创建最优集团客户发展数量结构

洞察价值源于专业智慧创造未来第4期专刊系列创建最优集团客户发展数量结构-18-CRCInsight专刊第4期集团客户专刊创建最优集团客户发展数量结构作者：中研博峰咨询有限公司【导读】本文运用工具建立集团客户占比问题的实证检验模型，主要包含以下核心观点：第一、在依靠价格优惠促成的集团客户增长能够提高客户捆绑力度，但同时往往降低了客户的ARPU值，如何找到合理的集团客户占比数量，是移动运营商需要思考的重要命题。第二、通过一些科学的统计分析方法，能够获得V网用户占比的最优值或最优区间，进而作为制定市场推广策略时的依据，将V网用户占比稳定在合理的区间水平上，以追求总收入最大化的目标。第三、相比盲目扩大V网用户规模，在最优区间内强化V网增值应用的营销效果，引导客户弱化对价格的高度敏感性，才是更长远的、更值得推崇的市场策略。关键词说明：集团客户占比：即集团客户中的个人移动通信用户数量占全体个人移动通信用户比例，在下文中简称为集团客户占比。V网：即“虚拟专用移动网”VPMN的简称，俗称“集团移动电话”，它是利用现有移动网络资源建立的一个逻辑专用网，让集团内客户更方便相互联系，为移动用户提供了类似固定网中小交换机的专用网络业务。一、集团客户数的高增长一定是好事么2005年，中国移动集团公司制订了集团客户收入占总收入比重达到28%的战略目标。这一目标勾勒出了各地移动公司全力拓展集团客户的工作框架，令各省公司纷纷使出浑身解数挖掘集团客户潜力。努力的结果可谓卓有成效，目前许多省公司的集团客户占比已经超额完成了集团公司制订的战略目标。但是，很快经营者们发现，总收入并没有像集团客户在数量上所占的比重那样快速地增长，集团客户占比的增加似乎只是把已经掌握在手中的货物从“甲仓库”搬到了“乙仓库”，客户经理们下大力气说服客户迁入集团的工作促成了表面上的一派繁荣景象，但繁荣过后，留下的却是不那么乐观的思索。以中国移动某省分公司为例，2005年，集团客户收入占比的目标是达到38％左右。在这个目标的指导下，各地分公司竭力施展拳脚，其中一家地市级分公司的集团客户占比到8月份已经高达51.42%，成为全省集团客户占比最高的分公司，但同时却出现了总收入增速逐渐放缓的不良迹象，话费单价也一度出现极低的水平。这种现象使我们产生了这样一种思考：多大的集团客户占比是合适的?集团客户是否存在开发过度的问题？或者说，集团客户数量-19-CRCInsight专刊第4期集团客户专刊占客户总数量的比例是否存在一个最优值，当超过这一最优值之后反而会对收入水平产生负面影响？为给出这个问题的答案，首先需要展开逻辑分析。二、集团客户占比问题的逻辑分析大力发展集团客户便于新业务推广与行业应用的普及，增强客户忠诚度，降低流失率，并有针对性地制订营销策略；但在开发集团客户时给予了种种优惠、折让，在事实上降低了单次消费的价格，尤其在一些优惠政策重叠时，如果降价未能带来期望中的消费量提高，ARPU的下降将是不可避免的代价。情境1：当“组团”降低价格是吸引客户的最重要的甚至是唯一的手段时PQDSED1E1PQDSED1E1QDSED1E1图1集团客户的供需均衡当客户的需求量对价格高度敏感时，价格几乎成了影响需求量的唯一因素。如图1中的D需求曲线所示：D曲线较平缓，表示价格的微小变化就能够带来需求量的较大变化，价格的变化与需求量的变化呈反方向变动关系，因此D曲线是向右下方倾斜的；但客户需求潜力是有限的，当价格达到很低的水平时，继续降价所带来的客户需求增加量会变得越来越小，直至降价对提高客户需求量不再产生任何意义，在这个阶段，降价的影响完全是负面的。同样地，移动通讯产品的供给量与价格的关系如图表1中的S供给曲线所示：随着价格的提高，运营商愿意提供的产品和服务数量会增加，质量也会提高，因此S曲线向右上方倾斜。S曲线与纵轴的交点表示运营商愿意提供产品和服务的价格底线，在此价格以下提供服务是无利可图的。比如在该省的一些地市，每分钟0.07元的语音通话费用可能就是我们提供服务的价格底线。