a成长性客户全景视图构建（项目02）

基于生活圈的 客户成长型全景视图构建 中国移动通信集团广东有限公司 广东公司增值业务深度运营竞赛参赛案例 报 告 提 纲 第一部分 思 考 第二部分 项目实施 第三部分 应用案例 第四部分 效益分析 第五部分 项目总结 第一部分 思考 小王的一天 天河北商务圈 星海音乐厅 张学友演唱会 星河湾 区域归属 番禺区、天河区 星河湾居住 高档社区，中高端收入人士 天河北工作 商务圈，商务人士 参加 观看张学友演唱会 喜欢流行音乐，张学友歌曲 琶洲展馆 现状描述 不知道客户在哪里 实现区域网格化管理存在困难 区域资源分配缺乏数据指导 区域支撑不足 价值提升不够 业务营销不细 业务运营不实 各类客户群体研究不足 不清楚到底有哪些客户群 找不到各群体的领先客户 无法获取各个客户群包含的个体 找不到真正有需求的客户 仍然有部分业务靠捆绑维系客户； 业务活跃度有待提升 无法跟踪到客户的日常行为 无法在客户有需求的时候提供我们的业务 生活圈是对客户全景视图的勾勒 1、如何构建客户的全景视图？ 从客户出发，围绕其生活圈，找到具有某个圈子的特征 /需求，并把我们的数据业务与客户的生活方式融合，使之成为他的生活组成部分。 2、如何保证客户全景视图的及时性、准确性？ 获取的客户数据必须以进行有效分析、分类存储和管理，才能帮助我们实现客户全景视图对日常推广的 流程化、常态化 支撑。 ？ 我们的思考 现状 需求 对客户的体验过程是局部的和断裂的 只有客户消费行为数据 需要补充客户的自然生活信息，使客户的体验过程完整、丰满 第二部分 项目实施 构建客户成长性全景视图 基于生活圈的成长性客户全景视图构建思路 步步反馈，不断优化升级！ 数据获取提炼 数据接入平台 模型分析处理 全景视图构建 应 用 评 估 优 化 生活圈客户的业务需求挖掘 客户视图构建 “ 以客户为中心 ”的业务融入 以广州为例： 4317个基站 ，包含 10012个小区 通过信令检测，可以获取客户的位置信息，而位置信息背后蕴藏的丰富的客户特征数据。 收入 爱好 职业 高端商务圈 音乐偏好圈 亲子圈 高校学生圈 区域 生活方式 行业圈 朝九晚五圈 丰富信令资源：使客户特征获取成为可能 步骤 1：信息获取与提炼 区域维度 人文统计维度 需求 /偏好维度 动态行为维度 以大广州地理和行政区域划分为基础，根据客户出现区域，找到所属区域圈 将地域信息与场所信息结合，就能找到一个又一个的职业圈、居住圈、亲子圈等等。 地理 /行政区域 地域 + 事件 地域 + 场所 地域 + 时间 地域与特定事件信息结合， 能获得音乐、体育、健康等特定偏好 /需求圈 地域与特定时间信息结合，能找到上班族、外来客户等 以生活圈为指导，利用丰富的信令资源，建立 4维特征视图 步骤 1：信息获取与提炼 维度 1：从地理位置入手，形成区域特征 以大广州 县级分公司 、 区域营销中心 、 片区 、 营业厅 、 基站小区 5个层次进行客户区域化归属 海珠区域营销中心 陈家祠 广州市 东区 北区 西区 中区 番禺 南沙 花都 增城 西区 荔湾区域营销中心 分公司 区域 营销中心 片区 营业厅 基站小区 从化 步骤 1：信息获取与提炼 维度 2： 地域与场所结合，形成人文 特征 居住楼盘、写字楼群、高校、工厂、机关等场所信息与地域信息对应，就能找到一个又一个的职业圈、居住圈、亲子圈等等 场所信息 人文统计圈 圈子的人文特征 可融入的数据业务 高等院校 高校学生圈 年轻、高层次、容易接受新事物 飞信 