北京移动用户流失管理与重入网培训

北京移动 流失管理与重入网培训 亚信科技 (中国 )有限公司 亚信学院 顾智博 2 入学条件 参加培训前，学员需具备如下条件： 了解移动经营分析系统的基本情况 有较强的理解能力和学习能力 最好具有一定的数理统计和数据挖掘知识 最好对客户关系管理有一定了解 3 教学目标 介绍国内外在客户保持、客户流失管理中的先进经验，帮助学员树立客户保持、客户流失管理的先进理念，了解商业智能（数据挖掘）技术在该领域中的应用，便于学员指导下属公司的经营分析系统专题建设。 4 内容 第一部分：数据挖掘培训 数据挖掘基本概念 数据挖掘应用背景 数据挖掘过程 常用数据挖掘算法 Q&A 5 内容 第二部分：流失管理的理念 1、流失的概念 2、电信与流失 3、流失原因分类 4、消费者购物与使用 5、流失管理的传统观点 6、流失管理的智慧 7、管理关系，而非流失 6 内容 第三部分：流失管理的框架 1、经营分析系统中流失管理的框架 2、客户细分 3、客户价值 4、流失预测模型 5、案例 7 内容 第四部分：重入网控制 1、重入网现象定义 2、研究重入网的商业价值 3、重入网研究七步法 4、重入网识别模型基础原理 5、重入网动因研究 6、重入网应用分析 7、重入网控制探讨 8 目录 第一部分：数据挖掘培训 数据挖掘基本概念 数据挖掘应用背景 数据挖掘过程 常用数据挖掘算法 Q&A 9 数据库与数据挖掘发展历程 10 何谓数据挖掘？ 数据 信息 决策 数据挖掘是一个从海量数据中抽取前所未知的，可理解的，可操作信息的过程。 11 12 一门交叉学科 数据挖掘 数据库技术 数理统计 其他学科 神经网络 机器学习 模糊数学 13 数据挖掘都可以应用到何处？ 14 小结 15 目录 第一部分：数据挖掘培训 数据挖掘基本概念 数据挖掘应用背景 数据挖掘过程 常用数据挖掘算法 Q&A 16 以客户为中心 市场竞争日益激烈 企业之间的竞争实际上是争夺客户的竞争 应用系统的发展趋势 计算机业务系统的普及和电子商务使企业拥有大量的客户和业务数据 系统从单一的处理转向拥有分析和管理的综合系统 引进商务智能解决方案 捕捉业务交易和客户交流的每个角度来生成有用的信息 建立基于分析的企业管理运营体系 数据挖掘应用产生的背景 17 有很多因素影响着客户行为 从而改变他们对于企业的价值 客户 行为 18 商业智能的核心 :数据仓库系统 操作环境 数据仓库 分析环境 报表 数据挖掘 务 计费 营业 网管 客服 新业务 19 数据仓库的数据量 2005年 5月某天共产生 195,436条 1,191,047条彩信话单 9,889,665条短信话单 13,458,468 条语音话单 2005年 5月某市共有 2,873,490活动用户 20 所面临的困境 数据过剩而知识贫乏 21 商业智能应用的数据分析技术 数据挖掘 (发现数据的内在关系和形态 联机多维分析 (多角度、多层次、切片、旋转、钻取查询 查询、报表工具 (数据列表查询 费用和复杂度 用户数量 22 目录 第一部分：数据挖掘培训 数据挖掘基本概念 数据挖掘应用背景 数据挖掘过程 常用数据挖掘算法 Q&A 23 是否需要 是否有数据 数据是否包含了相关因素信息 数据是否含噪声 数据量是否够 是否有数据专家 24 有利于数据挖掘项目计划的几个相关问题 想要解决的实际问题 数据资源是否可获得，哪些数据与当前问题相关 在数据挖掘前，要做哪些数据清洗和预处理工作 用什么数据挖掘技术 如何评价数据挖掘结果 如何最大化的利益数据挖掘结果 25 26 数据挖掘的流程 商业理解 数据理解 数据准备 数据 挖掘 建立模型 模型评估 模型发布 27 商业理解 定义商业目标 定义数据挖掘目标 28 数据理解 需要的数据 可以获得的数据 对可获得的数据进行观察、分析 用直方图显示输入数据分布 聚类以发现孤立点 在保持数据特征的基础上抽样 过滤不想要的数据 值映射 29 数据准备 一定要保证数据质量！ 