基于竞争情报的电信客户流失预警

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中国科学技术信息研究所硕士学位论文基于竞争情报的电信客户流失预警TelecomCustomerChurnAlarmBasedonCompetitiveIntelligence） 独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，论文中除已经加以标注和致谢的地方外，不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中明确说明并表示了谢意。研究生签名：时间：年月日关于论文使用授权的说明本人完全了解中国科学技术信息研究所有关保留、使用学位论文的规定，即：所里有权保留送交论文的打印稿和电子稿，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意中国科学技术信息研究所用不同方式在不同媒体上发表、公布论文的全部或部分内容。保密的论文在解密后遵守此规定。研究生签名：时间：年月日导师签名：时间：年月日 中图分类号G35学校代码80901UDC密级公　开中国科学技术信息研究所硕士学位论文基于竞争情报的电信客户流失预警TelecomCustomerChurnAlarmBasedonCompetitiveIntelligence学位类别_　_管理学__学位级别硕　士_学科专业____情报学____研究方向信息分析研究与咨询中国科学技术信息研究所论文提交日期(2007年05月) 学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权　　　　大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日26 致　谢感谢导师赵新力研究员。他传道授业、为人师表，教书育人、精益求精。本文从题目的确定到框架的构建，直至正文的写作,无不凝结着恩师的智慧和大量的心血。赵老师博大精深的学识、一丝不苟的风格、谦虚平易的作风、追求卓越的精神和对年轻人“传、帮、带”的风范使笔者受益匪浅，实为笔者一生学习的楷模。感谢李艳副教授。李老师在竞争情报理论和方法上给了我悉心的指导，使得我的论文有一定的理论高度，也使我在论文写作中少走了许多弯路。感谢论文评审老师付出的辛勤劳动。感谢中国科学技术信息研究所的关家麟研究员在论文终审阶段所给予的指导，感谢赵俊杰老师在调查问卷的设计中给予的指导，感谢张德老师、叶军老师、赵琳老师、郝文英老师在我学习、生活中的诸多关怀，感谢刘敏老师的热情帮助，感谢辛勤工作的研培中心的所有的老师。感谢在论文写作过程中给予我帮助的中研博峰咨询公司的各位专家、中国移动的各位专家。感谢所有关心帮助过我的同学和朋友，他们使我度过了美好的、令人怀念的两年时光。感谢一直在背后默默关怀和支持我的父母、妻子。26 基于竞争情报的电信客户流失预警摘　要竞争情报作为一种现代企业生存、发展和壮大必不可少的方法和手段，在全球经济竞争日益激烈的背景下得到了快速地发展，其影响已经遍及世界各地。我国电信运营商在日益壮大的同时，不可避免地面临着激烈的市场竞争，面临着日益严重的客户流失问题。电信客户流失分析常用的数据挖掘方法有决策树、自动聚类、人工神经网络，它们是采用运营数据本身来训练模型的，没有利用先验知识。电信客户流失是由客户、运营商及其竞争者等多方面的因素决定的，利用关于这些因素的已有的先验知识，可以提高预测的精度。本文以竞争情报为基础，根据专家的认识和已有的研究成果，通过问卷调查、专家访谈、模糊数学、案例分析等方法，对电信客户流失问题进行了深入的研究，建立了电信客户流失风险指标体系、电信客户流失预警指标体系和预警流程。本文为研究客户流失等不确定问题提供了新的思路。本文中，共有图12幅，表12个，参考文献31篇，其中英文10篇。关键词:竞争情报；电信；客户流失；指标体系；流失预警分类号:G3526 TelecomCustomerChurnAlarmBasedonCompetitiveIntelligenceAbstractCompetitiveIntelligence,anindispensablemethodforthesurvivalanddevelopmentofmodernenterprises,hasbeendevelopingveryquicklyinthefierceglobaleconomiccompetition,andhasspreaditsinfluenceallovertheworld.WhentelecomcompaniesinChinabecomestrongerdaybyday,theymeetcustomerchurninevitably.Generallyusedmethodsofanalysischurnoftelecomcompanyaredecisiontree,AutomaticclusterdetectionandArtificialNeuralNetwork,whicharebasedonthedataitself.Howeverthecustomerchurnisledbymanycomplexreasonssuchascustomer,thetelecomcompanyanditscompetitors.Ifwecombinedomainknowledge,theaccuracyofforecastcouldbeimproved.Adoptedthemethodofquestionnaire,interviewingexperts,Fuzzymathematics,casestudy,etc.,thispaperresearchestelecomcustomerchurnbasedoncompetitiveintelligence.Finally,thispaperbuildschurnriskindexsystem,churnalarmindexsystemandchurnalarmflowofthecustomersofmobiletelecoms.Thispaperintroducesanewmethodtosolveuncertainproblemsuchasanalysisofcustomerchurn.Keywords:CompetitiveIntelligence;Telecom;CustomerChurn;IndexSystem;ChurnAlarm26 目　录致　谢I摘　要II目　录IV引　言11文献综述41.1电信业客户流失的现状41.2电信业是建立在客户流失基础之上的行业51.2.1电信企业是由新技术创造的行业51.2.2新技术同化周期51.2.3电信业的同化吸收周期71.3运营商的客户流失管理101.3.1中国移动-客户流失管理的支撑系统和策略101.3.2中国联通-客户全生命周期的维系与挽留支撑系统111.3.3对中国移动和中国联通的客户流失管理的评价121.3.4全生命周期的客户流失管理的思路121.3.5国外电信客户保持策略131.4应用数据挖掘的案例141.4.1客户细分141.4.2模型数据属性分析与约简141.4.3挖掘模型的构建与评估151.4.4试点实施结果171.4.5应用数据挖掘研究客户流失的特点172电信客户流失分析及应用竞争情报理论的必要性182.1竞争情报与客户流失风险182.1.1竞争情报的定义182.1.2风险的定义与战略风险的划分182.1.3客户流失的界定182.1.4竞争情报是客户流失风险管理的重要基础182.1.5竞争情报是一种有效的客户流失风险管理工具192.2电信客户流失原因的案例分析202.2.1案例一202.2.2案例二202.2.3客户流失管理应注意的地方212.2.4总结2226 2.3研究运营商外部环境信息的必要性232.3.1技术232.3.2经济242.3.3人口的流动242.3.4客户242.3.5管制机构242.3.6竞争者242.4应用数据挖掘研究客户流失的不足252.4.1没有考虑外界环境的影响252.4.2客户挽留的实际效果差252.5客户流失风险指标体系262.5.1在客户流失研究中引入竞争情报262.5.2风险分析与客户流失风险262.5.3层次分析262.5.4模糊层次分析272.5.5实例分析292.5.6结论313FBI的情报预警体系及电信企业的预警指标与流程333.1竞争情报的预警功能与客户流失预警333.2FBI的预警体系及其优点343.2.1观念的转变343.2.2联邦调查局的情报预测步骤343.2.3优点383.3FBI的情报预警方法应用于电信运营商的可行性383.4客户流失预警指标的确定与优先级393.5运营商的客户流失预警流程414客户流失预警体系在运营商中的应用444.1基本情况444.2竞争者的能力444.2.1价格444.2.2策反454.2.3新业务454.2.4促销行为454.3客户细分464.4竞争者的行为及行业环境474.5客户群的流失性484.6计算预警值4926 结　论51参考文献53附录A：第二轮调研问卷55附录B：第三轮调研问卷61附录C：层次分析软件所得结果67作者简介70学位论文数据集7126 图目录图1.1美国无线业的流失情况4图1.2新技术同化吸收曲线6图1.3有线业务同化吸收曲线7图1.4AMPS的生命周期8图1.5GSM的同化曲线9图1.6中国移动数据仓库系统的分级结构10图2.1竞争情报工作的地位19图2.2某运营商曾经转网和可能转网客户的转网原因20图2.3某固定通信运营商所辖中心城市固定电话离网后去向21图2.4电信运营商的客户流失原因鱼刺图23图2.5二级指标在客户流失风险中所占权数（排在前18位的指标）32图3.1客户流失预警流程图4126 表目录表1.1流失客户预警模型中约简后的10种最主要的数据属性23表2.1某大客户经理挽留8月某旬挽留情况统计30表2.2模型评价33表2.3层次分析模型36表2.4专家对某运营商的打分38表3.1客户流失预警指标模型48表3.2判断信息的有效性50表3.3判断指标的预警等级51表3.4客户群的可争取性51表4.1移动通信业务54表4.2竞争者行为评价56表4.3运营商自身的易受攻击性评价57表4.4某客户群的流失性5726 引　言近十年来我国电信业以3倍于GDP的速度高速增长，成为国民经济支柱产业中增长速度最快的行业之一。但是,随着市场的拓展和竞争，电信企业也遇到了一些问题，如代理费用的升高和宣传费用的升高，这使发展新客户的难度增加、收益率下降。价值客户不仅是电信企业的宝贵资源，也是其竞争对手不断争取的对象。电信企业的客户流失非常严重。国内某移动运营商2004年1-10月份的平均客户月离网率约为4%。Gartner公司的调查数据表明，开发一个新客户的费用是维持一个老客户成本的4-5倍[2]。另外有研究表明，一个公司如果将其顾客流失率降低5%，利润就能增加25-85%[1]47。运营商为了遏制客户流失，需要对影响客户流失的内外部指标进行综合评价。影响客户流失的因素是多方面的，有客户所在运营商、运营商的竞争者、客户、行业环境等，每一个因素又可分为多项指标。竞争情报是通过连续、系统地搜集有关竞争环境、竞争对手和组织自身的信息，帮助企业识别市场中的机会和威胁，缩短反应时间，从而增强竞争优势的一项智能活动。如何确定预警信息的范围，如何搜集和分析预警信息，都需要竞争情报的研究。国内的研究现状：1.对客户流失的研究，电信运营商的实践领先于基础理论。实践中，电信企业越来越重视客户流失的研究；软件上，客户流失管理系统往往是客户关系管理系统的一部分，企业运用CRM、BI技术对客户进行细分。如中国联通有客户维系与挽留支撑系统，中国移动有经营分析系统(即BASS系统）。虽然企业有各种系统，但利用率有待提高，某些系统中数据的准确率也较低，从而难以保证分析结果的准确性。2.大部分电信企业也建立了自己的一套工作体系，应用某些策略以维系和挽留欲离网的客户[3]。如安徽电信的徐颖的《安徽电信：实施大客户流失预警管理》对此进行了阐述。中国联通2005年的客户维系与挽留计划被称为全生命周期的客户流失管理。3.研究大都基于数据仓库、数据挖掘。客户流失分析常用的方法有自动聚类、决策树、人工神经网络和贝叶斯网络。4.亚信科技、华院分析做了多个客户流失项目。国外的情况：1.2004年，美国无线业的年客户流失率达到40%，26 欧洲电信行业的客户流失率略低于美国[4]2-3。客户流失给美国的电信运营商每年造成的收入损失高达90亿美元，还有额外的75亿美元的获得客户的费用。而不断推出的新业务将加速客户的流失，据In-Stat/MDR市场研究公司估计，号码携带的实施，将使美国的客户流失率增至46%[2]。1.上述情况激发了对电信业客户流失的研究。代表性的著作：[美]Rob.Mattison.《TelecomChurnManagement》，本文以独特的视角阐述了客户流失管理对于电信企业发展的重要性，详细介绍了客户流失管理的具体方法。2.国外运营商一般也是利用数据仓库、数据挖掘进行客户流失预警。SPSS、SAS都提出了自己的客户流失解决方案。SPSS核心产品之一Clementine的CRISP－DM标准可以帮助电信行业用户规范数据挖掘流程，以减少客户流失。3.FBI的情报预警值得借鉴。911事件后，FBI加强其情报分析方法，创造了一套情报预警系统。这套系统应用系统化的分析方法，对每日的恐怖报告进行提炼、排列，做出判断，并进一步发出搜集情报指令，以对所得的判断进行修正，最后进行预警。FBI的这套方法可以用于电信行业，以监测行业环境、竞争者、客户对客户流失的影响。本文的目的：构造移动通信客户流失风险及预警指标体系和流失预警流程，为分析客户流失等不确定问题提供新的思路，为分析电信运营商内外部情报提供新的系统化的方法。本文内容：本文从客户流失的现状出发，介绍了当今流行的基于数据挖掘的客户流失管理，分析了以数据挖掘为基础的客户流失预警的优点和不足；然后阐述了外部环境对客户的流失有重要影响，又利用竞争情报的理论，利用专家的知识和已有的研究成果，构造客户流失风险指标体系；接着利用FBI的情报预测方法，构造客户流失预警指标体系及流程；最后得出研究结论。创新点：以竞争情报的观点和方法研究客户流失，扩展客户流失预警指标的范畴，从内部信息到内部信息、外界环境信息之和；利用FBI的恐怖分析方法建立运营商的客户流失预警指标体系和预警流程。研究方法：1.文献调查法：通过文献调查，全面深入地了解并掌握客户流失预警研究的历史、现状和发展趋势。2.专家访谈法和层次分析法：通过面谈、电话和邮件等方式对专家进行采访，确定风险指标，构建两级风险指标；再利用层次分析法和德尔菲法，得出各风险指标的权数；利用德尔菲法，得出各预警指标的优先级。3.模糊数学法：利用此方法构造某运营商的流失风险指标的隶属矩阵，最后得出该运营商的流失风险值。26 1.案例分析法：通过分析运营商的客户流失管理案例，得到客户流失及其管理的情况、客户流失预警的情况，为提出新的客户流失风险指标体系、新的客户流失风险模型提供参考；通过分析FBI的情报预测方法，构造客户流失预警指标体系及流程。