大学毕业论文--基于竞争情报的电信客户流失预警

PAGE中国科学技术信息研究所硕士学位论文基于竞争情报的电信客户流失预警TelecomCustomerChurnAlarmBasedonCompetitiveIntelligence

独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，论文中除已经加以标注和致谢的地方外，不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中明确说明并表示了谢意。研究生签名：时间：年月日关于论文使用授权的说明本人完全了解中国科学技术信息研究所有关保留、使用学位论文的规定，即：所里有权保留送交论文的打印稿和电子稿，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意中国科学技术信息研究所用不同方式在不同媒体上发表、公布论文的全部或部分内容。保密的论文在解密后遵守此规定。研究生签名：时间：年月日导师签名： 时间：年月日中图分类号G35学校代码80901UDC密级公开中国科学技术信息研究所硕士学位论文基于竞争情报的电信客户流失预警TelecomCustomerChurnAlarmBasedonCompetitiveIntelligence作者姓名_任冰学号__809010516___导师姓名__赵新力___职称__研究员___学位类别__管理学__学位级别硕士_学科专业____情报学____研究方向信息分析研究与咨询中国科学技术信息研究所论文提交日期(2007年05月)PAGE25致谢感谢导师赵新力研究员。他传道授业、为人师表，教书育人、精益求精。本文从题目的确定到框架的构建，直至正文的写作,无不凝结着恩师的智慧和大量的心血。赵老师博大精深的学识、一丝不苟的风格、谦虚平易的作风、追求卓越的精神和对年轻人“传、帮、带”的风范使笔者受益匪浅，实为笔者一生学习的楷模。感谢李艳副教授。李老师在竞争情报理论和方法上给了我悉心的指导，使得我的论文有一定的理论高度，也使我在论文写作中少走了许多弯路。感谢论文评审老师付出的辛勤劳动。感谢中国科学技术信息研究所的关家麟研究员在论文终审阶段所给予的指导，感谢赵俊杰老师在调查问卷的设计中给予的指导，感谢张德老师、叶军老师、赵琳老师、郝文英老师在我学习、生活中的诸多关怀，感谢刘敏感谢在论文写作过程中给予我帮助的中研博峰咨询公司的各位专家、中国移动的各位专家。感谢所有关心帮助过我的同学和朋友，他们使我度过了美好的、令人怀念的两年时光。感谢一直在背后默默关怀和支持我的父母、妻子。基于竞争情报的电信客户流失预警摘要竞争情报作为一种现代企业生存、发展和壮大必不可少的方法和手段，在全球经济竞争日益激烈的背景下得到了快速地发展，其影响已经遍及世界各地。我国电信运营商在日益壮大的同时，不可避免地面临着激烈的市场竞争，面临着日益严重的客户流失问题。电信客户流失分析常用的数据挖掘方法有决策树、自动聚类、人工神经网络，它们是采用运营数据本身来训练模型的，没有利用先验知识。电信客户流失是由客户、运营商及其竞争者等多方面的因素决定的，利用关于这些因素的已有的先验知识，可以提高预测的精度。本文以竞争情报为基础，根据专家的认识和已有的研究成果，通过问卷调查、专家访谈、模糊数学、案例分析等方法，对电信客户流失问题进行了深入的研究，建立了电信客户流失风险指标体系、电信客户流失预警指标体系和预警流程。本文为研究客户流失等不确定问题提供了新的思路。本文中，共有图12幅，表12个，参考文献31篇，其中英文10篇。关键词:竞争情报；电信；客户流失；指标体系；流失预警分类号:G35

TelecomCustomerChurnAlarmBasedonCompetitiveIntelligenceAbstractCompetitiveIntelligence,anindispensablemethodforthesurvivalanddevelopmentofmodernenterprises,hasbeendevelopingveryquicklyinthefierceglobaleconomiccompetition,andhasspreaditsinfluenceallovertheworld.WhentelecomcompaniesinChinabecomestrongerdaybyday,theymeetcustomerchurninevitably.Generallyusedmethodsofanalysischurnoftelecomcompanyaredecisiontree,AutomaticclusterdetectionandArtificialNeuralNetwork,whicharebasedonthedataitself.Howeverthecustomerchurnisledbymanycomplexreasonssuchascustomer,thetelecomcompanyanditscompetitors.Ifwecombinedomainknowledge,theaccuracyofforecastcouldbeimproved.Adoptedthemethodofquestionnaire,interviewingexperts,Fuzzymathematics,casestudy,etc.,thispaperresearchestelecomcustomerchurnbasedoncompetitiveintelligence.Finally,thispaperbuildschurnriskindexsystem,churnalarmindexsystemandchurnalarmflowofthecustomersofmobiletelecoms.Thispaperintroducesanewmethodtosolveuncertainproblemsuchasanalysisofcustomerchurn.Keywords:CompetitiveIntelligence;Telecom;CustomerChurn;IndexSystem;ChurnAlarm目录TOC\o"1-4"\h\z\u致谢 