中国移动业务服务创新奖申报书-多模联动，精准定位，构建中高端客户立体防挖抢体系

1 中国移动云南公司业务服务创新奖励申报书 项目名称： 多模联动 、精准定位， 构建中高端客户立体防挖抢体系 申报单位： 中国移动通信集团云南有限公司 2011 年 11 月 2 一、项目基本情况 项目 名称 中文 多模联动、精准定位，构建中高端客户立体防挖抢体系 英文 主要完成人 主要完成单位 市场经营部 主 题 词 多模联动 中高端客户 防挖抢 任务来源 C 申请单位自创项目 项目起止时间 起始： 2011 年 1 月 1 日 完成： 2011 年 10 月 30 日 3 二、项目简介 （不超过 1000 个字） 随着市场渗透率的不断提升，个人通信市场日渐饱和，运营商市场发展面临着更大的压力，而随着竞争的日益激烈，存量市场也面临着客户流失、个人 APRU 值不断下滑的危险。在这个大背景下， ARPU 贡献稳定的中高端客户成为了三家运营商争夺的焦点。电信通过“宽带 +固话 +手机”联合捆绑，以宽带优惠升级等名义，捆绑集团单位固定电话和手机 终端，对集团中的中高端客户免费赠机；联通也利用其终端优势，采用 向高端客户赠送 IPhone 手机等形式挖抢移动的中高端客户。当前移 动公司对竞争对手挖抢中高端客户信息的收集主要依靠集团客户经理、大客户经理或电话经理与客户沟通获得，获得周期较长，较难做到及时发现，也难实现信息的完全收集，对人力资源消耗较大，信息难以汇总共享，总体效率是较低的，难以获得竞争上的优势。 本项目 依托数据挖掘，开发了针对中高端客户的 竞争 对手客户经理识别模型，中高端客户双卡客户识别模型， 中高端客户的价值流失预警模型 ，中高端客户自身消费周异动模型 ，对中高端客户 构建了“攻守拓”全方位的营销服务 保有 体系；项目在一年内为公司创造 7890万元的经济效益的同时，构架了中高端客户 预警模型规范， 可及时遏制竞争对手开展的恶意竞争行为 ，并便于兄弟省份 移植 。 三、项目详细内容 1、立项背景（不超过 800 个 字） 随着市场渗透率的不断提升，个人通信市场日渐饱和，运营商市场发展面临着更大的压力，而随着竞争的日益激烈 ，竞争对手不断挖抢，双卡比例也逐渐升高 ，存量市场也面临着客户流失、个人 APRU 值不断下滑的危险。在这个大背景下， ARPU 贡献稳定的中高端客户成为了三家运营商争夺的焦点。电信通过“宽带 +固话 +手机”联合捆绑，以宽带优惠升级等名义，捆绑集团单位固定电话和手机终端，对集团中的中高端客户免费赠 机；联通也利用其终端优势，采用用向高端客户赠送 IPhone 手机等形式挖抢移动的中高端客户。当前移动公司对竞争对手挖抢中高端客户信息的收集主要依靠集团客户经理、大客户经理或电话经理与客户沟通获得，获得周期较长，较难做到及时发现，也难实现信息的完全收集，对人力资源消耗较大，信息难以汇总共享，总体效率是较低的，难以获得竞争上的优势。 而目前中国移动拥有庞大的客户群，经营分析系统的经分数据仓库中，存储了海量的数据涵盖了用户通信行为的各个方面，如何通过大数据量的数据挖掘和运算，通过数理模式来分析储存的大量资料，以找出 不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法，及 4 时发现竞争对手挖抢情况，弥补客户经理收集信息的不足，这对于中国移动来说意义巨大。 经验数据表明，流失的中高端客户中，被竞争对手客户经理接触并策反的占了相当一部分。因此建立中高端客户竞争对手客户经理识别模型，筛选出被竞争对手客户经理接触过的中高端客户重点关怀，使有限的营销资源得到合理配置，取得最大的收益，是本项目的切入点。同时本项目围绕防挖抢一共设计开发了竞争对手客户经理识别模型、中高端客户的价值流失预警模型、中高端客户自身消费周异动模型、双卡双模客户 识别模型等，利用数据挖掘将中高端客户被动维系工作变成主动分析，主动报警，主动拓展。 2、详细技术内容（不超过 2000 个 字） 一 技术体系：三级多模联动模型 体系 三级 多模联动模型分为三个层次： 1、一级模型：客户特征知识库 ， 为二级模型提供基于客户生活轨迹、业务轨迹、接触轨迹的各项基础偏好标签支撑 ； 2、二级模型：包括价值流失预警模型、家庭关系识别模型、客户特征分群模型、客户换机预测模型、 GRPS 流量异常模型、套餐错位识别模型等。 