本文引用了电信运营商的一些内部数据，为保密起见，对数据做了处理，并隐去了运营商的名字。26 1文献综述1.1电信业客户流失的现状电信运营商正在面临严重的客户流失问题。无论是移动通信运营商、固定通信运营商，客户流失已成为或者将很快成为它们集中处理的唯一的、最重要的问题。解决客户流失问题正成为公司生存的关键。有些研究者把客户流失定义为高度竞争的移动电信业中最热点的问题[5]。客户流失率的计算方法：（C0+A1-C1）/C0。其中，C0为期初客户人数，A1为本期新增的客户数，C1为期末客户数。据统计，美国无线业的客户流失数从1999年的约2000万增加到2004年的6000多万，这真是一个令人难以置信的数字，几乎相当于这些公司1999年客户总数的3/4[4]2-3。据统计，截止到2004年，美国无线业的年客户流失率从1999年的30%增加到40%，呈逐年增加的趋势，如图1.1。图1.1美国无线业的流失情况客户的流失是各个国家的无线业务普遍存在的现象。26 近年来，亚洲的无线运营商的客户流失率明显高于美国，欧洲无线行业的客户流失率略低于美国。客户流失给美国的电信运营商每年造成的收入损失高达90亿美元，还有额外的75亿美元的获得客户的费用。而不断推出的新业务将加速客户的流失，据In-Stat/MDR市场研究公司估计，号码携带的实施，将使美国的年客户流失率增至46%。国内，某移动运营商2004年1-10月份的平均客户月离网率约为4%。2004年1－8月份，某省级固定运营商的固定电话、小灵通客户合计退网481230户，占新增客户总数的26.4％，其中固定电话退网354746户，占新增客户的41.6％，小灵通退网126484户，占新增客户的13.03％。据某市某移动运营商的统计，近5个月来，客户的月流失率在5-8%之间波动。虽然流失客户中低端客户占很大比例，但仍给该运营商造成了很大损失，虽然总的客户数每月在增加，但客户的大进大出，增加了大量的营销费用。1.1电信业是建立在客户流失基础之上的行业1.1.1电信企业是由新技术创造的行业在大部分行业中，技术帮助企业家更高效地完成一直以来从事的工作。然而，就高科技行业而言，新技术事实上为即将参与其中的公司创造了新的业务。计算机制造商、软件公司以及电信运营商都属于高科技行业。这些公司不仅能够通过运用技术使自己效率更高，而且经常推出的一连串新技术也在不断重新定义他们的角色。高科技公司总是处在衰退与复兴循环往复的状态中，这把其他行业都搞糊涂了。我们发现，象电信这样的高科技行业具有一种固有的产品报废周期，它确定了客户流失将会成为一个持续性问题（或者机遇）。电信业是建立在客户流失基础之上的产业。客户流失实际上是保持这个行业的生命力所必需的血液，也是公司长期生存的关键。1.1.2新技术同化周期在过去几十年里，有人进行了大量研究，帮助人们了解新技术在生活中发挥的作用，以及个人和企业如何把新技术吸收应用到日常活动中。图1.2显示了基本的新技术同化吸收曲线。这条曲线向我们展示了人们在不同时候接受新技术的态度有多么不同。图中的纵坐标表示使用新技术的人数，横坐标表示耗费的时间[4]19-29。1.早期使用者当某项新技术首次推向市场时，为数不多的使用者立刻就投入试用潮流（见图1.2A点处）。我们把这些人称为早期使用者。他们是那些希望尽可能早地拥有最新、最先进的技术、甚至是试验性技术的人。早期使用者对于市场而言具有重要意义，因为它是对各个项目加以测试的人群。26 客户数时间ABCDE图1.2新技术同化吸收曲线1.裂谷在对新技术的同化吸收进行研究的过程中，存在一个非常有意思的发现：一旦早期使用者对该新技术有了一些了解，他们中的许多人会继续寻找下一项创新技术体验。这是迫使已经较低的客户数下降的原因。这种新技术应用的短暂下滑被称为裂谷（见图1.2B点处）。裂谷是新技术还不能马上应用于大众市场，但是早期使用者已经做出其判断的一段时间。在裂谷阶段，公司会经历一个伺机而动的过程：寻找投资人、扩建网络，也就是说，做好准备开展业务。2.上升阶段裂谷阶段之后迎来的就是最令人激动的上升阶段（见图1.2C点处）。在上升阶段，我们发现签约使用这种新技术的人数有了非常迅猛的、指数级的增加。随着更多的客户使用该新产品、喜欢它、认同它并推荐给他们的朋友，一种发展势头逐渐形成，业务扩展进行得越来越快。3.成熟阶段由于市场趋向饱和，我们看到需求变缓。每个会接受这种新技术的人都已经在使用它。快速上升在这一阶段停止（见图1.2D点处），此时没有新客户可以获取。4.衰退阶段最终，这种技术的替代技术被发明出来，客户认为替代技术将比他们目前正在使用的技术更有利于他们。越来越多的客户退出了这个特定的市场，最后，一个客户都没有（见图1.2E点处）。26 1.1.1电信业的同化吸收周期对技术同化吸收周期的研究，描绘了一个一般性的周期，它对电信业的适用性是显而易见的。事实上，理解这条曲线有助于我们理解多个与客户流失现象相关的问题。1.有线业务生命周期首先，让我们看一看这个同化吸收的周期如何适用于传统的有线电信业务。见图1.3。100年客户数时间abcde187618901990图1.3有线业务同化吸收曲线(1)贝尔发明电话1876年，贝尔发明了电话。几个月后，他的这项发明被授予专利。之后不久，他开始向有关方面出售这项新技术（见图1.3a点处）。很少有人知道的是，在这项技术存在的头几年里，没有人对电话感兴趣。贝尔把这个新装置拿到集市上去，请人们付5分钱可与集市上另一头的人交谈。(2)电信业的初级阶段终于，贝尔让某些投资人对这项新技术产生了兴趣，第一个真正公用的工业电话系统于1877年在美国东北部地区安装。1878年1月28日，美国建立了第一个电话交换台。它有21名客户，一名接线员。在这之后，世界各地涌现出许多电话公司，电信服务的大竞赛已经在酝酿之中（见图1.3c点处）。(3)电信业成熟阶段几十年前的某个时候，电信服务使用量的飞速增长开始回落。电信技术在相当长的时间里没有任何真正意义上的进步，市场进入了成熟阶段。虽然绝对客户数确实在继续增加，但是增长速度明显慢了下来（见图1.3d点处）。(4)有线电话业务的衰退26 此时，我们看到就在短短几年前还难以想象的事情发生了：有线电信服务业开始衰落（见图1.3e点处）。世界各地有线电话数的实际数量在减少，有线客户的数量也在减少，很多人转向无线业务、互联网和宽带等技术。1.无线业务生命周期对有线业务的生命周期的考察，为我们提供了几个有价值的见解。首先，它证实了新技术同化吸收分析是一种正确有效的分析方法。其次，它为我们提供了一个模型，可以了解无线业务如何运转，以及将来最有可能如何发展。最后，我们看到了其生命周期结束所需的令人难以置信的漫长时期，有线服务业已经存在了一百多年，在未来相当长的时期内还将继续存在。1.AMPS的生命周期为了更加清楚地理解无线业务的生命周期，我们需要把同样的分析适用于第一代“真正的”无线技术，即高级移动电话系统（AdvancedMobilePhoneService,APMS）下的无线服务产品。AMPS是美国第一个可行而且大获成功的移动电话实施方案。该技术由AT&T公司发明，并于1983年在芝加哥首次部署使用。10年客户数时间abcde198019831993图1.4AMPS的生命周期AMPS曾有过极高的发展速度。事实上，是技术而非市场限制了AMPS的扩展。AMPS技术的局限性决定了它可服务的客户的有限性，一个拥有50个信道的网络最多只能支持1000-1600个客户。结果AMPS网络在很短的时间内就被利用到了最大限度。受到技术和经济因素的限制，AMPS既树立了大规模无线技术的可行性榜样，又成了技术同化吸收过程的第一个牺牲品。在不到五年的时间里，许多AMPS技术的替代方案被开发出来，包括码分多址访问（CDMA）、时分多址访问（TDMA）、美国的新高级移动电话系统26 （NAMPS）以及欧洲和亚洲的全球移动通信系统（GSM）。这些较新的技术可以提供更高的性能、更好的质量和更可靠的服务，它们开始取代AMPS，AMPS开始淡出历史舞台。图1.4中需要注意的最有意思的部分是，AMPS技术生命周期完结所需的时间很短，技术自身成了对该技术方法的使用寿命和使用状态的限制因素。1.PCS/GSM的生命周期个人通信业务简称为PCS。PCS、NAMPS、CDMA、TAMA和GSM技术已经取代AMPS技术成为主流无线技术。虽然仍然存在某些AMPS网络（在许多情况下管制部门要求保障其生存），但是新一代技术已经成为无线业务的主题。目前最有意义的是，设法了解新一代无线技术可持续的时间，以及这些技术何时会被下一代技术取代，如图1.5。？年客户数时间abcde19831987？年图1.5GSM的同化曲线目前无线技术渗透市场的深度令人感到吃惊。有人谈到110%的市场渗透程度（意思是每人至少拥有一部电话，而某些人不止拥有一部）。PCS/GSM是否会走AMPS的老路，走向自我限制？客户数是否会多到难以管理，或者，3G是否会在几年时间里就会使得通信公司对PCS/GSM的投入付之东流？理解这条新技术同化吸收曲线的形状，判断自己目前在这条曲线上所处的市场地位，并预测这条曲线随着时间流逝将如何转变，这对任何无线业务公司的整体规划，包括如何管理客户流失的决策，都具有重要意义。2.无线业务生命周期的启示这个图中所包含的内容是理解和维护无线运营商的市场地位的关键。如果全面地从行业整体和个别产品生命周期的角度看，很容易明白电信业26 的客户流失有本行业的特点。1.1运营商的客户流失管理1.1.1中国移动-客户流失管理的支撑系统和策略中国移动通信主要经营移动话音、数据、IP电话和多媒体业务，其网络规模和客户规模列全球第一。截止到2006年11月底，客户总数已达2.964亿户[6]。1.支撑系统中国移动已经形成了完整的业务支撑体系，由BOSS系统、经营分析系统（数据仓库）和支撑网网管系统三部分组成。经营分析系统已经成为市场经营过程（包括客户流失管理）的重要支撑环节。(1)经营分析系统建设概述从2001年开始规划，2005年底建成世界最大的数据仓库（超过842TB容量），2006年7月容量已达1614TB；应用了OLAP、数据挖掘技术；提高了企业内部数据的标准化程度，有统一的逻辑模型、统一的指标解释；方便指标、报表、即席查询；与BOSS系统进行了互动。数据仓库系统的分级结构如图1.6所示[7]。第一级第二级数据仓库数据仓库集团公司数据仓库系统数据仓库省中心数据仓库系统省中心数据仓库系统广域网图1.6中国移动数据仓库系统的分级结构(2)经营分析系统的意义26 分析内部数据资源，理顺企业管理流程，提升管理模式；提升中国移动的精细化营销能力，降低营销成本（客户营销/服务从地毯式轰炸转向精确式打击）。例如：某地区真实流失人数190人（总样本的6.13%），不用模型就要对1,455人（6.13%）做市场活动；采用了流失模型后，仅需要对712人（3.00%）做市场活动[8]。(1)经营分析系统的经济效益中国移动经营分析系统取得了较为显著的经济效果，某个单项的应用就可以带来显著的经济效益：节约成本。经营分析系统能够准确地降低经营管理成本，例如：浙江移动通信有限责任公司客户重入网分析一项应用，就节约成本6,833万元（人民币），推广到全国，可节约成本约130,000万元（人民币）。增加收入。经营分析系统能够从各个角度明显地增加企业的收入，例如：山西移动通信有限责任公司在客户离网分析一项就可增加收入约26,880万元（人民币）,推广到全国，每年可增加收入约800,000万元（人民币）。1.策略针对当前的市场竞争状况，中国移动应对市场短期竞争及实现其长期发展的主要策略是：营销重心后移，巩固中高端用户，通过对现有个人用户消费行为的分析设计有针对性的个性化套餐，以达到保留现有客户的目的；具体可以概括为以下几个方面：(1)关注现有客户的稳定性，通过对现有客户利益诉求的满足，以及对移动品牌宣传的推动，来巩固现有的在网客户；(2)通过对客户消费行为及偏好差异的分析，针对不同细分人群设计相应的套餐；(3)通过对客户价值量的差异分析以提供不同的客户服务及忠诚度计划；(4)积极的客户挽留工作，对客户流失进行监控，及时进行用户挽留；(5)通过各种合作伙伴的捆绑扩大服务的广度，促进客户发展及客户维系（如移动机场贵宾休息室服务等）。1.1.1中国联通-客户全生命周期的维系与挽留支撑系统中国联通是国内唯一一家同时运营GSM和CDMA双制式的电信运营商，截止到2006年11月底，客户总数已达1.411亿户，其中GSM用户总计1.05亿，CDMA用户总计3,613万[6]。在以前的IT支撑系统的基础上，中国联通于2005年开始建立移动业务客户维系与挽留支撑系统。通过客户维系与挽留支撑系统建设，全面把握网上客户的动向，降低客户离网率，延长客户生命周期，为全面降低营销成本，实现网上客户“保值、增值”，提供系统的分析方法和操作工具。26 通过客户维系与挽留系统建设，理顺客户维系与挽留的业务流程和工作流程，进一步完善机构和人员配置，明确职责分工，为进一步实现营销模式转型，开展精细化营销，为提高存量市场竞争能力奠定基础。1.1.1对中国移动和中国联通的客户流失管理的评价中国移动和中国联通近年在客户流失管理方面取得了长足的进步，已意识到：客户流失管理不仅是为了降低离网率；同时也为了提高客户管理水平：发现并开发目标客户、加强客户细分、提升客户价值、提高客户满意度。中国移动和中国联通都进行的工作[9]：1.都建立了强大的客户流失支撑系统，有助于管理水平的提高、管理成本的降低。中国移动的经营分析系统拥有世界最大的数据仓库，多项技术处于世界领先。例如，中国移动的经营分析系统可使总部第二天可以看到头天每个省的经营数据，包括用户数是多少，收入是多少；中国移动的两级结构的经营分析系统，在国际上是首创，将很多指标数据统一在一起，总部不但看到省里的汇总报表，还看到汇总的数据和地市的部分详细的数据；OLAP可使多张报表组合在一张里面，更直观方便。2.都建立在客户价值评价的基础上。客户价值的研究是一个难点也是一个重点，客户价值的研究建立在客户产生的收入和运营商付出的成本的基础上。3.都建立在客户细分的基础上。中国联通根据客户行为（投诉状况、主/被叫比例、呼叫号码数）、客户消费（话务量变化、话务变动）、客户状态（入网时间、入网契约）判断客户所处的生命周期阶段，将客户细分。中国联通提出了全生命周期的客户维系与挽留计划，分为三个阶段：识别阶段和成长阶段、客户维系阶段、客户挽留阶段。1.1.2全生命周期的客户流失管理的思路1.实现全过程客户维系与挽留(1)通过消除导致用户离网的各类诱因（如：市场环境、政策漏洞、负面影响、对手比较优势等）、加强客户离网接触点管理和提高用户转网门槛，达到客户挽留的目的；(2)通过系统挖掘和把握网上客户的需求特点和变化规律，采取有针对性的挽留和维系手段，通过提高用户粘性和离网成本，达到保留客户的目的；(3)通过综合治理使客户维系和挽留工作，由当前侧重于挽留，向前推进到客户生命周期的全过程进行综合防治。(4)根据用户不同生命周期阶段，从营销、服务、管理、支撑等四方面入手进行综合防控。2.