戴震宇

【摘要】? ? 互聯(lián)網(wǎng)背景下，網(wǎng)絡(luò)通信與人們的生活密不可分。電信運(yùn)營(yíng)的服務(wù)目標(biāo)是廣大客戶，客戶流失分析一直是各大電信運(yùn)營(yíng)商關(guān)注的焦點(diǎn)之一。隨著通信行業(yè)的迅速發(fā)展，電信運(yùn)營(yíng)記錄了大量的歷史數(shù)據(jù)，這既為客戶流失的分析提供了原始憑證，更為客戶服務(wù)業(yè)務(wù)的調(diào)整提供了方向。電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)能夠?yàn)殡娦胚\(yùn)營(yíng)商的客戶分析提供強(qiáng)大的技術(shù)基礎(chǔ)與資料支撐，提高客戶資源的分析小效率。當(dāng)前，電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在客戶流失管理中仍然存在著一系列問(wèn)題亟待解決。為了進(jìn)一步提高對(duì)客戶流失的分析，構(gòu)建出基于電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的客戶流失分析新架構(gòu)，從而最大程度提高電信運(yùn)營(yíng)的管理。

【關(guān)鍵詞】? ? 電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)? ? 客戶流失? ? 維表模型? ? 啟示

引言：

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)通信行業(yè)取得實(shí)質(zhì)性發(fā)展，隨著電信運(yùn)營(yíng)商的客戶規(guī)模不斷加大，電信運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中積累了大量的歷史客戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)無(wú)疑為電信客戶流失的分析提供了基礎(chǔ)。對(duì)于電信運(yùn)營(yíng)商而言，客戶是電信運(yùn)營(yíng)商服務(wù)的主體，更是主要的用戶目標(biāo)。如何保持電信客戶的穩(wěn)定性，一直是各大電信運(yùn)營(yíng)商重點(diǎn)關(guān)注的任務(wù)，也是客戶流失分析的重要目的。雖然客戶的歷史數(shù)據(jù)能夠?yàn)榭蛻袅魇峁┓治雠c判斷的基礎(chǔ)，但是這些歷史數(shù)據(jù)往往分布在不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的的分布較為分散，需要綜合運(yùn)用電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等技術(shù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，從而幫助電信運(yùn)營(yíng)商對(duì)各種業(yè)務(wù)的決策與執(zhí)行。文章立足于電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的視角，從不同維度分析電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的客戶流失。

一、電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在客戶流失分析中的特征

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse），簡(jiǎn)稱(chēng)DW，它是一種信息的中央存儲(chǔ)庫(kù)，其作用機(jī)制建立在分析性不高和決策支持目的之上，為需要業(yè)務(wù)智能的電信運(yùn)營(yíng)商、企業(yè)、機(jī)構(gòu)等提供信息化、智能化、技術(shù)化的服務(wù)[1]。電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在客戶流失中的分析，往往需要采用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)和分析挖掘工具，并將其共同組合，生成一個(gè)集成化的客戶視圖，實(shí)現(xiàn)綜合應(yīng)用的目的。通過(guò)客戶視圖的建立，從所構(gòu)建出的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取有效的客戶信息，并對(duì)其進(jìn)行分析與處理，得到客戶流失的模型，從而幫助人們科學(xué)有效的分析客戶流失維度與傾向，更好的制定出客戶管理方案，實(shí)現(xiàn)對(duì)客觀的統(tǒng)一化、個(gè)性化、有效化的管理目的。

二、基于電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的客戶流失模型分析

對(duì)于電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)在客戶流失分析中的應(yīng)用，需要構(gòu)建出一個(gè)系統(tǒng)化、模塊化的維表模型，并建立客戶屬性、服務(wù)屬性、客戶消費(fèi)情況等數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的數(shù)學(xué)模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取與分析，找到客戶數(shù)據(jù)之間的不同關(guān)系;通過(guò)建立起模型評(píng)估，預(yù)測(cè)客戶的流失傾向，提取出客戶流失的概率高的客戶群，進(jìn)而選擇適當(dāng)?shù)墓芾硎侄?，穩(wěn)定電信客戶群。

