廣東移動通訊有限責任公司
【摘要】本文描述了移動客戶流失分析的重要性,流失的定義和客戶細分方法,提出了影響客戶流失的各種特徵因素,闡述了客戶流失分析的建模流程及與營銷活動的關係。
1 前言
我國的移動通訊企業經過前幾年的高速發展，現在正步入緩慢增長期：移動通訊註冊客戶數動態增長，即在大量客戶入網的同時，又有大批客戶離網流失；每月註冊客戶數與在網活動客戶數相差懸殊,湧現大批零次話務客戶；業務與收入總量增長相對趨緩，出現「增量不增收」。因此,分析客戶流失原因,吸引潛在客戶入網,增加現有客戶滿意度,減少客戶流失機率,提高客戶消費水平,充分占有市場,是移動通訊企業在激烈市場競爭中制勝的關鍵。
2 移動客戶流失的定義與特徵因素
2.1移動客戶流失的定義
移動通訊領域的客戶流失有三方面的含義：一是指客戶從本移動運營商轉網到其他電信運營商,這是流失分析的重點。二是指客戶使用的手機品牌發生改變,從本移動運營商的**值品牌轉向低價值品牌，如中國移動的使用者從全球通客戶轉為神州行客戶。
三是指客戶arpu (指每使用者月平均消費量)降低，從**值客戶成為低價值客戶。
客戶流失分析，就是利用資料探勘等分析方法,對已流失客戶過去一段時間的通話、客戶服務投訴或交費等資訊進行分析，提煉出流失或有流失趨勢客戶的行為特徵，再將這些特徵應用於現有的客戶服務，採取相應的營銷手段做到客戶保持和客戶發展。
進行客戶流失分析的目的就是挽留客戶,增大業務收入。因此進行客戶流失分析**和客戶挽留應與客戶服務成本結合起來。客戶服務成本包括為客戶服務的所有成本,如客戶使用網路的成本,客戶交費、投訴的營業成本等。
客戶的消費帶來的收益可能大於或小於為其服務的成本,因此需要對流失的客戶進一步細分：
⑴ 有完整聯絡資料與沒有聯絡資料的客戶： 客戶入網應提供正確可聯絡的資料,如果客戶提供的資料虛假或不完整,則其欠費離網的概率增大,因此對中國移動來說,應著重分析全球通客戶,神州行客戶的流失分析應次之。
⑵ 短期簽約客戶和長期簽約客戶：那些使用期限大於一年的中長期客戶才是有價值的客戶。如果客戶在3個月內離開，可能是在**優惠補貼等因素影響下入網,優惠期滿即設法離開，我們很難分析他的消費行為，因而難採取措施防止他的流失,這部分的客戶應從樣本資料中剔除。
⑶ 區分主動流失與被動流失客戶： 客戶流失分析與挽留應集中在主動流失的客戶，對於被迫離開的客戶（如因高額欠費而被移動公司停機）不應進行挽留。
⑷ 區分集團客戶和個人客戶： 一些大的企業集團通常為其員工購買通訊工具並報銷相應的費用,員工離開則不能享受該服務,但整個集團的消費沒有變化。這類個人客戶的流失不是因為移動企業方面的原因,對其挽留收效甚微。
⑸ 區分本地客戶和外來客戶：一些人員因為工作發生變化,通常在不同的城市和地區流動,到達新地點後再購買新的本地網號碼,因而對該類客戶挽留難度很大。
2.2影響客戶流失的特徵與因素
⑴ 客戶的基本屬性 ：如性別、年齡、在網時間、職業、愛好、 籍貫、 入網品牌與號碼、註冊服務等級(sla)等,這些資料在客戶登記入網或客戶調查等過程中得到,並永久儲存在客戶資料資料庫中。不同背景的客戶有不同的社會行為特徵和愛好,如職業影響收入,年齡影響產品購買型別等。
⑵ 客戶的通話情況： 如通話型別、平均通話時間、通話物件及親情號碼、通話地點、漫遊型別、資料業務使用情況、消費積分、客戶價值型別、客戶vpmn 群等。在計費中心客戶消費話單和賬單中可以獲取客戶消費的詳細資訊。
⑶ 客戶服務情況：指客戶通過投訴渠道或客戶服務介面(如營業廳,**,客戶經理等)進行的有關繳費、服務投訴/建議的情況。客戶滿意度高,投訴就少；查詢月消費詳細清單的客戶對資費政策通常很敏感等。
⑷ 網路執行質量情況：包括通訊網路的質量，小區或無線通道通話接通率等影響客戶消費的網路因素。網路維護部門通過對交換機進行話務測量可以獲得網路運營的詳細分析報告。
網路質量是移動通訊企業的生命,是客戶服務與業務領先的基礎。
⑸ 資費政策與技術進步： 不同運營商的資費高低改變等也是影響流失的乙個重要因素。技術革新,會帶動一大批追新潮客戶使用最新技術產品。
3客戶流失模型建立方法
3.1客戶流失模型建立的基礎
建立客戶流失模型,必須遵循資料探勘模型建立與分析方法。資料探勘,在某種意義上講,是統計學的擴充,加上一點人工智慧的含義。如同統計學，它不是商業解決方案，而是一門技術。
資料探勘的結果直接在資料庫中不能查詢到，是隱藏在資料庫中的寶石,而客戶流失特徵就是資料探勘需要找的寶石。
移動通訊企業資料探勘存在的基礎已經具備：
◆移動企業大量的歷史資料： 每天的客戶服務部門和計費中心均產生多達上百gbyte 的客戶投訴/客戶通話等資料。目前,各大移動公司正進行業務支撐系統的集中化建設。
統一集中的資料來源擁有寶貴的資料資訊。
