基于家庭客戶識(shí)別模型的營(yíng)銷支撐體系論文
1.前言
家庭市場(chǎng)是福建移動(dòng)公司今后重要客戶發(fā)展和保有，是實(shí)現(xiàn)企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)的最為重要的保障之一，更是公司未來(lái)發(fā)展的重要基礎(chǔ)和業(yè)務(wù)拓展基石，同時(shí)也是各大電信運(yùn)營(yíng)商競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。
在2008年初電信行業(yè)重組之前，家庭客戶的市場(chǎng)主要是中國(guó)電信的壟斷市場(chǎng)，競(jìng)爭(zhēng)并不算激烈。隨著重組后全業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)的帷幕拉開，家庭客戶成為移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商新的發(fā)展市場(chǎng)。競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手通過(guò)家庭產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)搶奪和保有家庭客源的手段層出不窮，中國(guó)移動(dòng)作為家庭客戶市場(chǎng)的后來(lái)者，需要更有效的策略，更科學(xué)的方法去維持和推動(dòng)家庭客戶市場(chǎng)的發(fā)展。
從目前福建移動(dòng)家庭客戶的發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，家庭客戶規(guī)模有一定的下滑，主要原因?yàn)榧彝ギa(chǎn)品吸引力不足、營(yíng)銷推廣力度低、電信家庭市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈等；家庭市場(chǎng)中的主要產(chǎn)品-家庭寬帶，電信占據(jù)了絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)，因此需要深入的研究家庭市場(chǎng)發(fā)展策略，逐步完善家庭市場(chǎng)體系。
要建立一整套家庭客戶的管理、維系和家庭市場(chǎng)的分析、產(chǎn)品策劃、營(yíng)銷體系。目前，關(guān)鍵的是如何準(zhǔn)確的識(shí)別家庭客戶，建立家庭客戶關(guān)系，確定家庭區(qū)域范圍、分析家庭客戶消費(fèi)需求和制定家庭客戶營(yíng)銷方案。
2.家庭市場(chǎng)管理體系規(guī)劃
通過(guò)在福建移動(dòng)經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)建立家庭客戶管理模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)家庭客戶管理的閉環(huán)分析，提升家庭市場(chǎng)的支撐能力。基于家庭客戶識(shí)別模型，找到兩者家庭關(guān)系、家庭關(guān)鍵人物、家庭位置小區(qū)、家庭產(chǎn)品潛在需求。對(duì)現(xiàn)有家庭客戶進(jìn)行位置小區(qū)打標(biāo)、判斷家庭客戶的純度、分析家庭客戶的發(fā)展情況。對(duì)家庭客戶進(jìn)行有效的針對(duì)性營(yíng)銷和家庭客戶的社區(qū)維系保有。
（1）通過(guò)挖掘模型找到潛在家庭產(chǎn)品需求的客戶，將潛在的客戶進(jìn)行有效的營(yíng)銷發(fā)展家庭客戶和家庭產(chǎn)品；
（2）進(jìn)行家庭客戶發(fā)展KPI指標(biāo)監(jiān)控及跟蹤分析，了解當(dāng)前營(yíng)銷政策的整體情況與改進(jìn)方向；
（3）每月對(duì)營(yíng)銷后的家庭客戶進(jìn)行對(duì)比、跟蹤分析評(píng)估營(yíng)銷的效果，對(duì)存在的不足進(jìn)行總結(jié)和提出改進(jìn)建議；
（4）根據(jù)家庭市場(chǎng)客戶關(guān)懷和維系模塊，對(duì)退訂家庭產(chǎn)品的客戶進(jìn)行有效的客戶關(guān)懷，了解客戶需求，改進(jìn)營(yíng)銷方式和進(jìn)行產(chǎn)品優(yōu)化，建立和客戶良好的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)持續(xù)營(yíng)銷。
3.家庭客戶識(shí)別模型