无线音乐俱乐部 写字楼群 商务白领圈 时尚、有商务需求，且具有一定消费 能力 中文秘书、飞信 12580商旅服务 幼儿院、中小学 少年宫 亲子圈 有教育孩子的需求 亲子课堂 企事业机关 公务员圈 有资讯需求，收入稳定人群 参考消息 楼盘 收入 根据楼盘特征判断人群收入情况 具体分析 步骤 1：信息获取与提炼 观看体育赛事 /音乐盛典、参加行业博览会、看病、逛街、等特定事件与地域信息结合，找到体育 /音乐偏好圈、行业圈、健康需求圈、时尚圈 维度 3：地域与事件结合，形成偏好 /需求特征 事件信息 需求 /偏好圈 圈子的偏好 /需求特征 可融入的数据业务 出席音乐盛典 喜欢音乐 根据具体的音乐事件再对客户的音乐偏好进行细分 ,如：流行音乐 /交响乐 “无线音乐”手机报 各类彩铃下载 无线音乐俱乐部活动 观看体育赛事 喜欢体育 根据具体的体育赛事再对客户的体育 偏好进行细分 ,如：足球 /篮球 /田径 奥运手机报 奥运主题活动 体育新闻、足球报、无界篮球、 参加行业博览会 有行业信息需求或属于该行业 根据参加博览会的行业属性判断客户 该行业的需求或属性 如：车展车务提醒 看病 需要关注健康 根据医院的不同（如：综合性医院、儿童医院、妇幼保健院）来判断客户的健康需求细分 健康随行 手机挂号 爱婴宝典 看电影 电影爱好圈 有电影偏好 电影爱好者 手机电影票 步骤 1：信息获取与提炼 客户在特定时间出现在某个区域，可以洞察到客户动态行为特征 维度 4：地域与时间结合，形成动态行为特征 场所信息 特定时间 圈子的动态行为特征 可融入的数据业务 地铁站 上下班高峰期 朝九晚五的上班族 在其等候 /乘坐地铁的无聊机会，向客户推荐手机报、彩信生活杂志等业务 公交车站 幼儿园 上学放学时间 接送子女上学放学 亲子课堂等 小学 步骤 1：信息获取与提炼 步骤 2：挖掘生活圈客户的潜在业务需求 之前缺乏准确有效的客户特征信息作为支撑，原有的“产品关联性分析模型”着重于挖掘业务之前的关联性，存在不足 新的客户匹配模块的 2大目标定位 应用链式反应发掘客户潜在需求 准确定位领先用户，实现群体价值型增长 挖掘客户各种特征信息与数据业务行为之间的内在依赖性 寻找客户与客户之间的互动效果产生的业务需求，使客户间的互动转化为业务需求的来源 找到数据业务与客户生活的切入点，准确搜寻领先客户 实现“以客户为中心，以点带面”的运营支撑效果。从而提升用户价值，提高业务健康度 步骤 2：挖掘生活圈客户的潜在业务需求 数据业务 1 数据业务 2 数据业务 _n 客户属性 _n 客户属性 2 客户属性 1 客户产品关联模块 关联规则 客户属性数据 （新增） 业务行为数据 客户交往圈数据 （新增） 客户互动分析模块 提升领先客户的带动价值作用 拉动周边客户业务量质发展 挖掘互动圈 动态行为数据 区域数据 人文统计数据 需求偏好数据 以深度运营支撑平台和经营系统为基础，建立小区短信与深运平台中的系统接口，使之成为现有静态数据的有效补充 通讯行为 现有深运平台数据： 模型获取潜在客户名单 业务监控数据 客服信息 深运平台： 补充动态数据 步骤 3：客户动态数据接入 步骤 4：分析模型，点石成金 区域标签 人文属性标签 需求 /偏好标签 动态行为标签 分析模型 第一类输入 第二类输入 事件 区域 时间 场所 号码 基站信息 小区信息 获取数据需要通过模型分析处理，才能够转化为直观的客户视图信息 高校学生 5个层次 从细到粗 学生、白领、农民、工人、政府人员 分公司 营销中心 片区 