，促进客户的全生命周期管理和营销优化，进一步提升精细化营销水平，促进企业增收创收，成为工作的重点。而如何科学的评估客户价值，则成为其他工作的基础。基于此，广东移动启动客户价值评估体系建设项目，构建科学、全面地客户价值评估体系。二、 技术实现方案面对日益增强的业务运营竞争环境，广东移动需要对客户进行全面认知,从而能够在营销活动执行中进行有针对性的营销措施和优先实施流程，以较小的成本完成客户价值提升和增加客户稳定性，实现营销活动投入的效益最大化。广东移动对客户的全面认知以价值链理论为基础，从客户贡献度、客户信用度和客户忠诚度三个方面展开。并在客户价值的基础上，探索客户的价值弹性特征，结合生命周期管理，对客户进行有效的全方位管理。1. 基于价值链的多维客户价值评估体系价值链理论认为企业的竞争力，归根结底是通过影响客户价值链，在为客户创造价值的过程中形成的。价值链概念提出者porter认为论商务机构还是个人客户同样存在价值链，企业的差别优势正是来源于自身价值链如何与客户的价值链相连接。因此，企业为赢得竞争优势，就必须构建自己的价值链，而企业价值链的构建，必须符合企业的客户战略，围绕客户关系为客户创造价值。图1-1客户价值链模型作为电信运营商来讲，通过提供满足客户需要的信息产品和服务，来影响客户价值链从而提高客户感知，为客户创造价值，进而提高客户忠诚度，激励客户重复购买企业产品和服务，实现企业自身价值链和客户价值链的双赢。客户忠诚度管理和信用管理，是延长客户生命周期，实现并保障客户感知价值向企业转移，为企业创造价值。基于客户价值链概念模型，从企业视角设计客户价值评估框架如下：图1-2客户价值评估框架其中：历史价值：客户入网以来至评价日期3个月前为企业带来的现金流量（利润）大小。当前价值：客户在评价日期最近3个月为移动公司带来的现金流量（利润）大小。 未来价值：指如果客户得到保持，客户将在未来三个月内给企业带来的现金流量（收入）大小。影响价值：指客户影响他人购买移动产品或服务和推荐他人购买移动产品或服务的意愿的度量。信用度：户因各种原因而不如约缴纳话费和拖欠话费可能性的度量。忠诚度：客户继续使用或订购移动公司其他产品可能性的度量，衡量用户的行为忠诚。2. 贡献度根据客户价值链概念模型，客户价值贡献度评估框架设计如下：客户价值贡献度历史价值当前价值未来价值影响价值历史价值历史价值是客户入网以来至评价日期3个月前为企业带来的总价值。历史价值是客户稳定性和贡献能力的一个表现。客户历史价值以客户的入网时长为依据，价值系数逐年衰减的累计价值，即该客户从入网至去年底对移动公司贡献的总价值。历史价值的计算公式如下=a为当年的月均利润值，目前按照本年的月均利润值做近似替代，即现阶段价值/本年在网时长 ；t为入网月至本年1月的月份数，由于价值是按年衰减，后来将t个月分解为n年m月，方便对历史各年份的各月进行累加。q为价值衰减系数，由专家调研确定。当前价值收入由营业收入、账单收入和结算收入三部分组成，其中营业收入包括出售sim卡收入、出售终端收入、选号费收入、滞纳金收入和违约金收入；账单收入指客户当月的实际消费金额（全球通来自账单，预付费用户来自实时计费清单），当月账单收入进一步细分为语音业务收入、数据业务收入和集团业务收入三类；结算收入包括网内结算收入、网间结算收入，其中网间结算收入可以进一步细分为电信结算收入、联通结算收入和国际运营商结算收入。如下图所示：投入由独占资源投入和共享资源投入两部分组成。其中独占资源投入包括折扣、成本、酬金和网络结算四类独占资源投入，折扣又可以细分为激活送话费、打满送话费、小额赠送话费、特殊赠卡赠费、充值送话费以及其他营销方案折扣（如：预存送话费、预存送电子礼包、主资费套餐附送业务费及其它等）；成本又可以细分为积分消费成本、电子礼包成本、易登机成本以及营销方案成本（如：预存话费送购机积分、购机成本、预存送实物及其它等）；酬金又可以细分为套卡激活酬金、数据业务酬金、授权业务酬金、充值酬金、集团酬金、促销业务酬金及终端酬金等；网络结算又可以细分为网内结算支出、网间结算支出、sp结算成本。共享资源投入由管理成本、营业成本和销售成本三部分组成，所有共享资源投入数据均来自财务报表，以财务报表为准进行分摊。语音业务收入语音业务价值是客户当月产生的收入中来自语音业务部分的收入。语音业务收入包括语音本地通话费、语音长途通话费、语音漫游费及其他收入。数据业务收入数据业务收入是客户当月账单收入中属于数据业务部分的收入。