多模联动，精准定位，构建中高端客户立体防挖抢体系

多模联动 精准定位 构建中高端客户立体防挖抢体系 中国移动云南公司 2011年 11月 目 录 重点业务内容 2 项目实施背景 3 1项目创新成果 3 项目推广效益 2 项目背景：竞争日益激烈，中高端客户保有工作遭遇空前压力 竞争对手新增中高端客户来源 中国电信 宽带牵引，固话跟随，终端赠送、低资费捆绑 手段：客户经理上门、一对一外呼 中国联通 公众中高端市场：终端优势，联通新增 中高端持有苹果终端比例达 集客中高端市场：苹果终端后付费赠机 难题： 如何应对全业务时代的竞争， 严守中高端客户高地？ 哪些客户被 挖抢？ 被挖抢客户有何 特征？ 如何 保有？ 32% 37% /通用格式 /通用格式 /通用格式 移动双多卡客户占比 构 成 分 析 目 录 重点业务内容 2 项目实施背景 3 1项目创新成果 3 项目推广效益 2 云南公司创新性的提出：构建 多模联动型 的中高端客户 立体防挖抢体系 ，提供全方位精准的数据支撑，解决中高端防挖抢难题 谁被挖抢？ 被谁挖抢？ 我们需要采取什么样的措施来保有中高端客户？ 被挖抢的中高端客户有什么样的特征和需求？ 深层需求 挖掘模型库 基础特征 标签模型库 第三组 模型 第二组 模型 挖抢监控模型库 第一组 模型 第一组：挖抢监控模型库精准定位“谁被挖抢”和“被谁挖抢” 历史期 接触期 反应期 前 3月 120的中高端客户 0% 0% 变成双卡用户 非双卡 其他变化特征 其他变化特征 被竞争对手首次主动接触之后 客户经理识别模型 双多卡识别模型 交往圈 基站 户身份证相同 入网月份不在同一月份 基站重合度 70%以上 新卡造成老卡 0% 呼转同一异网手机号 客户亲邻关系打分 交往圈重合度 40%以上 交往圈及话务量动态平衡打分 使用双模、双待手机 同一 入网月份不同，且一个月活跃在 10天以上 4个角度 开户资料 客户消费异动模型 知识 客户消费行为的波动预示了什么？ 行为 呼转行为增多 网间通话比例变大 形成任务工作清单 匹配服务关怀， 隐形合约 对策 预警级别 预警条件 高危 本周主动与其他运营商客服通话次数 =2 警值 20 中危 预警值 =14 警值 =9 警值 =13 稳定 预警值 =8 第二组：基础特征标签模型库为客户“画像”，准确掌握客户的基础需求 客户特征标签库 “ 158工程” 第三组：深层需求挖掘模型库明确被挖抢客户的深层次需求 利用 测未来三个月 客户更换手机意愿的可能性 手机维修站电话频次： 手机销售网站电话咨询频次 手机终端品牌售后服务电话咨询次数 信令数据分析手机在线频数 客户换机预测模型 套餐错位识别模型 家庭关系识别模型 深挖客户需求 1： 客户最近是否想要更换手机终端？ 解决思路： 解决思路： 解决思路： 深挖客户需求 2： 客户是否适合办理家庭产品？ 深挖客户需求 3： 客户现有套餐是否错位？是否有减轻客户消费的资费推荐？ 利用新全球通资费体系对中高端客户进行资费预演 上网流量多、漫游多的客户推荐新全球通上网系列套餐 本地多、长途多、漫游少的客户推荐新全球通本地套餐 长途多、漫游多的客户推荐新全球通商旅套餐 三组模型联动，针对被挖抢的中高端客户匹配“恰适所需”的营销和服务资源，为客户提供精准的差异化保有策略 模型库支撑 细分客户群需求 对应服务与产品 流失预警模型 周移动预警名单 合约、隐形回馈 周异动模型 双卡双机识别模型 双多卡客户名单 彩号 套餐匹配模型 套餐错误客户 品牌迁移至新全球通、回访 停机预测模型 欠费即将停机名单 余额提醒、紧急开机 换机预测模型 即将换机客户名单 存话费送手机 终端偏好模型 家庭关系识别模型 家庭客户名单 儿童机、老人机 有车一族识别模型 有车一族名单 加油卡、车信通 上网需求识别模型 上网一族名单 套餐关怀、流量包月套餐推荐 话费异常波动模型 话费异常激增客户名单 套餐关怀、余额提醒 潜在不满意识别模型 无关怀无粘性客户名单 打多少送多少 “多模联动型” 