辽宁营销管理类3定制终端潜在用户挖掘及细分提升定制终端营销效率

1、单位：中国移动通信集团辽宁有限公司单位：中国移动通信集团辽宁有限公司 时间：时间：20102010年年1111月月2020日日 定制终端潜在用户挖掘及细分定制终端潜在用户挖掘及细分 提升定制终端营销效率提升定制终端营销效率 -2- 目目 录录 一、专题研究背景、目标及意义 二、专题研究思路 三、专题应用简介 四、专题应用效果评估与创新点 五、经验总结暨未来展望 -3- 1、应用背景 定制终端营销是当前及3g时代的营销重心！ 统一化、标准化统一化、标准化 的服务需求的服务需求 3g3g时代，时代， “终端终端”为王为王 终端是移动各种服务和产品的最 终呈现载体，是运营商经营的 “窗口”。尤其是进

2、入3g多媒 体通信时代，数据业务更加精彩 纷呈。从某种意义上说，3g时 代就是终端为王的时代。 电信业重组加剧行业间竞争，加大 “策反”风险。运营商在满足用户 多方面业务需求的同时，向用户提 供统一标准化的服务统一标准化的服务是提高用户粘 性的有效手段，因此，提高定制终 端用户的比例是当务之急。 -4- 定制终端营销演进路线定制终端营销演进路线 完善并拓展基础通信完善并拓展基础通信 业务丰富及整合应用业务丰富及整合应用 提供综合信息服务提供综合信息服务业务发展业务发展 终端定制现在处于一二阶段的过渡期终端定制现在处于一二阶段的过渡期 心机成为信息化服务的载体 主导了终端的设计与销售 融合并支持

3、各行业的信息化 应用 普及心机，发展新的语音 用户 开拓市场销售渠道 支持基础数据业务 提升心机影响力 内置业务软件，抢占用 户第一使用界面 整合软件应用平台，加 强业务软件监管 td终端 外形与功能定制外形与功能定制软件与操作定制软件与操作定制操作系统定制操作系统定制 不局限于通信形态，业务 应用丰富，各个行业拓展 满足用户多层次、多方面 需求 数据业务将融入人们生活和 生活，应用进一步丰富 提供整合、一对一的体验， 支持体验经济与影响力经济 满足用户基础通信需求 基础数据业务是基础通 信功能的完善和补充 终端定制终端定制 2、目标暨意义 -5- 定制终端的营销策略也应契合演进路线定制终端的

4、营销策略也应契合演进路线 第5页 完善并拓展基础通信完善并拓展基础通信 业务丰富及整合应用业务丰富及整合应用 提供综合信息服务提供综合信息服务业务发展业务发展 外形与功能定制外形与功能定制软件与操作定制软件与操作定制手机操作系统定制手机操作系统定制 终端定制终端定制 推广策略推广策略 销售终端销售终端 吸引新用户吸引新用户 销售业务销售业务 促进业务发展促进业务发展 销售体验销售体验 掌控价值链掌控价值链 定制终端推广的主要卖点 在于终端本身，即与终端 相关的各种属性 通过定制终端的推广，吸 引新入网用户 定制终端推广的主要卖点在 于业务，即与终端捆绑的各 种营销案，如话费补贴、数 据业务赠送

5、等 通过定制终端的推广，推动 业务发展 定制终端推广的主要卖点在 于业务的使用体验，即通过 操作系统的统一化，提升用 户的业务体验 通过定制终端的推广，提升 业务粘性，加强中国移动对 价值链的掌控能力 终端定制现在处于一二阶段的过渡期终端定制现在处于一二阶段的过渡期 -6- 目目 录录 一、专题研究背景、目标及意义 二、专题研究思路 三、专题应用简介 四、专题应用效果与创新点 五、经验总结暨未来展望 -7- 2.1 整体思路 筛选定制终端 客户变量属性 定制终端潜 在用户挖掘 定制终端潜 在用户细分 定制终端潜在用 户细分用户偏好 定制终端潜在用 户细分用户营销 1 1 2 2 3 3 4 4