分客户品牌和客户价值开展维系(1)根据客户的综合价值、所处生命周期阶段以及所属的客户品牌进行细分，开展分类维系；(2)26 通过控制低端用户的流失速度，确保总体离网率和客户发展成本不断下降；(1)采取主动出击的办法，加强对高价值关键客户群体的挽留和维系，提高网上客户的总体赢利水平。虽然中国移动和中国联通的客户流失管理仍处于起步阶段，但其发展已进入快速上升的通道，在不久的将来会有明显的改观。1.1.1国外电信客户保持策略1.采用新的话单策略AT&T在客户话单方面探索出新的市场策略。为了有利于与客户的直接交流，AT&T把长途通信企业账单和本地业务账单独立开来。通过对间接话单方式（长途和本地业务账单一起收到）和直接话单方式（长途业务账单单独收到）的测试，AT&T发现，直接话单策略从长期角度来看很有益，并且在两个月后，用户已习惯于直接话单方式，因此确实改善了客户保持，是值得采用的[10]。2.重推2G手机，挽留客户尽管在3G的平台下，可以实现很多2G不能实现的功能，比如看电视、打网络游戏等，但是由于目前3G信号的强度和覆盖面还不及2G，因此在偏远地区，2G仍是更现实的选择。由于日本2006年实施携号转网，客户可以在电话号码不变的情况下，选择其他移动运营商，预期拥有日本移动电话市场占有率56%的NTTDoCoMo会受到一定压力。分析人士估计，允许携号转网后，该公司的客户流失率可能从目前的每月0.95%上升至2008年的1.2%。为避免这种情况，该公司决定再次推出低价的2G手机，以免客户因为乡郊地区未能接收3G信号而转投其他运营商“怀抱”，缓解客户流失的问题[11]。3.采用SPSS数据挖掘工具，建立客户流失模型Verizon采用SPSS公司提供的数据挖掘解决方案，建立客户流失分析模型，每个月根据客户流失倾向的高低为客户进行评分，并根据评分对流失可能性高的客户，采取适当的市场策略进行挽留。Verizon还对那些ARPU（AverageRevenuePerUser）值高、流失倾向高的客户建立了电话挽留的方案，由此产生的效果是：a）成本降低。通过模型结果只对流失倾向高的客户进行直邮挽留，直邮预算降低60%以上。b）收入提高。客户ARPU值提高，流失率下降33%。Vodafone（埃及）公司专门成立了市场研究部门，通过市场调查获取客户的资料信息数据，再用SPSS公司的分析软件SPSS和Clementine，对客户的资料数据、客户详单（CDR）数据进行聚类分析，并对每一类群的特征进行详尽的统计描述。Vodafone（埃及）公司将细分结果应用于新产品推出、交叉销售、服务改进等领域，均取得了良好效果[12]。4.企业转型，持续提升客户满意度2005年6月29日，法国电信（FT）推出了“NexT”计划。它是FT2006年至2008年的转型战略，目标是建立统一的客户关系。根据这项计划，到200626 年底，FT将提供统一的客户支持服务，所有的服务都使用同一个联络点。FT近期还将推出客户忠诚计划，并将于今年统一服务门户，力图使用户在接入法国电信集团服务网站时，享受更简洁的界面和统一的用户体验。这个单一的服务门户将成为FT所有服务的单一界面。英国电信（BT）在转型时，将持续提升客户满意度作为重点举措之一。为提高服务质量，提升客户满意度，BT采取了一系列措施，如聘请专业公司分析客户意见；建立统一的CRM系统，掌握准确实时的客户信息；提供端到端客户跟踪系统，在线处理客户询问和维护；针对不同用户建立不同的销售部门，采用不同策略，做到“抓大不放小”；推出免费的话音信息业务，当用户繁忙不方便接电话的时候，为用户自动保留电话信息等等。BT提升客户满意度的一系列措施取得了显著的效果，客户不满意度连年下降。1.1应用数据挖掘的案例客户流失预警的焦点是确定有流失风险的客户并且哪些有流失风险的客户值得被挽留[13]。王雷等提出的客户流失预警模型分为以下几个主要部分：客户细分、模型数据属性分析与约简、挖掘模型的构建与评估。1.1.1客户细分在客户流失预警模型中，依据客户对企业贡献的大小进行分类，主要分为高价值客户、低价值客户、零价值客户。假定企业每月均摊到每个客户的日常维护成本为C，则各类客户的定义如下：高价值客户：指月均话费大于等于2C的客户；低价值客户：指月均话费介于1C到2C之间的客户；零价值客户：指月均话费小于1C的客户。1.1.2模型数据属性分析与约简影响客户流失预警判定的数据属性通常多种多样，这些属性之间存在着或强或弱的相关关系。比较有效的方法是从这些相互关联的影响属性中，通过约简算法抽取对客户流失行为起关键影响的属性；或者对这些属性进行抽取整合，重新构造少数关键指标，这些指标是原有影响属性（或称因子）的线性组合，能综合原有影响属性的最大信息，相互之间的相关性较小。经过约简的数据属性能对客户流失行为进行最好的解释，有助于流失客户预警模型取得较好的效果。在客户维系与挽留一期工程的实施试点中，先定义了和客户流失行为相关的数据属性164种，然后基于多规则神经网络进行数据属性的约简，最终选取了40种最重要的属性来进行流失客户预警，表1.2给出了其中最重要的1026 种属性。其中，工作时段是指每天7:00:00～18:59:59，工作时段通话次数是指客户在最新出账月的工作时段内的通话次数之和，工作时段通话次数平均是指客户从入网以来所有月的工作时段通话次数的平均值。主叫时长、主叫时长平均、呼转时长、呼转时长平均、总通话次数、总通话次数平均等的定义类似。表1.1流失客户预警模型中约简后的10种最主要的数据属性序号指标名称影响度（按权值大小排序）1入网时长（月）0.568502最低消费（元）0.049933联系企业客服次数0.043924工作时段通话次数/工作时段通话次数平均0.037315主叫时长/主叫时长平均0.030776工作时段通话次数0.025357呼转时长/呼转时长平均0.024788最低消费比例0.022379总通话次数/总通话次数平均0.0223610本地通话次数0.021901.1.1挖掘模型的构建与评估流失客户的预警从本质上来说是一种数据分类过程，具体实现是根据客户在通信过程中表现出的特性进行客户分类。常用的数据分类的方法主要有Logistic回归、决策树、神经网络等，这些方法在银行、保险、社保等领域得到了广泛应用。1.决策树决策树方法的起源是概念学习系统（CLS），发展到ID3方法时为高潮，后又演化为能处理连续属性的C4.5，最后发展成为加入了Boosting思想的C5.0。决策树是一种常用的分类算法，它通过系统地分解和分离数据集中包含的信息来发现规律和关系。它寻求在数据集中找到那些提供记录中最大分离信息的影响因素，每次选取能最大程度地区分记录的影响因素，决策树据此法则往下生长，当找不到类似的影响因素时，决策树就形成了。考虑到决策树的可用性，还要对其“剪枝”和优化。决策树通过把对象从根节点排列到某个叶子节点来分类，叶子节点即为对象所属的分类。树上的每一个节点说明对对象的某个属性的测试，并且该节点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值。2.神经网络神经网络主要用于分类、聚类、估计和预测。神经网络是一种人脑思考仿真的数据分析模式，用输入变量与数值来自我学习，26 并根据学习经验所得之知识不断调整参数，以期得到一个较好的模式。神经网络使用许多参数来建立一个模式，这个模式由一组输入值来预测一个连续值或分类值。每个结点都是一个函数，这个函数使用该结点的相邻结点值的加权总和进行运算。函数的形式可以选择，权的确定可以由一种叫反向传导的方法通过把输出结果和已知真实结果的比较来不断调整。整个神经网络的分析过程是一个“黑盒子”（不透明），无法展现可读的模型,每阶段的加权与转换亦不明确显示，所以神经网络大多数都用于处理高度非线性且变量有相当程度交互效应的数据[14]。1.Logistic回归如果因变量为分类的变量，则不符合一般回归分析模型的要求，此时可用Logistic回归来进行此类特殊回归分析。异常客户的识别的因变量本质上也是一种两分类变量，即异常客户可表示为1，非异常客户可表示为0。可以采用Logistic回归对客户欺诈的可能性进行建模。Logistic回归从统计的角度对输入变量是否对客户欺诈行为有影响进行分析，最后得出一个多元一次方程，用来对客户的欺诈可能性进行评分[15]。2.建模过程客户流失预警模型的建模过程是：首先，将经过数据约简后的属性集合作为数据模型的输入。该属性集合输入模型的数据集包括一个目标属性，该属性将记录分为两类:有离网倾向的客户和没有离网倾向的客户。然后，将数据集中的大部分（如2/3）的记录作为训练集，用于模型的构造，确定模型参数权重的设定，剩下的1/3记录可以分为验证集和测试集。验证集用以防止构造的模型出现“过拟和”现象，测试集用来对模型的预测能力进行测评。3.模型评估根据客户流失预警模型的建模过程，选用多层感知神经网络、C5.0以及Logistic回归模型对该试点地市分公司2005年12的10,000余条客户记录进行客户流失预警测试，其中2/3的记录作为训练集，1/3记录可以分为验证集和测试集。结果显示，建立的神经网络模型、C5.0模型和Logistic回归模型中，神经网络的综合准确率最高。在前30%的区域，Logistic回归的预测效果要好于神经网络，但随着测试记录份额的增加，神经网络的预测效果要好于Logistic回归。根据测试集全部记录的测试结果，最终选取神经网络模型进行客户欺诈识别。对于有离网倾向客户的发现而言，因为有离网倾向的客户有可能在预警后就进行停机操作，所以在预测覆盖率保持一定广度的前提下，模型的预测命中率必须尽可能高。但对于客户离网预警来说，业务人员最关注的是尽可能多地提前获取发生离网行为的客户的信息，这就要求预测模型的覆盖率尽可能高，其次的要求才是保证模型的命中率。因此，在实际应用过程中,可以将利用神经网络、C5.0、Logistic回归3种模型预测出的有离网倾向的客户，都作为可能发生离网行为的客户，以尽量提高模型的覆盖率。26 1.1.1试点实施结果从2005年11月起，该试点地市分公司客服部使用该客户流失预警模型进行的流失预警客户的维系挽留工作取得了良好的效果。而以往要在接近30万的用户中找出真正有离网倾向的6,000户左右的用户是非常困难的事情。在使用预测模型筛选出预警客户后，客服部能够及时地对流失预警客户进行挽留，提高了工作效率，降低了挽留客户的成本。客户流失分析模块在每月月初提供当月的流失预警客户名单，表3是客户流失分析模块提供的该试点2006年1月到3月的流失预警客户数目统计。针对模型预测得到的流失预警用户，该分公司客服部门采取了如下措施：1.对于成功回访的月费用30元以上的用户赠送了保险；2.对于未回访成功的月费用30元以上的用户，批量群发短信告之拨打客户服务热线申请，公司即可为其购买相应的保险；3.对于月费用30元以下的用户也批量发送了短信，对用户的使用表示感谢，并主动征求用户的意见。目前该试点2006年3月以前的流失预警用户已经全部处理完毕，并已经有用户陆续到公司各营业厅领取保单，客服热线也不断接到用户的咨询。总体而言，用户对该分公司采取的挽留措施表示满意，大部分打消了离网的想法。1.1.2应用数据挖掘研究客户流失的特点研究目的：是对客户流失的规律进行研究。研究对象：主要是运营商的客户的基本属性和消费数据。研究方法：神经网络、决策树、Logistic回归、贝叶斯网络研究一般都是通过定时采集计费营账系统中的客户消费行为、缴费行为等资料数据，再将采集的相关数据与根据历史经验设置的相应关键指标进行比对分析，根据分析的结果识别各种离网倾向，对有离网倾向的客户及时向客户经理预警。26 1电信客户流失分析及应用竞争情报理论的必要性1.1竞争情报与客户流失风险1.1.1竞争情报的定义根据美国竞争情报从业者协会（SocietyofCompetitiveIntelligenceProfessionals，简称SCIP）的定义，竞争情报（CompetitiveIntelligence，简称CI）是一种过程，在此过程中人们用合乎职业道德的方式搜集、分析和传播有关经营环境、竞争对手和组织本身的准确、具体、及时、前瞻以及可付诸行动的情报。竞争情报在企业中可以发挥以下六大作用：环境监视、市场预警、技术跟踪、对手分析、策略制定和信息安全[16]。1.1.2风险的定义与战略风险的划分所谓风险，最常见的理解是关于现实情况偏离主体预期或既定目标的可能性，或者理解为一种不确定性。风险的产生来源于信息的不完全。因此风险管理的目标就是降低因信息缺失而引起损失的可能及程度，而且同时要增大获利的可能及数量[17]。战略风险可以划分为操作风险、财务风险和竞争风险[18]。前两者与公司的流程和资产相关，而后者则与公司的外部环境变化有关，即公司的战略与市场环境出现了偏离，公司的战略已经不能适应所处的行业和市场的变化，如无法满足客户的需求、无法预见竞争对手的改变、替代技术的出现和新竞争对手的加入。1.1.3客户流失的界定在本文以下的研究中，客户流失既包括客户不再接受原来为自己服务的运营商的服务，还包括仍接受原来为自己服务的运营商的服务，但因接受竞争者的服务而使上述服务减少。并且，本文以下的研究中，客户流失指的是自愿的客户流失，因欺诈、不付款和使用不足造成的非自愿客户流失不在本文的研究范围内[4]32-34。1.1.4竞争情报是客户流失风险管理的重要基础战略管理属企业高层管理活动，其核心是战略决策。战略决策必须根据企业的宗旨和目标，在对企业的内部优势和薄弱环节、外部威胁和市场机会进行系统化分析的基础上制定的，在这一过程中，需要大量的竞争情报。竞争情报是战略管理的基础，无论是战略的制定，还是战略的实施和评价，都需要对企业的竞争环境、竞争对手和竞争战略进行基于信息的搜集、分析和研究[19]。26 竞争情报可以为组织制定竞争策略提供信息支持、依据和论证，提高决策的科学性和准确性[20]。竞争情报在电信运营管理中居于基础地位，如图2.1所示。解决企业客户流失风险管理中的信息缺失，是进行有效的客户流失风险管理的前提。而竞争情报正是对会给企业带来风险的外部环境变化和自身内部状况系统地进行搜集和分析，因而能够担当环境监视和风险预警的重任。因此，在流失风险管理中引进竞争情报是非常必要的。策略检验、纠偏与开发价格策略新业务开发策略业务组合策略价格策略促销策略渠道策略合作伙伴策略合作伙伴策略外部环境¡¡市场环境竞争态势标杆研究信息分析¡¡内部环境¡¡总体业绩各项业务经营状况在执行的营销活动总体表现对比分析各项同质业务的对比分析行业新增长点的分析产业环境的宏观分析战略开发渠道战略合作伙伴战略产业战略国际市场战略输入输入输出图2.1竞争情报工作的地位1.1.1竞争情报是一种有效的客户流失风险管理工具根据竞争情报的定义，竞争情报的研究对象即企业的经营环境、竞争对手和企业自身。这三者恰好是企业客户流失风险的来源。竞争情报的前瞻性表明它是一种带有预见性质的信息增值产品，对企业风险的预见当然也包含其中。此外它还担当着在风险中避免威胁并积极寻找机会的角色。从风险管理的角度来看，竞争情报的六大作用无不与客户流失风险管理密切相关。因为客户流失风险管理的主要目的就是及时发现来自外部环境中的、将给企业的经营带来某种程度的不确定性的政策法规、经济发展、环境变化、社会文化以及技术变革的动向，监视行业的五种竞争动力，从而更好地驾驭这些变化（风险）。