《套餐生命周期分析》PPT课件.ppt

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1、北京东方国信科技股份有限公司北京东方国信科技股份有限公司Beijing Orient National Communication Technology Corporation Ltd.(BONC)专题分析专题分析东方国信公司简介东方国信公司简介东方国信是信息产业部认定的软件企业；东方国信是北京市中关村高新技术企业；公司长期专注于电信领域的BI（商业智能）、CRM（客户关系管理）、CTI等方面的研究，拥有多项软件产品专利；现有员工近1000人。东方国信公司简介东方国信公司简介中国联通业务支撑系统合作集成商作为唯一厂商主持编写中国联通新一代经营分析系统的一系列规范（业务规范、数据模型规范、省分内

2、部接口规范、上传总部数据接口规范、数据质量监控规范、元数据管理规范）作为联通总部经分建设厂商，依据总部决策层的需求，独立编写联通统计指标体系（移动业务、固网业务、融合业务、3G业务）和上传接口规范。参与编写中国联通CRM规范，尤其是独立编写中国联通维系挽留系统、渠道管理系统相关规范中国联通新一代经营分析系统核心集成商中国联通综合人工平台核心集成商中国网通业务支撑系统合作集成商中国电信业务支撑系统合作集成商作为唯一厂商主持编写中国电信“经营分析系统规范（移动业务）”中国铁通业务支撑的三家核心集成商之一参与编写TBSS总体规范、技术规范、业务规范，尤其是独立编写决策支持系统和大客户系统相关规范东方

3、国信公司简介东方国信公司简介运营商运营商规范与方案规范与方案原联通原联通独立编写（省分）：中国联通IT系统BSS系统域经营分析系统业务规范 中国联通IT系统BSS系统域经营分析系统技术规范 中国联通IT系统BSS系统域经营分析系统数据模型规范 中国联通IT系统BSS系统域经营分析系统省分内部接口规范 中国联通IT系统BSS系统域经营分析系统元数据管理规范 中国联通IT系统BSS系统域经营分析系统数据质量监控规范 中国联通新一代经营分析系统实施方案 中国联通客户维系挽留系统业务规范 中国联通渠道管理系统业务规范独立编写（总部和省分）：中国联通移动业务统计指标体系以及移动业务统计指标上传接口规范

4、中国联通固网业务统计指标体系以及固网业务统计指标上传接口规范 中国联通3G业务统计指标体系以及3G业务统计指标上传接口规范参与编写：中国联通CRM系统业务规范原网通原网通独立编写：辽宁网通决策支持系统ODS数据模型规范(共7个分册)辽宁网通ODS项目建设方案 辽宁网通决策支持系统数据与其他系统接口方案东方国信公司参与运营商规范与方案编制（东方国信公司参与运营商规范与方案编制（1 1）东方国信公司简介东方国信公司简介运营商运营商规范与方案规范与方案电信电信独立编写：中国电信移动业务经营分析系统业务规范 中国电信移动业务经营分析系统数据模型规范 中国电信经营分析系统迁移方案 中国电信客户关系管理系

5、统补充规范铁通铁通参与编写：中国铁通TBSS工程总体规范 中国铁通TBSS工程技术规范 中国铁通TBSS工程业务规范独立编写：中国铁通决策支持系统技术规范和业务规范 中国铁通大客户系统业务规范东方国信公司参与运营商规范与方案编制（东方国信公司参与运营商规范与方案编制（2 2）东方国信联通市场情况东方国信联通市场情况#省分公司省分公司经营分析经营分析维系挽留维系挽留渠道管理渠道管理积分管理积分管理综合人工平台综合人工平台集团管理集团管理1联通总部联通总部2重庆重庆3江苏江苏4河南河南5河北河北6湖北湖北7贵州贵州8内蒙内蒙9四川四川10陕西陕西11青海青海12宁夏宁夏13新疆新疆14海南海南15

6、吉林吉林16云南云南17山西山西18辽宁辽宁19上海上海20天津天津21广西广西22北京北京23黑龙江黑龙江24甘肃甘肃合计合计221210473中国电信中国电信#省分公司省分公司经营分析经营分析针对性营销（维系）针对性营销（维系）渠道管理渠道管理1吉林电信吉林电信2山西电信山西电信3河北电信河北电信4内蒙电信内蒙电信5青海电信青海电信6四川电信四川电信7海南电信海南电信8陕西电信陕西电信9重庆电信重庆电信10宁夏电信宁夏电信11贵州电信贵州电信12新疆电信新疆电信13云南电信云南电信14河南电信河南电信15上海电信上海电信合计合计1265移动铁通和网通移动铁通和网通客户客户经营分析经营分析C