6、 5 5 -8- n 数据需求分析 n 数据提取和数据 核查 n 数据预处理 n 探索分析 n 建模属性分析 -业务经验筛选 -特征建模（卡方检 验等）筛选 -数据质量筛选 -相关分析筛选 - wald显著性检验 筛选 n 建立基于逻辑 回归算法的潜 在用户预测模 型 -建模方法选择： 进入法，逐步 法等 -模型类型选择： 主效应、全效 应 n 测试预测模型预 测效果 -准确率 -查全率 -提升度 n 模型优化 -属性分析方案优化 -抽样比例优化 -属性选择优化 数据预处理数据预处理变量筛选变量筛选模型建立模型建立模型优化模型优化 1234 定制终端潜在客户挖掘四步走： 2.2 定制终端潜在客

7、户挖掘模型构建思路 -9- 逻辑回归算法训练逻辑回归算法训练定制终端潜在用户的得分概率公式定制终端潜在用户的得分概率公式 通过第一、二步界定与定制终端用户强相关的客户属性。将存量定制终 端客户和非定制终端客户按照2:1的抽样分析，利用逻辑回归算法训练定 制终端客户强相关属性的得分概率公式。 非定制终端 用户20万 定制终端 用户10万 + 性别-0.0495 年龄0.108 品牌0.1646 是否为农村用户-0.07407 大客户标志0.6474 集团客户标志0.278 用户在网时长0.12 相关属性相关属性 -10- 定制终端潜在用定制终端潜在用 户的得分概率公式户的得分概率公式 再将非定制

8、终端客户导入“定制终端潜在用户的得分概率公式”中计算，导 出潜在定制终端客户，并按得分高低排名，得分高的客户对于定制终端的潜 在需求性高 非定制终端用户非定制终端用户 性别-0.0495 年龄0.108 品牌0.1646 是否农村用户-0.07407 大客户标志0.6474 集团客户标志0.278 用户在网时长0.12 相关属性 导入导入 非常高高 很 低 较 高 低 得分得分 按得分排名导出按得分排名导出 定制终端潜在用户定制终端潜在用户 导出导出 -11- 2.3 定制终端潜在客户细分模型构建思路 定制终端定制终端 客户客户1010万万 step1step1 聚类模 型训练 定制终端客户聚

9、类结果定制终端客户聚类结果 cluster1cluster1cluster2 cluster2 clustercluster cluster3cluster3 潜在定制终端客户潜在定制终端客户 step2step2 step3step3 潜在定制终端客户聚类归属潜在定制终端客户聚类归属 cluster1cluster1cluster2 cluster2 clustercluster cluster3cluster3 -12- 用户细分类举例偏好匹配 cluster1 cluster2 cluster3 cluster4 cluster5 终端偏好 业务偏好 活动偏好 渠道偏好 购机时间 操作系

10、统偏好 cluster1： 终端偏好：nokia高端直板 渠道偏好：自营渠道；中端 800-1200之间 cluster2： 终端偏好：三星中档滑盖 渠道偏好：社会渠道；低端 500元以下 2.4 定制终端潜在客户偏好分析思路 价格偏好 -13- 目目 录录 一、专题研究背景、目标及意义 二、专题研究思路 三、专题应用简介 四、专题应用效果与创新点 五、经验总结暨未来展望 -14- 3.1 定制终端潜在客户挖掘 业务经验筛选业务经验筛选特征建模筛选特征建模筛选数据质量筛选数据质量筛选相关分析筛选相关分析筛选 wald wald显著性筛选显著性筛选 12345 n终端档次（高、中、 低） n是否

11、支持飞信，是：1 否：0 不确定:2（以下 相同） n是否支持手机动漫 n是否支持push mail n是否音乐手机 终端信息 定制终端分析定制终端分析 基本信息 n性别 n年龄 n品牌（全球通、动感 地带、神州行） n是否为农村用户 n大客户标志 n集团客户标志 n用户在网时长 n无线音乐俱乐部开通 标识 n手机信箱开通标识 n手机飞信开通标识 n是否订购gprs套餐 是：1 否：0 （以下相 同） n移动气象站开通标识 n来电提醒开通标识 业务订购 n当月本地通话时长 n当月长途通话时长 n数据业务费 narpu 通话行为 首先，通过业务经验筛选、特征建模筛选、数据质量筛选等五步界定与 定