◆大規模並行計算機的出現： ibm\hp\sun\ncr 等公司的主流機型都能支援多達幾十gbyte資料的併發i/o處理/小時。這些保證資料探勘處理能每天進行更新資料來源,對市場能快速反應,真正做到」time-to-marketing」 。
◆多種多樣的資料探勘演算法： sas/ibm/spss 等公司都有成熟的商業資料探勘軟體包供利用。
3.2 客戶流失分析過程
客戶流失分析過程指客戶流失邏輯模型的建立過程,包括資料取樣、資料分析、模型評估和應用等方面,以下就這些方面進行簡單的描述。
⑴ 資料取樣
資料取樣就是從所有已經流失的移動客戶中，抽取部分客戶的資訊，進行預處理,如對錯誤格式的記錄資料進行過濾、轉換, 對部分字段進行必要的拆分或彙總。注意,有些欄位在業務系統中並不直接存在,需要轉換得到。 例如:
某種離網模型資料輸入如表1所示：
表1 某離網模型資料表
基本資料組
客戶性別,客戶職業, 地區, 年齡, 付費方式,客戶等級,入網時間,客戶所在vpmn 客戶群
通話方式
最近連續半年平均消費水平
最近連續3月平均消費水平
前第3個月來電轉駁次數
前第2個月來電轉駁次數
本月來電轉駁次數
網間通話佔網內通話的比率
未接**次數
通話總分鐘數
漫遊次數
交費方式
最近半年欠費停機次數
最近3月交費方式變更次數
交費渠道
投訴方式
投訴型別
投訴故障級別
網路故障型別
政策方面
運營方式變更
資費方式調整
國家出台新政策
技術發生改變
⑵資料分析
資料分析就是對取樣後的資料進行初步分析，試圖尋找出不同變數之間的關聯度，以及不同變數對於客戶流失的影響程度。
並非所有輸入變數都是同樣的權重,部分因子可能同客戶流失無關，則在選擇流失分析的輸入因子時，就必須將該部分因子去掉。部分因子間可能存在很強的正負關聯關係，建模時只需輸入其中的基本因子。例如：
將從移動網管中心獲得的交換機故障同從客服中心獲得的客戶投訴(如不能登入)進行關聯分析，發現投訴情況同網路故障成正比，則我們認為網路故障是基本的輸入因子，而相關的投訴情況則不能夠作為輸入因子。
⑶ 模型建立
運用相關的資料探勘工具,選擇正確的挖掘演算法(如決策樹,神經網路,各種統計分析方法)建立模型。整個建模過程實際上是乙個不斷迴圈的過程，乙個模型分析的結果可能是另乙個模型的輸入變數。
⑷ 模型評估及應用
當模型確定後，即可以應用於所有的當前客戶。經過客戶經理將結果運用於生產系統,我們最終有了如下資訊：所有可能流失的客戶清單，每個客戶流失的概率，客戶流失的相關影響因素。
這只是完成了第一步，更重要的工作是制定什麼樣的客戶保留策略去實施客戶保留,並不斷修正模型,使之更加完備。這裡涉及到具體問題具體分析,個性化服務才是關鍵,沒有相應的市場營銷措施,從資料探勘分析的結果永遠是數值,不能產生應有的效益。
乙個典型的客戶流失資料探勘系統如圖1所示：
圖1 客戶流失資料探勘系統邏輯結構圖
3.3 事例分析
客戶流失方式很多,這裡列舉兩種情況：
⑴ 客戶集體離網
這類客戶群通常為乙個vpmn 客戶群, 群內話費採取固定費用包月制,免月租,有一定數額或比例報銷的對公統一帳戶,群內通話比例高,通常發生在乙個交換局或乙個小區覆蓋範圍內。在競爭對手更優惠的條件下,集體轉網。轉網初期,作來電轉駁到其他運營商號碼。
對公月帳單話費下降劇烈,來電轉駁次數與通話比率增大明顯。此種情況十分嚴重,對本運營公司造成的直接和間接影響都很大,因此建議採取多種形式進行預防。
⑵ 大客戶轉網
大客戶是競爭對手積極爭奪的物件,根據統計,佔客戶總數的30%的大客戶貢獻了話務總量的70%。目前,許多運營商對大客戶採取主動營銷,如上門服務,贈送手機,話費打折和積分等優惠政策。
大客戶分類方式多種多樣,根據社會影響和消費高低,可分為黨政軍人,社會名人,各類明星,各企業高階管理人員,個人高話務量客戶等。大客戶通常對話務質量和業務服務水平要求高,對資費敏感性差,喜歡使用**值品牌。但部分大客戶在運營商贈送手機和sim卡等優惠條件下,將會同時擁有多個運營商的號碼。
從分析月清單可以看出,該類客戶接聽來話比例高,打出**比例低,二者相差懸殊,這是因為客戶在非商業等一般情況下使用了資費低的號碼。從統計資料看,某些地區移動\聯通\電信小靈通入網使用者總數比人口普查所得到的人口總數還多也證明了一人多卡的現象普遍存在。如何提高大客戶這種變相離網,需要更加個性化的營銷措施。
4結束語
客戶流失的根源在於市場競爭。 通過應用資料探勘方法,分析客戶流失原因,目的在於改進現有的服務工作。移動通訊企業應充分認識到客戶流失分析的重要性和難點,通過培養資料分析業務骨幹,堅持不懈地進行模型建立和優化工作,就能降低客戶流失率,提高企業的整體競爭能力。
9A文移動通訊行業客戶流失分析
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