通過(guò)對(duì)客戶的交際圈和家庭客戶通話行為普遍規(guī)律，結(jié)合相關(guān)業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，建立家庭客戶識(shí)別模型。確定家庭客戶對(duì)和家庭客戶的家庭位置小區(qū)。根據(jù)家庭客戶對(duì)中的客戶賬單金額、客戶品牌、入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)、交際圈和客戶身份證等相關(guān)的業(yè)務(wù)信息判斷家庭客戶的關(guān)鍵成員。
3.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
（1）分析用戶群：結(jié)合福建移動(dòng)目前的業(yè)務(wù)以及數(shù)據(jù)資源，選擇家庭VPN用戶中標(biāo)識(shí)為家庭關(guān)系的用戶對(duì)作為分析的用戶群，剔除同一個(gè)用戶在多個(gè)家庭VPN中或者同一個(gè)家庭VPN有多個(gè)付費(fèi)用戶的用戶對(duì)，該用戶群為模型組。同時(shí)還需要準(zhǔn)備未標(biāo)識(shí)家庭關(guān)系的用戶群作為對(duì)照組(模型組主號(hào)與其本地語(yǔ)音交往圈號(hào)碼組成的用戶對(duì))。模型組和對(duì)照組用戶群共同構(gòu)成了模型的訓(xùn)練集和測(cè)試集：訓(xùn)練集（標(biāo)識(shí)為家庭關(guān)系的用戶對(duì)375對(duì)，未標(biāo)識(shí)的為10707對(duì)）、測(cè)試集1(標(biāo)識(shí)為家庭關(guān)系的用戶對(duì)135對(duì)，未標(biāo)識(shí)的為3519對(duì))、測(cè)試集2(標(biāo)識(shí)為家庭關(guān)系的用戶對(duì)9563對(duì)，未標(biāo)識(shí)的為130647對(duì))
（2）基礎(chǔ)變量：主要包含兩類變量：與通話時(shí)段相關(guān)的變量、基站以及資料相關(guān)的變量。
3.2數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)分析
（1）分析用戶群的外呼驗(yàn)證：在準(zhǔn)備好分析用戶群之后，對(duì)標(biāo)識(shí)為家庭關(guān)系的用戶對(duì)的`數(shù)據(jù)進(jìn)行了抽樣外呼。外呼總數(shù)902個(gè)，接受調(diào)查502個(gè)，成功率57％。其中接受調(diào)查中有87％是家人，3％是親戚。只有2％是同事和朋友。可見選取的家庭客戶樣本數(shù)據(jù)純度很高。
（2）通信時(shí)段分析：按照通話時(shí)長(zhǎng)對(duì)用戶群進(jìn)行分箱，可以發(fā)現(xiàn)具有家庭關(guān)系的用戶群通話高峰期出現(xiàn)在下班時(shí)段；對(duì)于短信，通信越密切的，高峰期出現(xiàn)的越晚。根據(jù)通信時(shí)段的分析，可以生成一些新的衍生變量用在后續(xù)的分析建模中，如：下午、下班時(shí)段、晚上各時(shí)段的通話時(shí)長(zhǎng)、通話次數(shù)、短信條數(shù)以及相應(yīng)的占比等。
（3）基站分析：對(duì)于同住一家的家庭用戶，活動(dòng)地點(diǎn)往往有重合之處，而基站數(shù)據(jù)反映的正是用戶的位置特征，特別是夜間（21點(diǎn)至次日早上7點(diǎn)）的基站。但是，太少的通話的基站扇區(qū)又不能作為用戶的特征，而此段時(shí)間屬于通話閑時(shí)階段，通話量較小，所以需要考察用怎樣的通話次數(shù)作為閾值才能兼顧到大部分的用戶，結(jié)合通話次數(shù)以及用戶占比，選擇通話大于等于3次的扇區(qū)作為有效扇區(qū)，這樣覆蓋了80%以上的用戶。通過(guò)分析，在通話時(shí)長(zhǎng)20-120分鐘的用戶對(duì)中，夜間通話基站的重合比例都超過(guò)了35%。
（4）變量相關(guān)性分析：在做好模型寬表后，對(duì)寬表中的變量做相關(guān)性分析，可以直觀的看出模型自變量和目標(biāo)變量的關(guān)系，還可以對(duì)比相關(guān)變量的區(qū)分程度，這為建模時(shí)的模型調(diào)整提供了重要依據(jù)。例如通話時(shí)長(zhǎng)和通話次數(shù)，是一堆相關(guān)性比較大的變量，同時(shí)他們與目標(biāo)變量的關(guān)系都比較密切。一些挖掘算法要求輸入變量的相關(guān)性較低，所以必須從兩個(gè)相關(guān)性較強(qiáng)的變量中剔除一個(gè)，簡(jiǎn)單的，可以把最后一個(gè)分箱提升率低的變量剔除。
3.3模型構(gòu)建
（1）建模方法選取：移動(dòng)經(jīng)分應(yīng)用中絕大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題是預(yù)測(cè)類問(wèn)題，本次我們使用數(shù)據(jù)挖掘工具的邏輯回歸算法來(lái)進(jìn)行建模，預(yù)測(cè)結(jié)果將是[0,1]閉區(qū)間的概率。
