沉默与低使用客户促进模型.ppt

沉默与低使用量客户促进模型 目录 流程场景 数据输入 5 2 6 1 3 应用目标 执行评估 运营分析与支撑 应用目标 通过数据挖掘与分析 建立沉默及低使用营销模型支撑营销服务 实现激活沉默客户 培养客户使用习惯 提高低使用客户活跃占比 提升客户粘性 提升客户业务使用粘性 激活沉默客户长期沉默客户套餐捆绑 进行短信提醒业务使用方法 或大客户经理一对一帮教服务 配合推荐近期热门内容 双卡客户以及渠道养卡 不建议营销短期沉默客户 短彩信 客户经理外呼 提高低使用客户包月低使用客户 短信 彩信或WAPPUSH 外呼等 非包月低使用客户 客户经理直接与客户沟通 WAPPUSH 短信和彩信推送信息 流程场景 根据业务使用情况 对各业务存量客户进行细分 定位沉默客户及低使用量客户 利用用户业务敏感度模型 业务关联模型深度挖掘客户沉默原因 借助VGOP系统的对外服务支撑模块 通过各类渠道 如 短信 彩信 WAPPush 外呼等 为客户提供实时的 动态的业务功能使用辅导信息 减少客户业务使用障碍 促进客户业务使用活跃 数据输入 业务订购信息 业务订购状态 订购时间 开通时长 业务使用行为数据 登陆次数 下载次数 已使用流量 短信发送量 点播次数 业务平台 客户业务画像 客户对各项增值业务的使用行为信息 客户标签 客户基础标签 偏好标签 IMEI及终端信息库 IMEI字段 终端业务支持情况 业务关联偏好模型 业务关联视图 VGOP 养卡用户 双卡用户 养卡客户清单 双卡客户清单 省级BASS 沉默客户促进模型 结合用户自身特征 利用沉默用户促进模型 输出低使用预营销客户清单 业务使用行为数据业务订购信息 用户号码数据业务类型 飞信 WLAN等自有业务 沉默原因 可有单个或多个原因 多个原因采用特殊符号分割 沉默客户类型 长期 短期 模型输入 模型输出 沉默客户模型 模型算法流程图 低使用客户促进模型 结合用户自身特征 利用低使用用户促进模型 对低使用客户分类 输出预营销客户清单 业务使用行为数据业务订购信息 用户号码 用户号码 数据业务类型 飞信 WLAN等自有业务 低使用原因 可有单个或多个原因 多个原因采用特殊符号分割 低使用客户类型 包月低使用 非包月无付费低使用客户非包月有付费低使用客户 模型输入 模型输出 低使用客户模型 模型算法流程图 用户分群模型介绍 业务规则介绍 为顺利完成模型挖掘 提供部分业务分类 活跃规则建议 供各省公司参考 9 数据业务敏感度模型介绍 数据业务敏感度由使用业务的广度 业务数 和深度 使用频度 来衡量 对数据业务敏感度高的用户更容易接受业务的推荐 营销成功率越高 用户敏感度 业务订购分值 业务使用频度分值 业务订购分值 业务使用频度分值 n 要分析的业务数 i 1 2 n Ai 用户开通业务i的权重 Bi 0 1 1 0分别表示用户数是 否订购此业务 Ci 用户使用业务i的权重 Di 单业务i的使用得分 示例 A值前20 1分A值前 40 20 0 8分A值前 60 40 0 4分A值前 80 60 0 2分A值前 0 80 0分权重确定方法 层次分析法 指标解释 模型算法 客户画像业务信息 数据业务敏感客户清单 用户号码 敏感度得分 模型输入 模型输出 数据业务敏感度模型 数据业务敏感度模型举例 陕西省输入10项业务 按照层次分析法计算各业务的权重系数 结果供全网参考 敏感度阈值可本地情况确定 建议各省取前20 客户作为数据业务敏感客户 应用实施场景1 包月长期沉默客户模型 导致用户长期沉默的主因包括套餐捆绑 双卡客户以及渠道养卡 由于用户不了解捆绑套餐中赠送的业务导致该业务沉默 针对套餐捆绑主要以促进业务了解为目标 进行短信提醒业务使用方法 或大客户经理一对一帮教服务 配合推荐近期热门内容 并且根据客户自身内容偏好 进行精准营销 对于双卡和养卡用户 建议不作为营销目标客户 Step1 提取长期沉默客户 Step2 提取目标客户 Step3 营销推荐 短信提醒业务使用方法 或大客户经理一对一帮教服务 配合 并且根据客户自身内容偏好 推荐近期热门内容 