7、RM1辽宁网通辽宁网通2内蒙网通内蒙网通3吉林网通吉林网通合计合计31客户客户经营分析经营分析TBSS铁通总部铁通总部北京铁通北京铁通重庆铁通重庆铁通湖北铁通湖北铁通甘肃铁通甘肃铁通宁夏铁通宁夏铁通上海铁通上海铁通河北铁通河北铁通吉林铁通吉林铁通湖南铁通湖南铁通合计合计121研发体系介绍研发体系介绍以“核心版本+本地化”、”两集中两分散”的模式，软件研发体系负责的是核心版本的设计和开发，而对于本地化个性需求的设计和开发则由各个项目组实现系统分析组系统分析组系统建模组系统建模组需求收集提炼概要设计逻辑建模北京开发中心北京开发中心郑州开发中心郑州开发中心重庆开发中心重庆开发中心成都开发中心成都开发

8、中心基础软件部基础软件部系统详细设计数据库物理模型软件编码单元测试测试中心测试中心版本控制中心版本控制中心版本冲突消减代码审核集成测试项目组项目组1项目组项目组项目组项目组软件开发中心软件开发中心软件规划中心软件规划中心软件测试与版本控制中心软件测试与版本控制中心n 负责收集全国各地的需求，对收集到的需求进行分析、提炼、整合，编写软件的需求分析文档；n 根据业务需求进行软件概要设计、确定数据逻辑模型；n 编写各软件系统的解决方案；对软件系统未来的发展方向进行规划；n 确定软件系统技术体系结构；n 制定软件开发的规范、约定；n 开发WEB公共组件、公共软件模版；n 对解决方案(设计)中心提供的需

9、求、概要设计进一步细化，编写软件详细设计文档、设计数据库的物理模型；n 在公司的软件体系结构下、遵 循公共的规范和约定，编码实现相应的软件系统；n 对软件进行单元测试；n 统一管理全国软件版本，对各个软件版本的冲突进行消减；n 采用“每日重构”的方式对软件代码进行管理，“每日重构”即每天固定的时间从版本服务器上下载一个新的版本；n 审核各地研发中心的程序代码，校验所提交的代码是否符合公司的规范和约定；软件系统进行集成测试，编写测试文档；n 对于核心版本不能满足的本地化需求由各地项目组组织人员进行设计和开发，但不得和核心软件版本相冲突核心核心版本版本研发研发体系体系本地本地版本版本研发研发体系体

10、系项目组项目组4项目实施项目实施1 1、采取总部与省分两级项目管理体系。、采取总部与省分两级项目管理体系。2 2、省分设立项目经理、程序经理、数据经理、本地开发实施人员。、省分设立项目经理、程序经理、数据经理、本地开发实施人员。2 2、每个项目组平均人员、每个项目组平均人员10101515人。人。3 3、项目实施的软件版本由研发中心提供，研发中心对版本统一控制。、项目实施的软件版本由研发中心提供，研发中心对版本统一控制。4 4、项目实施过程中的本地个性化需求由本地项目开发、项目实施过程中的本地个性化需求由本地项目开发,研发中心统一管控。研发中心统一管控。北京东方国信科技股份有限公司北京东方国信

11、科技股份有限公司Beijing Orient National Communication Technology Corporation Ltd.(BONC)套餐梳理和优化套餐梳理和优化12概述本报告力求达到的目的企业的最终目的现有套餐的梳理、筛选以最近24个月海量生产数据为基础，采取科学的方法定量分析某移动公司的资费套餐，并以客户细分为基础优化主流套餐的资费结构和资费水平。通过绩效分析和客户细分了解目前资费套餐的现状，找到主要套餐的改进点对主流资费产品的资费结构和资费水平进行优化对设计和优化的产品进行绩效预测深入理解用户结构和行为增强市场营销的广度深度和准确程度，提高市场经营的效率和性能提升

12、产品的竞争力、生命力和覆盖面提升精细化营销水平，最终提高盈利水平13套餐梳理和优化对企业的利益套餐定价是企业利益增长的重要的因素，但是从管理和预算分配来看，套餐资费优化还没有得到足够重视。利润=数量 价格 成本通过市场活动增加销量成本控制资费优化在利润优化方面的投资利润杠杆作用在其它因素没有变化的情况下，1%的价格改善导致利润增长11%测算基础：投入在相关领域的资本和员工工作时间来源：麦肯锡，价格优势2004，基于全球1200家企业1%改善对利润的影响14套餐梳理和优化在定价管理流程中的作用套餐策略套餐设计套餐实施跟踪评估退出市场传统定价管理流程套餐策略梳理和优化套餐设计套餐实施跟踪评估退出市