I摘要 II目录 IV引言 11 文献综述 41.1 电信业客户流失的现状 41.2 电信业是建立在客户流失基础之上的行业 51.2.1 电信企业是由新技术创造的行业 51.2.2 新技术同化周期 51.2.3 电信业的同化吸收周期 71.3 运营商的客户流失管理 101.3.1 中国移动-客户流失管理的支撑系统和策略 101.3.2 中国联通-客户全生命周期的维系与挽留支撑系统 111.3.3 对中国移动和中国联通的客户流失管理的评价 121.3.4 全生命周期的客户流失管理的思路 121.3.5 国外电信客户保持策略 131.4 应用数据挖掘的案例 141.4.1 客户细分 141.4.2 模型数据属性分析与约简 141.4.3 挖掘模型的构建与评估 151.4.4 试点实施结果 171.4.5 应用数据挖掘研究客户流失的特点 172 电信客户流失分析及应用竞争情报理论的必要性 182.1 竞争情报与客户流失风险 182.1.1 竞争情报的定义 182.1.2 风险的定义与战略风险的划分 182.1.3 客户流失的界定 182.1.4 竞争情报是客户流失风险管理的重要基础 182.1.5 竞争情报是一种有效的客户流失风险管理工具 192.2 电信客户流失原因的案例分析 202.2.1 案例一 202.2.2 案例二 202.2.3 客户流失管理应注意的地方 212.2.4 总结 222.3 研究运营商外部环境信息的必要性 232.3.1 技术 232.3.2 经济 242.3.3 人口的流动 242.3.4 客户 242.3.5 管制机构 242.3.6 竞争者 242.4 应用数据挖掘研究客户流失的不足 252.4.1 没有考虑外界环境的影响 252.4.2 客户挽留的实际效果差 252.5 客户流失风险指标体系 262.5.1 在客户流失研究中引入竞争情报 262.5.2 风险分析与客户流失风险 262.5.3 层次分析 262.5.4 模糊层次分析 272.5.5 实例分析 292.5.6 结论 313 FBI的情报预警体系及电信企业的预警指标与流程 333.1 竞争情报的预警功能与客户流失预警 333.2 FBI的预警体系及其优点 343.2.1 观念的转变 343.2.2 联邦调查局的情报预测步骤 343.2.3 优点 383.3 FBI的情报预警方法应用于电信运营商的可行性 383.4 客户流失预警指标的确定与优先级 393.5 运营商的客户流失预警流程 414 客户流失预警体系在运营商中的应用 444.1 基本情况 444.2 竞争者的能力 444.2.1 价格 444.2.2 策反 454.2.3 新业务 454.2.4 促销行为 454.3 客户细分 464.4 竞争者的行为及行业环境 474.5 客户群的流失性 484.6 计算预警值 49结论 51参考文献 53附录A：第二轮调研问卷 55附录B：第三轮调研问卷 61附录C：层次分析软件所得结果 67作者简介 70学位论文数据集 71图目录TOC\h\z\t"题注"\c图1.1美国无线业的流失情况 4图1.2新技术同化吸收曲线 6图1.3有线业务同化吸收曲线 7图1.4AMPS的生命周期 8图1.5GSM的同化曲线 9图1.6中国移动数据仓库系统的分级结构 10图2.1竞争情报工作的地位 19图2.2某运营商曾经转网和可能转网客户的转网原因 20图2.3某固定通信运营商所辖中心城市固定电话离网后去向 21图2.4电信运营商的客户流失原因鱼刺图 23图2.5二级指标在客户流失风险中所占权数（排在前18位的指标） 32图3.1客户流失预警流程图 41表目录TOC\h\z\t"标题5"\c表1.1流失客户预警模型中约简后的10种最主要的数据属性 23表2.1某大客户经理挽留8月某旬挽留情况统计 30表2.2模型评价 33表2.3层次分析模型 36表2.4专家对某运营商的打分 38表3.1客户流失预警指标模型 48表3.2判断信息的有效性 50表3.3判断指标的预警等级 51表3.4客户群的可争取性 51表4.1移动通信业务 54表4.2竞争者行为评价 56表4.3运营商自身的易受攻击性评价 57表4.4某客户群的流失性 57引言近十年来我国电信业以3倍于GDP的速度高速增长，成为国民经济支柱产业中增长速度最快的行业之一。但是,随着市场的拓展和竞争，电信企业也遇到了一些问题，如代理费用的升高和宣传费用的升高，这使发展新客户的难度增加、收益率下降。价值客户不仅是电信企业的宝贵资源，也是其竞争对手不断争取的对象。电信企业的客户流失非常严重。国内某移动运营商2004年1-10月份的平均客户月离网率约为4%。Gartner公司的调查数据表明，开发一个新客户的费用是维持一个老客户成本的4-5倍[2]。另外有研究表明，一个公司如果将其顾客流失率降低5%，利润就能增加25-85%[1]47。运营商为了遏制客户流失，需要对影响客户流失的内外部指标进行综合评价。影响客户流失的因素是多方面的，有客户所在运营商、运营商的竞争者、客户、行业环境等，每一个因素又可分为多项指标。竞争情报是通过连续、系统地搜集有关竞争环境、竞争对手和组织自身的信息，帮助企业识别市场中的机会和威胁，缩短反应时间，从而增强竞争优势的一项智能活动。如何确定预警信息的范围，如何搜集和分析预警信息，都需要竞争情报的研究。国内的研究现状：对客户流失的研究，电信运营商的实践领先于基础理论。实践中，电信企业越来越重视客户流失的研究；软件上，客户流失管理系统往往是客户关系管理系统的一部分，企业运用CRM、BI技术对客户进行细分。如中国联通有客户维系与挽留支撑系统，中国移动有经营分析系统(即BASS系统）。虽然企业有各种系统，但利用率有待提高，某些系统中数据的准确率也较低，从而难以保证分析结果的准确性。大部分电信企业也建立了自己的一套工作体系，应用某些策略以维系和挽留欲离网的客户[3]。