营业厅 小区 收入 职业 标签分层存储示意图 区域信息标签 人文信息标签 抓取客户动态生活规律 动态行为标签 商务白领 工人 健康 体育 音乐 音乐、体育、健康、购物、社交 需求 /偏好标签 流行音乐 交响乐 民俗音乐 乘坐汽车 乘坐地铁 规划 3层次客户信息标签，构建客户的四维全景图，便于直观应用 步骤 5：标签规划，构建客户的动态全景视图 接送小孩 第三部分 应用案例 小区小区 案例 1：锁定客户区域，提升运营支撑能力 利用客户的 营业厅归属标签 锁定 56家 重点服务厅和 其辐射区域出现的客户，引导客户到就近营业厅办理数据业务 原始数据输入： 出现在营业厅辐射区 客户出现时间 营业厅归属小区 小区特点 决策树模型 县域公司 营业厅名称 覆盖区域类型 辐射区客户量 西区 宝岗大道南北广场 住宅 ,学校 北区 太和镇 商场 ,工业区 东区 天河南二路万佳店中店 商场 东区 广园东路 住宅 (城中村 ) 中区 北京路广百店中店 商场，商务 中区 中华广场动感厅 商场、商务、中学 番禺 洛溪营业厅 住宅 从化 建设路营业厅 商场、酒吧、网吧 增城 荔乡服务厅 政府办公区、商场 归属 营业厅名称 区域信息标签 营销目标获取： 营业厅归属标签关联性分析模型 /增量模型 营销方式： 引导客户到就近营业厅体验数据业务 成效： 1、实现分公司网格化管理与支撑； 2、对 户参与业务体验，成功率 达 30 ，为之前 案例 2：定位学生和白领群体，提升客户价值 定位写字楼，锁定白领群体 客户全景图提供支撑 1、 100栋 写字楼 领号码 2、 综合活跃度评估模型 飞信、手机报领先客户 宣传推广 策划针对性活动：邀请领先用户、目标客户参加飞信我自信、飞信传情、手机报等系列活动 利用领先用户带动普通用户，活跃度提升效果显著 锁定高校学生群体，重点提升 客户全景图提供支撑 1、 9所 高校 校学生号码 2、 综合活跃度评估模型 飞信手机端、手机邮箱、无线音乐领先用户 宣传推广 1、校园主题活动：飞信名人谈、飞信乐翻天、飞信献爱心、动感音乐盛典 2、病毒式传播：利用有奖活动刺激活跃用户带动周边客户使用 利用领先用户带动普通用户，活跃度提升效果显著 渗透率 2007年 7月 2007年 11月 高校学生 全客户 高校学生 全客户 飞信活跃 手机邮箱 彩铃下载 渗透率 2007年 7月 2007年 11月 白领 全客户 白领 全客户 飞信活跃 手机邮箱 手机报 案例 3：挖掘客户偏好，做实运营 音乐事件 音乐细分 推荐彩铃 覆盖客户量 成功推广量 成功率 张学友“好久不见” 2007巡回演唱会 流行音乐，张学友 张学友经典曲目：李香兰 24918 5921 欧洲经典管乐协奏曲专场音乐会 交响乐，管弦乐 贝多芬第五交响曲第一乐章： 庄严理性 1775 307 周廷甲周望周展古筝音乐会 古典音乐，古筝 古筝音：高山流水 1497 289 蔡琴演唱会 流行音乐，蔡琴 蔡琴经典曲目：恰似 你的温柔 6341 1611 “与幸福同行”交响音乐会 交响乐 12月举行， 已着手准备 / 卫兰演唱会 流行音乐，卫兰 陶喆演唱会 流行音乐，陶喆 张学友 2007巡回演唱会闭幕场 流行音乐，张学友 针对 2007年音乐类盛事获取各类音乐偏好客户群，并根据客户偏好群推荐相应铃音 目标客户获取方式： 音乐偏好标签 营销方式： 短信推广相应铃音 成效： 每次推广的营销成功率均 高于 17%，显著高于平时 3%营销成功率 案例 4：利用客户场景状态，做细运营 抓准客户等车、坐车的时机，向客户推荐手机报、 