另外从企业对竞争情报的需求上来看，35％以上的需求是与企业的战略决策和行动相关的，20％以上的需求是关于有效地进行早期预警所需的情报，还有30％以内的需求是关于市场关键参与者的情报[21]。可见，作为企业的耳目、尖兵和参谋的竞争情报工作，是一种有效的客户流失风险管理工具。26 1.1电信客户流失原因的案例分析1.1.1案例一某运营商的内部调研结果如图：图2.2某运营商曾经转网和可能转网客户的转网原因从图中我们可以看出竞争者的竞争对客户的争取作用。两年内曾经转网和未来一年内可能转网的各类客户转网的最主要原因非常集中，依次为价格和网络质量；同时对另一品牌的信任、服务质量和渠道也是影响客户转网的关键因素。对已经转网和可能转网原因的对比可以看出，价格和网络质量是影响客户转网的激励因素，品牌、服务质量和服务渠道的便利性是影响客户转网的保健因素。要较好地保有客户，除了发挥价格的杠杆作用外，努力加强网络覆盖和网络优化刻不容缓。作为保健因素，服务在保有客户方面的作用就显得非常突出，该运营商进行客户服务体系优化与实施是适应客户需求的，同时也为取得竞争中的主动权奠定了一定的基础。1.1.2案例二某运营商内部统计，所辖区域内，中心城市固定电话的离网去向，见图2.3。26 图2.3某固定通信运营商所辖中心城市固定电话离网后去向公众固定电话客户退网后多数选择移动通信工具，选择次序大致为移动手机、联通手机、本公司的无线市话手机。移动电话给固定电话带来的冲击是显而易见的，印证了我们在第一章中的分析。据另一运营商内部调查，超过半数的离网用户流失到其他运营商网内，主要是由于竞争对手的竞争政策导致；近1/3的离网用户，在本公司内部各业务之间转换，说明资费设计存在漏洞。1.1.1客户流失管理应注意的地方客户流失管理应该是在充分了解客户的基础上，通过IT系统的支撑，进行客户细分和客户价值评价，以及客户维系与挽留成本评价和客户未来价值预测，充分考虑外部环境、竞争对手，对不同客户采取不同策略以达到留住目标客户、更有效地为客户服务的过程。在客户流失管理中，应该注意：1.应有正确的客户流失管理的理念，流程应清晰、可执行；客户流失管理不是某一个部门的职责，而是运营商各部门共同的任务；应配备训练有素的人员，并给予资金支持；应有一套完善的客户流失管理考核指标与考核办法。2.26 数据挖掘技术仅仅是客户流失管理的基础的支撑，还需要与之配套的管理架构和业务流程；流失模型既不是流失管理的充分条件，也不是流失管理的必要条件；中国移动的数据仓库的容量在2006年7月已达1614TB，但是我们应该知道，数据仓库并不是容量越大越好，容量大意味着花费也大，我们需要的是规模较小、重点突出、高效的数据交流中心，而不是拥有太多没人重视、没人能够利用的信息的系统；开发和使用要结合。计算机系统开发人员应了解，业务人员需要系统执行什么任务。1.要准确地了解客户的关键信息，客户数据仓库系统应是客户信息资料的权威性来源。搜集信息的工作量一般占整个客户流失管理的工作量的50-80%。例如，某大客户经理的客户有266个有离网预警，结果有233个呼叫不通，有32个有离网倾向，只有1个挽留成功[8]。这提醒我们：客户除了其手机号以外，还应有其他的联系方式；还说明进行客户流失管理要有一整套的流程，给客户打电话说什么、怎么说要有规范。表2.1某大客户经理挽留8月某旬挽留情况统计预警数量呼接不通有离网倾向挽留成功挽留成功率2662333210.38%2.客户须细分，细分的标准不但包括客户的消费数据，而且应包括客户的一些其他的关键信息。如客户收入，研究表明，客户的收入高低与其电信消费行为密切相关。3.客户流失的中心问题，不仅要确定哪些客户有流失的风险，而且要确定可能流失的客户中哪些值得挽留[9]。所以我们应注重客户价值。客户价值函数应包括：客户带来的收入；信用风险和接触频率；使用行为；客户特征；未来客户价值分类。4.根据某个客户曾带来的收入（以下称为过往收入），为该客户指定一个相对值是错误的。原因：电信产品、成本和价格正飞快且不稳定地变动，以至于过往收入对真正的未来收入潜力的描述缺乏一致性；真正的客户价值也在同样大的程度上与企业为其承担的全部成本有关，所以象信用风险和客户服务维护费用必须被包含在客户保留成本内；电信产品和服务变化快，一个好的未来客户现在可能只是一个一般客户而已[4]207-208。5.应对目标客户未来的价值进行预测，并用于客户流失管理中。我们发现，客户的电信消费随着其工作生活的变化而变化，有的人在某个时间段可能有较大的变化，这使我们有必要预测客户未来的价值。同时有客户的运营数据，又有对客户、竞争者、环境的信息的搜集，使得预测客户未来的价值成为可能。1.1.1总结综合各运营商的情况，我们得到电信运营商的各客户流失原因，如图2.4：26 竞争行为政策措施服务水平产品质量渠道行为客户行为终端售后计费误差网络覆盖通话质量政策漏洞促销优惠诋毁策反服务缺位用户不实流程/制度满意度降低经营投机市场区隔促销频次/力度消费替代手段/态度/效率机构/投入业务提供恶意倒网终端质量管理粗放品牌服务追逐优惠经营管理客户离网图2.4电信运营商的客户流失原因鱼刺图上图中，经营管理、产品质量、服务水平、政策措施是运营商自己的行为，竞争行为、渠道行为、客户行为都是运营商所在的外部环境因素。通过上述案例，我们可以得出，客户流失是由多方面的因素造成的，既有运营商的内部因素，也有外部环境的因素，电信行业的激烈竞争是不可忽视的因素。对运营商来说，对自己的了解和理解要比对竞争对手和行业环境深得多，竞争情报可以承担收集和分析竞争对手和行业环境信息的任务。既然客户流失是内外部多种因素造成的，那么客户流失风险指标体系就应该包括内外部指标，包括行业环境、竞争对手、客户和运营商自身各指标，这恰恰是竞争情报的研究范围。所以我们有必要按竞争情报的研究范畴研究客户流失问题。1.1研究运营商外部环境信息的必要性客户的基本属性和消费数据，自然给数据挖掘提供了重要而较易获得的数据，且随着计算机支撑软硬件的提升，这类数据也日趋准确。但是，运营商所处的外部环境也在不断变化，针对外部的纷繁复杂的信息，运营商应该有一套系统的分析方法，在客户流失风险方面，应分析哪些因素对客户流失有影响，影响程度如何。在客户流失预警方面，亦应该有包括内外部各种指标的预警模型，以使在分析外部信息对客户流失预警的影响的时候，有一套系统化的方法，而不是靠拍脑袋来做决定。1.1.1技术26 我在第一章里讲的新技术同化吸收曲线具体地论述了新技术的驱动使得电信行业是建立在客户流失基础上的行业。所以我们研究客户流失，不应把新技术排除在外。发生客户流失的原因首先是技术的日新月异。由于发明了更新、更好、更时尚、费用更低的替代技术，客户拥有了越来越多的选择。目前，电信技术往往在很短的时间就会进行更新换代。1.1.1经济经济发展自然对客户流失也有影响，尽管对中国这样一个多年保持高水平增长的国度，这一点并不明显。人们更多地看到的是经济的快速发展给客户的增加带来的正面影响。但在实际运营中，确实有的移动通信客户因为本人的经济境况不好而减少甚至不用手机。1.1.2人口的流动人口的流动带来的客户流失是显而意见的。在当今中国，人口流动性越来越大，因此造成的客户流失是难以干预的。1.1.3客户在20世纪不到100年的时间，地球上超过60%的居民用上了各种形式的电信服务。无线电话技术为人们所接受的速度更是令人吃惊，在不到10年的时间里，无线电话已经从只属于间谍和富豪的玩具，变成全世界年轻人、富裕阶层和现代派的主要标志。面对电信领域的这种活跃气氛，众多无线运营商都相信，前面有广阔的市场前景，客户流失在接下来的许多年里都不会成为一个问题。然而，迅速被您的新技术吸引的那些客户也可能很快就远离你。处于多变的环境中的客户，他们的喜好和态度也是多变的。1.1.4管制机构如果你发现在自己所处的市场中无须应付大量竞争，那一定是管制机构在起作用。现在流行进行世界范围的经济分析，毫无疑问，具有更加自由、更加积极的放松管制措施的那些国家才拥有质量最佳、费用最低的服务。因此，越来越多的政府正在修改放松管制的时间表，并加快引入竞争者进入市场的速度。1.1.5竞争者当然，客户流失的真正原因并非技术、客户或者管制机构，而是竞争者。竞争者开发了新的网络、提供了新的服务、引进了较新的技术，而且，最重要的是，降低了价格。如果在你所处的市场中存在竞争者，他们渴望争取新的业务，可以确信，他们首先注意到的一定是你的客户。判断竞争者强项和弱项的信息要素主要有：产品、代理商/分销渠道、营销与销售、运作、研究和工程能力、总成本、财务实力、组织、综合管理能力、公司业务组合，等等。26 1.1应用数据挖掘研究客户流失的不足运营商普遍采用的数据挖掘方法，有严谨、逻辑性强等优点，但也有其局限性。1.1.1没有考虑外界环境的影响只对运营数据进行分析，没有考虑外界环境的影响。但外界环境，包括竞争者和行业环境，对运营商的客户流失有着重要的影响，不考虑外界环境，显然不够全面。1.1.2客户挽留的实际效果差在2.2.3中我们讲到一个实例，某运营商有266个大客户有离网预警，结果有233个是呼叫不通，有32个有离网倾向，1个是挽留成功。这样的成功率，很显然太低。就像明明知道某些人得了癌症，但是我们也没有什么办法，只能做一些人道关怀。月客户流失率的计算方法：（C0+A1-C1）/C0，其中，C0＝为月初客户人数，A1为新增的客户数，C1为月末客户数。张高峰在《流失预警模型在移动行业客户保留中的应用》一文中，根据实际情况和估算，假设了一个地市运营商，有1,000,000个用户，月流失率为5%，其中高价值用户20万，流失率为3%，一般用户80万，流失率为5.5%。其在应用流失预警模型后，挽留情况如表2.2[22]。计算公式为：可以成功挽留的高价值用户数=总用户数*高价值用户比例*预警高危用户比例*高价值用户的平均流失率*模型提升效果*接触成功率*接触到的用户的成功挽留率。表2.2模型评价总用户数1,000,000高价值用户比例20%预警高危用户比例10%高价值用户的平均流失率3%模型提升效果5接触成功率50%接触到的用户的成功挽留率30%成功挽留的高价值用户数450在应用流失预警模型后，总体流失率=（50,000-450）/1,000,000=4.955%，与之前的5%相差无几。26 为了提高效益，我们有必要对在对客户进行细分的基础上，对细分客户群的流失进行分析和预警。这样，也更利于运营商针对细分客户群采取有针对性的策略，以降低客户流失率。当然如果与上述以流失预警模型为基础的一对一挽留相结合，就能更大地降低客户流失率。1.1客户流失风险指标体系1.1.1在客户流失研究中引入竞争情报上述第一节从理论上说明了竞争情报是客户流失管理的基础和工具，第二节通过案例说明了客户流失的内外部原因以及引入竞争情报研究的必要性，第三节通过研究外部环境信息的必要性、第四节通过数据挖掘的局限性进一步阐述了在客户流失研究中引入竞争情报的必要性。相对于内部运营数据来说，获得的外部环境的信息往往不够准确、完整。如何分析大量的外部环境真真假假的、有时是支离破碎的信息，需要一套系统化的方法。26运营商应以竞争情报为基础，利用对所得的情报的系统化研究，来决定自己的策略和战略，以争取和挽留客户。1.1.2风险分析与客户流失风险风险分析是一门理论性与实用性均很强的边缘学科，它广泛地应用各种定性、定量的方法对风险进行辨识、估计和评价。风险分析的方法大致可分为客观与主观分析两种。就电信运营商的客户流失来说，客观分析主要是根据运营的数据进行数据挖掘；主观分析在电信客户流失研究中虽有所应用，但仍很欠缺；如何利用专家的判断，使主观估计客观化、符合实际，就是本节旨在讨论的问题。就此本节应用德尔菲法、层次分析法和模糊数学，对移动通信的客户流失风险进行分析。根据前面的分析，客户流失的原因是多方面的，客户流失不仅与运营商自身的情况有关，还与为客户服务的运营商的能力、运营商的竞争对手的竞争能力、客户所在单位的移动通信消费政策、行业环境有关。本节用层次分析法和模糊综合评价法，构造个人客户流失的流失风险指标体系。1.1.3层次分析层次分析是一种实用的多准则评价方法，这种方法采用相对标度的方式，充分利用了人的经验和判断能力。应用层次分析，首先要构造一个层次分析结构模型，为此需要对研究系统进行认真深入的分析，弄清系统的范围、所包含的因素、因素间的关系以及最终要解答的问题[23]27 。客户流失管理是运营商经营管理的核心内容之一，客户流失风险分析是客户流失管理的基础。风险指标体系的建立，有利于运营商有针对性地对客户流失进行管理。通过对资料的研究和专家调查，确定了移动通信个人客户流失风险指标[24-26]，见表2.3。这里的客户流失，指的是自愿的客户流失（相对因欺诈、不付款、使用不足而造成的非自愿的客户流失）；这些指标都是直接影响个人客户流失的指标，考虑的是风险指标对全部客户的流失风险的影响程度。各指标对客户流失的影响程度不同。为了反映各个指标的重要程度，对各指标应赋予相应的权重。对多位专家进行了共四轮的问卷调查。第一轮确定各层次的指标；第二轮依模型构造两两比较判断矩阵，进而用方根法或和积法求矩阵的特征向量和特征根，并进行一致性检验。具有满意一致性的判断矩阵对应的特征向量的各分量即为各个指标对上层的权重，记：X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8对指标Y1的权重为a11，a12，a13，a14，a15，a16，a17，a18，A1=（a11，a12，a13，a14，a15，a16，a17，a18），…，X24，X25，X26，X27对指标Y4的权重为a51，a52，a53，a54，A5=（a51，a52，a53，a54），而Y1，Y2，Y3，Y4对指标Z的权重设为a1，a2，a3，a4，a5且A=（a1，a2，a3，a4，a5），把多个专家的结果平均；第三轮与第二轮类似，把第二轮的结果反馈给专家，专家的意见可能会有所变化，再次计算各指标权重；第四轮根据反馈的问题进行补充调查；第三轮和第四轮还让专家对某两家运营商在各个指标的表现进行了两轮的打分（见2.5.4.1）。1.1.1模糊层次分析1.德尔菲法属于主观定性估计，不同评价者的主观判断会存在差异，也会由于主观判断的模糊性而影响客观实际的明晰性，所以应将模糊数学应用于专家意见的收集和整理。(1)建立评价对象集合，可以将运营商的客户流失风险作为评价对象。(2)建立评价因素集合，即为X={X1，X2，X3，…，X27}，表示前述4个方面的各因素指标。(3)建立评价评语集合，专家对这些因素逐个给出评语。在此将各个指标的评语分为4个等级，以衡量被评价的运营商在该指标上的表现。设所确立的等级集合的评语集合为W：W={W1，W2，W3，W4}，其中W1，W2，W3，W4分别表示为优、良、中、差，或很有利、有利、一般、不利，对应的相关流失风险的大小程序为低、较低、中等、较高。