电信行业如何利用数据提升存量客户稳定度？

马云提出，它正在从IT时代进入DT（datatechnology）时代过后，大数据在各行各业的应用热度逐渐升温，尤其是互联网行业，可以接触用户。早在多年前，电信运营商就开始挖掘数据价值，今天我们就来谈谈电信行业如何利用数据来提高存量客户的稳定性。经过近20年的发展，电信运营商受益于技术、网络和硬件设备的发展，移动市场趋于饱和，渗透率达到94%。近年来，电信运营商逐渐将市场目标集中在股票用户的运营上。虽然市场趋于饱和，但对于三大运营商来说，股票客户的保留情况并不乐观：用户离网率居高不下，营销政策导致用户不断重新进入网络/维护卡，净增长用户发展呈负增长。面对用户入网成本高，要做好用户保有，提高用户稳定性。对于拥有数亿用户的运营商来说，由于资源投资有限，为了保证营销效果，如何保留用户需要科学的方法和论证过程来支持。以下是某省电信运营商的例子。1、用户保留的目标是提高客户稳定性和客户收入。从这个角度来看，细分用户群可以细分客户价值和客户稳定性，建立客户价值稳定模型，找到低稳定用户，优先考虑高价值用户。第一步是利用运营商积累的用户数据建立客户价值模型，并采用数据挖掘方法建立数据模型。建模过程主要包括业务理解、数据准备、数据探索、模型构建、模型评估、部署应用等步骤。图1业务建模流程从业务经验、客户贡献和客户忠诚度、业务使用稳定性是影响客户价值的因素，业务指标包括：客户历史贡献、当前贡献、业务量、客户沟通圈、网络通话、网络时间、合同、合同剩余时间、停机、拖欠等。根据业务指标，德尔菲专家评分法赋予指标权重，形成客户价值指标评价体系，计算每个客户评分。聚类客户得分结果，形成高、中、低价值客户分层。假如客户得分结果呈正态分布，说明模型拟合度较好。第二步，建立客户稳定模型用户稳定模型主要包括用户基本属性、业务捆绑、消费行为、业务使用、消费趋势等，包括：包类型、终端品牌、合同捆绑、增值业务使用、过去半年支付、ARPU下降趋势等指标。通过提取历史稳定用户和离线用户数据作为培训集，找到影响客户稳定性的重要因素，通过决策树模型输出稳定性预测规则集，将用户分为高稳定性、中稳定性和低稳定性用户。稳定性模型评估主要通过覆盖率、命中率等指标进行评估。覆盖率是指在预警用户名单中真正离开网络的用户在所有离开网络的用户中的比例，命中率是指在预警用户名单中真正离开网络的用户在预警用户名单中的比例。第三步是细分用户，根据客户价值和稳定性确定客户优先级，细分用户，形成细分用户群，将客户细分为担心客户、关心客户、关心客户和关心客户，如下图2所示:基于客户价值-稳定性的细分客户群客户优先级为担心客户、关心客户、关心客户和关心客户，营销资源有限时应优先考虑担心用户。二、如何提高客户稳定性，提高客户稳定性，首先要找出客户稳定性低的原因，然后对症下药。一般有两种方法可以找到客户稳定性低的原因，一种是通过访谈和研究收集用户离线的原因，另一种是通过数据特征发现，虽然客观数据不能直接反映用户损失的原因，但用户行为数据披露的信息往往比研究获得的主观数据更真实。从“说”到“做”还有很长的路要走。由于采访调查营销资源投入成本高，有效性差，运营商越来越倾向于发挥数据的作用。数据显示，离网用户有明显的聚类特征：离网用户语音饱和度严重不足，流量饱和度严重不足或溢出大，导致离网用户交流圈两极分化明显衰减。稳定性高的用户也有明显的聚类特征：使用集成包、增值业务用户离网率明显较低使用V网络业务、大用户离网率远低于其他用户，提高客户稳定性可以从以下三个方面开始：第一，利用痛点，优化产品持续为客户提供高质量的产品和服务是股票客户运营的基础。首先要解决用户使用产品的主要痛点。解决用户使用产品的主要痛点是首要任务。从上述包装的饱和度可以看出，用户对费用设计不满意，包装的严重饱和度可以在短期内提高运营商的收入，但对用户忠诚度有一定的损害。通过主副卡业务、流量转移等方式提高套餐的饱和度，推荐套餐升级或流量包，以满足套餐过饱和用户的流量需求。第二，找到痒点，提高用户粘性。所谓痒点，是指用户听到后非常感兴趣，想购买的产品或服务。例如，当苹果合同机最初推出时，它承诺在更高的月度消费中享受零元购买活动，这对果粉来说是一个不可抗拒的诱惑，比如合同机、合同套餐、整合业务、积分等粘性业务。对无合同、稳定性低的用户推荐合同类业务非常有效。同时，还可以叠加网龄增长和积分计划，提高用户粘性。第三，提供酷点，让用户留下所谓的酷点，是指让用户在使用产品时有ahamoment感觉的产品。产品的使用超出了用户的预期，运营商的校园虚拟网络最初具有这种力量。通过每月支付几美元的使用费，连接到校园虚拟网络的用户可以享受网络用户之间无限免费通话的服务。在没有微信的时候，它仍然非常致命。虽然目前的家庭号码和虚拟网络的魅力大大降低，但它们对交流圈小、通话频繁的用户仍然非常有效。在低稳定用户中具有这一特点的用户可以推荐相关的优惠业务，可以扩大其交流圈。以上是电信行业利用数据提高存量客户稳定性的方法。当然，它也可以应用于互联网行业。毕竟，方法论是通用的。由此可见，数据分析和数据挖掘也离不开丰富的业务经验作为基础。分析方法和建模方法只是做好业务的一种手段。成为优秀数据分析师的核心是积累行业经验，有深刻的行业洞察力！

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