30 建立模型 确定抽样规则 选择合适的算法 调整算法的参数 31 模型评估 使用一组新数据评估构建好的模型 32 模型发布 制作成自动化处理软件包，上线使用。 33 数据挖掘项目实施的工作量 34 数据挖掘的过程 数据仓库 选择的 数据 选择 转换 挖掘 理解 转换后的数据 可理解的信息 抽取的信息 35 目录 第一部分：数据挖掘培训 数据挖掘应用背景 数据挖掘基本概念 数据挖掘过程 常用数据挖掘算法 Q&A 36 数据挖掘 描述 预测 统计回归 关联规则 决策树 演示图 聚类 序列分析 神经网络 分类 数据挖掘的分类 37 预测型 使用历史数据对未来情况进行 预测 未来事件 发生概率 历史数据 预测类算法 - 神经网络 - 决策树 - 回归算法 - 描述型 使用历史数据对当前情况进行 描述 对当前情况 进行描述 历史数据 描述型算法 - 聚类 - 关联规则 - 数据挖掘的分类 38 业务问题与数据挖掘算法间关系 0K Q Q Q Q I I 1 2 3 4 5 6 n 神经网络 类分析 t ? 列分析 策树 倾向性分析 信用特性分析 客户保留 客户生命周期管理 目标市场 客户细分 市场细分 倾向性分析 客户保留 目标市场 欺诈检测 关联分析 市场组合分析 套装产品分析 目录设计 交叉销售 39 分类 分类算法 采取行动！ 40 决策树分类 训练：基于历史数据，创建决策树 41 决策树分类 应用：基于历史数据，创建决策树 42 决策树分类的参数 决策树算法通常可调整的参数： 输入变量 误差矩阵（代价矩阵） 最大树深度 节点最大纯度 节点最少记录数 43 输入层 (i) 隐藏层 (j ) 输出层 (k ) x1 x2 O j O k 前馈是指信号先前传播，输入 - 隐层 - 输出 神经网络分类 结点 (神经元） 44 关联规则 45 关联规则 对于规则 A=B, A=时包含 A、 总事务数 A= ）的支持度 A= A= 46 序列模式 100购买 产品。 47 相似序列 8 目录 第一部分：数据挖掘培训 数据挖掘应用背景 数据挖掘基本概念 数据挖掘过程 常用数据挖掘算法 Q&A 49 一个数据挖掘工具平台，通过此平台可以采用商业技术快速建立预测性模型，并将其应用于商业活动，从而改进决策过程。 照行业标准 支持从数据到更优商业成果的整个数据挖掘过程。 作为独立产品购买，也可以与若干模块和选项组合购买。 50 具有完整功能的产品，它安装并运行于用户的台式计算机上。它既可以独立在本机模式中运行，也可以与 起联机使用，从而提高对大数据集的处理速度。 一个或多个 起在分布式分析模式下不间断运行，这种运行方式大大提高了对大数据集的处理速度，因为在服务器上可以完成内存集约型操作，且无需将数据下载至客户端计算机。此外， 提供对 化、批处理模式处理和数据库内建模功能的支持，从而在性能和自动化方面带来更多优势。要运行分析必须至少安装有一个 仅在批处理模式中运行的特别版本客户端，它提供完整的 析能力，并且无需访问常规用户界面。这样，无需用户干预即可执行长时间或重复性的任务，且无需在屏幕上显示用户界面。与可作为独立产品运行的 同， 须获得许可，且只能与 合使用。 51 作为一款将高级建模技术与易用性相结合的数据挖掘工具，帮助您发现并预测数据中有趣且有价值的关系。可以将 于决策支持活动，如： 创建客户档案并确定客户生命周期价值。 发现和预测组织内的欺诈行为。 确定和预测网站数据中有价值的序列。 预测未来的销售和增长趋势。 勾勒直接邮递回应和信用风险。 进行客户流失预测、分类和细分。 自动处理大批量数据并发现其中的有用模式。 