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[周报全文]解读电信运营商客户流动之谜

2010年09月28日 15:59:17 | 作者:网界网 鲁媛媛 | 来源:网界网 | 查看本文手机版

摘要:Teradata数据挖掘顾问洪晶近日与媒体分享了Teradata的客户新增来源和离网去向解决方案,并表示该方案将帮助运营商制定提升发展用户的长效机制和策略,从而提高新增收入,降低成本支出,促进企业向“成本控制型”转型。

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客户流动
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【CNW.com.cn 专稿】自中国的电信运营商完成重组之后,市场的竞争越来越激烈,对移动客户的争夺与保有也变得尤为重要。在运营商们看来,粗放式营销不仅消耗营销资源,而且对于目标用户的个性化需求难以满足。是否可以对于不同来源的客户进行针对性的关怀,以提升用户的质量和数量?是否可以对即将离网的用户进行个性化的挽留,以进一步降低用户离网率?是否可以进一步加强对重入网用户的监控,减少酬金成本的无效使用?

针对以上问题,Teradata数据挖掘顾问洪晶近日与媒体分享了Teradata的客户新增来源和离网去向解决方案,并表示该方案将帮助运营商制定提升发展用户的长效机制和策略,从而提高新增收入,降低成本支出,促进企业向“成本控制型”转型。

据洪晶介绍,Teradata通过对用户通话特征、使用终端特征,以及个人信息特征等多种信息的分析挖掘,以重入网算法和竞争对手交往圈匹配算法为核心,在用户全生命周期(获取期、成长期、成熟期、衰退期、流失期)之外,找到用户在获取期之前(游离期)的不同来源,以及在流失期之后(离网期)的不同去向,使得运营商对用户的了解更加深入,从而为业务人员进一步了解新增和离网用户的总体构成,以及不同用户群体特征等提供帮助,为进行用户精准营销和精细管理提供支持。

“以前对用户新增和离网的监控,主要局限于用户数量的分析,现在通过‘用户新增来源及离网去向细分模型’,可以对个体客户的动向做进一步的分析,使得运营商对用户质量更加了解。” 洪晶表示。

洪晶强调,由于该方案引入了SNA技术,可以对传统的通话指纹算法进行优化。同时(+本站微信networkworldweixin),通过多模型组合,发挥每个模型的长处,通过细分流程穿针引线,达到整体最优。还有通过多模式识别,将挖掘模型、业务规则、社会属性等整合起来,进行全面分析。

此外,该方案紧密结合市场经营重点,紧贴一线分公司的需求,以其兴趣和需求作为应用推广的原动力。

洪晶表示,通过新增来源和离网去向分析所发现的客户发展问题,必将会引发运营商对于其客户发展策略的进一步研究。主要从品牌形象宣传、资费策略、渠道管理、客户忠诚度计划,农村市场等细分市场发展等方面入手,研究现有策略的市场有效性。根据客户的行为表现,对部分策略做适度调整。而这些,对于运营商的可持续发展,可谓是尤为关键。

更多内容详见: http://www.cnw.com.cn/P/2858

[责任编辑:程永来 cheng_yonglai@cnw.com.cn]