匹配数据业务敏感模型得到客户数据业务敏感度剔除当月使用大于等于三次的用户剔除免打扰及红黑名单客户建议剔除双卡 养卡用户过滤一段时间内 如 30天 已接触或推送过的用户 存在数据业务付费行为或者有GPRS流量使用记录的客户近三个月且每月都无使用行为的客户 应用实施场景2 包月短期沉默客户模型 用户更换终端 由功能机变为智能机 或操作系统的变更都会导致包月用户的短期沉默 通过用户换机清单 由功能机更换为智能机以及操作系统变更 IOS android windowphone symbian等 引导客户由WAP方式向客户端方式转化或根据用户终端操作系统推荐相应的客户端 达到激活沉默用户的目的 存在数据业务付费行为或者有GPRS流量使用记录的客户上月高使用频次 频次大于等于3次 而本月不活跃用户 根据换机客户清单 对短期沉默用户进行终端型号和操作系统识别 匹配数据业务敏感模型得到客户数据业务敏感度剔除当月使用行为大于等于三次的用户剔除免打扰及红黑名单客户过滤一段时间内 如 30天 已接触或推送过的用户 通过WAPPUSH 短信和彩信推送信息向客户推荐客户终端适配的客户端 培养客户的业务使用习惯 应用实施场景3 包月低使用客户模型 针对内容型包月业务 手机阅读 手机游戏 手机视频等 的客户 通过包月低使用客户识别模型与数据业务敏感度模型识别出目标客户 并关联用户内容偏好得到营销目标客户群 根据客户自身属性偏好 推荐近期热门内容 Step1 提取包月低使用客户 Step2 提取目标客户 Step3 营销推荐 根据客户自身内容偏好 通过WAPPUSH 短信和彩信推送信息向客户推荐近期热门内容 匹配数据业务敏感模型得到客户数据业务敏感度匹配用户内容偏好模型得到推荐内容剔除当月使用大于0次的客户剔除免打扰及红黑名单客户过滤一段时间内 如 30天 已接触或推送过的用户 存在数据业务付费行为或者有GPRS流量使用记录的客户连续近三个月每月频次小于3次 且近三个月有使用行为记录 应用场景4 非包月无付费低使用客户 针对 139邮箱 飞信 非包月无付费低使用用户 结合用户数据业务敏感度 确定营销目标 结合用户属性偏好模型 制定营销策略 有针对性的开展营销推荐 达到激活用户使用的目的 Step1 确定营销目标 Step2 确定营销策略 Step3 营销执行 包月短期沉默客户剔除面打扰客户数据业务敏感客户剔除一段时间内 如 30天 已接触或推送过的用户 客户经理直接与客户沟通 WAPPUSH 短信和彩信推送信息 营销管理平台 通过平台提醒通过客户经理刺激 管理平台backstage 针对非包月有付费低使用用户 结合用户数据业务敏感度 客户内容偏好 制定营销策略 进行精准营销 提升客户业务使用兴趣 引导用户成为高使用频次用户 并向包月客户转化 应用场景5 非包月有付费低使用客户 低使用用户识别模型 数据业务敏感度模型 结合用户自身特征信息 自有业务推荐 免费体验 有奖营销 资费敏感客户 内容偏好客户 目标客户确定 营销策略制定与执行 包月有付费低使用客户群 营销目标客户 一段时间内已推送或已接触的用户 免打扰客户 剔除 运营与支撑 沉默与低使用量促进策略管理 沉默及低使用原因 必选 业务口径 可选 促进措施 必选 地域 可选 维护人 必选 维护时间 必选 通过沉默与低使用量客户促进策略管理 可将优秀营销促进策略进行规整 形成知识库 为营销人员在进行营销策划时提供指导 减少用户分析提取步骤 提升营销成功率 策略知识库要素 支持文件批量导入及系统录入并进行展示 支持策略知识库的增加 删除 修改 查询 导出等功能 提供策略知识库维护状态 预存 待审核 已审核 维护人及维护时间默认为登录系统人员 可修改 知识库功能要求 策略待录入 待审核 已审核 预存 策略状态 执行人 营销策划人员 营销策划人员编辑 主管部门人员 查看 维护 主管部门人员审核通过 维护人员营销人员 要求 流程图 运营分析与支撑 沉默与低使用量占比分析 通过时间 地域 品牌等维度 分析各项业务的活跃用户数 沉默用户数 低使用量用户数 掌握业务发展质量 评估业务发展优劣 及时调整营销策略 提升业务活跃率 系统输出模式 指标解释 订购 开通 用户数 订购 开通 该项业