立体防挖抢体系输出防挖抢任务工作清单，推送到收集反馈信息，形成闭环管理流程 实体渠道 社会渠道 网厅 短厅 10088 10086 大客户经理 集团客户经理 一组 竞争对手客户经理识别模型 双多卡客户识别模型 客户自身行为异动模型 价值流失预警模型 客户特征分群模型 家庭关系识别模型 三组 客户换机预测模型 套餐错位识别模型 推送 客户回馈偏好标签 客户财产身份标签 客户资讯偏好标签 二组 客户消费特征标签 客户六大偏好标签 客户九大属性标签 客户基础特征标签模型库 客户深层需求挖掘模型库 反馈 挖抢监控模型库 实例场景：多模联动型体系实现中高端客户防挖抢 客户自身消费行为异动模型 中高端客户 1388816*号码消费异动，为中危流失倾向客户 竞争对手客户经理识别模型 客户 1388816*被电信客户经理多次外呼接触过 双多卡客户识别模型 该用户已是移动 +电信双机用户，该用户使用了一个 1336871*的号码分流了话务量 发现问题：谁被挖抢？被谁挖抢？ 分析问题：被挖抢客户具有什么特征？ 家庭关系识别模型 客户有联系紧密的多名家庭成员，有家庭成员交往圈和话务量较少，是客户父母可能性较大 客户换机预测模型 模型判断客户近期换机可能性较大，客户偏好智能手机 客户特征标签库 客户是有车一族，有孩子，且是集团客户重要成员 1 2 解决问题：向客户提供哪些业务和服务以留住客户？ 3 推荐家庭产品及业务 向客户推荐有优惠的老人机、儿童机产品，并推荐家庭合帐业务 终端营销活动推荐 向客户推荐高端智能手机，并提供优终端惠 提供车信通产品 以集团担保形式，向客户提供车信通产品 时间段 任务工作清单名称 下发客户数 执行到达客户数 执行成功客户数 成功率 一、二季度 未首拜客户 749207 519194 458309 周异动 203637 112487 48661 三季度 （实际值） 周异动 139394 105106 85786 合约即将到期 31744 5541 3447 欠费即将停机 407766 263735 79014 品牌迁移 335380 252636 183195 四季度 (预测值 ) 周异动 145647 109821 89634 品牌迁移回访 63735 44615 29000 欠费即将停机 195575 126494 37897 话费异常激增 108763 70696 45952 76001 49401 32111 无合约未到达客户关怀 652993 424445 382001 2011年 3季度，累计下发任务工作清单数 92万，执行到达 63万，其中办理“保底大于 60元且合约期大于 6个月”的客户数 15万 ，办理“预存每月返还 10元以上合约期大于 6个月”的客户数 12万 ，办理老人机 套餐错位迁移至全球通品牌的客户 18万。 前三季度所有名单的执行到达率 业务办理成功率 46% 2011年防挖抢工作清单执行到达率平均为 较 2010年末提升 行成功率平均为 46%，较 2010年末提升 多模联动型” 立体防挖抢体系共生成防挖抢任务工作清单 行成功率平均达 46%，有效助力中高端客户保有工作 目 录 重点业务内容 2 项目实施背景 3 1项目创新成果 3 项目推广效益 2 多模联动为客户经理提供了被挖抢客户全方位的精准信息，避免了单个 模型的局限性，极大提升了云南移动防止中高端客户被竞争对手挖抢的能力 模式 创新 1 家庭 关键 人名 单 家庭 关 系名 单 家庭 识别 模型 被 挖抢 客 户 和 异动 客 户 流量 异 常模型 套餐 错 位模型 自身行 为异动 模型 双 卡客 户识别 模型 竞争对 手客 户 经 理 识别 模型 客 户换 机模型 客 户 特征分群模型 常客 户 套餐 错 位客 户 明 细 适合品牌 迁 移客 户 明 细 高危客 户 明 细 中危客 户 明 细 低危客 户 明 细 异动 +异动双 卡客 户 异动 +联 通 双 卡客 户 异动 +电 信 双 卡客 户 竞争对 手客 户经 