数据业务收入只输出账单收入的数据业务收入值，细项收入不再列出。数据业务收入包括数据业务套餐费，如短信套餐、gprs套餐等，流量费，如点对点短信费、点对点彩信费、gprs流量费等，信息费，如点播信息费、手机报、手机证券等业务的信息费。集团业务收入集团业务收入是客户当月账单收入中属于集团业务部分的收入。集团业务收入只输出账单收入的集团业务收入值，细项收入不再列出。集团业务收入包括集团产品的套餐类收入和流量收入，如移动商学院、校讯通、农信通、v网伴侣、欢乐在线（商务版）等。 未来价值客户的未来价值由客户自身成长性和未来收入预测两部分组成。客户自身成长性反映客户由于自身的成长，如年龄增长、工龄的增长所带来的价值的变化，主要考察职业和年龄；未来收入预测是预测客户未来一年可能产生的收入贡献即现金流大小，未来收入的预测可以从三方面分析，客户的消费趋势、业务量趋势和业务使用趋势，设定相应的变量，建立预测模型。根据需要，客户未来价值区分为未来语音业务价值和未来数据业务价值。 l 建模过程l 模型结果：利用多元线性回归方法，分别对三个用户群建模，求得回归系数字段名字段描述回归系数高价值人群中价值人群低价值人群(constant)常量-14.10898.17595.346avg_last3_f_bill_amt最近三个月arpu均值0.54880.67690.6419f_bindmonths剩余捆绑月份1.36861.52720.7374avg_last6_f_bill_amt最近六个月arpu均值0.4210.28820.3121std_f_bill_amt最近六个月arpu标准差-0.3187-0.2474-0.1873regr6_f_bill_amt_voice最近六个月arpu斜率1.25241.24811.1534avg_last3_value_voice最近三个月语音业务均值-0.8034-0.816-0.7088avg_last6_value_voice最近六个月语音业务均值0.7210.73550.6985si_brand品牌-15.6221-4.8313-0.834avg_last6_value_data最近六个月数据业务均值-0.0999-0.1372-0.065si_mid_flag是否中高端46.22441.4543-4.2272avg_last3_call_dur最近三个月通话时长均值0.06250.01560.0033std_call_dur最近六个月通话时长标准差-0.063-0.0336-0.0062si_vip_idvip级别0.0045-0.00360.0024avg_last3_new_business最近三个月新业务arpu均值-0.27721.55260.155avg_last3_short_cnt_up最近三个月短信均值0.00050.00120.0012si_grp_flag是否集团成员3.77091.5780.1748avg_last6_call_dur最近六个月通话时长均值-0.0482-0.003-0.0008利用预测绝对误差和预测相对误差对建模效果进行评估：预测绝对误差=abs（未来价值预测值-未来价值真实值）预测相对误差= abs（未来价值预测值-未来价值真实值）/未来价值真实值u 预测绝对误差可控：低价值人群90%以上在40元以内，高价值人群绝对误差稍高，但70%能控制在100元以内；u 预测相对误差可控：高、中价值人群80%以上人群预测相对误差可控制在0.4，特别是高价值人群，60%以上人群预测相对误差可控制在0.2；u 模型精度较高。影响价值影响价值由社会地位影响力、辐射能力和影响意愿三部分组成，社会地位影响力主要从人在社会上的身份和地位及其对周围人群可能产生的影响来分析，包括集团影响力、虚拟团体影响力、家族影响力、职业影响力和社会经验；辐射能力这里指的是客户的交往能力，通过交往圈规模体现出来，可以分成传统交往圈规模和互联网交往圈规模；影响意愿主要通过主动通信占比来反映，是一种客户具有主动影响他人的意愿程度的参考指标。3. 忠诚度客户忠诚度做为客户价值体现的一个重要组成部分，其度量可以从客户的行为忠诚和态度忠诚两个纬度进行测量。客户的行为忠诚由一系列消费行为指标构成，相关数据可以从计费系统、crm系统中获取和挖掘；客户的态度忠诚由于是客户的主观心理行为，一般较难获得，主要通过市场调查、面对面访谈、客户投诉等手段获取。这里的忠诚度指的是行为上对广东移动公司的忠诚。客户忠诚度值是通过对与客户行为忠诚相关的一系列变量综合打分加权而得。