移动客户细分模型项目报告

12007年12月XX移动客户细分模型项目报告2报告会议程一、项目背景及前阶段工作回顾二、客户细分方法论三、XX移动客户细分模型四、通用客户细分结果分析及相应市场策略五、短信专题客户细分结果分析及相应市场策略六、基于客户细分结果的市场营销活动讨论3报告会议程一、项目背景及前阶段工作回顾二、客户细分方法论三、XX移动客户细分模型四、通用客户细分结果分析及相应市场策略五、短信专题客户细分结果分析及相应市场策略六、基于客户细分结果的市场营销活动讨论4项目概述项目主题：XX移动客户细分模型项目范围：本期项目以乐山市为试点城市项目目的：按用户行为进行细分，客观反映用户需求。通过对各类人群的深入分析，为相关部门制订资费、服务、市场策略提供基础。项目内容：建立客户细分模型结合各部门需求对客户细分群进行详细分析协助市场经营部进行相关服务、市场活动的策划5项目各阶段计划第一阶段：需求调研、项目范围界定在与各部门的访谈中，了解各部门的需求点，以便在客户细分后有重点地进行分析。第二阶段：收集提取数据依据第一阶段的需求，收集并整理数据，把数据加载到指定的数据库表，为下一阶段的建模提供基础。第三阶段：建模及分析建立细分模型，对乐山移动用户进行细分。并根据前期访谈所了解的需求，结合乐山具体情况，对客户细分群进行详细分析。第四阶段：应用专题设计根据第一阶段的访谈，并在第三阶段的细分结果分析基础上，协助市场经营部门对部分重点细分群体有针对性地设计市场策略和市场活动。注：SPSS的CRISP建模流程包含了第二、三阶段，所以此阶段内容在建模步骤中详细讲述。6150－300元（市州）500元以下（成都）普通全球通客户300元（市州）500元（成都）贵宾卡800元全球通银卡1500元全球通金卡3000元全球通钻石卡ARPU全球通客户等级XX移动已对用户按ARPU值进行了用户细分，并对不同级别的客户采取了不同的服务策略。XX移动客户细分现状7高端用户中端用户低端用户以全球通新形象涵盖目标群的共性特质以顶级服务/享受满足和稳固以领先业务刺激和带动目前客户细分无法完全满足业务部门增长需求通过业务访谈，我们了解到基于ARPU值的客户细分还无法完全满足业务部门日益增长的业务需求准确了解客户行为可以进一步了解客户，增加客户满意度8针对各部门的需求访谈访谈部门需求点策略分析计费业务中心主要通过计费业务中心了解客户细分项目系统平台的需求和系统环境市场经营部关注全球通品牌整合，希望通过品牌整合提高服务品质，实现在业务、回馈、渠道上的差异化通过客户细分，分析品牌整合高中端人群行为消费特征，为其设计差异化服务。并对品牌整合的效果从客户细分角度进行监测。如何更好服务于中端用户在客户细分后准确定位全球通中端用户，研究其行为方式和特征，进行有针对性的服务设计和活动策划。通过提高服务来挽留有离网倾向用户研究分析有价值的离网用户行为特征，策划有针对性的活动或服务进行挽留。营销中心关注双机倾向用户的挽留。希望通过发现有双机倾向的用户，并在其购买之前进行挽留分析以往双机用户的行为特征及关注点，针对有价值用户设计服务项目及策划活动。预警离网用户，通过提高服务来挽留有离网倾向用户研究分析有价值的离网用户行为特征，策划有针对性的活动或服务进行挽留。关注大众卡的效果通过客户细分了解大众卡的受众群，向有流失可能的用户进行宣传，并避免直接影响全球通其他用户。通过对各部门的访谈，为客户细分模型的建立提供指导依据。9针对各部门的需求访谈访谈部门需求点策略分析客户服务中心客户关系管理室目前的外呼服务多为服务宣传和用户调查。外呼用户多为随机抽取，缺乏策略性。希望通过客户细分节约外呼成本，提高外呼效率和效果，并深入挖掘外呼应用。对客户进行细分后，在外呼时可提供有针对性的服务。在推荐产品或进行调查前便了解用户的行为特征、生活方式等，有助于提高亲和力，节省人员和资金成本，并提升效果。数据部对于目标用户只了解其大致特征，不清楚其更细致的行为特征、生活方式等，因此在推各项业务时定位不准。