在馬云提出現在正在從IT時代進入到DT（data technology）時代后，大數據在各行各行應用熱度也在逐步升溫，尤其是以能接觸到用戶的互聯網行業為主。電信運營商早在多年前已開始挖掘數據價值，我們今天就聊聊電信行業如何利用數據提升存量客戶穩定度。
電信運營商經過將近20年的發展，受益于技術、網絡、硬件設備的發展，移動市場趨于飽和，滲透率達94%，近些年電信運營商也逐漸將市場目標聚焦于存量用戶經營。雖然市場趨于飽和，但對于三大運營商來說，存量客戶保有形勢并不樂觀：用戶離網率居高不下、營銷政策導致用戶不斷重入網/養卡、凈增用戶發展呈現負增長等。面對高額的用戶入網成本，做好用戶保有，提高用戶穩定度就非常必要。
對于擁有上億用戶的運營商來說，介于資源投入有限和為了保證營銷效果，保有哪些用戶，如何保有就需要有科學的方法和論證過程做支撐。以下以某省電信運營商舉例說明。
一、保有哪些用戶
用戶保有的目標是提升客戶穩定和提升客戶收入，從這個角度看，細分用戶群可以從客戶價值度、客戶穩定度細分，建立客戶價值—穩定度模型，找到低穩定用戶，高價值用戶優先保有。
第一步，建立客戶價值模型
利用運營商積累的用戶數據，采用數據挖掘方法建立數據模型是常用方法。建模流程主要包含業務理解、數據準備、數據探索、模型建構、模型評估、部署應用幾步。
圖1 業務建模流程
從業務經驗出發，客戶貢獻度和客戶忠誠度，業務使用的穩定性都是影響客戶價值的因素，那包含的業務指標有：客戶歷史貢獻、當前貢獻、業務量多少、客戶交往圈大小、本網通話占比、在網時長、合約情況、合約剩余時長、停機、欠費等。
根據業務指標，使用德爾菲專家打分法賦予指標權重，形成客戶價值指標評價體系，并計算每個客戶得分。對客戶得分結果進行聚類，形成高、中、低價值客戶分層。如客戶得分結果呈正態分布，說明模型的擬合度較好。
第二步，建立客戶穩定度模型
用戶穩定度模型從業務上考慮主要包含用戶基礎屬性、業務捆綁、消費行為、業務使用、消費趨勢等方面，具體包括：套餐類型、終端品牌、合約捆綁情況、增值業務使用情況、最近半年繳費次數、ARPU下降趨勢等指標。
通過提取歷史穩定用戶和離網用戶數據，作為訓練集，找到影響客戶穩定度的重要因子，通過決策樹模型等方法輸出穩定度預測的規則集，將用戶劃分為高穩定、中穩定、低穩定用戶。
穩定度模型評估主要通過覆蓋率、命中率等指標評估。覆蓋率是指預警用戶名單中真實發生離網的用戶在所有離網用戶中的占比，命中率是指預警用戶名單中真實離網用戶在預警用戶名單中的占比。
第三步，細分用戶，確定客戶保有優先級
根據客戶價值度、穩定度，對用戶進行細分，形成細分用戶群，將客戶細分為操心客戶、關心客戶、放心客戶、用心客戶，如下所示：
圖2 基于客戶價值-穩定度的細分客戶群
客戶保有優先級為操心客戶、關心客戶、放心客戶、用心客戶，營銷資源有限情況下應重點優先關注操心用戶。
二、如何提升客戶穩定度 提升客戶穩定度，首先要找到客戶穩定度低的原因，然后再對癥下藥。
尋找客戶穩定度低的原因一般有兩種方法，一是通過訪談調研等收集用戶離網原因，二是通過數據特征發現，雖然客觀數據并不能直接反應用戶流失原因，但用戶行為數據透露的信息往往比調研得來的主觀數據更真實。從“說”到“做”還有距離。
由于訪談調研營銷資源投入成本高，有效性差，運營商越來越傾向于發揮數據的作用。從數據發現，離網用戶存在明顯的聚類特征：
離網用戶語音飽和度嚴重不足，流量飽和度嚴重不足或者大幅溢出，呈現兩極分化離網用戶交往圈衰減明顯離網用戶在入網4-9個月，入網2年時離網最高
同樣，穩定度較高的用戶也有明顯的聚類特征：
使用融合套餐、增值業務用戶離網率明顯較低使用V網業務、交往圈較大用戶離網率遠低于其他用戶
所以提升客戶穩定度可以從以下三方面入手：
第一，利用痛點，優化產品
持續的為客戶提供優質化產品和服務是存量客戶運營之本。解決用戶使用產品的主要痛點是重中之重。從以上套餐使用飽和度可以看出，用戶對資費設計并不滿意，套餐使用飽和度嚴重不足短期內能提升運營商收入，對用戶忠誠度卻有一定的損害。通過主副卡業務、流量轉送等提升套餐使用飽和度，對套餐使用過飽和用戶推薦套餐升檔或流量包等滿足其流量需求。
第二，找到癢點，提升用戶粘性
所謂癢點，是指用戶聽到后非常有興趣，想要購買的產品或服務。比如蘋果合約機最初推出時，承諾較高月消費就能享受零元購機活動，對于果粉來說就是無法抵擋的誘惑，像合約機、合約套餐、融合業務、積分等粘性業務都屬于這類。
對于沒有合約、穩定度低的用戶推薦合約類業務就非常有效。同時還可以疊加網齡成長、積分計劃等提升用戶粘性。
第三，提供爽點，讓用戶留下來
所謂爽點，是指讓用戶在使用產品時有aha moment感覺的產品，產品使用超乎用戶預期，運營商的校園虛擬網最初就有這種威力。通過繳納幾塊錢的月使用費，連入校園虛擬網用戶就可以享受網內用戶間無限免費通話的服務，在沒有微信的當年還是非常有殺傷力的。
目前的親情號、虛擬網雖然魅力大減，但對于交往圈小、通話頻繁的用戶還是非常有效的。針對低穩定用戶中有此特征的用戶可推薦能拓展其交往圈的相關優惠業務。
以上就是電信行業利用數據提升存量客戶穩定度的方法，當然也可能已經應用于互聯網行業，畢竟方法論是通用的。從中可以看出，數據分析、數據挖掘同樣離不開豐富的業務經驗做基礎，分析方法、建模方法都只是做好業務的手段。積累行業經驗，擁有深刻的行業洞察力，才是成為優秀數據分析師的內核！
