精确营销电信行业客户价值管理体系研究方案

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1、电信行业客户价值管理体系研究方案个人客户价值管理体系总体思路维系挽留客户细分价值提升内容提要总体思路－基于客户生命周期的价值体系数据采集元数据管理系统管理营帐系统客服系统数据其他数据增值业务管理平台统一PORTAL平台（呼叫中心、营业厅、CRM系统）渠道业务分析新用户分析用户群分析主题分析数据装载数据稽核数据转化数据抽取客户细分模型价值提升模型流失预警模型模型应用信用度模型客户指纹模型客户生命周期模型ETL调度客户流失分析基础模型客户价值模型应用模型价值提升老用户维系挽留新用户重入网分析总体思路－个人客户价值管理体系功能结构图客户分

2、析营销策划营销执行营销评估客户细分流失预警分析价值提升分析资费套餐策略维系政策策略挽留政策策略营销渠道策划客户流失预警效果评估客户价值提升效果评估营销政策评估呼叫中心网上营业厅实体营业厅短信平台CRM平台总体思路－个人客户价值管理体系整体流程个人客户价值管理体系总体思路维系挽留客户细分价值提升内容提要历史数据：用于预测流失倾向的用户历史数据，时间跨度3个月。建模：根据历史数据，预测未来1个月后的用户流失概率。分析用户群：分析周期内流失的用户群体。预测目标：在预测窗口周期得到用户的流失概率。本月流失用户定义：当月停机7天或7天以上的用

3、户以及当月销户用户没有消费行为定义：用户无通话时长、无短信行为、无GPRS流量维系挽留－客户流失预定义及目标用户属性和行为数据挽留月预测流失月第1月：第2月：第3月：……用户属性和行为数据挽留月预测流失月用户属性和行为数据挽留月预测流失月模型第一次工作模型第二次工作模型第三次工作流失用户预测不是目的，关键在于个性化挽留带来的流失率下降、收益净增。维系挽留－挽留持续滚动遵循业界CRISP-DM规范维系挽留－流失预测模型的建立2008年6月预警用户8月验证结果选取验证总用户数量为2367个用户，其中流失用户1866个用户，未流失用户50

4、1个用户。流失概率未流失流失总数量预测流失比率0.5-0.61734221519.53%0.6-0.7995212120717.56%0.7-0.82154826318.25%0.8-0.93976746414.44%0.9-18613221860.55%维系挽留－模型检验2008年6月预警用户8月验证结果从计算流失概率最高的用户中选取被选取的实际流失的人数选取用户比率选取用户数量未流失流失捕获率(流失/选取用户数量)提升率(捕获率/实际流失率3.5%）10%2369913758.1%1720%47229717537.1%1130%

5、70850220629.1%840%94469724726.2%750%118090927123.0%7维系挽留－模型检验模型提升率图预测结果表维系挽留－流失模型评估最重要的前10个：平均最大停机时长平均停机时长是否转兑包停机天数在网月数平均缴费金额短信条数平均小区数量缴费方式最大停机时长维系挽留－客户流失关键指标电话号码客户价值所在地区所属分组流失倾向评分行动优先级评分13xxxxxxxx39813xxxxxxxx550139xxxxxxx45流失倾向评分说明该客户流失可能的大小营销人员可迅速确定客户的开户地区，以便采取行动营销人

6、员可以更准确地抓住具有潜在流失倾向的客户营销人员可以根据客户价值确定客户挽留活动的目标群体了解潜在流失客户的行为特点，开展针对性的客户挽留综合客户流失倾向与客户价值，给出建议行动优先级供参考维系挽留－流失预测结果表套餐不匹配转兑包到期习惯性异动服务性依赖竞争对手策反网络原因客户区域迁移后面2个是不可控的维系挽留－客户流失原因分析客户经理回访流失用户特征统计分析客户流失原因分析制定维系政策制定挽留政策维系挽留政策效果测试：分组比对测试建立维系挽留知识库实施维系挽留建立流失模型、细分模型、客户价值模型建议做法一：从客户流失原因入手维系挽

7、留－实施策略号码流失概率客户价值挽留价值（行动优先级）13****10.60.80.4813****20.30.20.0613****30.40.10.04挽留价值（行动优先级）=流失概率×客户价值策略：（1）优先对挽留价值大的客户实施挽留。（2）只选高端，或只选低端，然后再按上式计算挽留价值建议做法二：根据挽留价值维系挽留－实施策略建议做法三：挽留措施的最优化N种挽留措施待挽留用户清单随机分成（N+1）个用户群试验N个用户群：每群实施一种措施1个用户群：不做任何动作（建模需要）建立挽留效果预测模型：具有**样属性及行为的用户在挽留

8、措施***的作用下，挽留成功率为****挽留效果预测模型投入生产：对用户*****采取哪个挽留措施，挽留成功率最大实施维系挽留待挽留用户清单修正模型维系挽留－实施策略本项目中对客户价值评估模型的搭建，综合衡量客户五个方面的表现：客户当