12、制终端强相关的属性 -15- 性别-0.0495 年龄0.108 品牌0.1646 是否为农村用 户 - 0.0740 7 大客户标志0.6474 集团客户标志0.278 用户在网时长0.12 用户基本信息用户基本信息 终端信息终端信息 终端档次（高、中、 低）7.378 是否支持飞信，是： 1 否：0 不确定:2 （以下相同）1.02 是否支持手机动漫-0.5117 是否支持push mail 0.0683 9 是否音乐手机-0.9107 业务订购信息业务订购信息 无线音乐俱乐部 开通标识-0.1775 手机信箱开通标 识 0.2404 手机飞信开通标 识0.1611 是否订购gprs套 餐

13、1.373 移动气象站开通 标识0.6486 来电提醒开通标 识-0.0531 通话行为信息通话行为信息 当月本地通话 时长 0.104 8 当月长途通话 时长 0.073 08 数据业务费 - 0.210 7 arpu - 0.109 1 然后，通过逻辑回归分析，得出各强相关属性和可能成为定制终端 用户的关联指数。 -16- 非常高非常高高高 很低很低 较高较高 低低 得分得分 再根据各强相关属性及其关联指数给非定制终端用户打分，将定制终端客户 的潜在性为五级1:1.5:5:1.5:1，每级潜在用户数可以根据实际应用情况调整 应用客户群：抽样10万非定制终端客户 得分由低到高 -17- n

14、潜在度高的客户：潜在度高的客户： 男性比例、非农村用户比例 、大客户比例、集团客户比 例较高。手机信箱比例、手 机飞信比例、订购gprs套 餐比例、移动气象站比例、 人均arpu较高 n 潜在度低的：潜在度低的： 女性、城镇用户、普通客户 、非集团客户、比例较高。 飞信、手机动漫比例、支持 pusth mail比例、音乐手 机比例、无线音乐俱乐部比 例、来电提醒比例、数据业 务费较高。 不同级别潜在客户业 务特征差异十分明显 指标项指标项非常高非常高高高较高较高低低较低较低 性别（男）比例59.71%60.03%48.02%34.96%30.95% 年龄(15-50）比例78.67%71.96

15、%65.15%52.65%48.90% 神州行比例64.69%80.13%81.98%77.04%67.66% 非农村用户比例72.71%71.85%66.09%68.78%78.61% 非大客户比例93.17%97.71%99.53%99.47%99.67% 非集团客户比例64.49%57.31%79.71%86.27%83.63% 用户在网时长7.23 7.04 6.25 5.34 5.05 支持飞信比例2.46%5.27%24.94%91.53%98.82% 支持手机动漫比例0.57%0.32%1.47%9.92%45.39% 支持push mail比例13.37%11.31%9.02%

16、12.34%39.94% 音乐手机比例0.77%1.42%2.99%19.86%74.58% 无线音乐俱乐部开通比例14.62%7.39%11.17%15.51%17.64% 手机信箱开通比例19.90%15.15%6.60%6.43%7.14% 手机飞信开通比例38.27%34.43%23.13%22.48%27.69% 订购gprs套餐比例78.02%16.27%4.84%3.53%1.91% 移动气象站开通比例23.43%16.22%2.67%1.76%1.15% 来电提醒开通比例33.47%34.06%37.69%40.47%44.78% 当月本地通话时长比例85.34%89.77%8

17、9.73%88.76%89.47% 当月长途通话时长比例14.66%10.23%10.27%11.24%10.53% 数据业务费19.81%13.20%19.20%25.55%27.70% 人均arpu103.53672.2224357.6805864.8417181.30104 -18- 类编号类编号类名类名语音业务特征语音业务特征 数据业务特征数据业务特征 类1 低端本地客户 arpu很低,本地通话次数 很少,漫游和长途次数很 少 gprs和数据业务消费轻度度客户 有一定的数据业务消费 短信发送量少，数据业务消费很少，但数据业 务消费占比很低 类2 中低端本地客户 arpu较低，本地通话次

