电信行业客户价值管理体系研究方案

电信行业客户价值管理体系研究方案,个人客户价值管理体系总体思路维系挽留客户细分价值提升,内容提要,总体思路基于客户生命周期的价值体系,数据采集,元数据管理,系统管理,营帐系统,客服系统数据,其他数据,增值业务管理平台,统一PORTAL平台（呼叫中心、营业厅、CRM系统）,渠道业务分析,新用户分析,用户群分析,主题分析,数据装载,数据稽核,数据转化,数据抽取,客户细分模型,价值提升模型,流失预警模型,模型应用,信用度模型,客户指纹模型,客户生命周期模型,ETL调度,客户流失分析,基础模型,客户价值模型,应用模型,价值提升,老用户维系挽留,新用户重入网分析,总体思路个人客户价值管理体系功能结构图,客户分析,营销策划,营销执行,营销评估,客户细分流失预警分析价值提升分析,资费套餐策略维系政策策略挽留政策策略营销渠道策划,客户流失预警效果评估客户价值提升效果评估营销政策评估,呼叫中心网上营业厅实体营业厅短信平台CRM平台,总体思路个人客户价值管理体系整体流程,个人客户价值管理体系总体思路维系挽留客户细分价值提升,内容提要,历史数据：用于预测流失倾向的用户历史数据，时间跨度3个月。建模：根据历史数据，预测未来1个月后的用户流失概率。分析用户群：分析周期内流失的用户群体。预测目标：在预测窗口周期得到用户的流失概率。,本月流失用户定义：当月停机7天或7天以上的用户以及当月销户用户,没有消费行为定义：用户无通话时长、无短信行为、无GPRS流量,维系挽留客户流失预定义及目标,第1月：第2月：第3月：,模型第一次工作,模型第二次工作,模型第三次工作,流失用户预测不是目的，关键在于个性化挽留带来的流失率下降、收益净增。,维系挽留挽留持续滚动,遵循业界CRISP-DM规范,维系挽留流失预测模型的建立,2008年6月预警用户8月验证结果,选取验证总用户数量为2367个用户，其中流失用户1866个用户，未流失用户501个用户。,维系挽留模型检验,2008年6月预警用户8月验证结果,维系挽留模型检验,模型提升率图,预测结果表,维系挽留流失模型评估,最重要的前10个：平均最大停机时长平均停机时长是否转兑包停机天数在网月数平均缴费金额短信条数平均小区数量缴费方式最大停机时长,维系挽留客户流失关键指标,流失倾向评分说明该客户流失可能的大小,营销人员可迅速确定客户的开户地区，以便采取行动,营销人员可以更准确地抓住具有潜在流失倾向的客户,营销人员可以根据客户价值确定客户挽留活动的目标群体,了解潜在流失客户的行为特点，开展针对性的客户挽留,综合客户流失倾向与客户价值，给出建议行动优先级供参考,维系挽留流失预测结果表,套餐不匹配转兑包到期习惯性异动服务性依赖竞争对手策反网络原因客户区域迁移后面2个是不可控的,维系挽留客户流失原因分析,建议做法一：从客户流失原因入手,维系挽留实施策略,挽留价值（行动优先级）=流失概率客户价值策略：（1）优先对挽留价值大的客户实施挽留。（2）只选高端，或只选低端，然后再按上式计算挽留价值,建议做法二：根据挽留价值,维系挽留实施策略,建议做法三：挽留措施的最优化,N种挽留措施,待挽留用户清单,随机分成（N+1）个用户群,试验N个用户群：每群实施一种措施,1个用户群：不做任何动作（建模需要）,建立挽留效果预测模型：具有*样属性及行为的用户在挽留措施*的作用下，挽留成功率为*,挽留效果预测模型投入生产：对用户*采取哪个挽留措施，挽留成功率最大,实施维系挽留,待挽留用户清单,修正模型,维系挽留实施策略,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,客户价值模型评估因素,预测每个用户在其整个生命周期内对联通的价值对新用户，初步预测其未来的价值。待用户产生更多的行为信息后，再修正预测。找出影响用户价值的主要因素，进行改进,“利润鲸鱼曲线”不同于收入的2:8规律,用户价值预测,用户终生价值（LTV）计算方法：关键在于预期寿命的计算准确预测用户的在网时长是困难的“生存分析”能够计算出每个用户在后续每月的在网概率值s（见下图）。预期寿命内收入的近似计算：入网以来出帐金额之和+NPV（后续每月的在网概率后续每月的出帐金额估值）,此图表示锁定某月一群用户的后续月份里的逐月在网比例,用户价值预测（续）,个人客户价值管理体系总体思路维系挽留客户细分价值提升,内容提要,目的弄清楚全体客户可分为哪些群体，各群体有何特点帮助认清自己的客户；根据各群体特点，可制订适合该群体的针对性的营销和服务政策；是一个基础性模型给每个客户标以一个（或多个）群体号，有助于更深入复杂的分析和挖掘。,客户细分目的,客户行为价值的细分模型,海量客户行为数据/特征数据,组内行为特点相似；组间行为差异较大,传统细分：选定若干属性对每个属性，人为确定其划分区段各种属性区段的组合，形成群体聚类选定若干属性通过一定算法，自动地划分群体同一群的个体间属性很接近不同群的个体间属性相差较远,客户细分客户细分的方法,客户细分建模过程,生成细分模型-使用SPSSClementine数据挖掘工具进行客户细分,客户细分建模生成过程,客户细分细分变量描述,客户细分分群特征,套餐适配4条原则没有使用套餐用户，使用适配套餐后可以节省话费当前用户通话行为特征明显达不到当前套餐消费标准，建议降低套餐档次当前用户通话行为特征明显高于当前套餐消费标准，建议提高套餐档次当前套餐类型明显不适合的用户，建议进行套餐迁移定期检查、调整，迁移那些又出现不适配套餐的用户套餐适配流程,客户细分套餐匹配,个人客户价值管理体系总体思路维系挽留客户细分价值提升,内容提要,根据用户属性（社会属性、行为属性），选准交叉销售（cross-sell）、追加销售（up-sell）的对象提高用户钱包份额（walletshare），提升用户忠诚度,交叉销售（Cross-sell）卖给客户尚未使用的业务提升销售（Up-sell）向某业务客户卖更高档次的该类业务,预测某一用户对各种业务的购买概率：,客户价值提升,提升模型,提升实施,提升效果,营销策略,根据挖掘结果得到选择某提升产品的用户清单,业务分析,通过短信平台、外呼中心、客户经理对预测提升用户进行业务推荐,模型优化,价值提升整体流程体系,如果将营销资源集中于更有可能开通炫铃业务的用户身上，则销售的成功率显著提高，比MassMarketing方式高出很多倍。,价值提升销售炫