52 Q&A 53 内容 第二部分：流失管理的理念 1、流失的概念 2、电信与流失 3、流失原因分类 4、消费者购物与使用 5、流失管理的传统观点 6、流失管理的智慧 7、管理关系，而非流失 54 离网 A h o l e i n t h e b u c k e t !N 新增用户 回流本网 流入对手网或其它方向 55 新增客户在其后各月的收入统计 通过对比左右两图， 9月新增的客户在其后各月流失人数并不多，但是他们带来的收益却在大幅下滑。 因此，我们不但要重视客户流失，还要重视话费流失。 话费流失 0200004000060000800001000001200002003年8月2003年9月2003年10月2003年11月2003年12月2004年1月2004年2月2004年3月2004年4月2004年5月2004年6月9月 8月新增客户在其后各月的在网人数统计 0100000020000003000000400000050000006000000700000080000009000000100000002003年8月2003年9月2003年10月2003年11月2003年12月2004年1月2004年2月2004年3月2004年4月2004年5月2004年6月9月8月56 流失与离网的关系 流失 不等于 离网！ 57 内容 第二部分：流失管理的理念 1、流失的概念 2、电信与流失 3、流失原因分类 4、消费者购物与使用 5、流失管理的传统观点 6、流失管理的智慧 7、管理关系，而非流失 58 电信与流失 电信与流失 1 2 3 4 流失是不可避免的 流失一定会造成损失 流失难以管理 流失也不完全是坏事 59 流失是不可避免的 1 2 3 4 1 2 3 4 技术 客户 法规 竞争对手 60 摇摆不定的客户 1 2 3 4 1 2 3 4 61 流失一定会造成损失 收入的直接损失 成本增加 1 2 3 4 1 2 3 4 62 客户流失、话费流失收入损失 1 2 3 4 1 2 3 4 63 广告升级 增加广告投入 1 2 3 4 1 2 3 4 64 价格螺旋 价格螺旋 1 2 3 4 1 2 3 4 65 价格螺旋 1 2 3 4 1 2 3 4 66 渠道成本上升 1 2 3 4 1 2 3 4 67 打击投资者信心 1 2 3 4 1 2 3 4 68 流失是难以管理的 突然发生 难以预测 难以解释 难以防卫 1 2 3 4 1 2 3 4 69 流失也不完全是坏事 流失带给我们把组织转变成期望的样子所需的信息，机遇和理由 教给我们 : 我们的客户是些什么人 我们的优势在哪里 我们的弱势是什么 对客户来说他们感觉到的我们的价值是什么 我们的客户真正需要的是什么 1 2 3 4 1 2 3 4 70 内容 第二部分：流失管理的理念 1、流失的概念 2、电信与流失 3、流失原因分类 4、消费者购物与使用 5、流失管理的传统观点 6、流失管理的智慧 7、管理关系，而非流失 71 流失原因分类 被动流失 主动流失 72 被动流失 被动流失 欺诈 欠费 73 欺诈 74 欠费不交 75 主动流失 主动流失 故意的 偶然的 财政 技术 经济 质量 社会心理 便捷性 地理 生活方式 手机终端 新业务 新技术 每分钟单价 促销活动 入网费 网络覆盖 通话质量 客服 计费 形象 交往圈子 试验 道 76 i m 77 手机终端 78 网络覆盖 79 形象 80 渠道 81 内容 第二部分：流失管理的理念 1、流失的概念 2、电信与流失 3、流失原因分类 4、消费者购物与使用 5、流失管理的传统观点 6、流失管理的智慧 7、管理关系，而非流失 82 消费者购物过程 售后评估 决策 评估 了解 意识 83 从运营商角度看 让消费者意识到我们的存在 意识 了解 尽量在消费者做出评估的时间、地点，把产品好的信息告诉给他们 评估 决策 售后评估 消费者往往会寻求更多的信息和建议，在购买人可能去的地方，留下良好的信息 降低客户的购买风险 消除购买人懊悔的售后心理波动。