13、场反馈绩效评价客户细分资费优化效果评估套餐梳理和优化是增强市场营销广度深度和准确程度、提高市场经营的效率和性能的有力手段。套餐梳理在流程中的位置以科学的方式梳理和优化：15套餐梳理优化的原则和方法套餐梳理优化基本框架1套餐绩效分析2套餐客户细分3资费结构优化4资费水平优化5优化效果预测6根本目的是了解客户群的特征并匹配以相应的套餐从套餐的演化、生命周期、流失模式等多维度分析套餐绩效深入洞察客户的消费行为，作为优化资费的重要基础明确基本诉求点，挑选差异化诉求点，简化繁杂诉求点在用户使用量、价格、忠诚度之间取得平衡，最终使收益最大化预测模型16套餐梳理优化的原则和方法套餐梳理优化基本框架1根本目的

14、是了解客户群的特征并匹配以相应的套餐17套餐梳理优化基本框架套餐梳理和优化的核心任务是找到套餐诉求与客户消费习惯特征之间的矛盾并消除这种矛盾。外部原因内部原因潜在市场整体需求用户群支付准备品牌与套餐内部转套餐目前套餐资费影响套餐资费设计的因素套餐体系的现状梳理和优化竞争公司策略市场份额公司形象对手套餐目标用户群任务指标管制技术限制国家政策网络负担计费系统限制预测和评价绩效分析客户细分资费结构优化资费水平优化深层原因发掘优化结果基于KPI的套餐市场表现生命周期、流失模式等专门分析细分焦点、框架矩阵用户群的典型使用特征、偏好目标用户覆盖面改善在网用户与所选套餐间的契合度优化套餐簇以满足不同消费水平

15、的用户资费水平的调整范围对使用量、忠诚度造成的改变18套餐梳理优化的原则和方法套餐绩效分析2从套餐的演化、生命周期、流失模式等多维度分析套餐绩效绩效分析框架和方法论2.1套餐体系现状2.2套餐演化和生命周期分析2.3套餐竞争力分析2.4流失模式分析2.5套餐绩效分析小结2.619套餐绩效分析框架套餐绩效分析的核心任务是通过科学分析方法找到套餐的问题所在。外部因素潜在用户群竞争状况政策状况目前套餐资费套餐资费设计的因素与现状套餐簇梳理利益内部因素套餐体系现状公司战略任务指标客户定位品牌结构套餐数量基本费用项目内部因素技术限制网络负担计费局限描述梳理评估精简深层问题揭露分析结果(部分)簇之间/内部

16、的区别簇之间/内部的联系相似的资费元素相似的资费水平定义评估KPI重点关注主流套餐和优质套餐筛选主流套餐和优质套餐剔除劣质套餐辨别改善差别细微的套餐重复的套餐相互干扰的套餐流失率过高套餐改善套餐体系力推优质套餐剔除劣质套餐评估和精简表象问题20套餐体系现状图2.2.1套餐体系出账图X坐标：2008年4月出账用户数Y坐标：套餐用户平均ARPU值2008年4月，某移动公司参与出账的套餐总数为90个，套餐平均ARPU值52.12元套餐用户过于集中。61%用户集中于1个套餐，92%用户集中于5个套餐，营销精细化程度不够。与此相反，51(占总数57%)个套餐出账用户数不到100人，属于无人问津的套餐。大

17、量废弃套餐不利于资费体系结构的清晰，同时也增加了维护成本。21套餐体系现状图2.2.2套餐体系出账图X坐标：2008年4月出账用户数Y坐标：套餐用户平均ARPU值Z坐标：当月新增用户90个出账套餐里面，只有23个套餐处于活跃状态(当月发展用户大于0)。其中全球通品牌8个，动感地带品牌5个，神州行品牌10个。全球通品牌套餐用户数少，用户数前10位套餐中只有1个全球通品牌。用户数最多的10个套餐新增用户数占97%，套餐用户集中的现象继续加剧。全球通动感地带神州行22套餐生命周期分析典型套餐的生命周期：导入期、成长期、稳定期和衰退期。导入期：套餐刚推出市场，因为认知度关系用户数不多，同时ARPU值较