进一步细分客户群体，精准识别客户需求，为三级模型输出的任务工作清单匹配个 性化的服务与营销策略，从而实施差异化、精细化的客户保有工作 ； 3、三级模型：包括竞争对手客户经理识别模型、客户自身价值移动模型、多双卡客户识别模型。三 级模型直接针对三大问题建立，模型输出被竞争对手客户经理挖抢过的中高端客户明细、已经成为双多卡的中高端客户明细、最近自身异动需要关怀的中高端客户明细 。 二 竞争对手 客户经理识别 模型 该 模型输出 疑是竞争对手客户经理的名单和 竞争对手 客户经理接触过的 移动 中高端客户清单，同时辅以双卡、双模及呼转客户识别模型，使得防挖抢的目标客户群更加准确。 模型的基本思路 如下图所示： 5 A 类40%B 类24%C 类16%D 类9%E 类7%F 类4%接触期 反应期 前 3 月平均 A R P U 大于 120元的中高端客户 竞争对手电话经理策反 A R P U 突降 3 0 %历史期31 2 M O U 稳定 非双卡 其他特征 1241089045第 1 个月 第 2 个月 第 3 个月 第 4 个月 M O U 突降 3 0 % 变成双卡用户 其他特征发生变化020040060080010001200140016001 2 3 4 5 61 2 34 5 6采用的挖掘方法为熵值法， 在信息论中，熵是系统无序程度的度量，某指标携带和传输的信息越大，表明该指标对决策的作用较之其他携带和传输较少信息的要大。 计算公式： njmppHmiijijj ,.2,1,lnln1 其中 ， 表示每业务中第 i 个地市、第 j 个指标标准得分 变量说明： m：地市总数目 ， n：每业务考核指标数目 再按以下公式来计算熵权： 1 0 0)1(11niiiiHHw ， 每业务各指标熵值权重 总和为 100 分 (ni iw1=100)。 最终确定了众多 变量， 经过模型打分后，得到各显著变量的打分（即权重） : 公式系数 变量解释（以下变量均是对手交往圈的合计） -10.194 公式常量 0.00326 主动接触的中高端客户数 3.4117 接触后 MOU 下降 30%以上客户数所占比例 1.7586 接触后 ARPU 下降 30%以上客户数所占比例 0.1017 接触后变成双卡用户的个数 0.00311 接触后呼转增加 30%的客户数 0.0159 接触后状态变成沉默的客户数 3.642 主叫时长所占通话总时长比例 2.33 交往圈对等地市客户占交往圈比 例 6 0.2227 交往圈集团客户数占交往圈集比例 -0.3303 人均通话次数 -5.3336 连续两月的中高端交往圈重合率 该模型在以下几个方面进行了创新：一是 结合外呼验证和行为特征分析，建立了竞争对手客户经理的识别模型，以此为基础，对竞争对手的主动挖抢行为进行监控 ；二是收集、建立了竞争情报基础数据，定期进行维护更新；三是 收集、建立了当前市场上的双模手机的机型数据库，并定期进行维护，以此监控使用双模手机的客户 ；四是 对 卡用户识别模型进行改进，建立了以“交往圈话务平衡”原理为基础的双卡客户数据挖掘模型 ，该模型优化了单纯由交往圈交集为主的双卡用户判别模式，对“只对特定交往圈发生话务分流的双卡 用户”有较高的命中率，提升了交往圈判别模型的准确率。 三 客户自身消费行为周异动 模型 为了进一步提升中高端客户精细化营销水平，达到及时监控、快速反应的目的。开发了中高端 客户自身消费行为周异动模型 。 在模型输出数据基础上，开发 了 “ 中高端客户市场竞争监 测 雷达 ” 即经营分析系统中高端客户防挖抢专题应用。专题应用提供如下九项功能： （ 1） 竞争对手客户经理查询统计 （ 2） 被竞争对手客户经理策反用户预警 （ 3） 连续呼转竞争对手号码用户预警 （ 4） 双模手 机用户预警 （ 5） 双卡模型识别 出的双卡用户预警 （ 6） 被挖抢用户总体预警 （ 7） 被挖抢用户业务量分流分析 （ 8） 业务量分流严重的双卡客户查询 （ 9） 集团客户双卡用户预警 周异动模型的主要变量如下表所示： 7 指标类别 指标名称 指标说明 (X) 统计周期 预警阈值 客户通话行为类 网内通话比例变化值 本周网内通话比例 -上周网内通话比例（网内通话比例 =与移动用户通话时长 /通话总时长） 周 -30% 主叫通话时长下降比例 本周主叫通话时长 /上周主叫通话时长 -1 周 -30% 被叫通话时长下降比例 本周被叫通话时长 /上周被叫通话时 长 -1 周 -30% 通话次数 本周内所有通话次数 周 3 次 客户敏感通话行为类 呼转其他运营商天数 本周呼转其他运营商天数（当天只要产生过呼转，则将该天记为呼转） 周 3 天 主动与其他运营商客服通话次数 本周主动呼叫其他运营商客户服次数（其他运营商客服指 10000、 10010） 周 2 次 被其他运营商客服关怀次数 本周接听其他运营商客服次数（其他运营商客服指 10000、 10010） 周 3 次 客户品牌资费类 捆绑合约到期时长 当前距捆绑合约失效月数（捆绑合约类 型包括：交话费送话费、交话费送手机、购机送话费） 月 2 月 办理转换品牌 当月是否转换品牌 月 是 客户更换套餐 当月客户是否更换了套餐 月 是 客户服务类 投诉次数 本周客户投诉次数 周 3 次 预警 月预警级别 上月预警模型中的预警级别 月 稳定、低危、中危、高危 竞争对手客户经理接触打分 上月竞争对手客户经理接触后的打分 月 稳定、低危、中危、高危 四 中高端客户多双卡识别模型 随着移动通信行业日益激烈的竞争，多双卡客户也越来越多，而 多双卡客户会极大的分流客户使用的业务、 MOU 和 ARPU 等关键指标，甚至导致客户直接离网。因此我们也较为重视多双卡客户的维系。 中高端客户多双卡识别模型，可以让我们 精确定位已经成为双多卡的客户，做到营销资源有的放矢 。 利用层次分析法，综合客户资料、基站信息、 IMEI 终端信息、交往圈信息及话务量动 8 态平衡输出的三类双多卡客户打分，统一形成疑似双多卡客户的可能性评分，输出移动 +移动、移动 +联通、移动 +电信的本网和异网手机号码 多双卡客户有以下三个部分组成： 1、 通过客户开户资料、基站信息、定向长途信息来识别 双多卡客户： 识别重要变量： 开户身份证相同 入网月份不在同一月份 基站重合度 70%以上 新卡造成老卡 MOU 及 ARPU 下降 30% 2、 通过客户 IMEI 及终端使用情况来识别双多卡客户 识别重要变量： 使用双模、双待手机 同一 IMEI 对应多个号码 号码入网月份不同，且一个月活跃在 10 天以上 新卡造成老卡 MOU 及 ARPU 下降 30% 3、 通过客户交往圈信息来识别双多卡客户 识别重要变量： 呼转同一异网手机号 客户亲邻关系打分（语音、短信、彩信、彩铃、飞信、号簿等） 交往圈重合度 40%以上 交往圈及话务量动态平衡打分 3、主要 创新 点（不超过 2000 个 字） (可图文并茂 ) 依托数据挖掘理论与相关技术形成针对性的分析模型用于客户维系与保有，是未来精细化营销必然的发展方向，云南移动公司对此进行了深入研究，并认真总结相关经验教训形成了较为成 型的理论成果，具备较高的理论与实践价值。项目的创新点体现在以下四 个层面： （ 1） 理论创新： “交往圈动态平衡”理论，优化双卡客户识别模型，识别特定交往圈发生话务分流的双机用户，填补了无法识别两张卡功能完全分开的双机客户的技术空白 。 “交往圈动态平衡”原理用数学模型表示如下 9 其中 表示移动客户 ， 在统计时点前，与有稳定 通话 yi 的对端移动客户的通信指数，其计算公式如下 Zi 为移动客户 x 与其对端客户 yi 的通信指标， ai 为指标系数， ai 之和等于 1。目前模型的 . 分别为移动客户 x对移动客户 yi的主叫通话次数、主叫通话时长、被叫通话次数、被叫通话时长，发送短信次数。 为移动客户 x 在统计时点后，与对端移动客户 yi 的通信指数，其计算公式与 相同，只是统计时段是统计时点后，且计算的是竞争对手号码 x对 yi 的通信系数。 10 （ 2） 模式创新： 建立了竞争对手客户经理档案库和双模手机机型库，并采用“维基 ” 模式对竞争对手客户经理档案 库和双模手机机型库进行维护，实现基础数据的准确性和数据的全面性； 竞争对手客户经理档案库 客户经理号码 运营商（联通、电信） 识别出身份的月份 每月接触中高端客户数 接触后中高端客户离网数 接触后中高端客户流失数 接触后中高端客户的 MOU 下降幅度 11 接触后中高端客户的 ARPU 下降幅度 双模手机资料库 终端 TAC 码 终端品牌 (Apple、 Nokia、 Motorola） 终端机型（ iPhone 3GS、 N97、 V9x） 双模类型（ CDMA2000/GSM 双模、 WCDMA/GSM 双模） 待机类型（单待、双待） （ 3） 方法创新： 从多 个维度 结合多个模型输出来 识别被竞争对手挖抢的中高 端客户及集团客户成员，大大提升了被挖抢客户识别的准确率和查全率； （ 4） 应用创新： 建立了基于中高端客户防挖抢专题的应用流程，实现从应用执行到策略及模型调整的闭环流程，不断推动系统应用的优化。 