希望通过客户细分模型了解各种数据业务的使用人群以及使用行为方式。通过客户细分，寻找其重要业务的目标人群，并详细分析特征，对业务的规则制定、推广提供依据。乐山－市场部小灵通和联通竞争激烈，希望了解有转网倾向的用户的特征，并进行及时挽留分析有可能转至小灵通、联通的用户，由于整个样本空间规模较小，可以适当对中高端人群制定一对一的服务策略目前所有产品都针对所有人群进行推广，希望找到目标人群有的放矢地进行推广，提高效率，节约成本。分析各种产品的目标用户，研究其行为特征，并通过交叉销售带动整个产品的销售增量。希望找到短信密集使用人群，并以此为导入点，制定有效的方式刺激整个短信市场通过对短信密集人群的行为分析，找到此类人群，通过他们带动周围人群的短信使用量，并通过他们对移动产品及业务进行软性宣传10报告会议程一、项目背景及前阶段工作回顾二、客户细分方法论三、XX移动客户细分模型四、通用客户细分结果分析及相应市场策略五、短信专题客户细分结果分析及相应市场策略六、基于客户细分结果的市场营销活动讨论11客户细分分析结果能帮助XX移动实现股东价值的最大化从各个角度来增加股东价值，都需要以客户细分为基础。股东价值最大化利润增长收入增长资产回报增长增加现有的收入(现有客户)创造新的收入(新客户)提高客户接触成本有效性提高资产收益率增加客户周期（降低客户流失率)提高现在的客户关系(增加现有产/服务销售)提高现在的客户关系(增加新产品/服务销售)提高在现有的客户群中的份额进入新的客户群提供新产品和服务提高营销成本有效性提高销售成本有效性提高服务成本有效性提高库存/定单管理成本有效性提高基础设施/中央服务设施成本有效性将资源分配给高价值的产品/客户提升客户细分/区分度进行产品和渠道的重新组合客户群信息德勤咨询专有的客户价值图进入新的市场（地理上）12客户细分是产品开发、市场营销的基础客户细分使差异化成为可能，使提供的产品和服务更直接的针对某一特定客户群为什么划分客户群？产品/服务理解客户对产品的偏好，针对客户的需求提供产品渠道理解客户对销售和服务要求，有针对性地设计销售渠道推广理解客户对市场活动的反应和接受程度，针对客户群制定推广策略价格制定理解客户的价格敏感度，针对客户的需求制定价格战略13分析型CRM的子工作流关系图本次客户细分项目重点对客户行为及需求进行分析，及对客户细分群进行定义。客户行为及需求分析流失预测分析流失原因分析客户价值客户细分群的定义客户策略挽留策略客户生命周期价值交义销售和增量销售其他分析模型客户价值客户细分客户周期价值客户流失其他分析模型14分析型CRM各模型的相互关系和用处模型互相作用-输入方向客户价值模型交叉销售和增量销售发现模型应用模型流失预测模型客户细分模型12•识别高离网率的高价值客户•预估将来最有可能离网的客户•可更准确地区分高价值的客户群,因客户价值代表每个客户群在其生命周期内为XX移动所带来的价值商业应用1•根据客户细分模型的输出物,再加上每个应用模型的不同分析,便能把客户群分得更准确、更清晰1123客户行为、客户价值、客户需要…•识别客户群的交叉和增量销售机会,从而增加收入•了解客户对产品/服务的需求支持模型客户周期价值分析模型3渠道盈利分析模型挽留响应模型454•对各种渠道的成本所带来的收益及付出的成本有更请楚和准确的了解•对发展客户所付出的佣金作合理水平分析,以方便将来作为品牌代理的分折5•预估客户对客户挽留活动有响应的可能性•分析现有营销活动及集中目标、减低投资分析型CRM通过建立模型实现知识分析平台,将客户数据转化为对客户的了解,并由此产生有针对性的运作15可供选择的客户细分方法具体选用哪种方法需要考量实施细分方法的难易程度及有效程度，同时还要增加股东价值和满足决策目标实施的难易程度人口统计(Demographical)客户价值(CustomerValue)行为方式(Behavioral)态度(Attitudinal)•性别•年龄•户藉•职业•婚姻状况•教育程度•收入•通话时段•繁忙和非繁忙通话量•漫游服务•方便程度•行为方式的变化•高利润率•中等利润率•低利润率•负利润率•形象•价值观•生活方式•心理因素人口统计行为方式客户价值态度客户细分方式范例16各种客户细分方法的比较任何客户细分都会运用到多维的客户细分方法。