18、低。成长期：用户快速增长，吸引适合或不适合套餐的用户加入。稳定期：离网和入网用户达到动态平衡，出账用户数基本不变化，ARPU值稳定衰退期：因为政策、实效性的关系，套餐不再有吸引力，用户数逐渐减少图2.3.1 典型套餐生命周期图X坐标：每月出账用户数Y坐标：套餐累计收入23套餐体系现状套餐计划出账用户累计占比ARPU编号品牌神州行长话卡-神州行随意听神州行家园卡-集团客户资费6元彩铃动感短信套餐动感长话套餐神州行轻松卡-本地行月租神州行轻松卡-本地通月租6元神州行家园卡-神州行大众卡-动感音乐套餐动感畅听套餐神州行大众卡-海拉尔全球通88元套餐-全球通b神州行家园卡-集团客户资费30元保底神州行

19、家园卡-有人值守公话726,907201,276100,95351,17225,13721,08919,1728,9688,0125,8173,7961,66060.8%77.6%86.1%90.3%92.4%94.2%95.8%96.5%97.2%97.7%98.0%98.2%50.642.067.848.046.942.261.189.943.7138.573.425.7470001994700061347000063470000554700003247000637470000184700006547000638470000564700061247000012神州行神州行动感地带神州行神州

20、行神州行神州行动感地带神州行全球通神州行神州行123456789101112根据ABC原则和实际情况选取出账用户数最多的12个套餐作为重点分析24套餐生命周期分析成长期套餐：47000199 神州行长话卡稳定期套餐：47000055 神州行轻松卡衰退期套餐：47000056 全球通88元套餐套餐结构老龄化，多数套餐处于衰退期成长期套餐4个：47000199、47000613、47000637、47000638 稳定期套餐2个：47000055、47000612 衰退期套餐6个：47000063、47000032、47000018、47000065、47000056、47000012 套餐用户集

21、中的现象将进一步加剧用户数最多的3个套餐都处于成长期，对本网套餐形成强大冲击力。套餐内部竟争严重，目前处于稳定期的套餐也将很快结束稳定期转入衰退25套餐生命周期分析高价值套餐衰退引起用户结构变化高价值套餐衰退，低价值套餐成长的直接结果就是高端用户离网率提高。以2008年2月分析结果为例，ARPU60低端用户离网率1.17%，ARPU100-200高端用户离网率1.77%，而ARPU300元的黄金客户离网率高达2.1%，几乎是低端用户的两倍。造成整体用户增长效率降低，长此以往就会改变用户结构，降低整体用户质量。图2.3.5 多套餐跃迁矢量图X坐标：出账用户数Y坐标：本月和上月ARPU值主流套餐活

22、跃 高价值套餐衰退利用套餐跃迁矢量图能够同时进行横向对比和纵向对比高价值套餐出现不同程度的持续衰退，用户数衰退幅度为4.5%。衰退套餐中大部分套餐连续18个月衰退。于此同时用户数最多的两大主流套餐用户数呈现高速增长，增幅达到3.6%，新增用户3.3万值得注意的是套餐47000638神州行，用户数高速增长，2008年4月增幅为78.2%注：离网率统计口径是严格的3个月内无任何消费或使用26套餐竞争力分析1234常规方法无法准确解答的重要问题问题套餐每个月的新增用户从何处而来？套餐每个月离网的用户到哪里去了？套餐之间的相互影响程度有多大？哪些资费之间存在冲突，原因是什么？哪些套餐能够有效的抢夺竞争

23、对手客户？哪些套餐用户容易流向竞争对手？27套餐竞争力分析为了回答上述问题，BONC采用了IMEI跟踪和呼叫指纹分析两种技术。用户群快照追溯某个时间段的用户群IMEI分析清洗转换后的IMEI库对比IMEI跟踪示意呼叫指纹分析示意呼叫指纹分析的本质是计算用户的交际圈重合程度，包括习惯呼叫的对端号、习惯呼叫时间段、呼叫时长等指标。IMEI跟踪技术的本质是通过唯一的IMEI号建立用户之间的时间序列联系。28套餐竞争力分析 套餐新入网用户来源来自网外重入网未知整体用户重入网比例较高统计期2008年1月1日-3月31日，新增用户共计189070户，其中网外用户89792户，重入网用户95167户，占50

24、.3%，另有4111户无法识别。即每发展100个用户，其中50个原本就是移动用户退网后重新入网。来自网外用户一部分来自潜在市场，一部分来自竞争对手。整体重入网比例50.3%横向来看属于比例较高，作为对照，本地联通整体重入网率为44%左右。一方面是因为用户趋于饱和，潜在市场有限，另一方面因为套餐之间相互影响严重。主流套餐重入网比例12个主流套餐里面有7个比较活跃，在1-3月有一定数量的新入网用户数。重入网比例最高的套餐是47000063动感短信套餐，重入网比例61%。一般造成如此高重入网有两个原因，一是入网优惠过高，二是资费冲突导致其它套餐用户自发迁移。重入网比例最低的套餐是47000032神州