使其坚信做出的选择是正确的 应怎样吸引消费者？怎样满足消费者需求？ 84 购物过程的关键点 1. 什么时候购买新产品？ 2. 花多长时间购物和比较？ 3. 比较什么以及投入多大的精力？ 4. 驱动购买的最强因素是什么 ? 5. 如何找到供应商以及与之商谈和购买 ? 6. 购物后，有何抱怨 ? 85 消费者使用过程 正常通话：不呼转竞争对手，不欠费，话务量稳定 即使部分人产生流失想法，想法也是存在于头脑中的，无行为表现 预警期 （流失中期） 告警期 （流失晚期） 流失期 （流失后） 健康期 （正常使用期、 流失前期） 即将呼转竞争对手、即将主叫量显著下降 、即将停机、即将销号、拆机、 呼转竞争对手、日话降低、月话降低、拨打敏感号码、申请停机、欠费停机 销号、拆机 86 决策 两过程的伴生关系 健康期 预警期 告警期 流失期 意识 了解 评估 售后评 估 我网 对手网 哪个时期 是对我网客户 开展关怀与挽留 的最佳时期？ 87 内容 第二部分：流失管理的理念 1、流失的概念 2、电信与流失 3、流失原因分类 4、消费者购物与使用 5、流失管理的传统观点 6、流失管理的智慧 7、管理关系，而非流失 88 流失管理的传统观点 两种典型的流失管理技术： 占先式流失管理 反应式流失管理 目的 在流失发生前，降低客户不满意的程度 在流失发生后，或流失现象苗头表现出后，呼唤客户忠诚度 措施 降低价格 提高服务质量 提高网络覆盖 提高品牌形象 与竞争对手对等的活动 89 占先式流失管理 地毯型 选择型 目标群体 全体 运营商挑选出的人群 优势 设想非常理想 成本低，效果优于地毯型 劣势 1. 费用高昂 并非所有的客户都值得运营商这样做 , 不同客户价值不同 2. 浪费 花费了本可以不花的钱 3. 反效果 培养客户对价格、服务的敏感程度，反而不助于增长其忠诚度 4. 加速价格 /流失循环 加速价格螺旋 1. 挑选规则难以确定 2. 预防效果难以度量 两种类型的占先式流失管理： 90 反应式流失管理 两种类型的反应式流失管理： 事后反应 预测型反应 目标群体 已双机，已流失客户 即将发生流失现象的客户：即将双机，即将主叫量下降等 优势 回归能削弱对手实力，增强我网实力 接触时机早，运营商可选择的关怀挽留措施很多 如能结合客户细分、客户价值等其他专题一起使用，则能显著提高现有流失管理水平 91 内容 第二部分：流失管理的理念 1、流失的概念 2、电信与流失 3、流失原因分类 4、消费者购物与使用 5、流失管理的传统观点 6、流失管理的智慧 7、管理关系，而非流失 92 流失管理的智慧 流失管理的时机和处理 选择关怀对象 流失管理活动的目标 1 2 3 93 流失管理的时机和处理 预警期 （流失中期） 告警期 （流失晚期） 健康期 （正常使用期、流失前期） 关怀 （有可能流失） 挽留 （立即就会流失） 预防 （克服流失） 94 预防措施 吃维生素，锻炼身体！ 广告 回馈活动 忠诚度小组 网络维护 / 服务提升 (兴趣 俱乐部、 (树立品牌、 维护声誉 ) (关系营销 ) (练好内功 ) 95 关怀措施 注射抗生素！ 流失预警模型 忠诚度活动 提升消费的 营销活动 客户关怀 客户行为是个性化的，公司要在细分群上行动 96 挽留措施 动手术！ 告警信息 抓住“最后的机会” 挽留客户的心 客户回归 “请回来吧” 对等活动（与竞争对手的价格相匹配） 挽留版资费 策反版资费 97 恰当的时机很重要 向下的价格压力是不可避免 何时是恰当的降低价格或增加新的特性 /好处的时机 ? 健康期：预防措施针对的人群较大，即使针对每个人的成本较低，总体预防成本也很高。而且，如果通过打价格战的方式，会导致向下的价格螺旋，削减公司的收入，并且对市场地位提高基本无作用 预警期：未雨绸缪，关怀时机早，便于建立与客户间的关系，投入的关怀成本不高，但有助于维系客户忠诚度，而且有助于以后的关系营销。 