通过设置客户忠诚度区间，当客户的实际忠诚度值落到相应的区间内，我们就可以知道该客户当前的忠诚度状态。l 忠诚度评估总体框架及指标体系广东移动客户忠诚度评估内容为广东移动客户的行为忠诚。广东移动客户的行为忠诚度评估从购买意愿、服务满意度和转换成本三个维度展开。总体框架如下图所示：图2-1忠诚度评估总体框架忠诚度评估指标体系如下表：表2-1忠诚度评估指标体系l 忠诚度评估方法广东移动客户忠诚度的评估采取主成分分析法和熵值法相结合的方法进行综合评价而得。主成分分析是数学上对数据降维的一种方法，其基本思想是设法将原来众多的具有一定相关性的指标（比如p个指标），用少数几个潜在的相互独立的主成分指标（因子）的线性组合来表示，构成的线性组合可以反映原多个实测指标的主要信息。建立在信息论熵理论基础的熵值法在求权值方面的应用比较广泛，其原理基于熵对不确定性信息的度量：信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。广东移动客户忠诚度评估的步骤如下：step1：对二级变量进行标准化；step2：采用主成分分析法确定各二级指标权重，得出不同业务维度下各主成分得分；step3：采用逻辑函数对各主成分得分进行加权，得出各业务维度最终评分（从大量的应用分析来看，客户忠诚度与各相关变量之间并不是单纯的线性关系，因此为了消除主成分得简单相加带来的负面影响，算法采用逻辑函数对选取的几个主成分再进行累计）；step4：利用熵值法确定业务各维度权重；step5：加权计算得到忠诚度评分；step6：对忠诚度评分进行分级，从而得出客户所处的忠诚度等级状态。图2-2忠诚度评估思路图l 忠诚度评估结果分析通过主成分分析法和熵值法，计算确定忠诚度评估各指标、业务维度的权重如下表：表2-2忠诚度评估指标权重通过以上方法和步骤最终得出客户所处的忠诚度状态，但这样的评估结果是否合理呢？只有对客户的忠诚度进行合理的评估，才能真正指导营销工作，为验证忠诚度评估的合理性，本项目采用销户率这个指标对忠诚度进行验证。通过持续观察各忠诚度等级客户在未来2个月的销户情况分析发现，如图2-5所示。被评为a级（非常忠诚）的客户群体，其在未来两个月销户的客户仅占该群体的0.32%，远低于平均值，且随着客户忠诚度等级的降低，在未来2个月的销户占比呈直线上升趋势。这说明，该忠诚度评估指标体系和评估方法是科学的，合理的，反映了客户的行为忠诚。图2-5忠诚度评估结果与销户关系4. 信用度移动客户的信用度就是表示客户因各种原因而不如约缴纳话费和拖欠话费可能性的度量。信用度是基于对客户的基本属性、 消费能力、消费意愿和历史信用等各方面因素综合提取,在一定模型模式下综合分析评估得出的对用户信用等级的量化评价指标。l 总体框架参照金融业客户信用评价理论，客户信用的影响因素主要包括个人特质、消费能力、还款意愿、历史信用等几个方面。针对电信行业的特点，广东移动客户信用度主要从客户基本信息、消费能力、消费意愿和历史信用四个方面进行评价，总体框架如下图所示：图2-4广东移动信用度评估框架说明：客户基本信息：包含了客户的在网时长、客户级别、使用号码级别、集团属性以及用户信息的完备性，从侧面反映客户的特质。消费能力：一般来讲，消费能力强的客户其信用相对会好。消费能力主要从客户最近半年的平均账单金额(arpu)和集团代付额度来体现。消费意愿：体现客户使用移动产品的意愿，可以从其通话时长趋势、话费消费趋势、缴费、使用套餐等方面来反映。其中缴费方式体现了客户对移动的信任，账单余额和套餐体现了客户对使用移动产品的承诺，这些指标都可以体现客户使用移动产品的意愿。历史信用：评价一个客户的信用如何，最直接的方式就是看其过去是否频繁欠费，是否曾经进入过黑名单。这些历史信用行为信息会在很大程度上揭示其在未来信用上的表现。l 信用标准信用好：用户在表现期三个月内没有过欠费及欠费停机记录(包含单停和双停)信用坏：用户在7-9月份符合如下条件： 在一个月内单停两次以上 在一个季度内双停过两次以上 一个季度内双停过一次及单停两次以上 一个季度内单停三次以上l 方案概述根据广东移动客户特点，将客户分为全球通用户和卡类用户两部分，分别对这两个群体建模，进行信用度评价。