25、行轻松卡，重入网比例42.8%。该套餐发展迅速，发展的用户以潜在用户和竞争对手用户为主。套餐针对性很强，并且营销也相当成功。29套餐竞争力分析 套餐离网用户归宿彻底消失重入网无法判别整体用户重入网比例较高统计期2008年1月1日-2月29日，离网用户共计122160户，其中彻底消失46789户，重入网用户68172户，占55.8%，另有7199户无法识别。即每离网100个用户，其中55个会从新入网移动，另有38个转入竞争对手或者消失。离网用户重入网比率最高的套餐是47000065动感音乐套餐，重入网比率60.8%；最低的是47000032神州行轻松卡，重入网比率47.1%。通过重入网定基比找到

26、对其它套餐造成冲击较大的4个套餐：47000055、47000199、47000637、47000638。图2.4.1 套餐重入网定基比X坐标：套餐Y坐标：重入网定基比30套餐竞争力分析 套餐相互影响4700001247000018470000324700005547000056470000634700006547000199470006124700061347000637470006380.32-0.41-0.55-0.51-0.44-0.44-0.38-0.37-0.44-0.38-0.48-0.39-0.530-0.49-0.46-0.12-0.36-0.25-0.28-0.44-0.3

27、9-0.47-0.23-0.53-0.351.68-0.46-0.36-0.34-0.37-0.31-0.41-0.380.18-0.350.04-0.33-0.431.34-0.31-0.34-0.33-0.29-0.41-0.06-0.26-0.34-0.68-0.35-0.53-0.53-0.39-0.41-0.35-0.35-0.41-0.4-0.52-0.38-0.250.120.23-0.12 0.28 0.85 0.13 0.08-0.1-0.29-0.05 0.18-0.53-0.35-0.53-0.53-0.36-0.41-0.12-0.32-0.34-0.4-0.53-0.

28、37 2.743.132.442.65 3.11 2.96 3.14 3.15 3.08 0.41 3.01 3.14-0.68-0.41-0.56-0.54-0.41-0.44-0.38-0.36 0.39-0.4-0.52-0.37 1.03-0.26-0.40.23-0.17-0.24-0.27-0.24-0.16 3.08-0.27-0.23-0.25-0.4-0.3-0.51-0.41-0.42-0.4-0.34-0.34-0.39 0.44-0.35-0.68-0.38-0.56-0.55-0.41-0.43-0.4-0.36-0.44-0.4-0.53-0.29 47000012

29、4700001847000032470000554700005647000063470000654700019947000612470006134700063747000638套餐互作用矩阵描述不同套餐两两之间相互影响强度。一般来说诉求点不同的套餐之间影响强度弱，重复套餐之间相互影响强度高，资费水平差异较大的套餐易形成单方面影响。大多数套餐用户重入网后倾向于选择以前的套餐，但有少数几个套餐例外。470000199神州行长话卡由于用户数量达到60万以上，巨大的发展惯性对每一个其它套餐都产生很大冲击。47000063套餐对47000032套餐和47000056套餐有较大冲击；470000613套餐

30、对47000012套餐和47000055套餐有比较大的冲击。除此之外其他套餐之间影响较小。31套餐流失模式分析 用户流失与Weibull分析20071220071120071020070920070820070720070620070520070420070320070220070138341254744061149645747712475394974461787136017082118180117891604131211359427901937232935352622270021071900167612621581216729603435299526892273208713331562280

31、928553604297725202375116313712896301637572774239513701509269328343401238513541470254428182410142213692525204314251374215612291395135812951101123456789101112 入网月在网时长71.9%67.9%65.9%69.7%70.1%75.0%81.2%86.9%93.1%95.7%99.1%Weibull分布又称自然流失分布。在本例中，首先以2007年1月入网的用户为基准，考察其在2月、3月直至2007年12月每个月的离网用户数。然后再以2007年2

32、月入网的用户为基准，考察其在3月、4月直至12月的离网用户数。依此类推，最后以2007年12月入网的用户为基准，考察在当月的离网用户数。形成一个半矩阵。Weibull矩阵的作用是可以用来拟合与预测移动用户的流失。理论上如果用户不受约束的自然流失，他们的行为就会符合Weibull分布，但是用户的行为受到内部外部各种因素的影响，实际行为将偏离标准的自然流失。不同套餐的偏差互不相同，将被用来刻画套餐的流失模式。100%32套餐流失模式分析保有率最差的套餐47000018 神州行大众卡的流失模式分析。整体保持率W(t)=e(-(0.070*t)0.893)C=-0.391*T60%套餐客户离网率远远高

