（信号与信息处理专业论文）电信全业务经营下维系挽留体系设计与实现.pdf

摘要 随着电信市场的逐渐放开，电信企业间竞争日趋加剧，客户流 失逐渐成为影响企业经营效益的主要原因，客户维系挽留已经成为 电信企业的重要工作。电信行业拥有国内领先的数据仓库系统，为 实施基于数据挖掘的用户挽留分析提供了条件。电信市场竞争激烈， 客户流失问题在多个方面对电信企业的健康运营构成了相当威胁， 已经成为当前运营商发展过程中的突出矛盾之一。 维系挽留体系作为客户关系管理的重要组成部分，需要一整套 的理论和体系来支撑。本文研究了当前针对这一问题的相关理论和 实践应用，并在r o bm a t t i s o n 提出的w a r 的框架基础上，基于客户 生命周期理论，依据客户价值和客户细分理论构建了一个完整有效 的基于w a r f 框架的电信数据挖掘客户维系挽留体系。针对现有的 电信行业全业务背景，和维系挽留中营销决策支撑过程中缺乏有效 的模型和支撑手段的现状，重点提出了客户家庭关系识别模型。 针对家庭关系识别模型构建中的数据非平衡问题，提出了一种 可解释性好利于应用推广的代价敏感决策树c s - c 4 5 算法。家庭关 系数据属于非平衡数据，且关系问题不同于单一维度问题，建模缺 乏足够有效的变量，影响建模的性能。本文通过交际圈变量分析提 出了2 个新的变量：交际圈距离系数、交际圈行为相似系数；并在 模型实现过程中通过数据探索和使用c s - c 4 5 算法来解决数据非平 衡问题。最终的模型评估证明了该模型获得了比较好的预测性能， 实现了预期设计的目标。 关键词数据挖掘：全业务：客户维系挽留：家庭关系识别：代价敏感： 交际圈 a bs t r a c t a sl o n ga st h et e l e c o mm a r k e to p e n i n g u p s t e pb ys t e p ，t h e c o m p e t i t i o na m o n gt h et e l e c o m m u n i c a t i o nc o m p a n i e si sg e t t i n gc r i t i c a l c u s t o m e rr e t e n t i o ng r a d u a l l yb e c o m et h em a i ni n f l u e n c ef o re n t e r p r i s e b e n e f i t t e l e c o m m u n i c a t i o nc o m p a n i e sp o s s e s so n e u pd a t aw a r e h o u s e s y s t e ma th o m ea n da b r o a d ，w h i c ho f f e rc o n d i t i o n sf o rc u s t o m e rc h u m a n dd e t a i n m e n ta n a l y s i sb a s e do nt h ed a t am i n i n g t h ep r e d i c t i o no f c h u m p l a y sam a j o rr o l ei nt h ea n a l y s i sa n do p e r a t i o ns y s t e m ，w h i c hh a s b u i l tl o t so ff o r e c a s tm o d e l sa n das e r i e so fw a r n i n gi n d i c a t o r sa n d t e m p l a t e s b u tt h ev a c a n c yo fc o m p l e t ed e t a i n m e n ts y s t e ma n dt h e d i s j u n c t i o no fc h u m f o r e c a s ta n dc u s t o m e rr e t e n t i o na c t i v i t yc a u s e dt h e f o r e c a s tm o d e lc a n n o ta c h i e v et h ed e s i r e de f f e c t s r e t e n t i o nf r a m e w o r kt om a i n t a i nc u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t a sa ni m p o r t a n tc o m p o n e n to ft h en e e df o ras e to ft h e o r i e sa n ds y s t e m st o s u p p o r t i nt h i sp a p e r ，t h ec u r r e n tr e l e v a n c eo ft h i si s s u ef o rt h et h e o r y a n dp r a c t i c eo fa p p l i c a t i