12 4、应用情况 （ 1）客户精确细分： 利用预警模型、双卡模型、竞争对手客户经理识别模型、客户特征分群模型精确细分客户群 ； （ 2）资源有的放矢：把有限的营销资源分层分级，按优先顺序投放到 需要关怀的客户身上 ； （ 3）系统支撑到位： 基于精确营销管理平台执行任务工作清单，做到了整个流程可监控、可管理、可评估、可优化的闭环应用 ； （ 4）完善保有体系： 构建了基础服务、特权服务、延伸服务，以及年末营销、隐形回馈的中高端客户保拓服务营销体系 。 通过本项目的应用 ，截止 3 季度中高端客户数较去年同期上升 了 15.19%，收入上升了15.11%，同时流失率下降了 2.51pp，收到了很好的效果。 多模型联动体系实现中高端客户防挖抢 应用 实例场景 : 13 14 5、经济效益 （ 单位：人民币万元） 项目总投资额 回收期（年） 栏目 年份 新增收入 新增利润 节支成本 节支投资 2011 7530 360 各栏目的计算依据： 1、管理收益 基于多模联动的 中高端客户 立体防挖强体系 大大 提升了信息收集效率。客户经理的信息收集周期可从 1-2个月缩短到 7 天以内。同时，信息指引客户经理有针对性的去开展工作，而不是把工作时间和精力“撒胡椒面”，可极大提升客户经理的服务维系工作效率，以每个月能为每个客户经理节约 2 个工作日计算， 按照为中高端客户服务的电话经理加客户经理的人数，全省约 1000 人，每人 150 元 /天的成本，一年节约 24 天计算，共可节约人工成本 1000*150*24=360 万元。 2、市场收益 2010 年底 272 万规模的拍照中高端客户，除去已离网的 21 万客户，如通过系统帮助，以平均每个客户以每 个客户的收入稳定效益达到 30 元测算 ，可获得到 7530 万的收益。 总体而言， 在经济效益方面，项目实施后提升了电话经理工作效率及维系成功率，节约成本 360 万元；另外随着客户离网率及 ARPU 流失率降低，在网中高端客户可带来收益 7530 万元。一共带来经济效益约 7890万元。 15 6、社会效益 在社会效益方面，本项目加快了信息收集速度和并缩短了应对周期，可及时遏制竞争对手开展的恶意竞争行为，维护了电信市场健康秩序，取得了良好的社会效益。 项目具备广泛的普遍性， 其他省份同样存在竞争加剧、中高端客户被竞争对 手挖抢的问题；本项目的底层数据模型符合集团公司经营分析系统逻辑模型规范；经分平台在全国具有普遍性，基于此开发的应用也具有很强的普遍意义。 同时，项目 具备高度的移植性 ， 本项目基于经分平台开发，开发的工作量和复杂性不高，涉及模型也比较通用； IT 固化的工作也不复杂，项目的总体成本较低。各省可以方便的移植；双卡客户识别模 型、竞争对手客户经理识别模型均为云南公司原创，属于自有知识产权。在成果应用过程中，加快了信息收集和应对周期，可及时遏制竞争对手开展的恶意竞争行为，维护了电信市场秩序，取得了良好的社会效益。 四 、本项目曾获奖励情况 获奖时间 奖 项 名 称 奖励等级 授奖部门（单位） 本表所填奖励是指： 1.集团公司设立的科技奖励； 2.中国移动云南公司设立的奖励 3.各级政府设立的奖励； 4.社会设立的奖励。 16 五、申请、获得专利情况表 国 别 申 请 号 专 利 号 项 目 名 称 17 六、 主要完成人情况表 七、主要完成单位情况 单位名称 中国移动通信集团云 南有限公司 第一完成单位 联系人 传真 联系电话 电子信箱 主要贡献 1、 提出 “ 多模联动型中高端客户 立体 防挖抢体系 ” 总体规划； 2、 组织拟定实施方案； 3、 组织全省推广； 4、 进行项目总体督导； 5、 评估实施效果。 单位公章： 2011 年 11 月 3 日 18 八、申报单位