（2）模型結(jié)果：將是否家庭關(guān)系作為因變量，其他變量作為自變量，輸入數(shù)據(jù)挖掘工具，設(shè)置模型的分析參數(shù)，運(yùn)行之后，得到一對(duì)用戶是否具有家庭關(guān)系的打分公式：
其中 y = 常數(shù) + 系數(shù)1×變量1 + 系數(shù)2×變量2 + ......。各個(gè)數(shù)值以及變量如下表所示：
系數(shù)是負(fù)的，說(shuō)明因變量與該變量是負(fù)相關(guān)；系數(shù)是正的，說(shuō)明因變量與該變量是負(fù)的。標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)反應(yīng)了該變量對(duì)模型的影響大小：標(biāo)準(zhǔn)話系數(shù)的絕對(duì)值越大，對(duì)是否家庭關(guān)系的概率的影響就越大。從表中可看出通話次數(shù)、短信、夜間上行短信條數(shù)、以及下班時(shí)段通話比例和目標(biāo)變量都是正相關(guān)的。
（3）模型評(píng)估：對(duì)于訓(xùn)練模型，一般使用命中率、提升率、覆蓋率來(lái)評(píng)價(jià)模型。
命中率 = 提取的用戶對(duì)中具有家庭關(guān)系的用戶對(duì) / 提取的用戶對(duì)
提升率 = 命中率 / 總體中家庭關(guān)系用戶對(duì)的比例
覆蓋率 = 提取的用戶中實(shí)際具有家庭關(guān)系的用戶對(duì) /總體中家庭關(guān)系用戶對(duì) = 提取的用戶對(duì)在總體中的占比 × 提升率
測(cè)試集1與測(cè)試集2這個(gè)三個(gè)指標(biāo)的曲線如下圖所示：
前5%的命中率在40%左右，提升率在10左右，覆蓋率在50%左右。
對(duì)于家庭關(guān)系，只在兩三個(gè)用戶中存在，有一定的排他性。所以在主號(hào)相同的用戶對(duì)中提取模型打分排名第一的用戶對(duì)，認(rèn)為他們之間具有家庭關(guān)系，看模型的命中率和覆蓋率，如下表所示：
（4）外呼驗(yàn)證模型準(zhǔn)確率：通過(guò)對(duì)福州、泉州、南平、龍巖4地市進(jìn)行外呼驗(yàn)證，其中，朋友占比也比較高，說(shuō)明即使被調(diào)查的用戶對(duì)非家庭，也有很親密的關(guān)系，結(jié)果如下表所示：
3.4模型部署
根據(jù)模型結(jié)果，對(duì)于每個(gè)用戶號(hào)碼，都可以對(duì)其交往圈號(hào)碼進(jìn)行打分，打分高的認(rèn)為他們具有家庭關(guān)系的可能性較大，通過(guò)營(yíng)銷管理平臺(tái)對(duì)其進(jìn)行針對(duì)性營(yíng)銷，推薦合適的家庭產(chǎn)品以及后續(xù)的活動(dòng)效果跟蹤反饋。
4.實(shí)施效果
4.1家庭產(chǎn)品拓展?fàn)I銷
基于家庭客戶識(shí)別模型中打分較高且未辦理合家歡套餐的客戶，即為家庭成員可能性較高的客戶，結(jié)合泉州地市家庭市場(chǎng)當(dāng)前的營(yíng)銷活動(dòng)和業(yè)務(wù)特點(diǎn)，對(duì)家庭關(guān)鍵人進(jìn)行合家歡套餐的外呼推廣營(yíng)銷活動(dòng)并通過(guò)營(yíng)業(yè)廳進(jìn)行辦理，取得了良好的效果，既增加了合家歡套餐的辦理客戶數(shù)，提升了客戶價(jià)值，同時(shí)對(duì)合家歡套餐起到了一定的宣傳作用，使家庭產(chǎn)品深入人心，也對(duì)渠道的支撐能力進(jìn)行了一定的優(yōu)化。
模型組意向率比對(duì)照組意向率高出6個(gè)百分點(diǎn)，模型組成功辦理率比對(duì)照組成功辦理率高出3倍。
4.2完善家庭市場(chǎng)營(yíng)銷支撐體系
通過(guò)家庭客戶管理的閉環(huán)分析體系，加深對(duì)家庭客戶的認(rèn)識(shí)和了解，將家庭客戶識(shí)別分析模型推向一線應(yīng)用，準(zhǔn)確圈定家庭成員、家庭關(guān)鍵人和把握家庭客戶需求，建立了精確化市場(chǎng)營(yíng)銷體系，鞏固和拓展了家庭業(yè)務(wù)，提高家庭產(chǎn)品在存量用戶中的滲透面，同時(shí)積極發(fā)展家庭數(shù)信業(yè)務(wù)，擴(kuò)大家庭市場(chǎng)規(guī)模，提高客戶價(jià)值，實(shí)現(xiàn)了家庭存量市場(chǎng)的保有和增量市場(chǎng)的構(gòu)建，完善家庭市場(chǎng)營(yíng)銷支撐體系，有效地支撐了公司全業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)工作。
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