原始数据输入： 出现在地铁站、公交站 周一至周五 上午： 7:000 下午： 17:000 分类模型 上班族 特定时间段 数据补充： 支撑彩信 /尚未开通 策略及成效： 在相应时间段，通过彩信 /动态行为标签 手机报 营销成功率 成功营销率 目标客户组 随机客户组 第四部分 效益分析 总体效益 深度运营支撑能力提升 节约开支 营销命中率提升 量质并重 满意度提升 收入促进 总体收益 利用“客户全景视图”带来飞信、一起玩吧近 200万新增客户 ，而该 2项业务目前尚不产生收入，故仅体现成本节约，而在新增收入中体现。在未来会产生巨大利润。 专项效益分析 1： 收入促进 利用“客户全景视图”所带来的业务收入为 765万 ，各项收入具体如下： 3 1 N 位：万元） 潜在收益 车务提醒 彩铃下载 手机报 彩铃 计算依据： 新增收入新增客户数 单价 使用月数 专项效益分析 2： 节约开支 利用客户全景视图所节约的开支超过 各项收入具体如下： 3 1 N 位：万元） 彩铃 彩铃下载 一起玩吧 计算依据： 节支额 =（新增客户数 /原有成功率新增客户数 /现有成功率） 推广成本单价 实体渠道成本：约为 7元 /笔 主动呼出渠道成本：约为 4元 /笔 短信渠道成本： 笔 彩信传渠道成本： 笔 备注：飞信、车务提醒、手机报采用短信、彩信等方式推广，由于单价较低导致节支额较小，此处不再计算。 飞信活跃 渗透率提升 专项效益分析 3： 量质并重 针对高校学生群体、商务白领 2大重点群体开展领先用户带动式的提升战役 2 . 2 %4 . 6 %4 . 3 %1 5 . 7 %8 . 7 %3 . 2 %200707 200711全客户 高校学生 商务白领手机邮箱 渗透率提升 3 . 4 %9 . 5 %5 . 4 %2 5 . 1 %4 . 2 %8 . 7 %200707 200711全客户 高校学生 渗透率提升倍数： 全客户 校学生 务白领 销更细： 通过领先用户的带动作用，在有效节约成本的同时，快速提升了数据业务在特定圈子的影响力，渗透率提升比例明显高于其他群体。 为各类细分人群的数据业务发展情况分析和跟踪监控提供可能 渗透率提升倍数： 全客户 校学生 务白领 项效益分析 4： 营销命中率提升 将客户全景视图与原有数据挖掘模型结合的方式，进一步提升营销命中率 营 销 命 中 率 对 比 4 . 5 0 %3 . 7 0 %5 . 9 0 %3 . 4 0 %5 . 1 0 %9 . 5 0 %1 2 . 7 %2 0 . 8 0 %3 0 . 0 %3 5 . 7 0 %1 3 . 2 0 %1 5 . 7 0 %2 3 . 5 %营业厅数据业务体验 彩铃下载 飞信 手机报 W 站随机客户 仅使用数据挖掘模型 利用客户全景视图专项效益分析 5： 满意度提升 通过客户全景视图的支撑，让数据业务与客户生活融合，大大提升了数据满意度。 满 意 度 对 比 7 5 . 37 7 . 78 4 . 17 5 . 08 2 . 99 2 . 3200707 200708 200709广州市 目标客户满意度跟踪调查现实： 采用“客户全景视图”进行数据业务推广的目标客户满意度有较大幅度的提升。 专项效益分析 6： 深度运营支撑能力提升 深运平台信息输入层的丰富和拓展 为地市公司实现区域网格化管理提供支撑 为设计数据业务产品的个性化组合提供依据 帮助提升数据业务营销水平，优化创新营销模式 为数据业务的新产品开发提供需求依据 第五部分 项目总结