对不同的群体，分别按照如下步骤进行： 首先，对各变量进行探索，确认真正影响客户信用的关键指标变量； 其次，对影响客户信用的关键指标变量进行分析、变换处理，使各指标变量对客户信用的影响符合业务解释； 采用数据挖掘算法如逻辑回归方法进行建模，可以根据模型计算出客户在下个月或未来三个月欠费的概率，即信用得分； 在客户信用得分的基础上，将客户信用划分为a、b、c、d、e五级，并根据客户属性和历史信用信息进行适当的规则调整，最终给出客户合理的信用等级。流程如下：图2-5广东移动信用度评估流程图l 信用评估因素及权重在数据分析探索的基础上，通过逻辑回归建模方法，确定模型评估变量及权重如下：全球通用户：智能网用户：5. 价值弹性通过分析客户对投入的敏感程度，了解客户的价值弹性，建立客户价值弹性分层模型。根据客户价值弹性划分的离散化的等级，作为区隔客户价值弹性的简洁形式，区分出哪些是高弹性的客户，指导营销资源管控，实现资源组合最优化目标。l 分析窗口：用于计算客户价值弹性的历史数据的时间跨度，需要6个月的历史数据。分析窗口预测点mm-1m-2m-3m+1m+2m-4m-6m-5l 建模过程l 模型结果弹性分层弹性分层标识规划建议e0负弹性对投入具有相反作用的客户应分析原因，更换投入营销活动方案或停止投入，找出客户对投入敏感的因素，设计具有针对性的营销活动e=0完全无弹性对投入不敏感的客户可以适当的减少投入或不投入0e1富有弹性此类客户价值富有弹性，应加强针对性的营销活动，以获得客户价值最大化?未知弹性调整营销方案，获得哪种营销投入对此类客户的最敏感，找到弹性最大投入因素，从而提升客户价值三、 应用效果客户价值评估体系自去年在深圳试点应用以来，取得良好成效，有效的提升深圳公司的营销效益。1. 基于客户价值的客户群价值管理结合roi、网龄、离网率、合约属性等各维度进行搭建客户价值监控体系，针对客户群体价值情况，进行策略调整和应用u 基于客户价值分布（投产情况），按消费和网龄维度分群，绘制存量客户经营地图，实施客户分群看管体系；重点针对中高端及老客户群体，部署专项看管措施；针对新客户群体，加强培育，促进消费提升u 以客户价值导向，细分手机终端的营销策略。根据不同客户价值回报，侧重两端投入：基于合约roi分析，发现全球通与神州行终端合约客户roi较高，故资源投向着重关注高价终端（全球通）与千元终端（神州行），两端并行；提出合理资源补贴力度，提升g3转化率：根据资源投入进程监控，发现过高的策略补贴力度，导致了低转化率（套利风险大）；基于补贴率与转化率的相关性分析，提出20%的策略控制点，有效促进了g3转化率的提升u 预付费充值送，按价值分网龄调整资源投入力度。通过资源投放分布、消费弹性分析等，总结资源对客户消费、收入、离网率的促进作用，综合考虑客户全生命周期内产生的客户价值，资源进一步往老客户倾斜，指导第二季度“充值转预存”活动的资源投放力度，调整为按价值分网龄，区分新老客户以不同折扣率进行资源投放，有效提高了资源使用效率2. 基于客户价值的创新营销应用将客户价值应用到营销活动上，选择合适的客户投放恰当的资源，进行针对性精确化的营销策划，推动营销活动的“效率”与“效益”并重，有力地提升了整体的营销效益。目前，客户价值应用已集成在营销管理平台上，在g3信息机、中高端离网预警挽留等营销活动上进行试点应用，使得营销活动取得良好成效系统界面如下：具体应用举例如下：u g3信息机营销活动应用。在g3信息机推广上，针对高价值预付费客户进行免预存推广，取得了外呼7以及短信邮件0.5的成功率。和对照组号码相比在成功率上基本相同，高价值客户营销比例提高，客户产出维持高水平，保证了营销的效率u 全球通离网预警活动应用：在离网预警模型的基础上，使用客户价值作为挽留活动名单的二次筛选过滤，优先挽留高价值客户。使得营销活动的高价值客户从25%提升到37.5%，按照每月8万客户的名单，15%的平均成功率，每次挽留的平均成本为450元，全年约有67.5万成本提升了使用效率（挽留了相对高价值客户）。按照捆绑一年预估，挽留成功的客户产出的效益提升约有216万（按高客户价值客户的arpu和对照组的apru值之差估算）u 预付费“充值转预存”活动应用。应用了客户价值模型的活动名单中高价值客户的比例有所增加，营销活动后arpu提升显著。在相同的营销资源成本下，应用了客户价值模型，目标客户约130万， 15%的平均成功率，每月客户产出的效益提升约有137万（按高客户价值客户的arpu和对照组的apru值之差估算），以活动捆绑期一年的效益估算，提升的效益值约有1644万。3. 提升客户保有能力，维系客户价值研究表明，获取一个新客户所消耗的费用是留住一个现有客户费用的6倍，价值分析表明，不同的客户处于不同的