如安徽电信的徐颖的《安徽电信：实施大客户流失预警管理》对此进行了阐述。中国联通2005年的客户维系与挽留计划被称为全生命周期的客户流失管理。研究大都基于数据仓库、数据挖掘。客户流失分析常用的方法有自动聚类、决策树、人工神经网络和贝叶斯网络。亚信科技、华院分析做了多个客户流失项目。国外的情况：2004年，美国无线业的年客户流失率达到40%，欧洲电信行业的客户流失率略低于美国[4]2-3。客户流失给美国的电信运营商每年造成的收入损失高达90亿美元，还有额外的75亿美元的获得客户的费用。而不断推出的新业务将加速客户的流失，据In-Stat/MDR市场研究公司估计，号码携带的实施，将使美国的客户流失率增至46%[2]。上述情况激发了对电信业客户流失的研究。代表性的著作：[美]Rob.Mattison.《TelecomChurnManagement》，本文以独特的视角阐述了客户流失管理对于电信企业发展的重要性，详细介绍了客户流失管理的具体方法。国外运营商一般也是利用数据仓库、数据挖掘进行客户流失预警。SPSS、SAS都提出了自己的客户流失解决方案。SPSS核心产品之一Clementine的CRISP－DM标准可以帮助电信行业用户规范数据挖掘流程，以减少客户流失。FBI的情报预警值得借鉴。911事件后，FBI加强其情报分析方法，创造了一套情报预警系统。这套系统应用系统化的分析方法，对每日的恐怖报告进行提炼、排列，做出判断，并进一步发出搜集情报指令，以对所得的判断进行修正，最后进行预警。FBI的这套方法可以用于电信行业，以监测行业环境、竞争者、客户对客户流失的影响。本文的目的：构造移动通信客户流失风险及预警指标体系和流失预警流程，为分析客户流失等不确定问题提供新的思路，为分析电信运营商内外部情报提供新的系统化的方法。本文内容：本文从客户流失的现状出发，介绍了当今流行的基于数据挖掘的客户流失管理，分析了以数据挖掘为基础的客户流失预警的优点和不足；然后阐述了外部环境对客户的流失有重要影响，又利用竞争情报的理论，利用专家的知识和已有的研究成果，构造客户流失风险指标体系；接着利用FBI的情报预测方法，构造客户流失预警指标体系及流程；最后得出研究结论。创新点：以竞争情报的观点和方法研究客户流失，扩展客户流失预警指标的范畴，从内部信息到内部信息、外界环境信息之和；利用FBI的恐怖分析方法建立运营商的客户流失预警指标体系和预警流程。研究方法：文献调查法：通过文献调查，全面深入地了解并掌握客户流失预警研究的历史、现状和发展趋势。专家访谈法和层次分析法：通过面谈、电话和邮件等方式对专家进行采访，确定风险指标，构建两级风险指标；再利用层次分析法和德尔菲法，得出各风险指标的权数；利用德尔菲法，得出各预警指标的优先级。模糊数学法：利用此方法构造某运营商的流失风险指标的隶属矩阵，最后得出该运营商的流失风险值。案例分析法：通过分析运营商的客户流失管理案例，得到客户流失及其管理的情况、客户流失预警的情况，为提出新的客户流失风险指标体系、新的客户流失风险模型提供参考；通过分析FBI的情报预测方法，构造客户流失预警指标体系及流程。本文引用了电信运营商的一些内部数据，为保密起见，对数据做了处理，并隐去了运营商的名字。文献综述电信业客户流失的现状电信运营商正在面临严重的客户流失问题。无论是移动通信运营商、固定通信运营商，客户流失已成为或者将很快成为它们集中处理的唯一的、最重要的问题。解决客户流失问题正成为公司生存的关键。有些研究者把客户流失定义为高度竞争的移动电信业中最热点的问题[5]。客户流失率的计算方法：（C0+A1-C1）/C0。其中，C0为期初客户人数，A1为本期新增的客户数，C1为期末客户数。据统计，美国无线业的客户流失数从1999年的约2000万增加到2004年的6000多万，这真是一个令人难以置信的数字，几乎相当于这些公司1999年客户总数的3/4[4]2-3。据统计，截止到2004年，美国无线业的年客户流失率从1999年的30%增加到40%，呈逐年增加的趋势，如图1.1。图1.1美国无线业的流失情况客户的流失是各个国家的无线业务普遍存在的现象。近年来，亚洲的无线运营商的客户流失率明显高于美国，欧洲无线行业的客户流失率略低于美国。客户流失给美国的电信运营商每年造成的收入损失高达90亿美元，还有额外的75亿美元的获得客户的费用。而不断推出的新业务将加速客户的流失，据In-Stat/MDR市场研究公司估计，号码携带的实施，将使美国的年客户流失率增至46%。国内，某移动运营商2004年1-10月份的平均客户月离网率约为4%。2004年1－8月份，某省级固定运营商的固定电话、小灵通客户合计退网481230户，占新增客户总数的26.4％，其中固定电话退网354746户，占新增客户的41.6％，小灵通退网126484户，占新增客户的13.03％。据某市某移动运营商的统计，近5个月来，客户的月流失率在5-8%之间波动。虽然流失客户中低端客户占很大比例，但仍给该运营商造成了很大损失，虽然总的客户数每月在增加，但客户的大进大出，增加了大量的营销费用。电信业是建立在客户流失基础之上的行业电信企业是由新技术创造的行业在大部分行业中，技术帮助企业家更高效地完成一直以来从事的工作。然而，就高科技行业而言，新技术事实上为即将参与其中的公司创造了新的业务。计算机制造商、软件公司以及电信运营商都属于高科技行业。这些公司不仅能够通过运用技术使自己效率更高，而且经常推出的一连串新技术也在不断重新定义他们的角色。高科技公司总是处在衰退与复兴循环往复的状态中，这把其他行业都搞糊涂了。我们发现，象电信这样的高科技行业具有一种固有的产品报废周期，它确定了客户流失将会成为一个持续性问题（或者机遇）。电信业是建立在客户流失基础之上的产业。客户流失实际上是保持这个行业的生命力所必需的血液，也是公司长期生存的关键。新技术同化周期在过去几十年里，有人进行了大量研究，帮助人们了解新技术在生活中发挥的作用，以及个人和企业如何把新技术吸收应用到日常活动中。图1.2显示了基本的新技术同化吸收曲线。这条曲线向我们展示了人们在不同时候接受新技术的态度有多么不同。图中的纵坐标表示使用新技术的人数，横坐标表示耗费的时间[4]19-29。