o n ，a n dr o bm a t t i s o ni nt h ef r a m e w o r kp r o p o s e d b yw a r ，b a s e do nc u s t o m e rl i f e c y c l et h e o r y ，b a s e do nc u s t o m e rv a l u e a n dc u s t o m e rs e g m e n t a t i o nt h e o r yt ob u i l dac o m p l e t ea n de f f e c t i v eb a s e d o nt h e 龇t e l e c o m m u n i c a t i o n sd a t am i n i n gf r a m e w o r kf o rc u s t o m e r r e t e n t i o nf r a m e w o r kt om a i n t a i n f o rt h ee x i s t i n gf u l l s e r v i c et e l e c o m i n d u s t r yb a c k g r o u n d ，a n dt o m a i n t a i nr e t e n t i o ni nt h e p r o c e s s o f m a r k e t i n gd e c i s i o ns u p p o r tm o d e l sa n dt h el a c ko fa ne f f e c t i v em e a n so f s u p p o r t i n gt h es t a t u sq u o ，f o c u s i n go nt h ec u s t o m e rt oi d e n t i f yt h em o d e l o ff a m i l yr e l a t i o n s i d e n t i f i c a t i o no ff a m i l yr e l a t i o n s h i p sf o rm o d e l i n gt h ed a t ai nt h e n o n - e q u i l i b r i u mp r o b l e m ，ag o o de x p l a n a t i o ni nf a v o ro f ap r i c e s e n s i t i v e a p p l i c a t i o no ft h ep r o m o t i o no fc s - c 4 5d e c i s i o nt r e ea l g o r i t h m f a m i l y r e l a t i o n si sd i f f e r e n tf r o mt h es i n g l ed i m e n s i o no fd a t ao fd a t a ，m o d e l i n g t h el a c ko fa d e q u a t ea n de f f e c t i v ev a r i a b l e a f f e c t i n gp e r f o r m a n c e m o d e l i n g i nt h i sp a p e r ，a na n a l y s i s o ft h ev a r i a b l e s t h r o u g h t h e c o m m u n i c a t i o nl o o ph a st w on e wv a r i a b l e s ：s o c i a lc i r c l ed i s t a n c e c o e f f i c i e n t s i m i l a ra c t so fc o m m u n i c a t i o nl o o pc o e 伍c i e n t ；a n dt h e n r e a l i z a t i o no ft h ep r o c e s si nt h em o d e l t h r o u g hd a t ae x p l o r a t i o na n dt h e u s eo fc s - c 4 5a l g o r i t h mt os o l v et h ep r o b l e mo f n o n e q u i l i b r i u md a t a a s s e s s m e n to ft h ef i n a lm o d e ls h o wt h a tt h em o d e lw a sa b e t t e r p r e d i c t i o np e r f o r m a n c e ，d e s i g n e dt oa c h i e v et h ed e s i r e do b je c t i v e s k e yw o r d sd a t a m i n i n g ，如l ls e r v i c e ，c u s t o m e r r e t e n t i o n ， i d e n t if i c a t i o no ff a m i l y r e l a t i o n s h i p ，c o s ts e n s i t i v e ，s o c i a ln e t w o r k i i i 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我 共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名： 盔士鸯 日期：二丝卑年月丛日 学位论文版权使用授权书 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文， 允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科 学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库， 并通过网络向社会公众提供信息服务。 作者签名：至韭导师签名丝日期：上竺上年三月三厂日 硕士学位论文第一章绪论 1 1 国内外研究现状 1 。1 1 业务背景 第一章绪论 随着电信重组落下大幕，三家新的全业务运营商中国电信、中国联通和中 国移动相继获得3 g 牌照，3 g 时代的全业务运营成为电信企业角逐的新战场n 1 。 在原单业务营运以及竞争日趋激烈的环境下，移动电话客户将不可避免出现 “大进大出 的现象，从而导致客户离网率居高不下，中高端客户不断流失， 客户结构低端化。这一方面造成电信运营商营销资源的大量浪费，同时也为电 信企业顺利实现“切入中高端、有效益的规模支撑”的发展战略带来不利影响。 图卜1 电信行业新的竞争格局 在愈发激烈的竞争环境下，电信企业需要考虑如何提高自己的经营分析能 力，从简单的价格竞争发展到较高的理性竞争层面。根据美国的一项调查数据 表明，普遍意义上，企业每5 年流失一半的客户乜1 。顾客流失不仅直接造成了 销售额和利润的下降，而且企业为获取新顾客还必须增加相应的支出，持续的 顾客流失还传递着企业提供价值恶化的信号，给企业声誉造成极其不利的影响。 另一方面减少顾客的流失将给企业增加显著的收益，一些行业的数据表明，企 业每年减少1 的顾客流失，利润将增加2 。因此加强客户流失管理是企业营销 管理的一个重要内容，所有这一切的实现都有赖于对顾客流失的科学分析。另 据一项研究表明，吸引一个新顾客所付出的成本是保持个老顾客所付出成本 的4 - 6 倍；从品牌忠诚者身上获得的利润是从品牌非忠诚者身上所得利润的9 硕士学位论文 第一章绪论 倍咖。r e i c h h e l d 和s a s s e r ( 1 9 9 0 ) “1 的研究显示，企业若能使客户流失率降 低5 - 2 ，根据产业的不同，可因此产生2 5 至8 5 的利润。所以降低客户流失 率，提高客户满意度及忠诚度，提升客户价值，是电信运营商在竞争中制胜的关 键。 1 1 2 数据挖掘在电信客户维系挽留应用现状 随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，企业积累的 数据越来越多。电信行业作为国内领先的拥有大量电子化数据的行业，积累了 大量的用户和业务数据。以中国移动为例，基于国际首创的分级式数据仓库理 论，中移动从2 0 0 1 年开始规划，2 0 0 3 年底即建成了世界最大的数据仓库系统， 容量达到8 4 2 t 。中国移动还首次全面设计了电信行业数据仓库的逻辑模型，并 投入了实际使用。数据仓库的建立提高了企业信息标准化程度，统一了逻辑模 型和指标解释；丰富了分析手段，包括报表分析、即席查询、o l a p 分析和数据 挖掘等分析。截至到2 0 0 9 年，全国电信行业最大的数据仓库数据量已经超过 1 5 0 t b 5 】o 各种基于数据库的应用系统的快速发展带来的海量数据和信息在缺乏强有 力工具支持的情况下，已经远远超出了人的理解和概括的能力。目前的数据库 系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在 的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。由于缺乏挖掘隐藏 在数据背后的知识的手段，导致了“数据爆炸但知识贫乏 的问题。数据与信 息之间的鸿沟要求有更强用力的数据分析工具，将数据坟墓转换成知识“金 块”。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘数 据背后的知识，这两者的结合促成了基于数据库的知识发现( k n o w l e d g e d i s c o v e r yi nd a t a b a s e s ，简称k d d ) 的产生。多数学者认为数据挖掘( d a t a m i n i n g ) 是k d d 过程中的一个基本步骤，也是k d d 的最重要环节。数据挖掘是信 息技术自然演化的结果。信息技术的发展初期是简单的数据收集和数据库的构 造，后来发展到对数据的管理，再后来发展到对数据的分析和理解，这时候出 现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是当前涉及数据库和人工智能等 学科的相当活跃的研究领域，国内外许多研究工作者对此领域投入了极大的热 情h 1 。 