每个细分方法都有其优缺点。细分基础优势劣势应用客户特征•人口统计•所处的生命周期•对营业厅的接近度•可计量的•可获得的(容易得到外部数据)•难以和使用行为联系起来•客户保持及获取战略客户行为•使用频率•使用量/价值•手机型号偏好•使用产品•应用服务•能被多次记录及确认•在一定范围内可实行•已有内部客户数据•可将使用记录入数据库中•根据对客户行为的初步分析作出决定•不可前瞻•数据可信度•业务战略•战略性客户细分的选择•重点的财务分析•数据库可为公司各业务的营销战略提供支持•历史数据分析客户态度•价格敏感度•对促销的敏感度•品牌忠诚度•整体满意度•满意的程度•可了解客户态度，提高有效性•可计量的•在一定范围内可实行•不可评估、确认•难以获得•难以和外部数据相连接•和内部评估没有直接联系•目标客户获取及保留•新产品开发•品牌战略•客户需求的确认•认识改善的机会17我们在XX移动使用的客户细分方法考虑不同客户细分方法的有效性及实施的难易程度，并结合移动所提供的数据资源和移动用户特点，我们采用用户行为方式进行客户细分，再结合人口统计和客户价值准确定位细分人群。人口统计行为方式客户群X客户细分三维分析体系三维分析体系所带来的业务利益客户价值•识别高价值客户群，成为目标客户群行为方式•如何针对目标客户群，根据客户行为分析，扩展及保留客户群，提供服务满足客户需求人口统计•整理客户群的背景资料以便市场营销人员能找到目标客户群18报告会议程一、项目背景及前阶段工作回顾二、客户细分方法论三、XX移动客户细分模型四、通用客户细分结果分析及相应市场策略五、短信专题客户细分结果分析及相应市场策略六、基于客户细分结果的市场营销活动讨论19本期客户细分模型——聚类模型聚类的原理是把具有相近特征的观测值聚集为一组，保证各组间特征的相异性最大，同组内各观测值特征的相似性最大。在本项目中，采用通话行为、数据业务使用情况等作为细分变量，把有相近行为特征的人群聚为一组。各条记录在细分变量空间的透视图点对点短信梦网短信本地通话通话行为数据业务长途通话各行为特征在空间的位置相对集中，因此被划分为有一定共同行为特征的客户群20CRISP-DM（Cross-IndustryStandardProcessforDataMining）具体流程如下图：数据挖掘方法论——CRISP-DM各个环节顺序进行，但需要不断地循环往复进行数据探索和模型的调优21各环节所涉及的内容和人员先不考虑循环往复的探索和调优过程，直接顺序考察各个环节确定商业目标ETL建立模型数据收集、管理数据探索、修改各部门访谈计费中心支持数据挖掘工程师数据挖掘、商业分析、市场营销人员商业理解BusinessUnderstanding数据理解DataUnderstanding数据准备DataPreparation建立模型Modeling模型评估Evaluation结果发布Deployment模型调优应用策略CRISP-DM22步骤一：商业理解我们基于访谈中了解的客户需求，采用用户行为特征作为细分变量，用户人口统计信息和客户价值作为描述变量，从而定位人群特征。对行为特征从以下几个方面来获取信息对多元化服务的需求程度服务类型对通话的多层次需求本地、长途、漫游呼叫时长本地、长途、漫游呼叫次数呼叫时间、次数（繁忙/非繁忙时段，工作/休息时段）呼叫类型（主叫、被叫、呼转）对资费的敏感程度IP使用情况优惠时段通话情况拨打1861次数对方便性及信息实时性的需求SMS使用次数Monternet使用次数WAP上网时间GPRS数据流量导出客户需求种类客户数据注：细