早期使用者当某项新技术首次推向市场时，为数不多的使用者立刻就投入试用潮流（见图1.2A点处）。我们把这些人称为早期使用者。他们是那些希望尽可能早地拥有最新、最先进的技术、客户数客户数时间ABCDE图1.2新技术同化吸收曲线裂谷在对新技术的同化吸收进行研究的过程中，存在一个非常有意思的发现：一旦早期使用者对该新技术有了一些了解，他们中的许多人会继续寻找下一项创新技术体验。这是迫使已经较低的客户数下降的原因。这种新技术应用的短暂下滑被称为裂谷（见图1.2B点处）。裂谷是新技术还不能马上应用于大众市场，但是早期使用者已经做出其判断的一段时间。在裂谷阶段，公司会经历一个伺机而动的过程：寻找投资人、扩建网络，也就是说，做好准备开展业务。上升阶段裂谷阶段之后迎来的就是最令人激动的上升阶段（见图1.2C点处）。在上升阶段，我们发现成熟阶段由于市场趋向饱和，我们看到需求变缓。每个会接受这种新技术的人都已经在使用它。快速上升在这一阶段停止（见图1.2D点处），此时没有新客户可以获取。衰退阶段最终，这种技术的替代技术被发明出来，客户认为替代技术将比他们目前正在使用的技术更有利于他们。越来越多的客户退出了这个特定的市场，最后，一个客户都没有（见图1.2E点处）。电信业的同化吸收周期对技术同化吸收周期的研究，描绘了一个一般性的周期，它对电信业的适用性是显而易见的。事实上，理解这条曲线有助于我们理解多个与客户流失现象相关的问题。有线业务生命周期首先，让我们看一看这个同化吸收的周期如何适用于传统的有线电信业务。见图1.3。100年100年客户数时间abcde187618901990图1.3有线业务同化吸收曲线贝尔发明电话1876年，贝尔发明了电话。几个月后，他的这项发明被授予专利。之后不久，他开始向有关方面出售这项新技术（见图1.3a点处）。很少有人知道的是，在这项技术存在的头几年里，没有人对电话感兴趣。贝尔把这个新装置拿到集市上去，请人们付5分钱可与集市上另一头的人电信业的初级阶段终于，贝尔让某些投资人对这项新技术产生了兴趣，第一个真正公用的工业电话系统于1877年在美国东北部地区安装。1878年1月28日，美国建立了第一个电话交换台。它有21名客户，一名接线员。在这之后，世界各地涌现出许多电话公司，电信服务的大竞赛已经在酝酿之中（见图1.3c点处电信业成熟阶段几十年前的某个时候，电信服务使用量的飞速增长开始回落。电信技术在相当长的时间里没有任何真正意义上的进步，市场进入了成熟阶段。虽然绝对客户数确实在继续增加，但是增长速度明显慢了下来（见图1.3d点处）。有线电话业务的衰退此时，我们看到就在短短几年前还难以想象的事情发生了：有线电信服务业开始衰落（见图1.3e点处）。世界各地有线电话数的实际数量在减少，有线客户的数量也在减少，很多人转向无线业务、互联网和宽带等技术。无线业务生命周期对有线业务的生命周期的考察，为我们提供了几个有价值的见解。首先，它证实了新技术同化吸收分析是一种正确有效的分析方法。其次，它为我们提供了一个模型，可以了解无线业务如何运转，以及将来最有可能如何发展。最后，我们看到了其生命周期结束所需的令人难以置信的漫长时期，有线服务业已经存在了一百多年，在未来相当长的时期内还将继续存在。AMPS的生命周期为了更加清楚地理解无线业务的生命周期，我们需要把同样的分析适用于第一代“真正的”无线技术，即高级移动电话系统（AdvancedMobilePhoneService,APMS）下的无线服务产品。AMPS是美国第一个可行而且大获成功的移动电话实施方案。该技术由AT&T公司发明，并于1983年在芝加哥首次部署使用。10年10年客户数时间abcde198019831993图1.4AMPS的生命周期AMPS曾有过极高的发展速度。事实上，是技术而非市场限制了AMPS的扩展。AMPS技术的局限性决定了它可服务的客户的有限性，一个拥有50个信道的网络最多只能支持1000-1600个客户。结果AMPS网络在很短的时间内就被利用到了最大限度。受到技术和经济因素的限制，AMPS既树立了大规模无线技术的可行性榜样，又成了技术同化吸收过程的第一个牺牲品。在不到五年的时间里，许多AMPS技术的替代方案被开发出来，包括码分多址访问（CDMA）、时分多址访问（TDMA）、美国的新高级移动电话系统（NAMPS）以及欧洲和亚洲的全球移动通信系统（GSM）。这些较新的技术可以提供更高的性能、更好的质量和更可靠的服务，它们开始取代AMPS，AMPS开始淡出历史舞台。图1.4中需要注意的最有意思的部分是，AMPS技术生命周期完结所需的时间很短，技术自身成了对该技术方法的使用寿命和使用状态的限制因素。PCS/GSM的生命周期个人通信业务简称为PCS。PCS、NAMPS、CDMA、TAMA和GSM技术已经取代AMPS技术成为主流无线技术。虽然仍然存在某些AMPS网络（在许多情况下管制部门要求保障其生存），但是新一代技术已经成为无线业务的主题。目前最有意义的是，设法了解新一代无线技术可持续的时间，以及这些技术何时会被下一代技术取代，如图1.5。？年？年客户数时间abcde19831987？年图1.5GSM的同化曲线目前无线技术渗透市场的深度令人感到吃惊。有人谈到110%的市场渗透程度（意思是每人至少拥有一部电话，而某些人不止拥有一部）。PCS/GSM是否会走AMPS的老路，走向自我限制？客户数是否会多到难以管理，或者，3G是否会在几年时间里就会使得通信公司对PCS/GSM的投入付之东流？理解这条新技术同化吸收曲线的形状，判断自己目前在这条曲线上所处的市场地位，并预测这条曲线随着时间流逝将如何转变，这对任何无线业务公司的整体规划，包括如何管理客户流失的决策，都具有重要意义。无线业务生命周期的启示这个图中所包含的内容是理解和维护无线运营商的市场地位的关键。如果全面地从行业整体和个别产品生命周期的角度看，很容易明白电信业的客户流失有本行业的特点。运营商的客户流失管理中国移动-客户流失管理的支撑系统和策略中国移动通信主要经营移动话音、数据、IP电话和多媒体业务，其网络规模和客户规模列全球第一。