客户流失分析n 2 1 作为数据挖掘中的一个重要应用主题，其主要任务是根 据流失用户和在网用户的性质和消费行为，进行挖掘分析，建立用户流失预测 模型，分析哪些用户的流失率最大，流失用户的消费行为如何，用户流失的原 因等。现有的流失预警模型n 3 。1 司已经比较成熟，基本上可以准确有效的对流失 2 硕士学位论文第一章绪论 客户进行预警；但缺乏一系列有效的模型为市场营销与决策人员制订相应的维 系挽留策略、留住相应的客户提供数据支持和决策依据，而且每个周期( 常见 为1 个月) 通过模型预测出的流失预警客户一般都是即将离网客户，进行维系 挽留的意义普遍不大。 1 2 论文的研究目的与内容 1 2 1 论文的研究目的 电信市场竞争激烈，客户流失问题在多个方面对电信企业的健康运营构成 了相当威胁，已经成为当前运营商发展过程中的突出矛盾之一。在电信企业大 力推进精细化营销的过程中，客户保持工作正日益表现为诸多营销管理工作中 的短板，制约着企业整体营销管理水平的提升。 维挽工作作为客户关系管理的重要组成部分，需要一整套的理论和体系来 支撑。本文研究了当前针对这一问题的相关理论和实践应用，并在2 0 0 5 年r o b m a t t i s o n 提出的w a r 体系n 刚基础上，基于客户生命周期理论，依据客户价值和 客户流失风险分析构建了一个完整有效的电信w a r f 客户维系挽留体系。 对于现有维系挽留中营销决策支撑过程中缺乏有效的模型和支撑手段的现 状，本文也针对现有的电信行业全业务背景，提出了客户家庭关系识别模型。 但在模型构建中也发现两个问题：( 1 ) 建模缺乏足够有效变量( 2 ) 家庭关系属 于常见的非平衡数据n ；为了能顺利有效建模，本文通过交际圈变量分析n 踟提 出了2 个新的变量：交际圈距离系数、交际圈行为相似系数，接着又通过数据 探索和引入代价敏感学习n 蝴1 来解决数据非平衡问题。 1 2 2 论文的研究内容 在现有研究的基础上，本论文总结了一套完整的电信客户挽留体系架构，并 根据电信行业挖掘建模方法论，重点设计并实现了全业务下新的客户家庭关系识 别模型。 主要的研究包括如下几个内容： ( 1 ) 分析客户维系挽留体系的现状： ( 2 ) 提出基于数据挖掘的维系挽留体系架构； ( 3 ) 设计一种基于代价敏感决策树算法来解决数据非平衡问题 ( 4 ) 提出客户家庭关系识别模型，并根据电信建模方法论予以实现； 硕士学位论文第一章绪论 1 3 论文组织结构 本文共分为六章，各个章节的内容和内在联系简述如下： 第一章简述了研究背景，介绍了当前电信行业客户维系挽留的业务背景和 数据挖掘应用现状，提出了论文的主要研究内容和取得的主要成果。 第二章阐述了在当前客户保有的困境的基础上，分析了客户流失的影响， 然后介绍了当前对这一领域的研究理论和成果，并论述了本文研究的出发点。 第三章从建设电信行业客户维系挽留体系的目标出发，详细论证了客户维 系挽留体系建设的必要性，并提出了从客户生命周期的角度，在客户细分的基 础上，通过客户价值分析和流失风险分析，设计出一套完整的基于w a r f 框架 的客户维系挽留体系； 第四章分析了数据挖掘应用中常见的非平衡问题，并设计了一种可解释性 较好的代价敏感决策树c s c 4 5 算法来提高少数类正样本的性能，为下一步实 现家庭关系识别模型提供了挖掘算法来源； 第五章详细的阐述了基于代价敏感决策树的家庭关系识别模型方法思路及 其实现； 第六章总结与展望。本章对全文的工作重点进行了总结，对于本课题将来 可以继续发展的方向进行了展望。 4 硕士学位论文第二章全业务维系挽留需求分析 第二章全业务维系挽留需求分析 21 维系挽留的困境和影响 根据中国电信l o 月2 0 发布的公司0 3 财报显示，本地电话用户继续保持 负增长态势，截止2 0 0 8 年第三季度。本地电话用户仅剩2 1 29 7 百万户。和去 年同期相比，累计净减1 04 7 百万户。其中家庭用户减少了31 6 百万户，公用 电话0 1 3 百万户，p h s 用户则流失1 0 4 8 百万户”。 新收购c d m a 移动业务方面，用户则净减6 8 万。延续了c d m a 客户持续 流失的趋势。 客户流失是世界各地电信运营商探讨的首要话题。无论是无线运营商，长 途电话电信公司，甚至是主导运营商，客户流失已成为，或者即将成为他们集 中精力处理的唯一的、最重要的问题。 根据r o bm a r t i s o n 在电信业客户流失管理”一书中所述：如图2 - i 显 示，世界各地众多无线运营商正经历着不同程度的客户流失，仅以1 9 9 9 年为例， 累计一年的欧洲客户流失率为2 5 ，美国为3 0 ，亚洲则达到4 8 。 圄 图2 - 1 全球客户流失率 图2 - 2 显示了我国某运营商2 0 0 8 年各月离网率始终在5 左右，全年离网 率居高不下，在1 2 月份，甚至还进一步出现上升趋势，形势十分严峻。 