安會玲
(中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司安國市分公司,河北 安國 071200)
近年來,我國電信業(yè)發(fā)展迅速,隨之而來的市場競爭也日益激烈。電信運營已由傳統(tǒng)單一的業(yè)務(wù)模式向“業(yè)務(wù)+服務(wù)”的方向發(fā)展。在日益激烈的市場競爭環(huán)境下,電信公司如何更好地提供個性化、差異化的服務(wù),是改善客戶關(guān)系、贏取客戶群的重要內(nèi)容。當(dāng)前,電信運營商的競爭優(yōu)勢,已不是傳統(tǒng)單一的價格或業(yè)務(wù),而更多地強調(diào)服務(wù)模式轉(zhuǎn)變,以適應(yīng)多變的市場環(huán)境。同時,電信企業(yè)只有形成強大的營銷能力,特別是實施精準(zhǔn)化營銷,才能應(yīng)對市場競爭,提高產(chǎn)品服務(wù),提升客戶價值,使自己在競爭中處于主動狀態(tài)。
精準(zhǔn)化營銷以消費者洞察為手段,針對市場定位進(jìn)行市場細(xì)分,并采取精細(xì)化的經(jīng)營方式,對市場進(jìn)行深耕耘,盤活并做透市場,以獲取預(yù)期效益的營銷方式。
精準(zhǔn)化營銷分為五個階段,具體如圖1所示。
圖1 精準(zhǔn)化營銷的五個階段
在精準(zhǔn)化營銷的五個階段中,客戶數(shù)據(jù)庫的建立,是依托于客戶信息的收集與整理;加深對客戶群體的理解,是做好客戶差異化需求了解工作的基礎(chǔ);差異性產(chǎn)品與服務(wù)的設(shè)計,是以客戶群體需求細(xì)分為基礎(chǔ);在前三個階段的準(zhǔn)備與構(gòu)建下,便可向消費群體提供差異化產(chǎn)品服務(wù),并通過營銷活動的反饋,進(jìn)一步強化對客戶本質(zhì)需求的滿足。
近年來,電信產(chǎn)業(yè)的競爭性日益加劇,構(gòu)建龐大的客戶群體,對于電信業(yè)的發(fā)展無疑是至關(guān)重要的。在不斷拓展?fàn)I銷渠道的同時,保持原有客戶的工作仍非常重要。有客戶流失是自然,但通過對在網(wǎng)客戶和已流失客戶的挖掘與分析,并以此挖掘數(shù)據(jù)為依托,構(gòu)建客戶流失預(yù)測模型。這樣,可以較精準(zhǔn)化的分析客戶流失的因素,并在一定時間內(nèi),預(yù)測客戶容量的走向,為市場營銷決策提供數(shù)據(jù)支持,提高市場的透徹性。全面而有效地了解客戶行為,是電信公司開展流失管理的基礎(chǔ)。而了解客戶行為的立足點在于如何更好地識別客戶,也就是說,哪些市場客戶是電信公司有利可圖的,而哪些又是將要離開電信服務(wù)的。對于中國電信而言,在競爭日益激烈的市場環(huán)境下,全面了解客戶的行為,并試圖將客戶流失前的行為進(jìn)行分析,是企業(yè)阻止客戶流失的首要行動,也是電信企業(yè)深入流失客戶工作的關(guān)鍵。所以,本文在闡述電信公司精準(zhǔn)化營銷內(nèi)容時,主要基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電信客戶精準(zhǔn)化營銷的內(nèi)容。對于聚類分類結(jié)果,本文在此不列出。
客戶信息收集與處理,是支撐客戶流失分析的基礎(chǔ)。客戶流失原因分析的數(shù)據(jù)源依賴于電信業(yè)務(wù)系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)。就實際而言,在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的過程中,不便于對原有數(shù)據(jù)源進(jìn)行直接處理。所以,在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘之前,需要進(jìn)行一定的前期整理工作。例如,精簡數(shù)據(jù)信息,除去數(shù)據(jù)中冗余信息,特別是客戶的個人信息,如姓名、年齡、性別等。
龐大的消費群體勢必累積龐大的數(shù)據(jù)量。為提高數(shù)據(jù)處理的效率,應(yīng)該有針對性地以數(shù)據(jù)庫中的已有信息作為抽取樣本,用于模型的訓(xùn)練與操作等行為。SGI公司開發(fā)的Mine Set系統(tǒng)具有集成化數(shù)據(jù)挖掘功能。特別是Mine Set系統(tǒng)的可視化功能,有效地實現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘工作的交互式進(jìn)行。同時,Mine Set具有分類生成器,可以從一個訓(xùn)練集中進(jìn)行分類生成。其中,訓(xùn)練集是由數(shù)據(jù)庫中被給定的記錄集組成。并且在分類生成器之后,可以針對相關(guān)的標(biāo)簽屬性進(jìn)行分類。當(dāng)然,標(biāo)簽的值可以通過分類器進(jìn)行預(yù)測。通常情況下,可以將“是否流失(Off-Flag)”作為標(biāo)簽的屬性;而在流失標(biāo)識的定義為“Yes”,“No”。
客戶細(xì)分主要指將客戶分為一個個群體。并遵循這樣的特征:在群體內(nèi)部,客戶的特征基本相似或十分相似;而在群體之間,客戶的特征呈現(xiàn)出較大的差異性。