截止到2006年11月底，客户总数已达2.964亿户[6]。支撑系统中国移动已经形成了完整的业务支撑体系，由BOSS系统、经营分析系统（数据仓库）和支撑网网管系统三部分组成。经营分析系统已经成为市场经营过程（包括客户流失管理）的重要支撑环节。经营分析系统建设概述从2001年开始规划，2005年底建成世界最大的数据仓库（超过842TB容量），2006年7月容量已达1614TB；应用了OLAP、数据挖掘技术；提高了企业内部数据的标准化程度，有统一的逻辑模型、统一的指标解释；方便指标、报表、即席查询；与BOSS系统进行了互动。数据仓库系统的分级结构如图1.6所示[7]。第一级第二级数据仓库数据仓库集团公司数据仓库系统数据仓库省中心数据仓库系统省中心数据仓库系统广域网第一级第二级数据仓库数据仓库集团公司数据仓库系统数据仓库省中心数据仓库系统省中心数据仓库系统广域网图1.6中国移动数据仓库系统的分级结构经营分析系统的意义分析内部数据资源，理顺企业管理流程，提升管理模式；提升中国移动的精细化营销能力，降低营销成本（客户营销/服务从地毯式轰炸转向精确式打击）。例如：某地区真实流失人数190人（总样本的6.13%），不用模型就要对1,455人（6.13%）做市场活动；采用了流失模型后，仅需要对712人（3.00%）做市场活动[8]。经营分析系统的经济效益中国移动经营分析系统取得了较为显著的经济效果，某个单项的应用就可以带来显著的经济效益：节约成本。经营分析系统能够准确地降低经营管理成本，例如：浙江移动通信有限责任公司客户重入网分析一项应用，就节约成本6,833万元（人民币），推广到全国，可节约成本约130,000万元（人民币）。增加收入。经营分析系统能够从各个角度明显地增加企业的收入，例如：山西移动通信有限责任公司在客户离网分析一项就可增加收入约26,880万元（人民币）,推广到全国，每年可增加收入约800,000万元（人民币）。策略针对当前的市场竞争状况，中国移动应对市场短期竞争及实现其长期发展的主要策略是：营销重心后移，巩固中高端用户，通过对现有个人用户消费行为的分析设计有针对性的个性化套餐，以达到保留现有客户的目的；具体可以概括为以下几个方面：关注现有客户的稳定性，通过对现有客户利益诉求的满足，以及对移动品牌宣传的推动，来巩固现有的在网客户；通过对客户消费行为及偏好差异的分析，针对不同细分人群设计相应的套餐；通过对客户价值量的差异分析以提供不同的客户服务及忠诚度计划；积极的客户挽留工作，对客户流失进行监控，及时进行用户挽留；通过各种合作伙伴的捆绑扩大服务的广度，促进客户发展及客户维系（如移动机场贵宾休息室服务等）。中国联通-客户全生命周期的维系与挽留支撑系统中国联通是国内唯一一家同时运营GSM和CDMA双制式的电信运营商，截止到2006年11月底，客户总数已达1.411亿户，其中GSM用户总计1.05亿，CDMA用户总计3,613万[6]。在以前的IT支撑系统的基础上，中国联通于2005年开始建立移动业务客户维系与挽留支撑系统。通过客户维系与挽留支撑系统建设，全面把握网上客户的动向，降低客户离网率，延长客户生命周期，为全面降低营销成本，实现网上客户“保值、增值”，提供系统的分析方法和操作工具。通过客户维系与挽留系统建设，理顺客户维系与挽留的业务流程和工作流程，进一步完善机构和人员配置，明确职责分工，为进一步实现营销模式转型，开展精细化营销，为提高存量市场竞争能力奠定基础。对中国移动和中国联通的客户流失管理的评价中国移动和中国联通近年在客户流失管理方面取得了长足的进步，已意识到：客户流失管理不仅是为了降低离网率；同时也为了提高客户管理水平：发现并开发目标客户、加强客户细分、提升客户价值、提高客户满意度。中国移动和中国联通都进行的工作[9]：都建立了强大的客户流失支撑系统，有助于管理水平的提高、管理成本的降低。中国移动的经营分析系统拥有世界最大的数据仓库，多项技术处于世界领先。例如，中国移动的经营分析系统可使总部第二天可以看到头天每个省的经营数据，包括用户数是多少，收入是多少；中国移动的两级结构的经营分析系统，在国际上是首创，将很多指标数据统一在一起，总部不但看到省里的汇总报表，还看到汇总的数据和地市的部分详细的数据；OLAP可使多张报表组合在一张里面，更直观方便。都建立在客户价值评价的基础上。客户价值的研究是一个难点也是一个重点，客户价值的研究建立在客户产生的收入和运营商付出的成本的基础上。都建立在客户细分的基础上。中国联通根据客户行为（投诉状况、主/被叫比例、呼叫号码数）、客户消费（话务量变化、话务变动）、客户状态（入网时间、入网契约）判断客户所处的生命周期阶段，将客户细分。中国联通提出了全生命周期的客户维系与挽留计划，分为三个阶段：识别阶段和成长阶段、客户维系阶段、客户挽留阶段。全生命周期的客户流失管理的思路实现全过程客户维系与挽留通过消除导致用户离网的各类诱因（如：市场环境、政策漏洞、负面影响、对手比较优势等）、加强客户离网接触点管理和提高用户转网门槛，达到客户挽留的目的；通过系统挖掘和把握网上客户的需求特点和变化规律，采取有针对性的挽留和维系手段，通过提高用户粘性和离网成本，达到保留客户的目的；通过综合治理使客户维系和挽留工作，由当前侧重于挽留，向前推进到客户生命周期的全过程进行综合防治。根据用户不同生命周期阶段，从营销、服务、管理、支撑等四方面入手进行综合防控。分客户品牌和客户价值开展维系根据客户的综合价值、所处生命周期阶段以及所属的客户品牌进行细分，开展分类维系；通过控制低端用户的流失速度，确保总体离网率和客户发展成本不断下降；采取主动出击的办法，加强对高价值关键客户群体的挽留和维系，提高网上客户的总体赢利水平。虽然中国移动和中国联通的客户流失管理仍处于起步阶段，但其发展已进入快速上升的通道，在不久的将来会有明显的改观。国外电信客户保持策略采用新的话单策略AT&T在客户话单方面探索出新的市场策略。为了有利于与客户的直接交流，AT&T把长途通信企业账单和本地业务账单独立开来。