1 月2 月3 月4 月5 月6 月7 月8 月9 月l o 月1 1 月 图2 - 2 集运营商各月离同趋势 硕士学位论文第二章全业务维系挽留需求分析 与此同时，由于竞争日趋激烈，产品同质化严重，客户维系挽留的代价在 逐渐增大，单靠传统的促销计划难以打动越来越挑剔的消费者，而整个电信市 场竞争的无序，也使客户经常轻易的转网。 根据调查机构的数据显示，在国内，中国联通c d m a 客户流失率约为1 7 9 ， g s m 为3 2 ，中国移动的客户流失率为1 2 6 ，中国电信小灵通的流失率约为1 0 。 而根据统计，获取一个新客户的平均成本相当于一个客户5 年内给公司带来的 净利润，这种情况直接导致了客户回报率的下降。同时，一个电信企业如果能 够将其客户流失率降低5 ，利润就能够增加2 5 至8 5 。所以降低客户流失率， 提高客户满意度及忠诚度，提升客户价值，是运营商在竞争中制胜的关键。 在企业对客户维系挽留工作不力，缺乏有效管理，导致客户频繁离网的情 况下，客户流失将会给企业运营带来诸多危害。 首先，客户在某运营商内部转网或换号，直接带来成本的支出，而收入没 有变化( 见表2 - 1 ) 表2 - 1 内部转网( 换号) 损失测算 假定年离网用户均为内部转网或者换号的用户，将带来营销成本损失达2 0 亿元，这种情况的存在，主要是由于内部管理不善，如政策漏洞、多重优惠等 原因引起的。 其次，客户若离开某运营商，则不但消耗了成本，还带来了收入的损失。 表2 - 2 外部转网损失测算 如表2 - 2 所示，假定离网用户均离开该运营商，则损失将进一步提高为3 4 亿元，其中，收入损失1 4 亿元，营销成本损失2 0 亿元。 再次，对于上市业绩影响很大。在目前的电信运营实际中，客户离网率过 6 硕士学位论文第二章全业务维系挽留需求分析 高已经成为制约企业效益提升的突出矛盾，造成用户市场份额保持较高水平， 但利润水平却在持续下降，出现“增量不增收”的尴尬情况。在运营商普遍境 外上市的今天，公司股票价格与绩效水平紧密相关，而高离网率带来的高成本 将直接威胁着上市公司的经营绩效，从而让企业管理者们倍感头疼。 第四，客户频繁离网非常不利于企业对客户资源进行长期稳定的管理，并 对企业品牌形象产生消极影响。客户资源是企业最宝贵的资源之一，电信市场 激烈的竞争形势要求企业必须对其客户进行科学的管理，根据客户需求的变化 及时做出相应的变化，针对不同客户的特定需求提供个性化的服务方案，围绕 需求开展积极有效的客户管理工作。但是，客户相对稳定的长期在网是开展上 述工作的前提和基础，客户频繁转网不仅造成运营商经济利益的损失，更重要 的是，客户的变动意味着客户相关电信消费信息的变动，从而对企业依据客户 信息做出正确的个性化服务决策构成干扰。此外，美国服务业的一次调研结果 表明满意的顾客会向5 个人介绍自己的消费经历，而不满意的顾客会向1 2 人诉 说自己的消费经历。在实际生活中，客户转网在消费者中极易通过口碑传播的 方式进行扩散，因此，过频的离网势必会对企业整体形象造成相当程度的损害， 这种损害相对利润降低而言虽是隐性的，却是更为严重的问题，非常不利于企 业的持续健康发展。 2 2 维系挽留的研究和实践现状 当前国内外对客户维系挽留的研究集中在对流失客户进行预测，分析其价 值和风险、提供个性化服务、实行针对性营销，以吸引用户和提高用户忠诚度 上。并且主要的应用行业在电信行业。 用户流失分析的主要内容是通过数据挖掘技术确定有流失倾向用户，同时 形成具有较高流失倾向的用户集合。数据挖掘在流失分析上的技术主要包括： 决策树、线性回归、神经网络和贝叶斯等。决策树算法主要包括：b o a t 阱1 、 c 4 5e 2 蝴1 、s p r i n t 乜刀等，决策树在解决流失预测的问题时，结果中存在多个叶 节点具有相似的概率可能；而线性回归和神经网络算法虽然不存在决策树的问 题，但这些算法表达规则的方式不容易理解，这对电信企业的实际使用非常不 利。 现有的客户流失分析方法多采用决策树及其改进算法来进行，典型的有英 国l i g h t b r i d g e 公司开发的c h u mp r o p h e t 系统，该系统基于分类回归树算法 c a r t ；法国电信利用数据挖掘技术在预防欺诈、客户流失分析和预测、交叉销 售等各方面都取得很多成果；沃达丰利用数据挖掘技术建立模型来研究用户离 网的原因，并从不同的角度来进行市场细分。用分类回归树c a r t 得出的模型可 7 硕士学位论文第二章全业务维系挽留需求分析 以很容易被人们理解，但是它在预侧高低两端用户流失率的细分群时精确度很 低啪1 。神经元网络和随机森林等集成学习也可以产生很好的预测模型汹删，但 是这些模型很难理解。当用这些模型作预测分析时，很难对客户的流失原因有 深入的了解。 在客户价值分析上，奠定客户价值这一领域研究基础是b a r b a r aj a c k s o n u ， 他假定客户在全生命周期的各个交易期中客户保持率购买率不变，指出客户价 值有赖于客户增加企业收益以及降低成本的能力，并给出了用传统现金分析方 法度量现有的单一个体客户价值的计算方法。文献3 2 拓展了j a c k s o n 的模型， 他针对典型客户群，在c l v 模型计算中引入利润的波动和客户保持率参数，使 c l v 的研究更具实际价值。