告警期：亡羊补牢，客户已经丧失信心，对每个客户需要花很大挽留成本，但依然很难挽回其忠诚度。 98 预警关怀优于告警挽留 预警关怀 告警挽留 未雨绸缪 亡羊补牢 预警关怀的投入少，成本更低 预警关怀的时机早，利于维系客户的忠诚度 预警关怀利于建立客户经理与客户的关系，便于以后开展关系营销 99 客户不是等值的 留住客户需要花钱 因此，你必须选择需要挽留的客户 100 流失管理活动的目标 1. 预测哪些客户可能流失 2. 识别这些客户的当前和未来价值 3. 开发应对手段 (政策 , 活动等 )以考虑所有因素 4. 平衡风险 /回报 费用 /价值 101 预测流失 预测哪些客户可能流失 102 识别这些客户的价值 103 开发应对手段所需考虑的 确定 : 1. 所有对客户有负面影响的方面 (网络质量 , 客服 , 价格等 .) 2. 分析每个方面所影响的客户数量 3. 分析客户所受到影响的严重性 4. 评估改善所需要的代价 5. 评估改善所带来的 “ 提升 ” 104 流失问题 如何在考虑客户带来的收入和挽留费用的情况下管理流失风险？如何在当前情况下一直作出最优决策？ 如何在组织结构庞大而复杂的公司中做到这些？公司中通常存在许多在最优决策过程中扮演不同角色的组织 (广告，市场，销售，渠道，客服，计费，财务 ) 105 内容 第二部分：流失管理的理念 1、流失的概念 2、电信与流失 3、流失原因分类 4、消费者购物与使用 5、流失管理的传统观点 6、流失管理的智慧 7、管理关系，而非流失 106 管理关系 婚姻比喻 107 客户电信婚姻的关键 1. 在获取客户前了解他们 2. 知道他们要什么，什么对他们是最重要的，你是否可以给他们 3. 建立双向交流 4. 随时注意关系的发展变化，预防恶化倾向。 108 双向沟通 建立双向的沟通很重要，避免单向沟通、无沟通现象。 109 当关系发生危机时 两种选择： 改善关系 结束关系 110 客户与运营商的关系 与婚姻关系有点不同的是： 运营商是个组织结构复杂的企业，而非个人 客户的数量上千万，而非一个人 111 电信是许多人的集合，每个人有不同的角色，功能和责任 运营商组织结构复杂 112 设置流失管理部门无济于事 113 如何让运营商行动如个人？ 对客户： 形成统一的看法 对组织内： 形成一致和有效的 客户信息共享 114 小结 流失管理的智慧： 预警关怀优于告警挽留 流失预测模型 有选择地关怀 开发应对手段 管理关系而非流失 将客户分为可管理的群体 流失预警模型 客户价值模型 客户细分模型 115 内容 第三部分：流失管理的框架 1、经营分析系统中流失管理的框架 2、客户细分 3、客户价值 4、流失预测模型 5、案例 116 经分中流失管理的框架 行为 细分模型 客户 价值模型 流失 预警模型 新业务一族 网龄长 网间频繁 年轻女性 夜间长聊 通话位置固定数据仓库 扩展行为 细分群 工作优先级划分 细分群集活动图 流失支撑系统的反馈 新业务一族 网龄长 网间频繁 年轻女性 夜间长聊 通话位置固定高 低 高客户价值 细分群关怀、挽留活动 & 细分群奖励计划 细分群消费提升活动 & 细分群关怀活动 & 奖励计划 细分群消费提升活动 细分群消费提升活动 或 被动营销 高 低 高客户价值 细分群关怀、挽留活动 & 细分群奖励计划 细分群消费提升活动 & 细分群关怀活动 & 奖励计划 细分群消费提升活动 细分群消费提升活动 或 被动营销 高 低 高客户价值 细分群关怀、挽留活动 & 细分群奖励计划 细分群消费提升活动 & 细分群关怀活动 & 奖励计划 细分群消费提升活动 细分群消费提升活动 或 被动营销 经分系统 117 经分中流失管理的框架（续） 行业因素 竞争因素 经济因素 管制因素 技术因素 组织因素 制定关怀挽留措施 竞争分析 行业知识 中优先级客户 关怀挽留活动流 高优先级客户 关怀挽留活动流 