通过对间接话单方式（长途和本地业务账单一起收到）和直接话单方式（长途业务账单单独收到）的测试，AT&T发现，直接话单策略从长期角度来看很有益，并且在两个月后，用户已习惯于直接话单方式，因此确实改善了客户保持，是值得采用的[10]。重推2G手机，挽留客户尽管在3G的平台下，可以实现很多2G不能实现的功能，比如看电视、打网络游戏等，但是由于目前3G信号的强度和覆盖面还不及2G，因此在偏远地区，2G仍是更现实的选择。由于日本2006年实施携号转网，客户可以在电话号码不变的情况下，选择其他移动运营商，预期拥有日本移动电话市场占有率56%的NTTDoCoMo会受到一定压力。分析人士估计，允许携号转网后，该公司的客户流失率可能从目前的每月0.95%上升至2008年的1.2%。为避免这种情况，该公司决定再次推出低价的2G手机，以免客户因为乡郊地区未能接收3G信号而转投其他运营商“怀抱”，缓解客户流失的问题[11]。采用SPSS数据挖掘工具，建立客户流失模型Verizon采用SPSS公司提供的数据挖掘解决方案，建立客户流失分析模型，每个月根据客户流失倾向的高低为客户进行评分，并根据评分对流失可能性高的客户，采取适当的市场策略进行挽留。Verizon还对那些ARPU（AverageRevenuePerUser）值高、流失倾向高的客户建立了电话挽留的方案，由此产生的效果是：a）成本降低。通过模型结果只对流失倾向高的客户进行直邮挽留，直邮预算降低60%以上。b）收入提高。客户ARPU值提高，流失率下降33%。Vodafone（埃及）公司专门成立了市场研究部门，通过市场调查获取客户的资料信息数据，再用SPSS公司的分析软件SPSS和Clementine，对客户的资料数据、客户详单（CDR）数据进行聚类分析，并对每一类群的特征进行详尽的统计描述。Vodafone（埃及）公司将细分结果应用于新产品推出、交叉销售、服务改进等领域，均取得了良好效果[12]。企业转型，持续提升客户满意度2005年6月29日，法国电信（FT）推出了“NexT”计划。它是FT2006年至2008年的转型战略，目标是建立统一的客户关系。根据这项计划，到2006年底，FT将提供统一的客户支持服务，所有的服务都使用同一个联络点。FT近期还将推出客户忠诚计划，并将于今年统一服务门户，力图使用户在接入法国电信集团服务网站时，享受更简洁的界面和统一的用户体验。这个单一的服务门户将成为FT所有服务的单一界面。英国电信（BT）在转型时，将持续提升客户满意度作为重点举措之一。为提高服务质量，提升客户满意度，BT采取了一系列措施，如聘请专业公司分析客户意见；建立统一的CRM系统，掌握准确实时的客户信息；提供端到端客户跟踪系统，在线处理客户询问和维护；针对不同用户建立不同的销售部门，采用不同策略，做到“应用数据挖掘的案例客户流失预警的焦点是确定有流失风险的客户并且哪些有流失风险的客户值得被挽留[13]。王雷等提出的客户流失预警模型分为以下几个主要部分：客户细分、模型数据属性分析与约简、挖掘模型的构建与评估。客户细分在客户流失预警模型中，依据客户对企业贡献的大小进行分类，主要分为高价值客户、低价值客户、零价值客户。假定企业每月均摊到每个客户的日常维护成本为C，则各类客户的定义如下：高价值客户：指月均话费大于等于2C的客户；低价值客户：指月均话费介于1C到2C之间的客户；零价值客户：指月均话费小于1C的客户。模型数据属性分析与约简影响客户流失预警判定的数据属性通常多种多样，这些属性之间存在着或强或弱的相关关系。比较有效的方法是从这些相互关联的影响属性中，通过约简算法抽取对客户流失行为起关键影响的属性；或者对这些属性进行抽取整合，重新构造少数关键指标，这些指标是原有影响属性（或称因子）的线性组合，能综合原有影响属性的最大信息，相互之间的相关性较小。经过约简的数据属性能对客户流失行为进行最好的解释，有助于流失客户预警模型取得较好的效果。在客户维系与挽留一期工程的实施试点中，先定义了和客户流失行为相关的数据属性164种，然后基于多规则神经网络进行数据属性的约简，最终选取了40种最重要的属性来进行流失客户预警，表1.2给出了其中最重要的10种属性。其中，工作时段是指每天7:00:00～18:59:59，工作时段通话次数是指客户在最新出账月的工作时段内的通话次数之和，工作时段通话次数平均是指客户从入网以来所有月的工作时段通话次数的平均值。主叫时长、主叫时长平均、呼转时长、呼转时长平均、总通话次数、总通话次数平均等的定义类似。表1.1流失客户预警模型中约简后的10种最主要的数据属性序号指标名称影响度（按权值大小排序）1入网时长（月）0.568502最低消费（元）0.049933联系企业客服次数0.043924工作时段通话次数/工作时段通话次数平均0.037315主叫时长/主叫时长平均0.030776工作时段通话次数0.025357呼转时长/呼转时长平均0.024788最低消费比例0.022379总通话次数/总通话次数平均0.0223610本地通话次数0.02190挖掘模型的构建与评估流失客户的预警从本质上来说是一种数据分类过程，具体实现是根据客户在通信过程中表现出的特性进行客户分类。常用的数据分类的方法主要有Logistic回归、决策树、神经网络等，这些方法在银行、保险、社保等领域得到了广泛应用。决策树决策树方法的起源是概念学习系统（CLS），发展到ID3方法时为高潮，后又演化为能处理连续属性的C4.5，最后发展成为加入了Boosting思想的C5.0。决策树是一种常用的分类算法，它通过系统地分解和分离数据集中包含的信息来发现规律和关系。它寻求在数据集中找到那些提供记录中最大分离信息的影响因素，每次选取能最大程度地区分记录的影响因素，决策树据此法则往下生长，当找不到类似的影响因素时，决策树就形成了。考虑到决策树的可用性，还要对其“剪枝”和优化。决策树通过把对象从根节点排列到某个叶子节点来分类，叶子节点即为对象所属的分类。树上的每一个节点说明对对象的某个属性的测试，并且该节点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值。神经网络神经网络主要用于分类、聚类、估计和预测。