18、 数很高,漫游和长途次数 很少 gprs和数据业务消费轻度度客户 有一定的数据业务消费 短信发送量较少，数据业务消费较低，但数据 业务消费占比中档 类3 中高端本地客户 arpu中高，本地通话次 数很高，漫游和长途次 数较低 gprs和数据业务消费轻度度客户 有一定的数据业务消费 短信发送量较高，数据业务消费较少，但数据 业务消费占比高 类4数据业务中度客 户客户 arpu中档,本地通话次数 中档,漫游和长途次数较 低 数据业务消费中上，且使用新业务种类数较多 gprs和数据业务消费轻度度客户 有一定的数据业务消费 短信发送量大，数据业务消费叫高，但数据业 务消费占比较高 3.2 定制终端潜在

19、客户细分结果 -19- 类编号类编号类名类名语音业务特征语音业务特征 数据业务特征数据业务特征 类5中端均衡客户 arpu较低,本地通话次数低, 漫游和长途次数中等 数据业务消费中上，且使用新业务种类数较多 gprs和数据业务消费轻度度客户 有一定的数据业务消费 短信发送量低，数据业务消费低，但数据业务 消费占比较高 类6 高端商务客户 arpu高，本地通话次数较高， 漫游和长途次数高 gprs和数据业务消费轻度客户 有一定的数据业务消费 短信发送量大，数据业务消费较高，但数据业 务消费占比较高 类7数据业务重度客 户 arpu很高，本地通话次数高， 漫游和长途次数很高 gprs和数据业务消费

20、重度客户 有一定的数据业务消费 短信发送量大，数据业务消费较高，但数据业 务消费占比较高 类8 中低端漫游客户 arpu较低，本地通话次数很 低，漫游和长途次数较高 gprs和数据业务消费轻度度客户 有一定的数据业务消费 短信发送量大，数据业务消费较低，但数据业 务消费占比较低 -20- 3.3 定制终端潜在细分客户偏好分析 以底端本地客户群偏好为例以底端本地客户群偏好为例 -21- n三星 n摩托罗拉 n诺基亚 n泛泰 n联想 n金立 终端品牌偏好终端品牌偏好渠道偏好渠道偏好 n参加营销活动 营销活动偏好营销活动偏好 n个人彩铃 n手机报 n来电提醒 n手机飞信 n无线音乐俱乐部 n手机信箱

21、 业务偏好业务偏好 1345 n三星sgh-bc01 n三星sgh-cc01 n泛泰pg-8000 n摩托罗拉w230 n三星e1110c n金立t11 终端机型偏好终端机型偏好 2 n自营渠道 低端特征 按照先终端后业务的推荐方式进行按照先终端后业务的推荐方式进行 以底端本地客户群偏好为例以底端本地客户群偏好为例 -22- 潜在用户总体分析界面 展示各地市潜在用户分布情况报表，籍此 制定相应的定制终端销售计划。 定制终端销售情况分析界面 展示各地市定制终端用户汇总表，便于 监控定制终端销售情况和市场占有率， 为销售计划调整及考核提供依据。 3.4 应用界面 -23- 潜在用户筛选界面 该界面

22、根据查询结果，生成潜在用户 名单，用于精准营销。 根据查询条件，该界面提供某区域内用 户的概要信息，便于进行精确定位，并 链接用户的详细信息。 用户定位界面 3.4 应用界面 -24- 用户当前信息界面 该界面提供制定用户的详细信息，可 对该用户进行细致的分析，根据其特 征制作营销方案。 该界面提供某辖区内潜在用户信息 的表单，方便对其进行具体的营销 工作。 用户详细信息表单 3.4 应用界面 -25- 客服、boss系统前台工作界面潜在定制终端用户信息 该部分为营业厅boss前端界面，当 客服人员输入用户编码后会在屏幕上 显示相关用户信息，方便进行定制终 端的推荐和销售。 3.4 应用界面

23、-26- 目目 录录 一、专题研究背景、目标及意义 二、专题研究思路 三、专题应用简介 四、专题应用效果与创新点 五、经验总结暨未来展望 -27- 1、专题应用效果 67.04% 68.32% 65.89% 69.93% 71.36% 63.00% 64.00% 65.00% 66.00% 67.00% 68.00% 69.00% 70.00% 71.00% 72.00% 6月7月8月9月10月 69.00% 70.00% 71.00% 72.00% 73.00% 74.00% 75.00% 76.00% 77.00% 78.00% 79.00% td情侣客户 td交往圈 td高校学生 td商旅客户 td购机倾向客户 相关数据业务推介成功率也达到65%以上td