27 表2.3层次分析模型一级指标二级指标权数优先级客户流失风险（Z）运营商的能力（Y1）价格（X1）2.53%网络质量（X2）5.98%增值业务（X3）1.82%服务（X4）2.38%品牌形象（X5）1.72%渠道（X6）1.05%计费（X7）2.85%合作伙伴（X8）0.47%竞争者的竞争能力（Y2）价格（X9）1.81%2促销行为（X10）1.55%2策反（X11）4.52%1新业务（X12）2.05%1个人客户的属性（Y3）年龄（X13）2.01%性别（X14）1.10%地区（X15）4.25%在网时间（X16）3.08%ＡＲＰＵ（X17）6.48%市话占总通话量比例（X18）3.26%联系人数量（X19）6.65%投诉次数（X20）6.34%单位的移动通信消费政策（Y4）报销话费额度（X21）9.21%成本控制方法（X22）9.11%通信解决方案（X23）16.18%行业环境（Y5）政策与监管（X24）1.57%2经济（X25）0.46%3技术（X26）0.50%3人口（X27）1.09%31.确定评价隶属矩阵以上指标虽然可以得到确定的评语，但其合理性却有较强的模糊性。因此在确定各个指标对评语集合W的隶属度时，仍可以按照德尔菲法请若干专家为评价组，对每一个因素进行评判，从而减轻了“多数人说了算”71 的影响，并不一定要评价组得出一致意见，使这种主观估计更具客观性。于是得到因素集合X中Xj对评语集合W的隶属向量Rj={rj1，rj2，rj3，rj4}，j=1，2，3，…，27，rjn（n=1，2，3，4）的取值方法为：收集专家的评分意见，得到对于指标Xj有Wj1个W1评语，Wj2个W2评语，Wj3个W3评语，Wj4个W4评语。则rj1=Wj1/∑Wjn，rj2=Wj2/∑Wjn，rj3=Wj3/∑Wjn，rj4=Wj4/∑Wjn，（∑Wjn=Wj1+Wj2+Wj3+Wj4）于是影响Y1、Y2、Y3、Y4的隶属向量构成的4个隶属矩阵分别为：Ry1=（R1，R2，R3，R4，R5，R6，R7，R8）T，Ry2=（R9，R10，R11，R12）T，Ry3=（R13，R14，R15，R16，R17，R18，R19，R20）T，Ry4=（R21，R22，R23）T，Ry5=（R9，R10，R11，R12）T。1.模糊综合评判在前面的层次分析模型中把影响客户流失的指标分为二个层次，所以进行二次模糊评判。（1）一级模糊评判，在确定了底层层次指标对评语集合V的隶属度矩阵后，可通过模糊矩阵合成对第一层次目标进行单因素模糊评价，即确定Y1、Y2、Y3、Y4对W的隶属度矩阵（2）二级模糊评判，再使用模糊矩阵合成，进而就可以确定Z对评价集合W的隶属度向量。要进行评判首先要选择评判函数。首先介绍以下2个模糊算子。(1)（∧，∨）运算规则（即取大取小法）A（∧，∨）Z=max｛min（a1，r1j），min（a2，r2j），Λ，min（am，rmj）｝可以看出，最终有一个评价指标的贡献被考虑，ai表示当第j个对象的评判结果仅以kj来描述时所能达到的最大隶属度。(2)（·，∨）运算规则（即取大取积法）A（·，∨）=max｛a1r1j，a2r2j，Λ，amrmj｝应用此模糊算子对，最终也只有一个评价指标被考虑，但也或多或少地考虑了其他指标的影响。因此，此算子中，ai与在（∧，∨）中有相同的意义。1.1.1实例分析采用上述方法对某运营商客户流失风险进行分析和评价。(1)确定权重及隶属矩阵对竞争者的竞争能力Y2按照第2部分中确定权重的方法得到4个指标因素的权重为A2=（0.171，0.151，0.470，0.208），同理，可以给出A1，A3，A4，A5，A。A=（0.188，0.099，0.332，0.345，0.036）。共有四位专家通过第3.2部分中的规则进行1-4打分，其中对竞争者的能力的打分如下：71 表2.4专家对某运营商的打分专家一专家二专家三专家四价格4344促销行为4334策反1431新业务1331通过第3.2部分中的确定隶属矩阵的方法得到隶属矩阵：Ry2=同理可以算出Ry1，Ry3，Ry4，Ry5。(1)进行模糊综合评价第1，进行一级模糊综合评价〈∧，∨〉取大取小法在〈∧，∨〉中，权重矩阵A中元素ai与评判矩阵Ryj两者之间依次取其小值，记为符号“∧”，而ai与Ryj之间依次取其极大值，记作符号“∨”，具体运算如下：B2=A2Ry2=｛［（0.171∧0）∨（0.151∧0）∨（0.47∧0.5）∨（0.208∧0.5）］［（0.171∧0）∨（0.151∧0）∨（0.47∧0）∨（0.208∧0）］［（0.171∧0.25）∨（0.151∧0.5）∨（0.47∧0.25）∨（0.208∧0.5）］［（0.171∧0.75）∨（0.151∧0.5）∨（0.47∧0.25）∨（0.208∧0）］｝=｛［0∨0∨0.47∨0.208］［0∨0∨0∨0］［0.171∨0.151∨0.25∨0.208］［0.171∨0.151∨0.25∨0］｝=把此矩阵归一得，B2＝，同理求得B1、B3、B4和B5。第2，进行二级模糊综合评价＝71 C＝A，得到C＝，归一化后得C＝C中列出的是该运营商相对于评价评语所得综合隶属度，根据模糊数学最大隶属度原则，取其中最大者的等级为客户流失风险的评定等级。所得的流失风险为中等。第1，（·，∨）取大取积法如果在评价结果中出现最大值有2个相同的情况，应以以下原则处理：(a)靠近次大级定级。(b)应用（·，∨）法。这种方法是取最小值改为乘积，然后取极大值。按照取大取积法求解得出综合隶属度。1.1.1结论如果等级评语集合中各元素还规定了具体分数，如（90807055）T，就可以计算出上述运营商的客户流失风险的综合分数，M=RC=75.1，而根据同样的方法计算出的该运营商的竞争者的分数为74.8。根据分析结果，两者风险皆为中等且得分基本持平；事实上两运营商的竞争处于胶着状态，双方的流失率都较高，验证了本分析结果。各指标在客户流失风险中的权数见图2.5（只列了排在前18位的指标）。排在前3位的是客户所在单位的移动通信消费政策中的三项指标；4-6位的是客户属性中的指标；在运营商的能力的各项指标中，网络质量、计费明确性排在前列，而自身价格仅仅排在第三位；竞争者的竞争能力的各项指标中，策反高居第一位。4.1中，得A=（0.188，0.099，0.332，0.345，0.036），可以看出客户自身的属性和客户所在单位的移动通信消费政策所占的权重之和接近70%。上述数据充分说明了应对客户进行细分，并且应大力发展集团客户，以加强个人客户的粘性。如何将有关风险分析的定性分析和定量分析相结合，从客观估计和主观估计中寻找合成估计方式是风险分析方法不断改进的突破口。层次分析法在风险分析中应用日益深入；用模糊数学的手段进行综合评价是行之有效的先进方法。运营商普遍采用的数据挖掘，只分析了客户的属性；本节把客户所在单位、运营商及其竞争者的相关属性都纳入分析模型中，从更广泛的范围讨论了客户流失风险，建立了更为完整的客户流失风险指标体系，为下章的客户流失预警分析打下了基础。71 图2.5二级指标在客户流失风险中所占权数（排在前18位的指标）71 1FBI的情报预警体系及电信企业的预警指标与流程1.1竞争情报的预警功能与客户流失预警客户流失预警是一种行为，它通过离网调研、数据挖掘和竞争情报等方法，分析出潜在流失客户数据，以采取应对策略，防止客户流失。竞争情报的一项重要作用就是充当企业的预警系统[27]。通过对竞争情报搜集和分析可以及早发现市场风险和竞争劣势，采取应对策略，规避失败风险。竞争情报所具有的预警功能都与客户流失息息相关[28]：1.应用竞争情报，可以跟踪技术变化。奥地利著名经济学家熊彼得称技术创新是“毁灭性的”，因为新技术的兴起常常导致原有技术过时。对手的新技术常常使本企业的客户转向对手，造成客户流失。如，一直作为移动运营企业中的挑战者的中国联通，推出了CDMA手机，近来又推出了双模手机，给中国移动造成了一定威胁，引起了一些客户的流失。另一个最明显的例子是移动通信的发展给固定通信带来的客户流失。2.应用竞争情报，可以了解影响公司业务的政治、法规的变化。如，为防止恶性竞争，信产部曾严令电信运营商不能随意降价。中国联通享受着一些特殊的资费政策，如资费可以比中国移动低10%，这增强了中国联通的竞争力。而如今，两家移动运营商推出各种各样的套餐和费用的减免。这使得中国联通享有的资费政策给其竞争力的提高不如从前，从而造成了一些价格敏感客户的流失。3.应用竞争情报，可以监测主要客户的动向。移动运营商的客户及其所在单位的电信消费政策发生改变时，有时会造成客户流失。4.应用竞争情报，可以跟踪市场需求变化。运营商如果对市场需求的变化了解不够，就不能及时调整自身战略，根据客户需求开发产品，就有可能造成客户流失。5.应用竞争情报，可以预期现有竞争对手的行动。运营商现有竞争对手的新产品推出、产品降价、促销行为、策反行为都可能造成运营商的客户流失。6.应用竞争情报，可以发现新的或潜在的竞争对手。在新的技术使得人们联系方式日益丰富的今天，新的或潜在的竞争对手也会对运营商产生威胁，争夺或将要争夺运营商的客户。应用竞争情报的这些预警功能，对与客户流失相关的各方面进行有前瞻性的研究，可以发现潜在流失客户，进行客户流失预警。71 1.1FBI的预警体系及其优点美国联邦调查局（FBI）的主要职责是同犯罪团伙、恐怖活动和其他国家间谍作斗争。该局总部设在华盛顿，在全美国59个城市设立外勤办事处及从属于它们的400多个“地方分局”，还有分布在世界22个国家的驻外机构，执行总部分配的任务[29]。FBI依靠其强大的情报搜集网络，每天搜集大量的情报。在“911事件”后，FBI加强了其对恐怖相关情报的分析，开发了新的情报预警系统。1.1.1观念的转变1.分析，而非收集，才是提高预警能力的最有效方式。提高预警的焦点通常转向情报收集，而不是分析。并且这种倾向在“911事件”之后仍在继续。然而，预警失败很少是由于情报收集得不充分，而是因为分析上的薄弱，更多地是由于决策者忽视情报。而决策者忽视情报的原因则大多是分析产品的薄弱。2.雇用了聪明人不一定就能实施好的分析。研究表明，“聪明的、动机良好的人群往往会在错误的结论上达成一致”。3.实现最佳分析的最有效途径是系统化的过程。非结构化方式是情报界所惯用的。直觉与结构化技术之争的一个主要误解就是分析者必须在直觉与结构化技术之间抉择。事实上，在一个系统过程中能够同时运用直觉和结构化技术。“对于任何定性的事物都可赋予一个有意义的数值，这些数值有助于我们更好地洞察数据的意义，并帮助我们考查特定假设”。不仅在一个系统中将直觉与结构相结合是可能的，研究表明，这种结合比单单运用直觉要更为有效。“几乎在所有情形中，系统化行事都要优于单凭经验进行的预测。不仅如此，情报界还应运用方法论[30]11-12。1.1.2联邦调查局的情报预测步骤1.定义/验证情报问题的关键要素(1)定义/验证指标（每年）。指标是预测系统的基本模块。指标是将要发生和可能将要发生的并且可收集的事情。对于恐怖袭击来说，指的是诸如以下的事情：恐怖分子的行程、武器的运送、恐怖分子训练、目标的侦查、安全性测试。此次计划研究确定了恐怖活动的68个指标，涵盖恐怖分子意图、能力及目标的易打击性，这是任务的三个组件。同时将这些指标界定为定性的（不可计数的信息，如恐怖分子培训）或是定量的（可计数的信息）。68个恐怖活动指标中只有7个是定量的。(2)确定/验证指标的优先性（每年）71 。有些指标比其他指标重要得多。比如，在恐怖意图的指标中，把武器运到目的地在袭击进行前必定要进行，而恐怖宣传的增加则不是一个先决条件。因此，武器的运送比宣传的增加地位更重要，也更优先。恐怖意图指标：第1级：在袭击前必定要发生的事件（大约99%）；第2级：袭击前很可能要发生的事件（大约80%）；第3级：袭击前可能要发生的事件（大约60%）。恐怖能力指标：第1级：很可能对人群有高度伤害（超过10000人）；第2级：很可能对人群有中度伤害（100-10000人）；第3级：很可能对人群有低度伤害（少于100人）。“很可能”是关键点。如计算机网络袭击，影响的人多但很可能对人群有低度伤害，定为3级。目标可打击性指标：第1级：对目标的可打击性有高度影响的事件（大约90%）；第2级：对目标的可打击性有中度影响的事件（大约50%）；第3级：对目标的可打击性有低度影响的事件（大约10%）。分析者根据这些方针决定指标的优先性。(1)建立/验证针对每个指标的关键问题集既然指标是该方法的基础，就应该明确定义并记录评估每个指标状态所需的信息类型。因此，资深的反恐专家至少每年要对每个指标验证一列关键问题。这些问题集确立了反恐专家所决定的对于评估每个给定指标的状态所必需的关键要素。同时它们也是排了序的“收集需求”，以供情报收集者使用。指标及与之对应的关键问题集一起组成的整个列表就构成了针对恐怖主义的情报收集计划。(2)确定/验证关键问题集中各问题的优先性资深的反恐怖专家们给关键问题确定1至3的优先级，1级为最重要的。这些优先级影响情报收集的优先性，也影响专家的判断。1.加工信息(3)情报团体研究数据库接受来自情报搜集者的所有的情报报告（每天）很多低级的分析员，通读情报共同体引入的原始情报报告，并把它们输入到情报数据库中，按指标、关键问题、目标、国家、恐怖团体、每天的程序起始于要求美国情报部门和其他政府组织把所有的原始的情报报告放入同一数据库中。情报预警失败后的改进在于：这是第一次整理所有的信息。2.排列信息（利用假设矩阵）(4)把所有的有关恐怖的情报报告输入恐怖预警数据库，包括属于什么指标、关键问题、目标、国别、恐怖团体和数据概况等其他要素（每天）。71 一组被称为原始报告文档编制人的初级分析者通读所有进入情报部门的原始情报报告，并根据本方法所确定的指标、关键问题、目标、国家、恐怖团体及其它恐怖主义预测特定数据单元，将所有这些报告输入到一个恐怖主义预警数据库中。(1)恐怖预警数据库利用按指标分类的原始情报报告建立潜在目标的假设矩阵分析者将原始情报报告输入到恐怖主义预警数据库中之后，计算机程序将自动创建相应的潜在目标假设矩阵网页，并显示与假设矩阵中适宜指标（一个或多个）下报告的超链接。(2)恐怖主义预警数据库将原始情报报告填入假设矩阵中适宜的指标关键问题、答案和证据日志。主数据库也将原始报告填入假设矩阵中适宜的指标关键问题、答案和证据日志。(3)判断原始情报报告的信息有效性计算机程序把消息来源可信性和信息可行性按照效用矩阵逻辑中的规则联合起来，以确定报告信息的有效性。1）“几乎肯定有效（90%）”；2）“大致有效（70%）”；3）“可能无效（30%）”；4）“几乎肯定无效（10%）”；5）“有效性未知（50%）”；）。分析者对数据库中的一列方框一一检查，以确定源可信度和信息可行性/存活性，也分为5个级别：1）“几乎肯定（90%）”，大约90%的概率；2）“可能（70%）”；3）“可能不（30%）”；4）“几乎肯定不（10%）”；5）“未知（50%）”。1.得结论（利用直觉和结构性技术）(4)估计指标预警等级（每天）计算机程序把指标优先性和指标活动水平联合起来，以确定指标预警等级。指标活动水平是由两组分析者确定的，根据效用矩阵逻辑的规则（对定量指标）或者是指标关键问题、回答或证据材料的规则（对定性指标）。从这点向前，所有的预警等级计算都是自动的。第三部分的专家，高级预警官员有责任监测和批准计算机应用程序自动产生的所有的预警等级，以及对网页的修改。(5)估计恐怖意图预警等级（每天）现在专家已对68个指标评定了预警等级，计算机可对三部分中的每个指标计算预警等级。