神经网络是一种人脑思考仿真的数据分析模式，用输入变量与数值来自我学习，并根据学习经验所得之知识不断调整参数，以期得到一个较好的模式。神经网络使用许多参数来建立一个模式，这个模式由一组输入值来预测一个连续值或分类值。每个结点都是一个函数，这个函数使用该结点的相邻结点值的加权总和进行运算。函数的形式可以选择，权的确定可以由一种叫反向传导的方法通过把输出结果和已知真实结果的比较来不断调整。整个神经网络的分析过程是一个“黑盒子”（不透明），无法展现可读的模型,每阶段的加权与转换亦不明确显示，所以神经网络大多数都用于处理高度非线性且变量有相当程度交互效应的数据[14]。Logistic回归如果因变量为分类的变量，则不符合一般回归分析模型的要求，此时可用Logistic回归来进行此类特殊回归分析。异常客户的识别的因变量本质上也是一种两分类变量，即异常客户可表示为1，非异常客户可表示为0。可以采用Logistic回归对客户欺诈的可能性进行建模。Logistic回归从统计的角度对输入变量是否对客户欺诈行为有影响进行分析，最后得出一个多元一次方程，用来对客户的欺诈可能性进行评分[15]。建模过程客户流失预警模型的建模过程是：首先，将经过数据约简后的属性集合作为数据模型的输入。该属性集合输入模型的数据集包括一个目标属性，该属性将记录分为两类:有离网倾向的客户和没有离网倾向的客户。然后，将数据集中的大部分（如2/3）的记录作为训练集，用于模型的构造，确定模型参数权重的设定，剩下的1/3记录可以分为验证集和测试集。验证集用以防止构造的模型出现“过拟和”现象，测试集用来对模型的预测能力进行测评。模型评估根据客户流失预警模型的建模过程，选用多层感知神经网络、C5.0以及Logistic回归模型对该试点地市分公司2005年12的10,000余条客户记录进行客户流失预警测试，其中2/3的记录作为训练集，1/3记录可以分为验证集和测试集。结果显示，建立的神经网络模型、C5.0模型和Logistic回归模型中，神经网络的综合准确率最高。在前30%的区域，Logistic回归的预测效果要好于神经网络，但随着测试记录份额的增加，神经网络的预测效果要好于Logistic回归。根据测试集全部记录的测试结果，最终选取神经网络模型进行客户欺诈识别。对于有离网倾向客户的发现而言，因为有离网倾向的客户有可能在预警后就进行停机操作，所以在预测覆盖率保持一定广度的前提下，模型的预测命中率必须尽可能高。但对于客户离网预警来说，业务人员最关注的是尽可能多地提前获取发生离网行为的客户的信息，这就要求预测模型的覆盖率尽可能高，其次的要求才是保证模型的命中率。因此，在实际应用过程中,可以将利用神经网络、C5.0、Logistic回归3种模型预测出的有离网倾向的客户，都作为可能发生离网行为的客户，以尽量提高模型的覆盖率。试点实施结果从2005年11月起，该试点地市分公司客服部使用该客户流失预警模型进行的流失预警客户的维系挽留工作取得了良好的效果。而以往要在接近30万的用户中找出真正有离网倾向的6,000户左右的用户是非常困难的事情。在使用预测模型筛选出预警客户后，客服部能够及时地对流失预警客户进行挽留，提高了工作效率，降低了挽留客户的成本。客户流失分析模块在每月月初提供当月的流失预警客户名单，表3是客户流失分析模块提供的该试点2006年1月到3月的流失预警客户数目统计。针对模型预测得到的流失预警用户，该分公司客服部门采取了如下措施：对于成功回访的月费用30元以上的用户赠送了保险；对于未回访成功的月费用30元以上的用户，批量群发短信告之拨打客户服务热线申请，公司即可为其购买相应的保险；对于月费用30元以下的用户也批量发送了短信，对用户的使用表示感谢，并主动征求用户的意见。目前该试点2006年3月以前的流失预警用户已经全部处理完毕，并已经有用户陆续到公司各营业厅领取保单，客服热线也不断接到用户的咨询。总体而言，用户对该分公司采取的挽留措施表示满意，大部分打消了离网的想法。应用数据挖掘研究客户流失的特点研究目的：是对客户流失的规律进行研究。研究对象：主要是运营商的客户的基本属性和消费数据。研究方法：神经网络、决策树、Logistic回归、贝叶斯网络研究一般都是通过定时采集计费营账系统中的客户消费行为、缴费行为等资料数据，再将采集的相关数据与根据历史经验设置的相应关键指标进行比对分析，根据分析的结果识别各种离网倾向，对有离网倾向的客户及时向客户经理预警。电信客户流失分析及应用竞争情报理论的必要性竞争情报与客户流失风险竞争情报的定义根据美国竞争情报从业者协会（SocietyofCompetitiveIntelligenceProfessionals，简称SCIP）的定义，竞争情报（CompetitiveIntelligence，简称CI）是一种过程，在此过程中人们用合乎职业道德的方式搜集、分析和传播有关经营环境、竞争对手和组织本身的准确、具体、及时、前瞻以及可付诸行动的情报。竞争情报在企业中可以发挥以下六大作用：环境监视、市场预警、技术跟踪、对手分析、策略制定和信息安全[16]。风险的定义与战略风险的划分所谓风险，最常见的理解是关于现实情况偏离主体预期或既定目标的可能性，或者理解为一种不确定性。风险的产生来源于信息的不完全。因此风险管理的目标就是降低因信息缺失而引起损失的可能及程度，而且同时要增大获利的可能及数量[17]。战略风险可以划分为操作风险、财务风险和竞争风险[18]。前两者与公司的流程和资产相关，而后者则与公司的外部环境变化有关，即公司的战略与市场环境出现了偏离，公司的战略已经不能适应所处的行业和市场的变化，如无法满足客户的需求、无法预见竞争对手的改变、替代技术的出现和新竞争对手的加入。客户流失的界定在本文以下的研究中，客户流失既包括客户不再接受原来为自己服务的运营商的服务，还包括仍接受原来为自己服务的运营商的服务，但因接受竞争者的服务而使上述服务减少。并且，本文以下的研究中，客户流失指的是自愿的客户流失，因欺诈、不付款和使用不足造成的非自愿客户流失不在本文的研究范围内[4]32-34。竞争情报是客户流失风险管理的重要基础战略管理属企业高层管理活动，其核心是战略决策。