33、于整体，是流失最严重的套餐。用户平均在网时长小，短期用户居多。通过Weibull拟合求得套餐用户流失拐点在在入网6个月，此时用户开始转为急剧流失，流失风险峰值在入网7、8两个月，接近40%的用户将离网。33套餐流失模式分析 另外一些典型套餐的流失模式 47000056 全球通88元套餐-全球通，高价值套餐都呈现出不同程度的低保持率。整体保持率34套餐流失模式分析 另外一些典型套餐的流失模式 47000612 神州行家园卡-集团客户资费30元保底。以集团客户为主的套餐都呈现高保持率，用户忠诚度高。整体保持率35套餐绩效分析 小结套餐表现深层原因用户过于集中，营销精细化水平不够。高价值套餐普遍老化

34、，低价值套餐大量发展，高端用户流失严重，用户整体质量下滑。大量低用户套餐存在，干扰资费体系结构，增加维护成本。套餐之间用户转网现象严重，增加内耗。部分套餐用户保持率差，没有合适的套餐满足用户需要。套餐没有合适的资费水平加以区隔，导致各种需求的用户都选择直观最便宜的套餐。长期没有进行有效的套餐梳理，缺乏对套餐的“软着陆”退出流程。套餐诉求点复杂，区隔不清，造成相互重入网严重。套餐资费结构不完整，导致覆盖面不足，部分用户的需求覆盖不到。36套餐客户细分套餐客户细分3深入洞察客户的消费行为，作为优化资费的重要基础客户细分框架3.1细分方法论和步骤3.2细分结果展示3.337套餐客户细分框架客户细分的

35、目的是深入洞察客户行为背后的驱动因素。客户行为的原因和结果各种需求产品基本需求增值服务需求识别和获得新客户客户获取客户细分的原因客户细分的应用客户细分的经济潜能不同价值观维系挽留价格是否敏感品牌形象影响服务质量需求维系风险客户挽留面临离网客户不同行为市场扩展使用量大小使用的时段使用的场合加长客户关系加深客户关系加宽客户关系企业的决策优势识别客户群制定有吸引力的价格恰当销售策略客户获取决策维系挽留决策现有细分客户的价值客户流失风险提升忠诚度市场扩展决策客户提升潜能新的增值业务采取何种积分策略较少的广告投入降低管理成本降低成本增加收入交叉销售带来ARPU提升清欠减少损失提高质量高端客户增加业务渗透

36、率增加客户互动增加38套餐客户细分方法论客户细分一般基于以下三种方式来实现，如果能将这些方式组合使用，可以发挥它们各自的优势，使细分更有价值。细分方式说明评价按使用行为细分 按用户使用量高低区隔 按用户是预付费还是后付费区隔 按用户忙时闲时通话比例区隔 按用户本地长途话务比例区隔优势：面向客户实际行为结果，能够提供相对精确的结果，是产品梳理、改善方面的最佳标准。缺点：无法了解用户行为背后的原因。按人口统计学/地理学细分 按用户社会等级区隔 按用户性别、年龄、职业区隔 按城区、乡镇等区隔 按人口密度区隔优势：方法简单、固定，容易进行定量分析。缺点：用户群特征不甚明显，不太适合针对性的产品设计。按

37、用户心理细分 按用户生活方式区隔 按用户需求区隔 按用户对品牌形象、价格在意度区隔 优势：面向客户行为动机，用户群针对性强，易于时长推广，有强烈的响应效果。缺点：用户动机复杂多变，实施复杂。39套餐客户细分方法论由于市场和客户行为无时不刻的改变，客户细分模型会逐渐老化，因此客户细分需要重复进行，以形成有效的体系。首先对符合标准的用户进行随机抽样，样本为20万用户。通过套餐的详细资费描述和客户行为来设计需要采集的变量，力求覆盖所有的诉求点。通过市场调研方式收集人口统计学以及心理学方面的相关数据 抽样样本检查。清洗数据，并将数据转换成专业分析工具所使用的格式。将外部数据转换成专业分析工具所使用的格