供给和需求曲线的交点E点决定了市场的均衡水平，E点对应的价格和供给量就是理论上的均衡价格和供给量，它们共同决定了运营商的收入水平。可见，在缺乏其他竞争手段时，仅仅依靠降价来提高收入必然是有一个限度的，并且由于需求量对价格的高度敏感性，造成需求增长停滞的价格底线会很快达到，继续降价将会带来收入的负增长。这时，“组团”意味着人为地将较高的散户价格水平降低至较低的V网内价格水平，在消费量与价格间存在线性负相关关系时，集团客户的数量占比存在一个最优的规模，占比超过最优规模时，收入曲线无可避免地会向下弯曲。相应的策略制订过程是，在短时间内无法提高价格之外的其他竞争能力时，我们必须通过实地测算估计价格底线，避免“V网客户数-20-CRCInsight专刊第4期集团客户专刊量在增长，收入却在下降”的陷阱。更理想的选择是，估算出价格与需求量间的函数关系，从而确定收入最大化条件下的价格水平，并努力维持这个价格水平。情境2：主要通过新业务渗透等非价格竞争手段吸引更多客户时当价格不再是影响客户需求的唯一因素时，需求曲线变为D1的形状，相对D更为陡峭，意味着价格的微小变化不会造成需求量的巨大变化，客户数量是否增长在很大程度上取决于增值服务、产品线是否丰富等其他因素。在强调集团客户的新业务应用时，单纯的语音业务收费不再是唯一的收入来源，价格也不再是指单一的语音通话价格，供给价格与供给量的线性关系更为明显，S曲线理论上斜率也更大。即使不考虑S曲线的积极变化，从D到D1的变化也至少会使市场的均衡价格水平提高到E1点的水平。如图所示，E1点所对应的价格和需求量都大于E点的水平，二者共同决定的收入水平必然呈上升趋势。可见，加大力度培养非价格竞争手段是运营商谋变的最优路径。小结：逻辑分析的结论可以这样表述：1.集团客户的拓展应当以质量取胜，重点在行业增值应用的推广，而不是绝对数量的增加。2.在行业应用推广不足，也即价格作为最重要的竞争手段条件下，集团客户的数量占比与平均价格水平成负相关关系；与平均通话时长呈正向相关关系。维持合理的价格水平与一定的集团客户数量占比是短期内的较优策略。三、集团客户占比问题的实证检验模型1、模型的构造由于集团客户占比并非影响收入总量的唯一决定性因素，甚至不是一个主要因素，直接模拟两者间的相关性很容易得到一个不显著的结果。真正主要且直观的影响因素是价格和消费量。为此，理论上，更合理的检验方法是分别估算集团客户占比与价格和消费量的线性关系，进而导出它对总收入的影响程度。2、应用步骤说明具体的检验方法和步骤如下：第一步，选取目标市场，考虑的主要因素为价格是否是决定性的竞争手段。需要检验集团客户数量占比是否与平均价格和通话时长呈现线性相关关系。第二步，搜集和整理数据。回归统计方法的应用要求大量的基础数据，并且需要注意数据的可比性，最好将所有的数据都转换为相对数。比如集团客户数量占比的变化幅度可能非常大，而单位通话价格的变化幅度可能非常小，以绝对数值来套用分析模型，会使检验过程变得复杂和不确定。当然，在检验过程结束时，还需要把这些相对数还原为绝对数。值得注意-21-CRCInsight专刊第4期集团客户专刊的是，最终的结论很可能是一个相对模糊的区间，而非十分精确的数值。第三步，构造模型和应用数据检验。将影响总收入的因素分解为几个要素，并一一检验这些要素与集团客户数量占比之间的线性关系，然后再通过这些要素的合成得出对总收入的影响程度。第四步，利用模型和真实有效的基础数据，检验集团客户数量占比对收入的影响程度，估算出模型中各主要因素的相关系数，然后找到收入最大化时对应的集团客户数量占比值或比值的区间。最后，检验个体客户在加入集团前后的变化情况。即考察同一个个人客户在加入集团之前一段时间与之后一段时间的贡献收入对比情况。很显然，如果加入集团后个人客户贡献的收入普遍较之前增加，说明引导个人客户向集团客户转化的边际收益大于边际成本，该市场仍有开发集团客户的潜力；反之反是。