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        數(shù)據(jù)挖掘在電信客戶維系中的實(shí)施與應(yīng)用

        2014-07-29 05:09:54田燕
        中國新通信 2014年7期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘

        田燕

        【摘要】 近些年,電信企業(yè)的客戶流失隨著客戶規(guī)模的增長而增長,這一問題已經(jīng)成為束縛電信企業(yè)成長的瓶頸,隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn),有效解決了學(xué)術(shù)研究與電信實(shí)踐的耦合松散性,將運(yùn)營商積累的大量有價(jià)值的客戶行為信息,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析、整理、建模,從而預(yù)測客戶流失傾向,并最終將研究結(jié)果深入到客戶保留領(lǐng)域,使技術(shù)成果最終轉(zhuǎn)化為電信企業(yè)提升客戶價(jià)值的可操作性管理體系。

        【關(guān)鍵詞】 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉庫 流失預(yù)警

        一、引言

        客戶保有的前提是理解客戶行為,電信運(yùn)營商已經(jīng)積累了大量的客戶行為信息,有效結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對已有的無規(guī)則客戶行為信息進(jìn)行分析識(shí)別,并通過各類算法歸納總結(jié)出客戶流失的規(guī)律及特點(diǎn),最終建立起數(shù)據(jù)挖掘模型,經(jīng)過不斷的校驗(yàn),可以預(yù)測客戶流失傾向,并將預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)化為企業(yè)客戶保有行為,為企業(yè)的營銷工作提供幫助、指導(dǎo),為企業(yè)決策提供支持,最終實(shí)現(xiàn)電信企業(yè)客戶保有及價(jià)值提升的目的。

        二、數(shù)據(jù)挖掘概述

        (1)數(shù)據(jù)挖掘概念。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、隨機(jī)的、不規(guī)則的應(yīng)用數(shù)據(jù)中通過算法(如分類、總結(jié)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類等)搜索隱藏于其中的不為人知的、但潛在的有用知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘提供預(yù)測性的信息,質(zhì)上是一個(gè)歸納推理的過程,不是驗(yàn)證一個(gè)假定模型的正確性,而是在數(shù)據(jù)庫中自己尋找模型。數(shù)據(jù)挖掘是多學(xué)科的產(chǎn)物,包含數(shù)據(jù)庫技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、可視化、高性能計(jì)算、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)挖掘的三個(gè)過程,即數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)挖掘和結(jié)果的解釋評估。(2)數(shù)據(jù)挖掘方法。數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有關(guān)聯(lián)分析、分類、聚類、回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析,可以應(yīng)用到企業(yè)客戶行為分析、決策支撐等不同階段和領(lǐng)域。

        三、電信客戶流失預(yù)警中數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施步驟

        (1)明確目標(biāo)。要充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘的作用,必須明確目標(biāo)。電信客戶流失預(yù)警的重要目標(biāo)就是提前預(yù)知客戶流失風(fēng)險(xiǎn),從而指導(dǎo)維系人員準(zhǔn)確定位目標(biāo)客戶,及時(shí)給與流失干預(yù),提升電信客戶保有率。(2)建立數(shù)據(jù)挖掘庫。我們需要從各類海量電信客戶數(shù)據(jù)庫中抽取與客戶流失相關(guān)數(shù)據(jù)內(nèi)容,建立獨(dú)立的客戶流失預(yù)警挖掘數(shù)據(jù)庫,該數(shù)據(jù)庫可以是已有數(shù)據(jù)倉庫的一個(gè)邏輯子集,而不一定非要是物理上獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫。單獨(dú)設(shè)立的客戶預(yù)警數(shù)據(jù)庫可以提高分析效率、避免由于數(shù)據(jù)巨大帶來的數(shù)據(jù)沖突問題的解決。通過對客戶流失關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)據(jù)抽取、精選,可以極大的減少數(shù)據(jù)處理量,節(jié)約系統(tǒng)資源,更好的輔助數(shù)據(jù)分析目標(biāo)的達(dá)成。(3)數(shù)據(jù)分析。需要從海量客戶、海量信息、海量數(shù)據(jù)中找到客戶流失的關(guān)鍵點(diǎn),不斷從流失數(shù)據(jù)挖掘庫中找到相應(yīng)的規(guī)律和潛在趨勢,使用聚類分析的方法進(jìn)行客戶信息類別區(qū)分,逐步梳理出影響客戶流失的眾多因素,并進(jìn)行重要性分析,找出這些因素之間相互影響、牽連的關(guān)系,從而發(fā)現(xiàn)因素之間的相關(guān)性。(4)準(zhǔn)備及調(diào)整數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)分析步驟,將符合分析要求數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)整,關(guān)鍵是實(shí)現(xiàn)進(jìn)一層次的明確及量化,為模型化奠定基礎(chǔ)。(5)建立模型。建立模型是數(shù)據(jù)挖掘的核心環(huán)節(jié),在分析數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)整的基礎(chǔ)上即可以開始建立模型。通常我們利用聚類分析、時(shí)間序列分析等方法來實(shí)現(xiàn)建模。(6)評價(jià)及解釋。從之前的步驟中我們已經(jīng)很明確的得出客戶流失的一系列分析數(shù)據(jù)及模型,我們會(huì)得出對客戶流失問題多種描述,綜合各類描述的規(guī)律性,提供合理的分析支持信息。