38、式。确定关键细分变量。根据用户行为选用合适的数据挖掘方法(决策树、聚类、人工神经网络)进行客户细分。通过统计学方法，根据市场调研结果对客户细分。描述细分客户群的独特实用行为特征。细分用户群的套餐偏好。细分用户群的购买特征/缴费特征等。细分用户群的人口统计学/地理及心理特征。数据收集数据预处理客户群细分细分群理解市场和客户行为改变监测40套餐客户细分步骤(一)分析框架设计与数据收集。为保证充分了解客户话务行为特征，完整高效的数据收集必不可少。原始需求与数据收集 首先对符合标准的用户进行随机抽样，样本为20万用户。通过套餐的详细资费描述和客户行为来设计需要采集的变量，力求覆盖所有的诉求点。通过市场

39、调研方式收集人口统计学以及心理学方面的相关数据数据收集为了不重复不遗漏，并且高效率的覆盖所有诉求点和客户行为，抽样格式设计十分重要。为保证充分了解和分析每个客户群的行为特征，根据套餐的详细资费项目和用户的购买、使用、付费特点，BONC设计了包含290个变量(含衍伸变量)的数据抽取格式。变量的设置是为了了解每个用户的细微行为特征，例如主叫特征、长途特征、网间话务特征、闲时话务特征等等都使用相应的变量来刻画。根据以上设计的抽样格式，从生产库中对用户进行随机抽样。为在数据量和处理效率之间取得平衡，最终抽样用户数为20万。通过市场调研、营业厅走访等方式收集必要的人口统计学、地理、心理、市场营销方面数据

40、。41套餐客户细分步骤(二)数据预处理。为了保证数据的真实有效，数据检查在数据挖掘中是不可忽略的步骤。原始需求与数据收集 抽样样本检查。清洗数据，并将数据转换成专业分析工具所使用的格式。将外部数据转换成专业分析工具所使用的格式。数据预处理在本次分析中，BONC使用的工具为SAS，是目前使用最为广泛的专业数据处理软件，使用的模块包括Base、ETS、STAT、EM等。首先将生产数据和收集的外部数据清洗转换后转化为SAS所使用的数据格式。将转化为SAS格式的数据进行按套餐的频数分析，并与每个套餐的全体出账用户表现的频数进行对比，考察比例相似性，以保证抽样数据与市场表现吻合，具有代表性。42套餐客户

41、细分步骤(三)客户细分与客户群理解。在本次分析中，BONC采用对套餐用户按所选指标变量进行聚类的方式进行客户细分，并描述每个类的使用特征和绩效。原始需求与数据收集 确定关键细分变量。根据用户行为选用合适的数据挖掘方法(决策树、聚类、人工神经网络)进行客户细分。通过统计学方法，根据市场调研结果对客户细分。客户细分进一步筛选变量，确定关键细分变量。筛选变量依照不重复、不相干、不遗漏的原则。最终确定的关键细分变量如下：网内/网外忙/闲时主叫/被叫交际圈宽度直拨/加拨出账收入计费时长短信数量欠费情况各种衍生指标网内/网外省内/国内长途省内/国内漫游代理商区隔网间话务量对手发展情况使用目的使用强度结算相

42、关其它(竞争等)变量选择并细分细分客户群理解描述独特的行为特征评估用户群对套餐接受度清晰定义市场细分43套餐客户细分结果展示本地组，48.36%外联组，39.23%商旅组，12.41%根据客户特征，套餐客户一共可以分为3大类12小类。根据聚类结果，一共可将客户分为3大类12小类，每一类都具有明显的行为特征。本地组，占用户总量48.36%，又进一步细分为本地低使用组、本地高使用组、本地短信组3个子群。外联组，占用户总量39.28%，又进一步细分为省外IP组，省外短信组，省外IP短信组、省内外IP组、省内外IP短信组5个子群。商旅组，占用户总量12.41%，又进一步细分为省际商旅组、省际商旅短信组

43、、省际商旅IP短信组、全国商旅组4个子群。44套餐客户细分结果展示本地通话省内长途省际长途国际长途省内漫游省际漫游IP话费短信费用ARPU细分群主群占比用户数1108567119 124群编号325.6324.1227.7417.9427.6433.3828.4933.728.2924.670000003.343.270.040.010.66 0.7 0.88 4.51 11.5 6.03 2.18 4.25 2.87 5.28 0.01 0 0.01 0.03 0.03 0.02 0.02 0.01 0.03 0.03 0.02 0 0.01 0 0 0 1.62 1.850.020.01

44、0.03 0.010.020.03 0.03 0.050.03 0.03 15.97 23.00.19 0.180.178.46 0.57 10.39 0.46 10.61 0.31 0.31 0.77 1.19 17.06 0.98 4.24 18.52 7.36 11.6 0.79 17.49 14.55 33.16 53.83 37.79 51.58 74.44 51.59 70.90 37.9081.84本地低使用组本地高使用组本地短信组小记小记省外IP组省外短信组省外IP短信组省内外短信组省内外IP短信组小记小记省际商旅组省际商旅短信组本地组外联组商旅组18.8%15.2%14.4%