低优先级客户 关怀挽留活动流 低 高客户价值 细分群关怀、挽留活动 & 细分群奖励计划 细分群消费提升活动 & 细分群关怀活动 & 奖励计划 细分群消费提升活动 细分群消费提升活动 或 被动营销 高 低 高客户价值 细分群关怀、挽留活动 & 细分群奖励计划 细分群消费提升活动 & 细分群关怀活动 & 奖励计划 细分群消费提升活动 细分群消费提升活动 或 被动营销 高 低 高客户价值 细分群关怀、挽留活动 & 细分群奖励计划 细分群消费提升活动 & 细分群关怀活动 & 奖励计划 细分群消费提升活动 细分群消费提升活动 或 被动营销 经分系统 市场部 大客户经理、外呼人员 流失支撑系统的反馈 118 细分群体活动图详注 高 低 高客户价值 细分群关怀、挽留活动 & 细分群奖励计划 细分群消费提升活动 & 细分群关怀活动 & 奖励计划 细分群消费提升活动 细分群消费提升活动 或 被动营销 流失专题输出此部分客户名单，大客户经理应针对这些客户开展关怀挽留活动。 119 内容 第三部分：流失管理的框架 1、经营分析系统中流失管理的框架 2、客户细分 3、客户价值 4、流失预测模型 5、案例 120 客户细分在 客户关系管理（ 选择和管理最有价值客户关系的一种商业策略。 客户价值模型 客户细分模型 客户潜在价值 分析模型 资费预演模型 套餐匹配模型 流失预测模型 策反模型 数据业务 精确营销 应用模型 121 需求个性化促进客户细分化 为什么要进行客户细分？ 122 为什么要进行客户细分？（续） 第一群（ 4 1 ）0 0 8 9 0 9 0 0 9 1 0 9 2 0 9 3 0 9 4 0 9 5 0 9 6 0 9 7 0 9 8 0 9 9 1 0 0第二群（ 4 2 ）夜间晚上下午上午1 0 0 8 9 0 9 0 0 9 1 0 9 2 0 9 3 0 9 4 0 9 5 0 9 6 0 9 7 0 9 8 0 9 9 1 0 0第三群（ 4 3 ）夜间晚上下午上午1 0 0 8 9 0 9 0 0 9 1 0 9 2 0 9 3 0 9 4 0 9 5 0 9 6 0 9 7 0 9 8 0 9 9 1 0 0第四群（ 4 4 ）夜间晚上下午上午1 0 0 8 9 0 9 0 0 9 1 0 9 2 0 9 3 0 9 4 0 9 5 0 9 6 0 9 7 0 9 8 0 9 9 1 0 0第一群 第二群 第三群 第四群 数据来源：某移动俱乐部客户日通话模式 行为差异化促进客户细分化 123 为什么要进行客户细分？（续） 通话服务 呼叫服务 短信服务 数据增值服务 业务多样化 需求个性化 高 低 低 高 移动服务 业务多样化促进客户细分化 124 进行有针对性地营销 传统的营销方式 无法根据营销目标精确选择营销对象 营销成本高 可能非目标客户造成负面的影响 精确的营销方式 根据营销目标精确选择客户群 定向投放营销资源 将合适的产品提供给合适的客户 精确的营销方式 125 得到可管理的用户群 C us t om Se rv i dv e rt i s in gB i ll i ar k et i 取对客户想法、需求、特征的理解 127 创造新的价值空间 传统的营销策略 根据竞争对手营销活动而制定 根据新的技术发展情况而制定 陷入价格竞争 新的价值空间 寻找和竞争对手的差异性 了解客户的需求和消费习惯 创造新的价值空间 创造新的价值空间 128 S e g m e n t 1 S e g m e n t 2 任何客户归类方式都是某种细分 什么是客户细分？ 129 互斥 重叠？ 客户细分需遵循的原则 1 130 全包含 分？ 客户细分需遵循的原则 2 131 客观性 细分的过程尽量减少主观臆测对客观衡量用户行为的影响，实现从经验型细分向客观量化型细分转变。 科学性 同一类用户的同质性最强，差异性最小。 不同类用户的差异性最大