文献3 3 分析了客户终生价值在生命周期不同阶段的 变化特征，并完善p a u ld b e r g e r 和n a d a l n a s r 给出的全生命周期下客户终生 价值的分段拟合函数。文献3 4 对客户生涯价值的精确评估提出了5 条原则。基 本上对客户价值的内涵有了比较深刻的认识。近期又加上了客户忠诚度，流失 风险等隐性价值。 当前，在积累了大量的流失预测模型和知识后，后面的保有工作就完全交 给了市场人员，而市场人员对于这些客户也只能根据经验和当前主推的营销活 动来设计保有策略，具有很大的盲目性，策略不慎，反而有可能会加剧流失。 客户维系挽留的问题本质上是个如何培养客户忠诚度的问题，而提高客户 忠诚度是整个客户管理的终极问题，贯穿于客户生命期的各个层面。流失阶段 的客户维系挽留作为本文研究的重点，目前的研究集中于客户维系挽留策略分 析口5 啪3 。例如套餐设计，积分计划等。 客户维系挽留不能只重视分析客户流失的原因，因为找出预警流失客户不 是目的，而是为了怎么能够帮助有效维系客户。随着激烈竞争导致的客户流失 加剧，单纯的客户流失预警已经不能满足现有维系挽留的需求，需要寻求新的 解决方法和思路。如果知道某个客户可能流失，或者流失概率是多少。那么， 找到有效模型提炼的数据来支撑营销，研究可以采取何种手段进行挽留，对现 有的维系挽留体系来说一种即时的补充和完善，其重要性不言而喻。 2 3 全业务维系挽留的思路分析 随着国内电信市场重组前景的明朗和3 g 时代的来临，用户选择电信产品及 电信企业的余地越来越大，市场竞争不断加剧，电信企业之间对用户的争夺将 越来越激烈。面对日益激烈的电信市场竞争环境，传统的被动式服务体系已无 法满足用户需要。由于电信市场日趋饱和，所以获取新用户的成本比留住现有 用户群要昂贵得多，并且竞争对手、技术以及法律法规等动态市场变化更容易 8 硕士学位论文 第二章全业务维系挽留需求分析 使用户流失到其他公司。同时随着国家改革的深化，国内电信业的市场环境己 渐趋合理且竞争将日益加剧，携号转网的呼声越来越高。在电信企业面向市场， 面向国内外众多的竞争者，努力创造更高价值的同时，用户流失的不断增加， 用户平均生命周期的不断缩短严重影响了电信企业的发展。 客户维系挽留作为经营分析系统中的一个重要主题，主要任务是根据流失 用户和没有流失的用户性质和消费行为，进行挖掘分析，建立用户流失预测模 型，分析哪些用户的流失率最大，流失用户的消费行为如何，用户流失的其他 相关因素，如竞争对手的优惠政策、业务系统事故、国家政策和现行经济运行 环境等。为市场经营与决策人员制订相应的策略、留住相应的用户提供决策依 据，并预测在该策略下用户流失情况。通过建立用户流失预测模型，使企业能 够预测用户流失的可能性，并通过对用户流失原因的分析，提出相应的挽留政 策，从而使用户保有在自己的网上，降低用户流失率，减少企业的运营成本 当前客户维系挽留没有形成体系，依然存在着“头痛医头，脚痛医脚 的 局面。发表的文献也是集中在利用数据挖掘的方法进行流失客户预警上口3 ， 强调方法的重要性却忽略了体系的建设。如果没有好的体系贯彻，把好的思想 变为现实，那么最终会降低挖掘模型的使用率和可信度，达不到精确保有的目 的。 客户维系挽留体系是电信运营商战略决策支持系统的重要组成部分。在现 有研究的基础上，本文总结了一套完整的电信客户挽留体系架构，并根据电信 行业挖掘建模方法论，重点设计并实现了全业务下新的客户家庭关系识别模型。 通过这一系列相应的挽留政策，来指导挽留部门进行客户挽留，并根据客户挽 留的反馈结果进行模型调整，降低客户流失率，从而减少企业的运营成本，增 加企业收入。 2 4 本章小结 作为实际工作的理论指导，本章首先阐述了在当前客户保有的困境的基础 上，分析了客户流失的影响，然后介绍了当前对这一领域的研究理论和成果， 并论述了本文研究的出发点。我们由此可以得到一些重要的结论：客户维系挽 留没有形成完整有效的支撑体系，多数都是“头痛医头，脚痛医脚”的局面； 而且在相关模型的研究中，重视流失预警，而对预警后的营销策略模型没有详 细的研究。根据以上两点，在现有研究的基础上，本文总结了一套完整的电信 客户挽留体系架构，并根据电信行业挖掘建模方法论，重点设计并实现了全业 务下新的客户家庭关系识别模型。 9 硕士学位论文第三章基于w a r f 的电信维系挽留体系架构 第三章基于w a r f 的电信维系挽留体系架构 当前，电信市场竞争激烈，竞争的焦点除了传统的价格竞争外，正逐步扩 展到服务领域的竞争。争取新的客户入网，避免老客户特别是高价值客户离网， 已经成为各种竞争中焦点的焦点。因为过高的离网率，不但造成巨额的收入损 失，也是导致营销成本居高不下的重要原因之一，严重侵害了公司利润增长的 基础。客户流失问题在多个方面对电信企业的健康运营构成了相当威胁，已经 成为当前企业发展过程中的突出矛盾之一。在电信企业大力推进精细化营销的 过程中，客户保持工作正日益表现为诸多营销管理工作中的短板，制约着企业 整体营销管理水平的提升。因此，切实加强客户管理工作、降低客户离网率、 提高客户维系挽留率，已成为势在必行、迫在眉睫的工作。 维挽工作作为客户关系管理的重要组成部分，需要一整套的理论和体系来 支撑。本文在2 0 0 5 年r o bm a t t i s o n 提出的w a r 体系基础上，基于客户生命周 期理论，依据客户价值和客户流失风险分析来构建一个完整有效的客户维系挽 留体系。 