南京联创精细化营销与客户分群.docx

南京联创精细化营销与客户分群案例简介： 随着通信科技的进步，社会的发展，电信市场竞争日益激烈，各运营商开始考虑调整自己的营销思路和营销策略，更加重视营销的精细化操作。 详细介绍随着通信科技的进步，社会的发展，电信市场竞争日益激烈，各大电信运营商不断推出各种新的业务、产品以及各种各样的套餐，同质化竞争严重，导致运营商的ARPU值不断下降，平均利润也随之降低。这种趋势迫使各电信运营商考虑抛弃传统的营销方式，转而开始尝试建立新的、有针对性的、直接面向消费者的营销方式。各运营商开始考虑调整自己的营销思路和营销策略，更加重视营销的精细化操作。在这一背景下，精细化营销开始逐渐在通信行业得以应用。myccid精细化营销的概念是由世界直效行销创始人莱斯特伟门在1999年提出的。莱斯特伟门对精确营销的定义是：改变以往的行销渠道及方法，以生产厂商的客户和销售商为中心，通过电子媒介、电话访问、邮寄、国际互联网等方式，建立客户、销售商资料库。然后通过科学分析，确定可能购买的消费者，从而引导生产厂商改变销售策略，为其制定出一套可操作性强的销售推广方案，同时为生产厂商提供客户、销售商的追踪服务。简言之，精细化营销就是指企业是以科学管理为基础，以消费者洞察为手段，恰当而贴切地对自己的市场进行细分，并采取精耕细作式的营销操作方式，将市场做深做透，进而获得预期效益。http:/www.ccidcom根据马斯诺需求理论，人的最基本需求是生存需求;只有满足了基本的生存需求之后，人才会追求更高级的生活需求，包括安全、自尊、个人发挥的空间等等。在供不应求的计划经济体制之下，人们的需求是满足基本的生存生活需求，这时的产品可以是非常单一的、大众化的;但随着人们收入的提高，生活质量的不断上升，社会物质产品的极大丰富，人们开始追求个性化的生活享受，这也要求企业必须调整自己的产品营销策略，再也不能生产单一的、普遍的产品，而需要对市场进行细分，专门针对部分消费者生产特定的产品。一般来说，精细化营销的过程表现在以下五个方面：1) 客户数据的收集和整理，建立客户数据库;myccid2) 理解客户数据，掌握细分客户群体的差异化特征以及差异化需求;3) 根据细分客户群体需求设计差异化的产品和服务;http:/www.ccidcom4) 提供满足特定客户群体的差异化产品和服务;5) 通过营销活动反馈，进一步深化对客户本质需求和客户购买、使用习惯的理解。客户细分的基本依据是每个客户作为消费者对同一产品的具体功能需求和关注点是不同的，作为服务提供者的运营商必须尽可能的考虑这些差异，发现存在于客户中的具有不同特征或消费习惯的客户群体，在此基础之上根据不同群体执行针对性的管理或营销策略。客户细分总的看来有两大类方法，一类是手工方法;一类是自动方法。手工方法就是人为的来划分客户，就是业务人员根据自己的业务知识以及对客户的了解，出于某种管理或者营销上的目的把客户分为几群，这种分群的划分原则是预先已知的。比如按照客户消费额划分成“高价值客户”、“低价值客户”;按照是否大客户分为“普通用户”、“大客户用户”。这种手工进行客户细分的方法通常只能考虑少数几个变量，如果想多考虑一些变量，尤其是大部分都是连续型的行为变量，就必须使用自动分群方法了，自动分群就是通过使用数据挖掘提供的聚类算法，确定自己认为会有价值的输入变量(通常是好多个)，让挖掘算法根据数据的特点决定把客户分为不同群体，分出来的群与群之间差异尽量大，群内差异尽量小。客户细分的关键是根据什么变量来进行细分。在通信行业可以获得的数据很多，主要有客户行为数据、人口统计数据以及一些附加数据。其中客户行为数据包括客户通话清单数据、客户帐务方面数据以及客户拨打客服电话记录等，都是通过计算机采集到的，具有很好的数据质量同样也是最有价值的客户信息，是了解客户特征的最重要的数据。因此，根据客户行为数据进行客户细分会具有更高的可用性，这里将主要根据客户行为数据进行分群。http:/www.ccidcom通过客户分群挖掘，会发现过去所不知道的客户类型(更多变量综合体现出的客户特征)，对自己的客户有更科学、更全面的了解无疑会使客户管理工作和营销工作能够更容易的进行。基于客户分群可以使很多工作目标明确，从而做到事半功倍。比如，通过客户分群了解不同客户群的详细的特有的需求，这样就能够发现新的营销机会;通过客户分群了解不同客户群的特点，这样就能有针对性的开展差异化客户服务，增加客户满意度;还可以基于客户分群进行有针对性的营销宣传活动，这样的宣传会比无目标的大众宣传更加有效;等等。myccid数据挖掘技术可以分为描述型数据挖掘和预测型数据挖掘两种类型：l 预测型数据挖掘是要从一系列数据中找出特定变量(称为“目标变量”)与其他变量(称为“预测变量”)之间的关系。也就是预测变量是如何影响目标变量的。l 描述型数据挖掘是要在一系列预先不知道有任何关系的数据中查找关系的技术。描述型数据挖掘常用的技术有聚类和关联分析。聚类是要把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显，而同一个群内的数据尽量相似。与分类不同(分类是预测型挖掘常用技术)，的是聚类是无指导的学习，体现在工具里面就是不用指定目标变量;而分类是有指导的学习，要指定一个目标变量，所有记录都在该变量上做区分。聚类算法有两种：划分聚类法和层次聚类法。其中划分聚类法可以指定聚为为几类，层次聚类法由算法根据数据情况自动确定聚为几类。