战略决策必须根据企业的宗旨和目标，在对企业的内部优势和薄弱环节、外部威胁和市场机会进行系统化分析的基础上制定的，在这一过程中，需要大量的竞争情报。竞争情报是战略管理的基础，无论是战略的制定，还是战略的实施和评价，都需要对企业的竞争环境、竞争对手和竞争战略进行基于信息的搜集、分析和研究[19]。竞争情报可以为组织制定竞争策略提供信息支持、依据和论证，提高决策的科学性和准确性[20]。竞争情报在电信运营管理中居于基础地位，如图2.1所示。解决企业客户流失风险管理中的信息缺失，是进行有效的客户流失风险管理的前提。而竞争情报正是对会给企业带来风险的外部环境变化和自身内部状况系统地进行搜集和分析，因而能够担当环境监视和风险预警的重任。因此，在流失风险管理中引进竞争情报是非常必要的。策略检验、纠偏与开发策略检验、纠偏与开发价格策略新业务开发策略业务组合策略价格策略促销策略渠道策略合作伙伴策略合作伙伴策略外部环境¡­¡­市场环境竞争态势标杆研究信息分析¡­¡­内部环境¡­¡­总体业绩各项业务经营状况在执行的营销活动总体表现对比分析各项同质业务的对比分析行业新增长点的分析产业环境的宏观分析战略开发渠道战略合作伙伴战略产业战略国际市场战略输入输入输出图2.1竞争情报工作的地位竞争情报是一种有效的客户流失风险管理工具根据竞争情报的定义，竞争情报的研究对象即企业的经营环境、竞争对手和企业自身。这三者恰好是企业客户流失风险的来源。竞争情报的前瞻性表明它是一种带有预见性质的信息增值产品，对企业风险的预见当然也包含其中。此外它还担当着在风险中避免威胁并积极寻找机会的角色。从风险管理的角度来看，竞争情报的六大作用无不与客户流失风险管理密切相关。因为客户流失风险管理的主要目的就是及时发现来自外部环境中的、将给企业的经营带来某种程度的不确定性的政策法规、经济发展、环境变化、社会文化以及技术变革的动向，监视行业的五种竞争动力，从而更好地驾驭这些变化（风险）。另外从企业对竞争情报的需求上来看，35％以上的需求是与企业的战略决策和行动相关的，20％以上的需求是关于有效地进行早期预警所需的情报，还有30％以内的需求是关于市场关键参与者的情报[21]。可见，作为企业的耳目、尖兵和参谋的竞争情报工作，是一种有效的客户流失风险管理工具。电信客户流失原因的案例分析案例一某运营商的内部调研结果如图：图2.2某运营商曾经转网和可能转网客户的转网原因从图中我们可以看出竞争者的竞争对客户的争取作用。两年内曾经转网和未来一年内可能转网的各类客户转网的最主要原因非常集中，依次为价格和网络质量；同时对另一品牌的信任、服务质量和渠道也是影响客户转网的关键因素。对已经转网和可能转网原因的对比可以看出，价格和网络质量是影响客户转网的激励因素，品牌、服务质量和服务渠道的便利性是影响客户转网的保健因素。要较好地保有客户，除了发挥价格的杠杆作用外，努力加强网络覆盖和网络优化刻不容缓。作为保健因素，服务在保有客户方面的作用就显得非常突出，该运营商进行客户服务体系优化与实施是适应客户需求的，同时也为取得竞争中的主动权奠定了一定的基础。案例二某运营商内部统计，所辖区域内，中心城市固定电话的离网去向，见图2.3。图2.3某固定通信运营商所辖中心城市固定电话离网后去向公众固定电话客户退网后多数选择移动通信工具，选择次序大致为移动手机、联通手机、本公司的无线市话手机。移动电话给固定电话带来的冲击是显而易见的，印证了我们在第一章中的分析。据另一运营商内部调查，超过半数的离网用户流失到其他运营商网内，主要是由于竞争对手的竞争政策导致；近1/3的离网用户，在本公司内部各业务之间转换，说明资费设计存在漏洞。客户流失管理应注意的地方客户流失管理应该是在充分了解客户的基础上，通过IT系统的支撑，进行客户细分和客户价值评价，以及客户维系与挽留成本评价和客户未来价值预测，充分考虑外部环境、竞争对手，对不同客户采取不同策略以达到留住目标客户、更有效地为客户服务的过程。在客户流失管理中，应该注意：应有正确的客户流失管理的理念，流程应清晰、可执行；客户流失管理不是某一个部门的职责，而是运营商各部门共同的任务；应配备训练有素的人员，并给予资金支持；应有一套完善的客户流失管理考核指标与考核办法。数据挖掘技术仅仅是客户流失管理的基础的支撑，还需要与之配套的管理架构和业务流程；流失模型既不是流失管理的充分条件，也不是流失管理的必要条件；中国移动的数据仓库的容量在2006年7月已达1614TB，但是我们应该知道，数据仓库并不是容量越大越好，容量大意味着花费也大，我们需要的是规模较小、重点突出、高效的数据交流中心，而不是拥有太多没人重视、没人能够利用的信息的系统；开发和使用要结合。计算机系统开发人员应了解，业务人员需要系统执行什么任务。要准确地了解客户的关键信息，客户数据仓库系统应是客户信息资料的权威性来源。搜集信息的工作量一般占整个客户流失管理的工作量的50-80%。例如，某大客户经理的客户有266个有离网预警，结果有233个呼叫不通，有32个有离网倾向，只有1个挽留成功[8]。这提醒我们：客户除了其手机号以外，还应有其他的联系方式；还说明进行客户流失管理要有一整套的流程，给客户打电话说什么、怎么说要有规范。表2.1某大客户经理挽留8月某旬挽留情况统计预警数量呼接不通有离网倾向挽留成功挽留成功率2662333210.38%客户须细分，细分的标准不但包括客户的消费数据，而且应包括客户的一些其他的关键信息。如客户收入，研究表明，客户的收入高低与其电信消费行为密切相关。客户流失的中心问题，不仅要确定哪些客户有流失的风险，而且要确定可能流失的客户中哪些值得挽留[9]。所以我们应注重客户价值。客户价值函数应包括：客户带来的收入；信用风险和接触频率；使用行为；客户特征；未来客户价值分类。根据某个客户曾带来的收入（以下称为过往收入），为该客户指定一个相对值是错误的。原因：电信产品、成本和价格正飞快且不稳定地变动，以至于过往收入对真正的未来收入潜力的描述缺乏一致性；真正的客户价值也在同样大的程度上与企业为其承担的全部成本有关，所以象信用风险和客户服务维护费用必须被包含在客户保留成本内；电信产品和服务变化快，一个好的未