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1、基于数据挖掘技术的精确智能营销,2009年6月9日,提供面向市场营销、风险管理和决策支持的数据分析应用咨询和软件解决方案 专著于电信和金融行业的数据挖掘解决方案 为客户提供以下建模解决方案 客户行为细分模型 客户离网预警模型 客户综合价值评估模型 交叉销售模型 客户信用评估模型 欺诈行为预警模型 .,数据挖掘整体解决方案,移动通信行业营销热点话题回顾 规模型发展向规模效益型发展转变 运营商深陷“价格漩涡” 虚增放号增大销售成本 用户离网严重营销收入与利润 攻守平衡成为移动营销转型的关键 新业务推广仍需努力 客户服务与客户期望有差距 数据挖掘模型与案例选讲 数据挖掘项目工作方法,关注点,移动通信
2、市场竞争迫使移动由规模型发展向规模效益型发展转型,存量市场争夺凸显,MOU潜力有限,MOU,价格战与渠道的唯利是图导致移动公司深陷“价格漩涡”,渠道终端影响力提高,诱发新一轮价格战,提高市场 费用,频繁促销,平均ARPU值下降,通过“价格战” 竞争夺取市场份额,竞争对手的发展导致 竞争升级,用户价格敏感度提高,部分用户群在利益趋势下频繁转网,“不断降低的新用户质量,降价应对,动荡的用户群基础,盈利能力 降低,渠道利用运营商之间的竞争提出新要求,渠道成本上升,渠道因利益驱使引起用户转网,更低的毛利,进一步动荡的用户群,更低的ARPU,公司价值贬值,.,陷入僵局,超越竞争,摆脱“价格旋涡”,虚增放
3、号与不稳定的用户群体进一步增大了销售成本,某分公司2008年1-9月活动用户数变化情况,累计放号与净增用户对比,1,2,3,4,5,6,7,8,9,全球通,联通G网,联通,有效放 号率 9.6%,有效放 号率 21.7%,累计放号,净增 用户,累计放号,移动,净增 用户,客户离网正严重影响着中移动的收入与利润,平均ARPU (人民币元),958415244112,客户数 (万),47136141447,离网率(1),18%19%19%26%23%,估计离网 对收入的影响 (人民币亿元),4.96.43.97.823.0,3.23.81.90.79.6,亿,亿,平均:,ARPU群,600300-
4、600200-300200,攻守之间的平衡成为移动营销转型的关键,100%,93%,59%,1,5,:,平均ARPU指标,客户保留成本:新客户获取成本,新业务种类繁多,仍需努力推广,某省新业务普及率抽样调查,新业务收入及其占业务收入的比重,中国移动新业务种类繁多,新业务比重与国际运营商比较,客户服务与客户期望有差距,深层次理解用户需求成为关键,非通讯优惠,通讯优惠,全球最佳管理实践提示:现阶段是数据挖掘应用的关键时期,企业客户,个人客户,个人客户,企业客户,客户,满满足大众市场的基本需求 简单的产品/服务 无差别化的服务,完全分离的组织各自拥有计费功能 自有的IT系统 各自的管理机构 渠道体系
5、分离,提供差别化的服务 不同的定价模型 不同的信用政策 交叉销售新业务 流失用户预警 开始注重企业用户 相同的计费与客服系统 相同的IT系统,企业客户营销,个人客户营销,客服,IT/管理,基础设施,计费,1,2,3,起步阶段 (第一/第二代移动通讯),成长/差别化阶段 (第二代移动通讯),新游戏规则阶段 (第三代移动通讯),基于数据挖掘技术,中国移动集团结合国内外实际情况提出数据挖掘营销应用规划,客户行为细分模型,客户流失倾向 预警模型,价格敏感度模型,客户信用评分模型,交叉销售模型,营销效果预测模型,客户价值 评估模型,三类用户细分方法介绍,易于辩认 易于集中媒介沟通渠道 易于组织分销,描述
6、性的因素, 不足以预测其未来购买行为,知道品牌X牙膏主要俏于南方, 购买者是教育程度高的女性,是驱动因素(好处是什么?) 在市场日趋成熟复杂和多样化的形势下更显重要 可以帮助营销活动的方方面面建立策略, 赢得目标人群,如果不结合其他信息就用处不大,知道品牌X牙膏使用者在寻找具有防止牙龋有效手段的产品优惠,是驱动因素(为什么有这种要求) 为消费者人格背景提供更完整的信息 为广告渠道策划提供思路,对产品/服务的具体方向往往不能给出明确的方向,知道品牌X的消费者非常关心自已和家人的健康, 具有责任心强的品质,好处,问题,举例,对行为的预测性提高,为什么要建立客户行为细分模型,低 端,中 端,高 端,
7、ARPU值相似的客户需求特点却差别很大,客户细 分之谜,根据ARPU值进行客户细分的方法,客户行为 价值细分模型,海量客户 行为数据/ 特征数据,组内行为特点相似组间行为差异较大的客户分组,基于数据挖掘技术的以需求为基准的细分,客户行为细分模型通过上百个变量描述客户,建档时间,缴款方式,信息费,应收金额,优惠金额,滞纳金应收,SMS次数,国际呼叫,呼入/呼出比例,短消息话单类型,信息长度,赠送费用,呼转类型,漫游话费,通话时长,赠送分钟数,费用类型,动态漫游号,IMSI号码,月均基本通话,月均国内长途,工作日呼叫次数,工作日呼叫时间,WAP呼叫时间,繁忙时段呼叫次数,非繁忙时段呼叫次数,SMS次数,WAP次数,IP呼叫次数,语音呼叫次数,非语音呼叫次数,月均国际长途,非IP呼叫时间,自动生成影响客户分组的主要因子,客户根据自身所具有的特征自动聚为一些行为特点相似的群体,1,2,8,4,5,3,7,6,因素一(繁忙时段呼叫次数),因素三(IP呼叫次数),因素二(国内呼叫次数),谢 谢!,