理 被接 触 客 户 明 细 资费 敏感型客 户 服 务 敏感型客 户 营销 敏感型客 户 业务 敏感型客 户 客 户换 机 时 刻 预测 客 户终 端偏好 多模联动的创新模式，综合了多个模型的输出数据，准确定位被挖抢客户，并对被挖抢客户进行全方位的画像，完美解决了“哪些客户被挖抢、被挖抢客户有什么特征、如何提供差异化的营销服务策略来保有客户”三大难题 “ 交往圈动态平衡”原理用数学模型表示如下： 机前交往圈 双机后原卡交往圈 其中 表示移动客户 在统计时点前，与有稳定 通话的对端移动客户 的通信指数，其计算公式如下 通信指标， 。 目前模型的 . 分别为移动客户 叫通话时长、被叫通话次数、被叫通话时长，发送短信次数。 为移动客户 对端移动客户 计算公式与 相同，只是统计时段是统计时点后 ， 且计算的是竞争对手号码 x对 提出“交往圈动态平衡理论”，构建双多卡客户识别模型， 弥补了无法识别两张卡功能完全分开的双机客户的技术空白 理论 创新 2 双机后新卡交往圈 客户 属性标签 双卡标签 地域标签 近 3月被策反 特征分群 渠道偏好 接触方式偏好 流失倾向 是否周异动 企集团成员 非双卡 城市 1次 服务敏感型 电子渠道 短信 庭 移动 +联通 农村 0次 资费敏感型 沟通 100 短信 个人 移动 +移动 区县 2次 回馈敏感型 社会渠道 外呼 惠农网 非双卡 农村 0次 业务敏感型 电子渠道 无 园网 非双卡 城市 0次 资费敏感型 沟通 100 实体厅 集团 移动 +电信 城市 0次 回馈敏感型 社会渠道 邮件 使用模 型 数据组合分析方法，从多角度全面识别被挖抢的 中高端客户，大大提升了被挖抢客户识别的准确率和查全率 方法 创新 3 托精细化营销平台建立了中高端客户 防挖抢精确营销闭环流程，不断优化完善系统应用 应用 创新 4 目 录 重点业务内容 2 项目实施背景 3 1项目创新成果 3 项目推广效益 2 应用情况 客户精确细分 利用预警模型、双卡模型、竞争对手客户经理识别模型、客户特征分群模型精确细分客户群 资源有的放矢 把有限的营销资源分层分级，按优先顺序投放到最需要关怀的客户身上 系统支撑到位 基于精确营销管理平台执行任务工作清单， 做到了整个流程可监控、可管理、可评估、可优化的闭环应用 保有体系完善 构建了基础服务、特权服务、延伸服务，以及年末营销、隐形回馈的中高端客户保拓 服务 营销 体系 经济效益 项目实施后提升了电话经理工作效率及维系成功率，节约成本 360万元；另外随着客户离网率及 网中高端客户可带来收益 7530万元。 一共带来经济效益 7890万元： 1、 以每个月能为每个客户经理节约 2个工作日计算 ，全年一共节约成本： 客户经理 1000人 *150元 /天 *24=360万元 2、客户满意度提升，离网率及流失率降低，在网中高端客户可带来收益： 拍照在网中高端客户 251万 *每人每年稳定效益 30元 =7530万元 客户经理 1000人 = 360万元 成本 150元 /天 *24 管理收益 以每个月能为每个客户经理节约 2个工作日计算 在网中高端 251万 稳定效益 30元 /年 = 7530万元 市场收益 拍照中高端272万，减去离网客户 21万 社会效益 普遍性 规范性 可移植性 本项目的底层数据模型符合集团公司经营分析系统逻辑模型规范 ，数据质量经过严格核查，模型性能经过有效优化 。 竞争加剧、中高端客户被竞争对手挖抢的问题 具有普遍性。 经分平台在全国具有普遍性，基于此开发的应用也具有很强的普遍意义。 本项目基于经分平台开发，开发的工作量和复杂性不高，涉及模型也比较通用 ， 目的总体成本较低。各省可以方便的移植 在成果应用过程中， 加快了信息收集速度并缩短了应对周期，可及时遏制竞争对手开展的恶意竞争行为，维护了电信市场健康秩序，取得了良好的社会效益。 推广价值 流失倾向数字化 流失预警模型把客户的流失倾向用明确的数字给以标示 周异动模型把客户分级为：高危、中危和低危 客