计算机根据现有的恐怖意图指标的预警等级，利用平均和效用矩阵逻辑中的规则计算某个目标的恐怖意图预警等级。(6)估计恐怖能力危机水平计算机通过应用所有现行的恐怖能力、致命的代理/技术指标等所有的指标预警等级中最高的，确定所给国家的恐怖能力预警等级。(7)估计目标的可打击性预警等级计算机程序计算目标的易打击性预警等级，根据现行的指标的可71 打击性等级，利用计算和效用矩阵逻辑中的规则。(1)估计目标风险预警等级现在分析者对3个部分中的每一部分都有了预警等级，计算机能为每个目标计算风险预警等级。计算机程序计算目标风险预警等级，通过把恐怖意图、恐怖能力和目标的易打击性等预警等级平均。(2)估计国家风险预警等级计算机程序通过采用某国家内最高的风险预警等级来确定该国的风险预警等级。(3)修正/研究指标预警等级的趋势分析到此为止说明了此方法如何确定各种预警等级，它们通过3部分来展示：指标列表、目标列表和国家列表。对每部分还要进行趋势分析。由于指标预警等级代表了每月的大部分工作，因此计算机将自动捕获指标预警等级并将其绘制在一个图形中。高级预警官写出分析评论，指出预警的失败与成功之处，如必要，说明应如何对方法进行调整。(4)修正/研究目标风险预警等级的趋势分析(5)修正/研究国家风险预警等级的趋势分析1.集中收集情报，以更新/修改结论（用叙述性的句子描述：我们知道……，我们认为……，我们需要知道……）(6)写出/更新指标预警表述：我们知道……，我们认为……，我们需要知道……（每天）。到此为止，方法已提供了预警评估的带颜色图形表示，但还必须用语言来表述每个带颜色的预警级别背后所蕴含的细节。对3种图形视图的每一个（指标、目标和国家）都要提供语言表述。关键问题集提供了指标表述所应涉及的要点。(7)写出/更新目标预警表述的执行纲要：我们知道……，我们认为……，我们需要知道……（每天）。计算机程序将指标表述结合到一个潜在目标表述中去。高级预警官为每个潜在目标表述编写并维护执行纲要。(8)写出/更新国家预警表述的执行纲要：我们知道……，我们认为……，我们需要知道……（每天）。最后，计算机程序将潜在目标执行纲要结合到一个国家表述中去。同样，高级预警官也要负责为国家表述维护执行纲要。2.沟通结论/给出预警（使用网站模板）(9)用网站模板简报决策者（按需）。一个预警系统的最终任务是传达警报。高级预警官使用网站模板将预警级别简要报告某个决策者。设计网站模板的目的是为了传达每个预警级别背后的结构化推理过程。(10)将网站模板中的新证据报告决策者（按需）。如果决策者在听到分析者的预警评估后并未留意到警报，也没有改变某个安全态势，此时分析者将再次向决策者提出新证据，以强调其评估结论，直至决策者留意到警报。前国务卿鲍威尔意味深长地谈到这一要求：“（分析者必须）71 认识到，我经常会将它们扔出去，说‘这不对，出去。’此时我需要我的情报预警系统做的是：‘这个老混蛋，我要证明他是错误的。’然后回去堆积更多信息，第二天再拿给我，并被我再次扔出去。他们又持续地再回来……劝我最好开始留意他们的话。”这与预警委员会（DCI）的陈述是一致的，即情报的目的“不是观察和评论，而是预警和保护”[30]21-38。1.1.1优点不同于传统的以直觉为主的面对恐怖主义战争的方式，此方法提供了一种系统化的预测工具，它具有以下特点：可预防将近81%的常见预警缺陷，并最终改进了恐怖预警过程；以一种全面、系统的方式协调各个分析者；将许多经证明的分析技术自动融合到一个全面的系统中，这个系统是近实时的，节省了时间和人力，并可确保计算的精确性和以后必须进行的调整的一致性；使情报收集能够供给情报分析，情报分析也能供给情报收集，而这正是情报循环正常运转的方式；将中间代理情报融合为一个有意义的预警图像，同时允许必要的分隔，以保护敏感的情报源和方法；基于恐怖活动的68个指标状态，为每个潜在恐怖袭击目标提供持续更新的竞争假设分析；这是第一个特定目标的恐怖预警系统，此前仅有特定国家的系统；是第一个带内置趋势分析的恐怖预警系统；将威胁（恐怖意图与恐怖能力）与目标的可打击性相结合，以确定风险，并提供比一般情报分析更为真实的风险评估；FBI和国防情报局（DIA）的官员形容此恐怖预警系统“领先数光年”，“是情报分析方法进步的基础”，更是一个“前所未有的预警模型”[31]91-94。1.2FBI的情报预警方法应用于电信运营商的可行性FBI的情报预警方法，可以为企业所用。FBI的这套方法，重点在于如何对情报进行分析。尽管企业的竞争情报与FBI的情报在搜集情报上有很大的不同，竞争情报要求人们用合乎职业道德的方式搜集、分析和传播情报，FBI则是利用各种可能的手段来搜集情报，包括合乎道德的和不合乎道德的手段。但是FBI的情报分析流程与道德规范无关，可以为电信运营商所用。FBI的情报预警和电信运营商的客户流失预警有很多相似之处。1.71 目的都是防止某种危机的发生。FBI是防止恐怖袭击，电信运营商是防止客户流失。1.都有一个或多个对手，FBI面对的是敌对国家、恐怖组织，运营商面对的是竞争者。2.都是为了保护己方的某个或某些对象，FBI保护的是己方的战略要地等易受敌方打击的目标，运营商保护的是自己的客户，特别是价值较高而使竞争者垂涎的客户。3.总之，两者都是为了保护属于己方的有价值的对象，根据搜集的情报所做的对于未来该对象发生某种不利情况的可能性大小的分析，目的都是采取某些措施，以使这种不利情况尽可能地不发生。71从长远看，客户流失与恐怖袭击都是一种战略风险，都需要事先预警。企业战略风险主要的风险来源就是竞争环境的不确定性，如社会、经济及人口的变动、技术变革、行业管制政策的改变以及来自竞争对手的威胁，这属于竞争情报研究的领域。FBI情报预测是对关于外部环境的情报进行系统化分析，给客户流失的竞争情报研究提供了借鉴。国内对电信客户流失预警的研究基于数据挖掘，主要是对客户的基本属性和运营数据进行分析，常用的数据挖掘方法有决策树、自动聚类、神经元网络。本文从竞争情报的角度，利用FBI的情报预测方法分析移动通信的客户流失预警问题。1.1客户流失预警指标的确定与优先级通过第二章的对客户流失风险的分析，客户流失不仅与客户的属性、运营商自身因素有关，还与竞争者和行业环境有关。在当今我国电信业激烈竞争的今天，竞争者和行业环境更需要深入研究。研究其各项因素对运营商客户流失的影响，分析日常运作中来自竞争者和行业环境的纷繁的情报，以确定运营商自身的客户流失管理的策略和战略，有效地管理客户流失。根据第二章中表2.2的结果，又通过德尔菲法，得到客户流失预警指标，见表3.1。71 表3.1客户流失预警指标模型一级指标二级指标优先级竞争者的能力价格2促销行为2策反1新业务1行业环境政策与监管2经济的波动3其他技术的替代3人口的流动2竞争者的行为竞争者向信产部提交新资费方案2竞争者宣布新促销方案2推出新业务1竞争者加强客户流失管理的计划2竞争者请咨询公司做客户方面的咨询3竞争者成立、扩充客户流失部门2竞争者有重大技术进步1竞争者的诋毁2竞争者的策反1客户群的可争取性客户人数1现在的流失率1争取的便利性2客户的重要性2运营商自身的易受攻击性现在的流失率1防止流失的能力1防止流失的意识2公共关系2行业环境中，不利的政策与监管、人口的流动较经济波动和其他技术的替代更重要，优先级定为2，经济波动和其他技术的替代定为3。在此要强调，指标的优先级是根据专家的经验和已有的研究成果，对当前的情况的判断，随着时间的推移，肯定会有所变化，如其他技术的替代现在的优先级定为3，但以后它很可能更重要，优先级达到1或2。在客户群的可争取性中，客户人数越多、客户越重要（在此用客户的ARPU值来衡量，ARPU值越高就认为越重要）71 ，就越是争取的对象。客户有不同的争取的便利性，有的客户只需运营商降价即可，有的客户需要用宣传来鼓动，有的客户需要业务组合来吸引，有的客户需要则需要运营商有实质的技术进步才可能被吸引过去。1.1运营商的客户流失预警流程流程图：根据FBI的情报预测步骤和运营商的实际情况，构造客户流失预警流程，见图3.1。71平均否平均+指标优先级+问题优先级否是是整理流失预警数据库判断信息有效性明确指标活动等级明确指标预警等级明确相关事件数量明确指标关键问题平均竞争者行为和行业环境各指标预警等级平均客户群可争取性各指标预警等级选取竞争者能力中最高的指标预警等级估计客户群预警值估计运营商预警值修正客户群预警趋势分析修正指标预警趋势分析修正运营商预警趋势分析更新指标预警描述更新客户群预警总结更新运营商预警总结原始报告搜集信息判断是否定性指标图3.1客户流失预警流程图根据信息来源的可信性和信息的可行性来判断信息的有效性。具体见表3.2。71 表3.2判断信息的有效性71网格3：来源的可信性高，信息可行性未知或低网格4：来源的可信性高，信息可行性高来源的可信性几乎肯定可信（90%）未知的有效性（或50%）未知的有效性（或50%）未知的有效性（或50%）几乎肯定有效（90%）几乎肯定有效（90%）可能可信（70%）未知的有效性（50%）未知的有效性（50%）未知的有效性（50%）可能有效（70%）可能有效（70%）未知的可信性（50%）未知的有效性（50%）未知的有效性（50%）未知的有效性（50%）未知的有效性（50%）未知的有效性（50%）网格2：来源的可信性未知，信息可行性不限可能不可信（70%）可能无效（30%）可能无效（30%）可能无效（30%）可能无效（30%）可能无效（30%）网格1：来源的可信性低，信息可行性不限几乎肯定不可信（10%）几乎不可能（10%）几乎不可能（10%）几乎不可能（10%）几乎不可能（10%）几乎不可能（10%）几乎肯定不可行（10%）可能不可行（30%）可能可行（50%）几乎肯定有效（70%）几乎肯定可行（90%）信息的可行性首先判断信息的有效性：表中，符合网格1的指标，放弃；符合网格2的指标，再搜集信息以确定其有效性；符合网格3的指标，需密切关注，利用头脑风暴法和调查确定信息可行性，从而确定该指标是否值得利用；符合网格4的指标，马上加以利用。判断了信息有效性后，接着判断有效的信息中的指标是定性指标还是定量指标。如果是定性指标，根据该事件的关键问题和问题的优先性，判断该事件的严重等级，选择各个事件中最高的严重等级，作为指标的活动等级。如果是定量指标，根据近一个月该类事件发生的数量占以前发生的所有的事件的数量的比例，得到该类事件的严重等级，即是指标的活动等级。如表3.3，根据指标的活动等级和指标的优先级，得出各个指标的预警等级。然后，把多个竞争者意图指标平均得到A，取多个竞争者能力指标和行业环境指标的最大值为B，把多个客户群可争取性指标平均得C，再把A、B、C三数平均，得客户群流失预警值。71 客户群的基本情况：客户人数、现在的流失率、争取的便利性、客户的重要性。争取的便利性指的是竞争者如果想争取这个客户群的客户，须采用的手段：降价、降价加宣传、须有业务的组合、须有政策的配合、须有技术的进步。客户的重要性，主要是指的其ARPU值。表3.3判断指标的预警等级指标优先级1轻微的（10%）未知的（50%）未知的（50%）关键的（90%）关键的（90%）2轻微的（10%）较小的（30%）未知的（50%）较大的（70%）关键的（90%）3轻微的（10%）较小的（30%）未知的（50%）较小的（30%）较大的（70%）10%30%50%70%90%指标活动等级表3.4客户群的可争取性10%30%50%70%90%客户人数<=10,00010,001-50,00050,001-100,000100,001-200,000>=200,001现在的流失率<=0.5%.5-1.5%1.5-3%3-5%>5%争取的便利性须有技术进步须有国家政策配合须有业务的组合降价加宣传降价即可客户的重要性<=0.5倍平均ARPU.5-1.5倍平均ARPU1.5-2.5倍平均ARPU2.5-4倍平均ARPU>4倍平均ARPU71与常用的基于客户数据挖掘的客户流失预警方法不同，本文应用了FBI的情报预测方法进行流失预警。用这种方法监测运营商的外部环境的信息，主要是竞争者和行业环境的信息，体现了竞争情报的特点；对获得的情报进行系统化的分析，而不是靠直觉判断，为客户流失预警提供了新的方法。7171 1客户流失预警体系在运营商中的应用1.1基本情况中国移动通信集团W地分公司（把该分公司所在地域称为W；把该公司称为中国移动W地分公司）是一家具有上千万客户的运营商，目前拥有的品牌是全球通、动感地带、神州行。目前有动感地带客户140多万。中国移动W地分公司在迅速提高网络能力的同时，针对W地移动通信市场的特点和客户的需要，建立了面向市场的营销体系和售后服务体系。目前，“全球通”、“神州行”和“动感地带”已成为知名品牌。中国移动W地分公司在为客户提供清晰的语音服务的同时，还提供呼叫转移、来电显示、呼叫等待、三方通话、17951/17950IP、互联网接入、短信息、彩信、来电畅听、移动随心聊、神州行亲情号码、彩铃、信息点播、语音信箱、移动秘书、手机银行、手机证券、全球通WAP、移动梦网等多项服务，并已实现GPRS全面商用，使移动网与数据业务、多媒体业务、IP电话业务、互联网业务相结合，综合通信能力达到国内同行业先进水平。目前，中国移动W地分公司的通信网络实现了与全国各省、市、自治区的国内漫游及世界上五大洲的100多个国家和地区的国际漫游[31]。截止到2007年3月，该公司有约10,300,000的客户，其中全球通2,100,000，动感地带客户1,400,000，神州行客户6,800,000。动感地带客户的情况：从2003年3月在全国推出，2004年9月中国移动W地分公司的动感地带客户已达900,000，2005年11月动感地带客户达2,000,000[32]。但中国联通该地分公司于（以下称为中国联通W地分公司）2005年3月推出与动感地带类似的Up新势力品牌，动感地带客户的增长开始放缓，后来有所下降。2007年初仅有1,300,000。从2005年11月到2007年初，中国联通W地分公司的客户总数从3,000,000增加到6,500,000。Up新势力的推出抑制了动感地带的快速上升，吸引了其部分客户。1.2竞争者的能力1.2.1价格联通的话音价格被允许在移动的基础上浮动10%。联通在定价上，多采取跟随战略：移动如果有资费的变化，联通一般是快速跟进，比移动的低10%左右。我国71 电信管制机构对运营商的价格管制主要体现在价格下限的管制上，防止其挑起恶意价格战，损害整个产业的利益。联通公司客户数所占移动客户总数（不包括小灵通）的比例近30%，大大低于移动公司的70%的市场占有率。联通公司将会尽一切努力增加用户数，从而降低单位用户的成本，因此在价格管制的限度内，尽可能地利用价格优势，比如说低廉的话音价格吸引用户入网，进而通过资费套餐和包月形式的价格稳定用户的ARPU值，而且在价格管制的薄弱地带，还有可能打“擦边球”，进一步将话音价格降到管制线以下，最大限度地吸引用户入网。中国联通的价格政策对中国移动的客户流失有一定的影响。其优先级为2。1.1.1策反在这里，策反是一种不正当的竞争手段，是联通公司和移动公司以把对方客户拉拢到自己公司为目的而采用的一种非法的竞争行为，主要包括以下几种方式：第一种方式是不计成本、以利相诱对方的重要客户，策反其倒戈。