怎么使用数据晋升存量客户安稳度?

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在马云提呈现在正在从IT时代进入到DT(data technology)时代后,大数据在各行各行应用热度也在逐步升温,尤其是以能触摸到用户的互联网行业为主。电信运营商早在多年前已开始发掘数据价值,我们今天就聊聊电信行业怎么使用数据提高存量客户安稳度。

电信运营商通过将近20年的开展,获益于技能、网络、硬件设备的开展,移动市场趋于饱和,浸透率达94%,近年电信运营商也逐渐将市场方针聚焦于存量用户运营。虽然市场趋于饱和,但关于三大运营商来说,存量客户保有形势其实不乐观:用户离网率居高不下、营销政策导致用户不断重入网/养卡、净增用户开展呈现负增加等。面对高额的用户入网本钱,做好用户保有,提高用户安稳度就十分必要。

关于具有上亿用户的运营商来说,介于资源投入有限和为了保证营销效果,保有哪些用户,怎么保有就需要有科学的方法和论证过程做支撑。以下以某省电信运营商举例说明。

一、保有哪些用户

用户保有的方针是提高客户安稳和提高客户收入,从这个角度看,细分用户群可以从客户价值度、客户安稳度细分,建立客户价值—安稳度模型,找到低安稳用户,高价值用户优先保有。

第一步,建立客户价值模型

使用运营商堆集的用户数据,选用数据发掘方法建立数据模型是常用方法。建模流程主要包括事务了解、数据准备、数据探究、模型建构、模型评价、布置应用几步。

图1 事务建模流程

从事务经历出发,客户贡献度和客户忠诚度,事务使用的安稳性都是影响客户价值的因素,那包括的事务指标有:客户前史贡献、其时贡献、事务量多少、客户往来圈巨细、本网通话占比、在网时长、合约状况、合约剩余时长、停机、欠费等。

依据事务指标,使用德尔菲专家打分法赋予指标权重,构成客户价值指标评价体系,并核算每一个客户得分。对客户得分成果进行聚类,构成高、中、低价值客户分层。如客户得分成果呈正态散布,说明模型的拟合度较好。

第二步,建立客户安稳度模型

用户安稳度模型从事务上考虑主要包括用户基础属性、事务绑缚、消费行为、事务使用、消费趋势等方面,详细包括:套餐类型、终端品牌、合约绑缚状况、增值事务使用状况、最近半年缴费次数、ARPU下降趋势等指标。

通过提取前史安稳用户和离网用户数据,作为训练集,找到影响客户安稳度的重要因子,通过决策树模型等方法输出安稳度猜测的规则集,将用户划分为高安稳、中安稳、低安稳用户。

安稳度模型评价主要通过掩盖率、射中率等指标评价。掩盖率是指预警用户名单中真实发生离网的用户在所有离网用户中的占比,射中率是指预警用户名单中真实离网用户在预警用户名单中的占比。

第三步,细分用户,确定客户保有优先级

依据客户价值度、安稳度,对用户进行细分,构成细分用户群,将客户细分为操心客户、关怀客户、定心客户、用心客户,如下所示:

图2 基于客户价值-安稳度的细分客户群

客户保有优先级为操心客户、关怀客户、定心客户、用心客户,营销资源有限状况下应重点优先重视操心用户。

二、怎么提高客户安稳度 提高客户安稳度,首要要找到客户安稳度低的原因,然后再有的放矢。

寻找客户安稳度低的原因一般有两种方法,一是通过访谈调研等收集用户离网原因,二是通过数据特征发现,虽然客观数据其实不能直接反响用户流失原因,但用户行为数据走漏的信息往往比调研得来的片面数据更真实。从“说”到“做”还有间隔。

因为访谈调研营销资源投入本钱高,有用性差,运营商愈来愈倾向于发挥数据的作用。从数据发现,离网用户存在显着的聚类特征:

离网用户语音饱和度严峻不足,流量饱和度严峻不足或者大幅溢出,呈现南北极分化 离网用户往来圈衰减显着 离网用户在入网4-9个月,入网2年时离网最高

相同,安稳度较高的用户也有显着的聚类特征:

使用交融套餐、增值事务用户离网率显着较低 使用V网事务、往来圈较大用户离网率远低于其他用户

所以提高客户安稳度可以从以下三方面下手:

第一,使用痛点,优化产品

继续的为客户提供优质化产品和效劳是存量客户运营之本。解决用户使用产品的主要痛点是重中之重。从以上套餐使用饱和度可以看出,用户对资费设计其实不满意,套餐使用饱和度严峻不足短时间内能提高运营商收入,对用户忠诚度却有一定的损害。通过主副卡事务、流量转送等提高套餐使用饱和度,对套餐使用过饱和用户引荐套餐升档或流量包等满足其流量需求。

第二,找到痒点,提高用户粘性

所谓痒点,是指用户听到后十分有爱好,想要购买的产品或效劳。比如苹果合约机最初推出时,许诺较高月消费就可以享用零元购机活动,关于果粉来说就是无法抵御的引诱,像合约机、合约套餐、交融事务、积分等粘性事务都属于这类。

关于没有合约、安稳度低的用户引荐合约类事务就十分有用。同时还可以叠加网龄生长、积分方案等提高用户粘性。

第三,提供爽点,让用户留下来

所谓爽点,是指让用户在使用产品时有aha moment感觉的产品,产品使用超乎用户预期,运营商的校园虚拟网最初就有这种威力。通过交纳几块钱的月使用费,连入校园虚拟网用户就能够享用网内用户间无限免费通话的效劳,在没有微信的当年仍是十分有杀伤力的。

现在的亲情号、虚拟网虽然魅力大减,但关于往来圈小、通话频频的用户仍是十分有用的。针对低安稳用户中有此特征的用户可引荐能拓展其往来圈的相关优惠事务。

以上就是电信行业使用数据提高存量客户安稳度的方法,当然也可能现已应用于互联网行业,毕竟方法论是通用的。从中可以看出,数据分析、数据发掘相同离不开丰厚的事务经历做基础,分析方法、建模方法都只是做好事务的手法。堆集行业经历,具有深入的行业洞察力,才是成为优秀数据分析师的内核!

 

作者:蔷薇石(微信号:122),简书昵称:蔷薇石Elsa,通讯业运营咨询参谋一枚,对商业研讨分析、策略制定很感爱好,方法论达人,期望自己在运营商的行业经历堆集可以迁移到互联网界,求伯乐带走。

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