在客戶細(xì)分的操作中,選定“Single K—Means”方法,并選擇“聚類”的數(shù)據(jù)挖掘方法。例如,當(dāng)輸入的參數(shù)為“4”,那么就表示生成的客戶分群為4個。同時,在一些參數(shù)輸入之前,可以適當(dāng)?shù)倪M(jìn)行設(shè)置,這樣更有助于數(shù)據(jù)挖掘工作的開展。表1所示是一個聚類分析的結(jié)果。
表1 “聚類”分析的結(jié)果
根據(jù)表1的分群數(shù)據(jù),中國電信公司應(yīng)該主要面向于第三類用戶,因為其產(chǎn)生的價值更多。也就是說,電信企業(yè)應(yīng)該盡可能地保留這群用戶。在這里需要說明的是,針對客戶的通話消費、呼叫次數(shù)等信息的分類,會表現(xiàn)出兩種情形,一是同群客戶的消費行為的相似度極高;二是不同群體間的客戶存在較大的行為差異。
對于客戶流失挖掘,可以選定“分類及錯誤率評估”模式,并選擇“決策樹”的數(shù)據(jù)挖掘方法。同樣,在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘之前,需要對一定的數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?,這樣便于相關(guān)工作的開展。圖2所示是決策樹分類結(jié)果。
圖2 決策樹分類結(jié)果
圖2中所得出的結(jié)果是一棵二叉樹。在相關(guān)具體的操作中,將鼠標(biāo)移至相關(guān)的樹杈節(jié)點上,并對節(jié)點的詳細(xì)信息進(jìn)行具體的描述。對于根節(jié)點,其有10000個訓(xùn)練集記錄,其中有73.92%是在網(wǎng)人數(shù),而離線的人數(shù)占到26.07%。
在決策樹中,月通話分鐘數(shù)為其第一個判斷條件。也就是,當(dāng)客戶的離網(wǎng)意圖日益凸顯時,其通話時間數(shù)勢必會呈現(xiàn)下降的趨勢,直至最后的完全脫網(wǎng),終止通話。但在該點上,有一個突出的難點,即如何科學(xué)地判斷客戶的離網(wǎng)傾向。而通過上述的數(shù)據(jù)挖掘工具所形成的判斷依據(jù)也只停留在在統(tǒng)計學(xué)方面。對此可以通過量化的方式,對問題進(jìn)行較好的解決。從本文舉例來看,分界線在99.5分鐘。通話時間<99.5分鐘的,總?cè)藬?shù)為2129,分布在根節(jié)點的左支。其中,離網(wǎng)人數(shù)即為2129人,在線人數(shù)為0。而通話時間>99.5分鐘的,分布在根節(jié)點右分支,總?cè)藬?shù)為7871,其中在網(wǎng)人數(shù)占到93.9%,即為7692人次。同時可以看出,針對客戶被叫通話時長采取一定的優(yōu)惠措施,或提高號碼服務(wù)增值業(yè)務(wù),都可以有效地提高客戶在網(wǎng)數(shù)量,減少離網(wǎng)人數(shù),構(gòu)建起忠誠度較高的客戶群體。
如表2所示是在工具“VizTools Records”下,所得出的瀏覽記錄。從所示的記錄來看,在Churned字段中,依據(jù)決策樹分析法,可以較好地得出客戶流失的概率(離網(wǎng)率),并且客戶流失的分值<1。這樣,可以有效地區(qū)分不同客戶間的流失情況。例如,當(dāng)客戶的流失分值為0.87,那么其比流失分值為0.65的客戶更有可能離網(wǎng)。
表2 瀏覽記錄
針對客戶流失分析及細(xì)分模型可以清晰且方便地確定客戶的消費行為,較為科學(xué)地分析與判斷客戶離開的原因。因此,電信公司可以針對分析結(jié)果,采取針對性的措施挽留客戶群。在服務(wù)成本一定的條件下,當(dāng)客戶流失概率較大(一般>70%),且價值所屬群為3,那么電信公司可以采取上門服務(wù)的方式,強化面對面的溝通服務(wù),以清晰地了解客戶流失的真正原因。與此同時,要積極地整理客戶即將離網(wǎng)的原因,這樣可以為模型的優(yōu)化與改進(jìn)提供第一手的參考數(shù)據(jù)。并且,要強化與客戶群的交流與溝通,貫徹以人為本的服務(wù)理念,觀察客戶的流向動態(tài),適時給予一定的優(yōu)惠政策,提高客戶對電信產(chǎn)品服務(wù)的忠誠度。
[1]Jiawei Han,Micheline Kamber.數(shù)據(jù)挖掘概念和技術(shù)[M].機械工業(yè)出版社,2001.
[2]林桂珠.電信企業(yè)基于3G時代的精準(zhǔn)營銷[J].重慶郵電大學(xué)學(xué)報,2009,(07):23-25.
[3]Chen J.Research on Application of data mining in the retail industry based precise marketing[J].Business administration,2010,(14):89-91.
[4]Y H.Research on precision of package design method of data mining based on Telecom Industry[J].Journal of information,2011,(06):12-13.
[5]何鴻凌.應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的精確化營銷研究[J].移動通信,2009,(07):56-57.