        四、數(shù)據(jù)挖掘在電信客戶維系中的應(yīng)用

        1、流失客戶分析及建模

        以往運(yùn)營商服務(wù)模型基本圍繞全生命周期時(shí)間軸主線,重點(diǎn)描述單客戶服務(wù)動(dòng)作,缺少客戶聚類特征總結(jié)。結(jié)合客戶流失特征,運(yùn)用聚類統(tǒng)計(jì)分析方法將客戶進(jìn)行特征聚類,區(qū)分為入網(wǎng)半年內(nèi)客戶群、入網(wǎng)半年至一年客戶群、入網(wǎng)一年以上客戶群,其客戶流失特征及原因存在區(qū)隔,入網(wǎng)半年內(nèi)客戶的流失與前期客戶發(fā)展質(zhì)量關(guān)系密切,主要取決于在新發(fā)展客戶營銷過程中存在的問題或弊端;而入網(wǎng)半年至一年客戶群的流失與功能性的服務(wù)感知相關(guān);入網(wǎng)一年以上或更長時(shí)間的客戶流失與后期客戶持續(xù)提供的服務(wù)及感知密切相關(guān)。同時(shí)三大聚類客戶群又分別具有三個(gè)流失關(guān)鍵點(diǎn),我們可以運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)“信息熵理論”、“二元分類模型”,找到幾個(gè)聚類群體流失相關(guān)因子,從而構(gòu)建針對性精準(zhǔn)的維系模型,如圖1所示。

        在基于聚類模型構(gòu)建起精準(zhǔn)的客戶維系體系后,對應(yīng)影響三個(gè)聚類群體的核心因子及模型分析,針對性制定標(biāo)準(zhǔn)化維系動(dòng)作及強(qiáng)化服務(wù)方案,增強(qiáng)原有的客戶服務(wù)體系,從而達(dá)到提升客戶感知及粘性的目的。

        結(jié)合三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),從現(xiàn)有的海量客戶行為數(shù)據(jù)中找到維系因子,對影響用戶群流失的因子做聚類分析,梳理出關(guān)鍵因子,并進(jìn)行重要性分析,選定對整體流失影響力較大的因子作為高危挽留的重點(diǎn)突破口,如表1所示。

        通過高危因子重要度的區(qū)分,每月月初系統(tǒng)自動(dòng)預(yù)警,為客戶挽留提供數(shù)據(jù)支持。

        2、客戶挽留流程

        (1)挽留機(jī)會(huì)分析。根據(jù)三大聚類客戶群特點(diǎn),對三類客戶流失傾向進(jìn)行評價(jià),按風(fēng)險(xiǎn)的高低進(jìn)行評判,入網(wǎng)初期客戶流失風(fēng)險(xiǎn)最高,其次是高危客戶流失傾向明顯,一年以上到期合約客戶也存在流失風(fēng)險(xiǎn),根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)度及入網(wǎng)時(shí)間的不同,進(jìn)行流失客戶預(yù)測,從而及時(shí)找到挽留機(jī)會(huì)。(2)挽留策略的制定。通過高危因子重要度分析,系統(tǒng)自動(dòng)預(yù)警圈定需要挽留的客戶群,對不同因子客戶進(jìn)行分析逐一制定挽留策略。針對新入網(wǎng)客戶流失分析,梳理主要流失原因,制定相應(yīng)的入網(wǎng)門檻,并配合相應(yīng)酬金發(fā)放機(jī)制,在入網(wǎng)半年內(nèi)分批分比例發(fā)放酬金,提升入網(wǎng)質(zhì)量;針對入網(wǎng)半年以上客戶,結(jié)合高危因子,梳理不同因子客戶群流失原因,針對性制定挽留策略,如合約計(jì)劃、網(wǎng)齡升級計(jì)劃、流量回饋等;對于一年以上合約到期客戶,制定老客戶合約續(xù)費(fèi)政策,提升合約續(xù)費(fèi)率。(3)采取保有行為并反饋。通過以上兩個(gè)步驟,找到挽留機(jī)會(huì),并制定相應(yīng)策略后,需將挽留行為分配給不同的渠道人員實(shí)施,新入網(wǎng)客戶的入網(wǎng)策略由各發(fā)展渠道落實(shí)并反饋客戶信息;半年以上中期高??蛻艏耙荒暌陨虾霞s到期客戶的挽留與維系需由維系中心與各實(shí)體渠道相互配合,由維系中心進(jìn)行電話回訪式維系,實(shí)體渠道配合通過理財(cái)專席等方式在日常業(yè)務(wù)辦理中提高客戶在網(wǎng)粘性。

        五、結(jié)束語

        事實(shí)上,流失模型的建立不可能直接帶來客戶流失率的減少,但基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶流失預(yù)警模型的應(yīng)用,可以很大程度上提升客戶維系與挽留的有效性,有效的預(yù)警、預(yù)測結(jié)合針對性的挽留策略及有效的挽留行為,才能夠真正實(shí)現(xiàn)客戶流失率的降低,達(dá)到提升客戶感知及粘性的最終目的。

        參 考 文 獻(xiàn)

        [1] Jiawei Han (加)(加)Micheline Kamber.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)[M].機(jī)械工業(yè)出版社,2007年,第20-25頁

        [2] 呂曉玲.數(shù)據(jù)挖掘方法及應(yīng)用[M].中國人民大學(xué)出版社,2009年,第121頁

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