第二种方式是动用各种资源胁迫对方的渠道中间商和重要客户倒戈，例如要求多元经销的中间商只经销自己的产品。第三种方式是环环相扣扩大利益链，例如鼓励被策反过来的用户和中间商去策反对方更多的用户和中间商，给予回扣和点数。策反的危害是很大的。对于运营商来说，策反对手客户的成本（费用和风险）高，但效果也是立竿见影的，能快速减少对手的高端客户，增加己方的高端客户。所以对中国移动W地分公司来说，其主要竞争对手联通的策反行为对己方的客户流失影响较大，优先级为1。1.1.2新业务联通有两个网，G网和CDMA1X。借助CDMA1X的高速无线数据通信网络，中国联通提供的“互动视界”、“彩e”、“定位之星”、“神奇宝典”、“丽音街”、“视讯新干线”、“联通在信”等UNI无线增值服务。联通的G网也在升级，其承载的业务也在增多。联通的新业务能力强于中国移动，对中国移动的客户流失影响较大，优先级为1。1.1.3促销行为促销行为指的是运营商为了吸引客户而进行的宣传、广告、推出套餐等活动。中国联通作为移动通信市场的挑战者，积极主动地与中国移动竞争，经常发起一些促销行动，有时会出其不意。中国联通的促销行为对中国移动的客户流失有一定的影响。由于中国移动也非常重视促销，且有更强的实力，在一定程度上阻击了中国联通的促销对客户的争取。其优先级为2。71 1.1客户细分客户细分，根据移动服务所属品牌（全球通、动感地带、神州行）、近3个月平均ARPU（<=0.5倍平均ARPU、.5-1.5倍平均ARPU、1.5-2.5倍平均ARPU、2.5-4倍平均ARPU、>4倍平均ARPU）把客户细分为15种。细分后，每个客户群的平均拥有的客户数为近70万，仍需细分，把动感地带的客户按增值业务再细分。分为：不拥有增值业务，拥有非上网的但无上网的增值业务，拥有上网的但无非上网的增值业务，拥有上网的和非上网的增值业务。表4.1移动通信业务业务类型W地移动W地联通G网W地联通C网话音√√√短信√√√语音信箱√√√移动秘书√√√WAP√√√彩铃√√√彩信√√√手机邮箱√√√手机上网√√彩e√手机银行√掌上股市√卫星定位√从表4.1可以看出，联通的G网承载的业务少于移动，主要在于不能上网；联通的C网承载的业务则多于移动。联通的G网正从GSM升级为GPRS，2007年2月悄然开始试商用，不久的将来将会在全国的多个地区推出，届时G网就可以上网了。联通的UP新势力目前还只在G网运行，如果有了C网新势力，其所承载的业务将大大增加，将会对移动的客户，尤其是动感地带客户产生较大的争取作用。我们要分析的是一个月后的某客户群的客户流失预警值，从而判断是否对该客户群发出流失预警。71 1.1竞争者的行为及行业环境中国联通W地分公司有大量的竞争行为，现在只对以下几个影响较大、较典型的行为进行分析。联通的竞争行为有：竞争者宣布将在一个月后推出C网Up新势力；联通全面推出GPRS上网；联通将有缴话费送手机的活动；联通扩充客户流失管理部门；联通未来两个月将加大投入宣传；联通推出手机股票。行业环境中，对客户流失有影响的事件也有很多，本文把它分为政策与监管、经济的波动、其他技术的替代、人口的流动。现在只分析下面这个事件：国家出台单向收费政策。联通将有缴话费送CDMA手机的活动。联通宣布将在一月后推出C网Up新势力。有效性：该情报是竞争者宣布的，又符合国家政策，可信程度为90%；通过了解，竞争者已完全有技术能力和管理能力，可行性为90%，得到信息的有效性为90%。关键问题：是我们已有的业务么？与推出前相比，有无大的改进？是针对该客户群的么？客户易于接受？属于新业务，优先级为1。联通全面推出GPRS上网。关键问题：是我们已有的业务么？与推出前相比，有无大的改进？是针对该客户群的么？客户易于接受？联通未来两个月将加大投入宣传。关键问题：宣传力度比我们高？与原来相比，提高幅度大么？联通扩充客户流失管理部门。关键问题：扩充后力量强于我们的客户流失管理部门？扩充力度大么？联通近期向市场推出了手机炒股业务。面对股市投资的热潮，中国联通W地分公司近期向市场推出了手机炒股业务，通过空中加密传输，配合CDMA高速上网功能，以最大限度地保护用户数据的安全，完全达到金融交易所需的网络安全级别，而CDMA的手机炒股功能，也是目前国内唯一一家支持金融、证券实时交易的无线网络。关键问题：是我们已有的业务么？与推出前相比，有无大的改进？是针对该客户群的么？客户易于接受？国家出台强制单向收费政策。关键问题：对我方有利，还是对对手有利？有利的程度？如果一项竞争者行为指标包括多项具体的事件，如表4.2中，推出的新业务包括C网Up新实力、GSM升为GPRS、推出手机炒股，那么就根据这几项的评分来综合评价“推出新业务”的得分：三事件的评分皆为90%，“推出新业务”的得分定为100%。71 表4.2竞争者行为评价竞争者行为问题及优先级及评分事件及行为指标评分推出新业务己方已有同质业务竞争者有重大进步是针对己方该客户群的客户易于理解100%C网Up新实力1，90%1，90%1，90%2，70%90%GSM升为GPRS1，10%1，70%1，90%2，70%90%推出手机炒股1，90%1，70%1，90%2，90%90%己方已有同类促销行为竞争者促销力度大是针对己方该客户群的客户易于理解交话费送CDMA手机的活动1，70%1，90%1，10%2，70%90%之后强于我们力度大么扩充客户流失管理部门1，50%1，70%70%加大宣传力度1，30%1，70%70%对己方还是对对方有利有利程度国家出台单向收费政策1，70%1，70%70%竞争者的行为的平均值：（100%+90%+70%+70%+70%）/5=80.0%1.1客户群的流失性客户群的流失性分为客户群的可争取性和运营商自身的易受攻击性。如表3.4，客户群的可争取性主要分析的是客户群的价值（其包含人数，其平均ARPU）、客户现在的流失情况（前三月平均客户流失率）、争取该客户群的便利性（须用的手段组合：降价、宣传、业务配合、国家政策、技术进步）。如表4.3，运营商自身的易受攻击性：自身的易受攻击性分为现在的流失率（前三月平均客户流失率）、防止客户流失的能力（与其他运营商相比所得）、防止客户流失的意识（与其他运营商相比所得）、公共关系（与其他运营商相比所得）。71 表4.3运营商自身的易受攻击性评价10%30%50%70%90%现在的流失率<=0.5%.5-1.5%1.5-3%3-5%>5%防止客户流失的能力很强强一般弱很弱防止客户流失的意识很强强一般弱很弱公共关系很好好一般差很差客户群的可争取性的各指标和运营商自身的易受攻击性的各指标分别平均后，按表4.4矩阵中的逻辑进行结合。表4.4某客户群的流失性平均的指标预警水平（对某客户群的）决定性的（80%-100%）重要的（70%）重要的（70%）决定性的（90%）决定性的（90%）决定性的（90%）重要的（60%-79%）未知的（50%）重要的（70%）重要的（70%）重要的（70%）决定性的（90%）未知的（40%-59%）未知的（50%）未知的（50%）未知的（50%）重要的（70%）重要的（70%）次要的（30%）次要的（30%）次要的（30%）未知的（50%）未知的（50%）重要的（70%）轻微的（0%-19%）次要的（30%）次要的（30%）未知的（50%）未知的（50%）未知的（50%）轻微的（0%-19%）次要的（20%-39%）未知的（40%-59%）重要的（60%-79%）决定性的（80%-100%）平均的指标预警水平（对某运营商的）1.1计算预警值该客户群的情况：客户人数：110，000，流失率为3%，被判断为须有业务的组合来争取，>4倍平均ARPU，对应的活动等级为，70%、50%，50%，90%，对应的优先级为1、1、2、2，根据表4.5得，90%、50%、50%、90%，平均得70%。此为客户群可争取性的平均值。第一，运营商自身的易受攻击性：现在的流失率为2.8%，防止客户流失的能力为强，防止客户流失的意识为强，公共关系为一般，对应的活动等级为50%、30%、30%、50%，平均得40%。第二，根据客户群的可争取性的平均值和运营商自身的易受攻击性71 的平均值，查表4.5得客户群的流失值为70%。第一，在竞争者能力中，优先级最高的是策反和新业务。让我们看看新业务，对手开发了多项新业务，能力很强，定为90%。因为在竞争者能力中，取的是这四项能力的最大值，策反和价格、宣传行为等能力在这里可不考虑。竞争者能力预警值为：90%。第二，竞争者行为的平均值在前面已求出，为80%。（80%+70%+90%）/3=80%如果流失预警的阈值定为60%，因为80%明显高于60%，反映了一个月后客户流失的危险性很大，所以应对该客户群发出流失预警，并应对此客户群采取有利的营销策略。这里以客户群为单位研究客户流失预警，有利于针对细分后的客户群采取统一的营销策略，如与一对一的客户挽留方法相结合，能更有效地降低客户流失率。71 结　论竞争情报是非常强调实用性的学科，在企业中的应用日益深入。我国电信行业有着令世人瞩目的快速发展，电信运营商在日益壮大的同时，不可避免地面临着激烈的市场竞争，面临着日益严重的客户流失问题。电信客户流失预警的研究，需要竞争情报的方法，并与以往对运营数据的挖掘相结合，才能建立更为完善的预警体系，更有效地防止客户流失。本文以竞争情报为基础，专门研究了电信客户流失风险和预警问题。本文应用了FBI的情报预测方法进行流失预警。用这种方法监测运营商的内外部环境的信息，体现了竞争情报的特点。本文取得了以下成果：1.建立了更为完善的电信客户流失风险指标体系，包括运营商的能力、竞争者的竞争能力、个人客户的属性、客户所在单位的移动通信消费政策和行业环境。并得出各项指标所占权数，反映了各指标对于客户流失的不同影响。并得出需要客户细分、发展集团客户等结论。2.首次建立了以竞争情报为基础的电信客户流失预警指标体系与预警流程。指标中既包括竞争者的能力、竞争者的行为、行业环境等外部指标，也包括客户群的可争取性、运营商自身的易受攻击性等内部指标。对获得的情报进行系统化的分析，而不是靠直觉判断，为客户流失预警提供了新的方法。以细分后的客户群为研究单位，更有利于运营商针对客户群采取有力的营销策略。由于涉及许多移动运营企业的商业秘密，以及个人能力、写作时间等限制，本文在一些方面的研究有些遗憾。如本文的理论与运营商的客户流失实践的结合不够；还有由于企业里的一些数据不能公开，有的问题不能很深入地探讨。此外，在以后的研究中有以下几点需注意：1.风险指标和预警指标不是一成不变的，应根据实际情况定期调整，并根据各地各运营商的不同情况来赋予不同的权数。电信市场的发展日新月异，情况不同了，风险指标和预警指标都应作相应调整。各地的情况不同，各指标对客户流失的影响也会有所不同。2.此预警指标体系应与数据挖掘为基础的方法更有机地结合。本文虽然提出了基于竞争情报的预警体系，但与以数据挖掘为基础的方法并不矛盾，前者是以客户群为单位研究客户流失，较为宏观，后者则常常以单个客户为单位，较为微观。在以后的研究中应把两者更有机地结合，得到更为完善的结果，以使运营商既有对客户群的统一的挽留策略，又有针对重要客户的一对一挽留。3.在建立客户流失预警流程时，应融入到运营商的各种流程之中。71 运营商内部有各种流程，建立预警流程应充分考虑与其他流程的连接点、重合处等技术性问题。71 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附录A：第二轮调研问卷第二轮调研问卷尊敬的各位专家：您好！我是科技部所属中国科学技术信息研究所的硕士研究生，师从赵新力研究员,现在正在以《移动运营商个人客户流失预警指标与体系》为题撰写论文。为了能全面、正确地把握移动通信客户流失的特点，了解专家们最权威的观点和市场最新的变化态势，我诚恳地希望您能够在百忙之中给出一份您的意见。衷心感谢您的帮助和支持！　　　　　　　　　　　　　　　中国科学技术信息研究所研究生培训中心任冰二○○七年二月专家姓名：回答日期：2007年2月______日一、说明：1.通过对资料的研究和专家调查，确定了移动通信个人客户流失预警指标（见《个人客户流失预警指标》）。这里的客户流失，指的是自愿的客户流失（相对因欺诈、不付款、使用不足而造成的非自愿的客户流失）；这些指标都是直接影响个人客户流失与否的指标。准备用层次分析法和德尔斐法得出各预警指标的权数。2.请考虑预警指标对全部客户流失与否的影响程度。3.层次分析法：(1)在广泛收集信息的基础上，建立一个多层次的递阶结构，按目标的不同、实现功能的差异，将系统分为几个等级层次。(2)确定以上递阶结构中相邻层次元素间相关程度。通过构造两两比较判断矩阵，确定对于上一层次的某个元素而言，本层次中与其相关元素的重要性排序--相对权值。(3)计算各层元素对系统目标的合成权重，进行总排序，以确定递阶结构图中最底层各个元素在总目标中的重要程度。4.请您给出：相对于每个表上方的元素（即表中各项上一层的某元素），以下各表中的各项两两之间的重要性的相对权值。表1标度及其含义：标度含义1表示两个因素相比，具有同样重要性3表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要5表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要7表示两个因素相比，一个因素比另一个因素特别重要9表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要2，4，6，8上述两相邻判断的中值倒数因素i与j比较得判断bij,则因素j与i比较的判断bji=1/bij71 1.如在决定客户流失预警指标的五个因素中，运营商与个人客户相比明显重要，则b13=5，那么个人客户与运营商相比则是b31=1/5，见下表（黑体）。您可以只填每张表右上的部分，见下表。表2客户流失预警指标例表运营商竞争者个人客户所在单位的电信消费决策运营商1159竞争者159个人客户1/512所在单位的电信消费决策12.分为运营商的内部管理、外部情况监测（竞争者、用户、企业的电信消费决策行为）。3.通过研究所在单位的电信消费决策行为，运营商可更了解集团客户的特点，通过发展集团客户来提高个人客户的粘性。一、请回答以下问题：表3客户流失预警运营商竞争者个人客户所在单位的电信消费决策运营商1竞争者1个人客户1所在单位的电信消费决策171 表4运营商价格网络质量增值业务服务品牌形象渠道计费合作伙伴价格1网络质量1增值业务1服务1品牌形象1渠道1计费1合作伙伴1注：渠道指的是运营商的自有或合作的营业厅表5价格分钟单价套餐补卡费用分钟单价1套餐1补卡费用1表6网络质量接通率通话质量掉话率覆盖接通率1通话质量1掉话率1覆盖1表7增值业务功能使用便利稳定功能1使用便利1稳定171 表8服务服务态度服务技能服务知识水平服务态度1服务技能1服务知识水平1表9品牌形象企业品牌形象产品品牌形象企业品牌形象1产品品牌形象1表10渠道网点服务方便性网络覆盖广泛性网点环境及硬件网点服务方便性1网络覆盖广泛性1网点环境及硬件1注：网点服务方便性指的是运营商各自有或合作网点的服务的可获得性、办理业务等待时间；网络覆盖广泛性指的是各自有或合作网点的覆盖面。