另外，聚集之后要对分群的结果给出商业角度的解释才有实际意义。神经元网络和K-Means是比较常用的聚类算法。对客户进行分群就很适合使用聚类的方法。分析方法是把模型提供的各变量组内均值做最大最小规范化后划分出各类的优势特征和弱势特征，我们得到了12个客户群，并给各组一个描述性的名字。给出的名字反映的是该组最大特征，但并不是唯一特征。12个分组的情况如下：分组号细分号强势http:/www.ccidcom弱势描述C1SP个数、拨打1860时长、梦网短信发送次数，wap上网myccid通信时长，本地时长国际时长myccid资费敏感组12http:/www.ccidcom休息日/工作日的比例 ，拨打1860时长梦网短信发送次数；wap上网http:/www.ccidcom通信时长http:/www.ccidcom本地时长C21myccid普通短信发送次数 梦网短信发送次数通信时长短信专家组C38国内时长，IP接入时长，IP接入次数，呼叫固话时长，呼叫固话次数，主叫/被叫次数比例呼叫移动，联通，本地通话myccidIP长话组6IP/总通话时长，次数比例myccid呼叫联通，固网，小灵通； 拨打1860次数C4GRPS，WAP使用次数与时长；点对点短信次数；国内漫游时长，次数；呼叫移动时长，次数；http:/www.ccidcom与移动通话时长，次数比例http:/www.ccidcom呼叫联通时长，次数；呼叫固话时长，次数；myccid呼叫小灵通时长，次数；http:/www.ccidcom移动联系紧密组C55呼叫联通时长，次数http:/www.ccidcom点对点短信次数；普通短信发送次数；梦网短信发送次数；IP接入；WAP，GPRShttp:/www.ccidcom联通联系紧密组C6呼叫小灵通时长，次数；闲时通话时长；短信平均长度；myccid短信发送总人数；国内长途次数，国际长途次数，国内漫游，国际漫游myccid小灵通联系紧密组C7国际长途时长，次数，国际漫游时长次数；呼转移动，移动秘书台呼转行为myccid高国际长途漫游组C8 2本地时长，次数；国内次数；国内漫游次数.时长；主叫，被叫时长次数，忙闲时时长，次数，休息日/工作日时长次数呼转移动，联通，固话myccid商务繁忙组这里，我们只选取其中的三组进行可能的营销活动分析：组3 IP长话组http:/www.ccidcom细分信息数量： 72703 比例： 8.1%http:/www.ccidcomARPU：91 女性比例：19%分布排名前三位的品牌：迁入神州行，绿色田野，xx通分布排名前三位的城市：A市、C市、D市分布排名前三位的套餐号： 832，768 ，867本组特征myccid 本组用户发送梦网短信的量最高http:/www.ccidcom 本组用户的国内长途的时长最高 本组用户拨打1860的次数比较高 本组用户使用IP的量最高myccid 本组用户呼叫固网用户的时长次数最多 本组用户的通话次数最少本组分析 本组用户多呼叫固网用户，接合使用IP和拨打1860/1861的情况看出本组对资费有一定要求建议的营销活动 本组用户流失可能性非常高，可与流失模型结合对本组用户进行挽留 可向本组用户发送短信推广相关套餐，提高本组用户使用本网IP业务的量组7 高国际长途漫游组细分信息数量： 24775 比例： 13%ARPU： 117 女性比例：21%分布排名前三位的品牌：迁入神州行，绿色田野，xx通分布排名前三位的城市：A市，B市，C市本组特征 本组用户国际长途的通话时长次数最高http:/www.ccidcom 本组用户国际漫游的通话时长次数最高myccid 本组用户呼转移动和移动秘书台的时长次数最高 本组用户wap上网的时长也较高本组分析http:/www.ccidcom 由于该组用户港澳台、国际漫游长途通话量大，估计此用户组属于经常在国际省际出差的国际型商务人士，可推天气预报信息、商旅服务等信息类产品 本组用户虽然国际长途量大，但IP和短信的使用量不高，说明对资费不敏感， 会比较关注网络质量，服务效率等。http:/www.ccidcom建议的营销活动 本组用户也是数据业务的潜在用户，可推网上证券，手机银行，保险等服务 由于漫游时间多，所以上门拜访不太合适，可通过email推广新业务组8 商务繁忙组细分信息数量： 217775 比例： 13%myccidARPU：125 女性比例：20%分布排名前三位的品牌：迁入神州行，绿色田野，xx通分布排名前三位的城市：A市，B市，C市本组特征 本组用户最大的特征是通信时长和次数都最高 本组用户呼叫移动用户的次数与呼转移动的次数最高myccid 本组用户的主叫和被叫用户都最高http:/www.ccidcom 本组用户话音联系的用户也最多 本组用户的本地时长次数最高本组分析myccid 该群客户可能拥有相对其他群体最为广泛的交际网，其转网障碍也应相对较大。在产品设计中，不建议主动对其进行话费优惠，可采用交叉销售的方式，鼓励其多使用增值业务(如：地址簿、移动秘书、语音信箱等)进一步提升忠诚度建议的营销活动 该用户群入网时间长，ARPU值较高，可制定更优惠的忠诚度奖励计划，设计捆绑销售产品(例如：签约赠送手机等)，延长其在网时间。myccid上面对各用户群给出的只是初步分析，通过分析得到了各组用户的显著特性，并针对各组特性给出了一点市场建议，还需要由市场人员对其进行验证。不过