当个人客户加入集团前后所生的贡献没有明显变化时，由于集团客户具有管理和营销方面的便利性，深度挖掘客户价值则成为最好的选择。四、以某省移动公司为例的案例分析1、背景样本省公司目前在发展集团客户时的主要竞争手段仍是价格，尚缺乏价格之外的行之有效的竞争手段。在这种情况下，假定集团客户的数量与价格的高低存在反向相关关系，并且对价格变化高度敏感。在这种情况下，集团客户的数量或占总客户数的比重会存在一个最优区间，过低和过高的占比都会对收入造成不利影响。2、以省公司整体为样本所做的检验根据问题提出的背景材料，我们选取了2005年前8个月的市场数据来进行实证检验：我们选取“集团成员数量占比”、“集团内部通话平均单价”、“集团外部通话平均单价”、“集团内部通话时长”、“集团外部通话时长”、“集团内部通话收入”、“集团外部通话收入”以及“集团内外部离网率差”等项指标作为说明问题的主要指标。在分析对象上，分别选取全省的总体数据作总体检验，以及选取集团客户占比最高的某地市的数据作标杆检验。（1）、首先，检验“集团客户占比”指标与其他各项指标的相关关系由于各项指标间的绝对数额差异过大，直观地进行对比将十分困难，我们将所有数据转化为相对数——波动幅度，即每个月各指标的值与全年平均值之比。比如集团内部平均单价2月份时是0.19元，而全年的平均内部通话单价为0.20元，2月份的波动幅度即为0.19/0.20=95%，3月份的平均单价为0.22元，则3月份的波动幅度为110%，其他月份各指标的变形依此类推。-22-CRCInsight专刊第4期集团客户专刊0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%8月7月6月5月4月3月2月1月波动幅度集团成员占比波动内部单价波动外部单价波动0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%8月7月6月5月4月3月2月1月波动幅度集团成员占比波动内部单价波动外部单价波动外部单价波动图2集团成员占比与内外部平均单价图2可知，1-8月份全省集团成员占比基本呈稳步上升态势（2月份春节，因而形态异常），集团成员占比与集团内平均单价水平表现出较明显的负相关关系，与外部平均单价水平的负相关关系不明显。00.20.40.60.811.21.48月7月6月5月4月3月2月1月波动幅度集团成员占比波动内部时长波动外部通话时长波动00.20.40.60.811.21.48月7月6月5月4月3月2月1月波动幅度集团成员占比波动集团成员占比波动内部时长波动内部时长波动外部通话时长波动外部通话时长波动图3集团成员占比与内外部通话时长的相关性图3可知，集团成员占比与通话时长的正相关性非常明显，这说明，通过大力发展集团客户，的确有效提高了客户的语音业务消费量。（2）、明确这些关系后，下一步我们来测算合理的集团客户占比水平，测算的依据是集团客户的语音通话总收入测算过程大致如下：z模拟集团成员占比与集团内外部通话平均单价之间的线性关系应用SPSS进行回归分析的模拟结果为（具体原始数据略去）：Pn=84.392-0.095G（式1）Pw=123.612-0.230G（式2）其中Pn表示内部通话平均单价，Pw表示外部通话平均单价，G代表集团成员占比。由于我们可得的数据过少（并且2月份数据在分析时作为异常数据刨除，因春节原因难以纵向比较），分析结果会与实际情况间存在一定的误差。z模拟集团成员占比与集团内外部通话时长之间的线性关系应用SPSS进行回归分析的模拟结果为：Qn=-25.38+1.3G（式3）Qw=-113.249+2.143G（式4）Qn表示内部通话时长（分钟），Qw表示外部通话时长。z依据式1-4，假定任一集团成员占比值，即可测算出相对应的通话时长和平均单价，进而估算出对应的收入水平由于我们的模拟过程全是使用的相对数，在估算收入水平时需要将相对数还原成绝对数，比如结果显示集团客户占比在30%的水平时，内部通话单价波动幅度为105%