表11计费计费明确规范收费业务计费方法告知退订方法和程序告知计费明确规范1收费业务计费方法告知1退订方法和程序告知1表12合作伙伴能力品牌能力1品牌171 表13竞争者价格促销行为策反新业务价格1促销行为1策反1新业务1表14竞争者的价格分钟单价套餐补卡费用分钟单价1套餐1补卡费用1表15客户客户的基本属性客户的消费数据客户的基本属性客户的消费数据表16客户的基本属性年龄性别地区年龄1性别1地区1表17客户的消费数据在网时长ARPU市话占总通话量比例联系人数量投诉次数在网时长1ARPU1市话占总通话量比例1联系人数量1投诉次数171 表18所在单位的电信消费决策报销话费额度成本控制方法通信解决方案报销话费额度1成本控制方法1通信解决方案1说明：成本控制方法指：报销是否需要发票、对帐单，节省话费有无奖励等。通信解决方案指：个人客户所在企业是否选择了集团客户业务，选择了什么集团客户业务，对本单位员工选择运营商有无限定。71 附录B：第三轮调研问卷第三轮调研问卷尊敬的各位专家：您好！我是科技部所属中国科学技术信息研究所的硕士研究生，师从赵新力研究员,现在正在以《电信运营商个人客户流失预警指标体系》为题撰写论文。为了能全面、正确地把握电信客户流失的特点，了解专家们最权威的观点和市场最新的变化态势，我诚恳地希望您能够在百忙之中给出一份您的意见。衷心感谢您的帮助和支持！　　　　　　　　　　　　　　　中国科学技术信息研究所研究生培训中心任冰二○○七年二月专家姓名：回答日期：2007年2月______日71 一、说明：1.上轮专家调研，所得结果见下表。表1第二轮专家调研结果一级指标平均值二级指标平均值底层指标平均值运营商0.219价格0.025网络质量0.045增值业务0.028服务0.030品牌形象0.033渠道0.013计费0.036合作伙伴0.010竞争者0.134价格0.038促销行为0.018策反0.05071 新业务0.029个人客户0.350客户基本属性0.110年龄0.040性别0.029地区0.041客户消费数据0.241在网时间0.038ＡＲＰＵ0.056市话占总通话量比例0.020联系人数量0.038投诉次数0.090单位的电信消费政策0.296报销话费额度0.149成本控制方法0.086通信解决方案0.0611.您对本问题的看法可能会有所改变，请进行本轮的专家调研，仍用层析分析法。2.层次分析法：(1)在广泛收集信息的基础上，建立一个多层次的递阶结构，按目标的不同、实现功能的差异，将系统分为几个等级层次。(2)确定以上递阶结构中相邻层次元素间相关程度。通过构造两两比较判断矩阵，确定对于上一层次的某个元素而言，本层次中与其相关元素的重要性排序--相对权值。(3)计算各层元素对系统目标的合成权重，进行总排序，以确定递阶结构图中最底层各个元素在总目标中的重要程度。3.请您给出：相对于每个表上方的元素（即表中各项上一层的某元素），以下各表中的各项两两之间的重要性的相对权值。表2标度及其含义：标度含义1表示两个因素相比，具有同样重要性3表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要5表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要7表示两个因素相比，一个因素比另一个因素特别重要9表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要2，4，6，8上述两相邻判断的中值倒数因素i与j比较得判断bij,则因素j与i比较的判断bji=1/bij4.如在决定客户流失预警指标的五个因素中，运营商与个人客户相比明显重要，则b13=5，那么个人客户与运营商相比则是b31=1/5，见下表（黑体）。您可以只填每张表右上的部分，见下表。表3客户流失预警指标例表71 运营商竞争者个人客户所在单位的电信消费决策运营商1159竞争者159个人客户1/512所在单位的电信消费决策11.分为运营商的内部管理、外部情况监测（竞争者、个人客户的基本属性和消费数据、客户所在单位的电信消费政策）。一、请回答以下问题：表4客户流失预警运营商竞争者个人客户所在单位的电信消费决策运营商1竞争者1个人客户1所在单位的电信消费决策1表5运营商价格网络质量增值业务服务品牌形象渠道计费合作伙伴价格1网络质量1增值业务1服务1品牌形象1渠道1计费明确1合作伙伴1说明：渠道指的是运营商的自有或合作的营业厅；合作伙伴指的是与运营商合作的SP/CP。71 表6竞争者价格促销行为策反新业务价格1促销行为1策反1新业务1表7竞争者的价格分钟单价套餐补卡费用分钟单价1套餐1补卡费用1表8个人客户客户的基本属性客户的消费数据客户的基本属性1客户的消费数据1表9客户的基本属性年龄性别地区年龄1性别1地区1表10客户的消费数据在网时长ARPU市话占总通话量比例联系人数量投诉次数在网时长1ARPU1市话占总通话量比例1联系人数量1投诉次数171 表11所在单位的电信消费决策报销话费额度成本控制方法通信解决方案报销话费额度1成本控制方法1通信解决方案1说明：成本控制方法指：报销是否需要发票、对帐单，节省话费有无奖励等。通信解决方案指：个人客户所在企业是否选择了集团客户业务，选择了什么集团客户业务，对本单位员工选择运营商有无限定。一、请给出北京移动和北京联通在各指标的表现：打分说明：考查的是北京移动和北京联通在各指标上的总体表现和能力。1.运营商中：指标对本运营商的客户的维系与挽留能力的作用，1、2、3、4分别表示很强、强、中、差；2.竞争者中，指标对该运营商的客户的争取能力，1-4分别表示差、中、强、很强；（与其他三项的大小次序相反）3.不同运营商的个人客户的稳定性，1-4分别表示很强、强、中、差；4.客户所在单位的电信消费政策对不同运营商的客户维系与挽留的影响，1-4分别表示十分有利、有利、中、不利。表12北京移动和北京联通的表现一级指标底层指标北京移动1-4打分北京联通1-4打分1、运营商价格网络质量增值业务服务品牌形象营业厅计费合作伙伴2、竞争者价格促销行为策反新业务71 3、个人客户4、客户所在单位的电信消费政策附录C：层次分析软件所得结果层次分析软件所得结果标度类型：1~9最终结果备选方案权重报销话费额度0.0405成本控制方法0.1000通信解决方案0.2466政策与监管0.0253经济0.0067技术0.007671 人口0.0026年龄0.0188性别0.0188地区0.0188在网时间0.0178ＡＲＰＵ0.0475市话占总通话量比例0.0197联系人数量0.0582投诉次数0.13811.客户流失预警判断矩阵一致性比例：0.0717;对总目标的权重：1.0000客户流失预警运营商竞争者个人客户所在单位的电信消费政策宏观环境权数运营商1.00003.00000.33330.20005.00000.1474竞争者0.33331.00000.33330.20003.00000.0858个人客户3.00003.00001.00001.00007.00000.3376所在单位的电信消费政策5.00005.00001.00001.00005.00000.3872宏观环境0.20000.33330.14290.20001.00000.04212.运营商判断矩阵一致性比例：0.0733;对总目标的权重：0.1474运营商价格网络质量增值业务服务品牌形象渠道计费明确性合作伙伴权数价格1.00000.33335.00003.00003.00003.00000.33335.00000.1576网络质量3.00001.00004.00005.00005.00005.00001.00005.00000.2802增值业务0.20000.25001.00000.33331.00000.33330.20003.00000.0450服务0.33330.20003.00001.00003.00000.33330.20003.00000.0705品牌形象0.33330.20001.00000.33331.00000.25000.20003.00000.045071 渠道0.33330.20003.00003.00004.00001.00000.33333.00000.1025计费明确性3.00001.00005.00005.00005.00003.00001.00005.00000.2703合作伙伴0.20000.20000.33330.33330.33330.33330.20001.00000.02903.竞争者判断矩阵一致性比例：0.0740;对总目标的权重：0.0858竞争者价格促销行为策反新业务权数价格1.00000.33330.20003.00000.1259促销行为3.00001.00000.33333.00000.2477策反5.00003.00001.00005.00000.5538新业务0.33330.33330.20001.00000.07274.个人客户判断矩阵一致性比例：0.0000;对总目标的权重：0.3376个人客户客户的基本属性客户的消费数据权数客户的基本属性1.00000.20000.1667客户的消费数据5.00001.00000.83335.所在单位的电信消费政策判断矩阵一致性比例：0.0370;对总目标的权重：0.3872所在单位的电信消费政策报销话费额度成本控制方法通信解决方案权数报销话费额度1.00000.33330.20000.1047成本控制方法3.00001.00000.33330.2583通信解决方案5.00003.00001.00000.63706.宏观环境判断矩阵一致性比例：0.0975;对总目标的权重：0.0421宏观环境政策与监管经济技术人口权数政策与监管1.00005.00005.00005.00000.6010经济0.20001.00001.00003.00000.1582技术0.20001.00001.00005.00000.1797人口0.20000.33330.20001.00000.06117.客户的基本属性判断矩阵一致性比例：0.0000;对总目标的权重：0.0563客户的基本属性年龄性别地区Wi71 年龄1.00001.00001.00000.3333性别1.00001.00001.00000.3333地区1.00001.00001.00000.33338.客户的消费数据判断矩阵一致性比例：0.0431;对总目标的权重：0.2813客户的消费数据在网时间ＡＲＰＵ市话占总通话量比例联系人数量投诉次数权数在网时间1.00000.33331.00000.20000.20000.0633ＡＲＰＵ3.00001.00003.00001.00000.20000.1688市话占总通话量比例1.00000.33331.00000.33330.20000.0701联系人数量5.00001.00003.00001.00000.33330.2070投诉次数5.00005.00005.00003.00001.00000.4909内部资料仅供参考9JWKffwvG#tYM*Jg&6a*CZ7H$dq8KqqfHVZFedswSyXTy#&QA9wkxFyeQ^!djs#XuyUP2kNXpRWXmA&UE9aQ@Gn8xp$R#͑Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5ux^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmUE9aQ@Gn8xp$R#͑Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5ux^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z8vG#tYM*Jg&6a*CZ7H$dq8KqqfHVZFedswSyXTy#&QA9wkxFyeQ^!djs#XuyUP2kNXpRWXmA&UE9aQ@Gn8xp$R#͑Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^G89AmUE9aQ@Gn8xp$R#͑Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5ux^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z8vG#tYM*Jg&6a*CZ7H$dq8KqqfHVZFedswSyXTy#&QA9wkxFyeQ^!djs#XuyUP2kNXpRWXmA&UE9aQ@Gn8xp$R#͑Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5ux^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmUE9aQ@Gn8xp$R#͑Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5ux^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNuGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5ux^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$U*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89Amv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5ux^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$U*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz84!z89Amv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5ux^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$U*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$U*3tnGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZ#Qc@UE%&qYp@Eh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNuGK8!z89AmYWpazadNu##KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn%Mz8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