45、48.4%9.4%4.9%7.1%9.5%8.4%39.2%2.7%2.4%37592 30340 28784 96716 18719 9772 14186 18902 16879 78458 5415 4825 22.3133.9702.545.43 6.68 0.03 0.07 0.02 10.0 29.7 28.58 10.49 8.28 12.39 15.7989.32115.27际商旅IP短信组全国商旅组小记小记合计合计4.7%2.6%12.4%100%9311 5275 24826 200000 12类细分客户群的话务特征如下：45套餐客户细分结果展示ARPU细分群主群占比用户数1

46、108567119 124群编号3214.55 33.16 53.83 37.79 51.58 74.44 51.59 70.90 37.9081.84本地低使用组本地高使用组本地短信组小记小记省外IP组省外短信组省外IP短信组省内外IP组省内外IP短信组小记小记省际商旅组省际商旅短信组本地组外联组商旅组18.8%15.2%14.4%48.4%9.4%4.9%7.1%9.5%8.4%39.2%2.7%2.4%37592 30340 28784 96716 18719 9772 14186 18902 16879 78458 5415 4825 行为特征描述几乎全是本地通话，使用量少。几乎全是本

47、地通话，使用量比群1多一倍。几乎全是本地通话，使用量跟群10差不多，但多出近20元短信消费。基本本地通话需求与本地组相仿，有省际长途消费，且倾向于IP加拨基本本地通话需求与本地组相仿，有省际长途消费，不喜IP加拨，有较多短信需求。本地长途话务量都较大，有IP加拨习惯和短信需求。基本本地通话需求与本地组相仿，省内外长途需求较大，且倾向于IP加拨。本地长途(包括省内外)话务量都较大，有IP加拨习惯和短信需求。本地话费相当低，漫游话费高，大部分时间出差在外。本地通话与本地组相仿，漫游高，短信高。基本行为同群4，但是总话务量更高，倾向于IP加拨。消费最高，本地和漫游费各占40%左右，有一定的短信和IP

48、需求。89.32115.27际商旅IP短信组全国商旅组小记小记合计合计4.7%2.6%12.4%100%9311 5275 24826 200000 12类细分客户群的话务特征描述如下，三个主群客户需求迥然不同，每个主群内的子群之间大致上构成梯度消费，在话务量和功能费上有一定差异。46套餐客户细分结果展示 用户群套餐偏好分析(本地组)1、本地低使用组神州行长话卡-神州行随意听(63%)神州行家园卡-集团客户资费6元彩铃(15.3%)动感短信套餐动感长话套餐(8.1%)神州行轻松卡-本地行月租(5.7%)神州行轻松卡-本地通月租6元(3%)神州行大众卡-行(2.7%)神州行家园卡-(1.8%)动

49、感音乐套餐动感畅听套餐(.6%)2、本地高使用组3、本地短信组神州行长话卡-神州行随意听(61.9%)神州行家园卡-集团客户资费6元彩铃(17.9%)动感短信套餐动感长话套餐(7.4%)神州行轻松卡-本地行月租(5.5%)神州行轻松卡-本地通月租6元(2.8%)神州行大众卡-行(1.8%)神州行家园卡-(1.8%)全球通尊崇套餐数据卡品牌(.9%)神州行长话卡-神州行随意听(65.8%)神州行家园卡-集团客户资费6元彩铃(15%)动感短信套餐动感长话套餐(8.9%)神州行轻松卡-本地行月租(4.1%)神州行轻松卡-本地通月租6元(2.5%)神州行大众卡-行(1.4%)神州行家园卡-(1.2%)

50、神州行大众卡-神州行标准卡(1.2%)用户群的套餐偏好与用户群的使用特征不一致，需针对套餐进行进一步的优化。47套餐客户细分结果展示 用户群套餐偏好分析(外联组)4、省外IP组神州行长话卡-神州行随意听(63.9%)神州行家园卡-集团客户资费6元彩铃(17.5%)动感短信套餐动感长话套餐(11.3%)神州行轻松卡-本地行月租(2.9%)神州行轻松卡-本地通月租6元(2.3%)神州行家园卡-(1.2%)神州行大众卡-行(.5%)神州行家园卡-有人值守公话(.4%)5、省外短信组神州行长话卡-神州行随意听(56.4%)神州行家园卡-集团客户资费6元彩铃(19.2%)动感短信套餐动感长话套餐(9.4