3 1 电信行业客户维系挽留体系概述 3 1 1 当前电信行业保有体系建设的现状 客户维系挽留作为客户关系管理的重要目标，长期以来缺乏一套完善的理 论和体系以做支撑，经常是“头痛医头，脚痛医脚”。表现在业务层面就是市场， 客服等部门各自为战，互不通融。当有客户流失事件发生，市场和客服部门根 据不同的渠道获取数据，依据不同的尺度，设计不同的挽留策略，并经常在客 户维系挽留的过程中，相互埋怨，导致企业资源的浪费和保留效果的低下。 当前的客户维系挽留体系大多从衰退期客户预警开始，发现问题才开始解 决问题，利用流失预警模型，创建预警客户名单，然后就把客户名单丢给了市 场部或客服部门。 从生命周期理论看，这样的保有体系忽视了客户获取、客户提升、客户成 熟等阶段的保有工作，只是在客户维系挽留出现问题时，被动保有，致使保有 的困难很大，效果很小。 即使是挽留阶段的客户维系挽留也缺乏对保有工作的精准指导，导致保有 效果不好。经常可以看到的情况是流失预测人员抱怨营销部门缺乏营销技巧， 1 0 硕士学位论文第三章基于w a r j f 的电信维系挽留体系架构 没有充分利用数据，来保留客户，而营销部门则总在抱怨预警模型所提供的数 据无法指导营销。 根据接触点理论，每一次客户接触都是向客户展示形象，吸引客户，提高 客户忠诚度的宝贵机会。如果我们的客服活动无法真正提供客户需要的服务， 就会变成影响客户感知的因素，“接触不当和“过分打扰”都会降低客户忠诚 度，同时也浪费了企业的资源。因此一定要加强模型对保有活动的支持力度， 不仅提供准确的流失客户名单，也要提供有利于客户维系挽留的有效策略支持。 本文重点研究的客户流失原因分析是一个很好的方向，同样有意义的如客户流 失指数分析，客户忠诚度分析，套餐推荐等。 除了需要对客户进行细分，需要知道哪些类型的客户离网倾向比较高，运 用何种策略具有针对性，获得高有效性。同时更需要有很好的软件管理整个客 户挽留和管理的过程，如果没有软件对整个活动进行支持，对营销活动的反馈 进行有效分析，进而对挽留活动进行调整，获得更高的有效性，就达不到营销 活动闭环分析的目的。本文依据针对性营销理论设计了营销管理系统，以支持 客户维系挽留活动的有效开展。 3 1 2 客户维系挽留体系相关重要理论 客户生命周期理论作为比较成熟的客户关系管理理论，分析了客户在不同 阶段的价值和需求，强调根据不同的生命阶段提供不同的服务，以达到客户关 系的永续长存和客户价值的不断提升。电信企业的客户有典型的生命周期特征。 从入网到业务办理再到离网，充分显示了客户生命周期特征。因此客户生命周 期理论是本文分析客户维系挽留的理论基础。 在客户维系挽留过程中，需要分析客户在不同生命周期中的价值，根据不 同的价值，采取不同的保有服务。根据客户价值，分派不同的资源，提供不同 的保有策略。力争使高价值客户获得高度的关注，低价值客户获得低的响应。 客户价值分析在电信行业有一个成熟的工具是客户生命周期价值计算 ( c u s t o m e rl i f e t i m ev a l u e 。c l v ) ，它可以量化客户的价值，给保有工作提供 明确的指导意义。 在客户维系挽留的过程中，同样需要对客户做客户流失风险的分析，根据 不同的流失指数，采取不同的策略。利用各种挖掘手段，分析流失预警客户， 并根据流失风险的大小，分配不同的资源和策略。对于高危客户，提供尽可能 快速和有效的保有服务。在电信业中比较成熟的工具是流失预测模型和客户流 失指数( c u s t o m e rc h u r ni n d e x c c i ) 这两个工具从不同的角度刻画了客户流 失风险，帮助保有工作做到有的放矢。 硕士学位论文第三章基于w a r f 的电信维系挽留体系架构 在整个客户维系挽留过程中，对客户的任何分析都要建立客户细分的基础 上。客户细分能够使企业能够实现“一对一营销”的效果，通过目标分析和目 标锁定，提高营销针对性和效果。客户细分可以从业务相关的维度，针对客户 群体，进行分类和刻画，帮助各种应用分析锁定分析目标，提高命中率。例如 把客户价值和客户流失风险结合起来，通过客户细分，就可以对流失客户做出 大概的分类，图3 1 显示了结合客户价值和流失风险的客户分类： j 一。4 ”一一”獭 譬 w a l l e ts h a r e w a l l e ts h a r e a c q u i s i t i o n ： o u t b o u n d ( b i l l i n g ) & r e t e n t i o n i n b o u n ds t r e a m s o t i t b o t i n d & i n b o u n d z s t r e a m s 秀 w a l l e ts h a r e a c q u i s i t i o n w a l l e ts h a r e o u t b o u n ds t r e a m o u t b o u n d ( b i l l i n g ) & i n b o u n ds t r e a m s w a l l e ts h a r e r e t e n t i o ng i n b o u n ds t r e a m i 图3 1 客户价值和流失风险分类矩阵 最后，客户维系挽留体系需要针对保有的目标设计一整套k p i ( k e y p e r f o r m a n c ei n d i c a t o r s ) 体系，帮助所有业务部门有明确的有待实现的目标， 利于管理层对整体的保有工作有宏观的把握。根据w a r 理论，这一系列目标可 以归结为三个主要目标： 1 利益分享( w a l l e ts h a r e ，对客户的钱包占有率) 2 获取客户( a c q u i s i t i o n ，所获得的新客户数目) 3 客户关系建设( r e l a t i o n s h i p ，维系客户忠诚度) 3 2 基于w a r f 的客户维系挽留体系 本文研究的客户维系挽留体系基于客户生命周期理论，在客户细分的基础 上，通过客户价值和流失风险分析，提出了完整的基于w a r f 理论的客户维系 挽留体系。 w 舳汀是四个单词的首字母，具体指市场份额改善( w a l l e ts h a r e i m p r o v e m e n t ，即对客户的钱包份额占有率) ，增量客户获取( c u s t o m e r a c q u i s i t i o n ) ，客户保育( c u s t o m e rr e t e n t i o n ) 和欺诈检测( f r a u dd e t e c t i o n ) 。 对于电信运营商各部门而言，都是围绕这四个目标来开展工作的。整个体系包 括数据、信息、按照w a r f 组织的模型、针对系营销流程以及采取的行动。 1 2 j誊o_宣tl亭o，ilv 备基尝声星芒j_0j日lunlo 硕士学位论文第三章基于w a r i f 的电信维系挽留体系架构 企业级数据仓库的建立整合了各生产系统的数据，保留了全面、历史、细 节的数据，提供了统一的数据平台。解决了套餐评估数据获取困难，数据来源 分散的问题。 数据仓库提供的是细节级别数据，不适合快速进行统计分析、数据挖掘以 及模型应用。摹于数据仓库基础上，建立业务信息中心，将数据加工为信息， 包括基础信息、价值信息、行为信息和竞争信息。 模型层面采用w a r f 框架来组织模型，模型包括k p i 、报表、模型三个部 分。其中k p i 的功能是发现运营过程中存在的问题，适合的对象是决策层。报 表的作用则是提供整合的数据，有助于对问题进行深刻、细致的分析，定位问 题产生的真实原因，适合的对象是管理层。模型的功能主要是根据定位的问题， 采用合适的数学模型，获得需要关注的客户名单，并对这些目标客户开展针对 性的营销和服务，适合的对象是执行层。 最终整个体系结构图如下图3 - 2 所示。 行对 眨；： 巍崔 蠼爰 o 置* 目迎 镕目越 、 砰* 目 仁 w a l l e ts h o ea c q u i f i t l o a oo l a r p u a p p u市* # ， 日丰l l t i b 目日* 日0 ；，日长丰f f 垦 拿箩 磷 ： * 毫 丰 二兰皇生塑 d 击怠 s p 最4 # 4 & t l! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! 竺! ! ! bm 曩 # p 目# # t 嚷日# 暮p $ 董m 目标窨p t 锇 * 镕& ：己：= ：= 二：二x 嚣毫 - = ：三兰 ：= ： ： ： t i 匡亟亟竭 围3 - 2 基于w , t l t f 客户维系挽留体系结构图 帕酬 一 “敞 斜 一 士学位论文第三章基丁w a r f 的电信维系挽留体系架构 3 客户生命周期理论 作为企业重要资源的客户具有价值和生命周期。电信客户生命周期是指电 客户从开始进入电信运营网络、享受电信电信服务到退出该网络所经历的时 过程，是客户关系水平随时间变化的发展轨迹，它动态地描述了客户关系在不 阶段的总体特征。在该过程中，客户电信的消费量和给电信企业带来的利润 硷发生一定的规律性变化。 要解决客户流失的问题，需要从客户生命周期的概念上来看，下图显示了 沪在整个生命周期中对运营商的贡献：运营商获取一个新客户，会有大量现 。投入，获取以后，会有运营成本；客户会有价值贡献，通过成功给他更多新 务t 他的价值贡献更高，随后他开始话务量分流，后来他不满意运营商的服 ，甚至会离网，运营商往往会在这个阶段做离网挽留，希望把他留下来，或 他们离网以后希望把他们挽回“1 3 1 客户生命周期分类 整个客户生命周期有客户获取、客户提升、客户成熟、客户衰退和客户流 五个阶段1 ，如图3 3 所示。 * e 、? * * 黧：7 熊。 救徭兰一一如 d 漫。 图3 - 3 客，生命周期五个阶段 这五个阶段的主要任务是： 阶段1 ：客户获取。发现和获取潜在客户，并通过有效渠道提供合适的价 值定位以获取客户。 阶段2 ：客户提升。通过刺激需求的产品组合或服务组合把客户培养成高 硕士学位论文第三章基于w a r f 的电信维系挽留体系架构 价值客户。 阶段3 ：客户成熟。使客户使用电信新产品，培养客户的忠诚度。 阶段4 ：客户衰退。建立高危客户预警机制，延长客户的生命周期。 阶段5 ：客户离网。该阶段主要是赢回客户。 3 3 2 客