2.1維表模型

客戶基本屬性、客戶消費(fèi)情況是在電信客戶流失分析中最基本、最核心的兩大因素。在構(gòu)建維表模型的過(guò)程中，需要將客戶基本屬性、客戶消費(fèi)情況列為數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)，通過(guò)對(duì)這兩類(lèi)數(shù)據(jù)的分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶有效較為個(gè)體性的描述，從而實(shí)現(xiàn)為客戶流失傾向的分析提供清晰的數(shù)據(jù)來(lái)源[2]。

1.客戶基本屬性

客戶基本屬性是客戶的基本信息，主要包括了客戶的姓名、年齡、用戶名、性別、消費(fèi)產(chǎn)品、用戶號(hào)碼等等，這些均是客戶的最基本信息，在客戶入網(wǎng)時(shí)便實(shí)時(shí)的記錄與保存到客戶資料數(shù)據(jù)中。

2.客戶消費(fèi)情況

客戶消費(fèi)情況是對(duì)客戶消費(fèi)行為的分析，主要包括了客戶每個(gè)月所使用的套餐情況、主叫時(shí)長(zhǎng)、被叫時(shí)長(zhǎng)、在網(wǎng)時(shí)間、月消費(fèi)情況、套餐變更情況、充值情況等等，這些數(shù)據(jù)可以從客戶的計(jì)費(fèi)系統(tǒng)中提取。通過(guò)對(duì)這兩大核心要素的明確，構(gòu)建出基于客戶流失特性的維表模型，從而為客戶流失數(shù)據(jù)的抽取與分析奠定基礎(chǔ)（如圖1所示）。

2.2客戶數(shù)據(jù)抽取與分析

當(dāng)前，大學(xué)生群體是電信客戶進(jìn)入與流失的最大群體，也是一個(gè)特殊的群體。因此，通過(guò)維表模型的確立，以校園客戶流失群體為案例，隨機(jī)抽取2020年某6個(gè)月的用戶數(shù)據(jù)，如表1所示。

通過(guò)對(duì)表1的某校園電信運(yùn)營(yíng)中心的客戶數(shù)據(jù)分析可知，該校園在2020年5月至10月期間，新增用戶214戶，月均離網(wǎng)用戶148戶，月均離網(wǎng)/月均新增比例高達(dá)70%。并且，由于校園電信用戶群體的不穩(wěn)定性，從數(shù)據(jù)表分析可知，5月——7月之間，凈增用戶量呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，意味著存在客戶流失現(xiàn)象。而進(jìn)入到8月，由于學(xué)校開(kāi)學(xué)的原因，新生入校使得客戶量增長(zhǎng)，集中在9月份，凈增用戶數(shù)呈現(xiàn)出爆發(fā)狀態(tài)，直至10月份開(kāi)始逐漸下降。根據(jù)確立起的維表模型分析，電信客戶的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)主要傾向于高價(jià)值的消費(fèi)群體，他們有著共同的特征，即月消費(fèi)金額高、主被叫時(shí)長(zhǎng)長(zhǎng)、套餐需求量高，且在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)長(zhǎng)，該客戶群體的貢獻(xiàn)價(jià)值大，穩(wěn)定性較強(qiáng)。而流失量較大的客戶群體，主要是低價(jià)值消費(fèi)金額、套餐需求量小、在網(wǎng)不穩(wěn)定，從而出現(xiàn)流失嚴(yán)重的情況[3]。

三、基于電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的客戶流失原因

3.1內(nèi)部原因

通過(guò)對(duì)基于電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的客戶流失分析率可知，影響影響電信客戶流失的主要因素包括了內(nèi)部層面、外部層面兩個(gè)主要原因。其中內(nèi)部原因方面，首先是電信運(yùn)營(yíng)商的服務(wù)維度影響著電信客戶的穩(wěn)定率與流失度，由于電信運(yùn)營(yíng)商服務(wù)的主體是廣大客戶，這也就決定了電信運(yùn)營(yíng)商的服務(wù)目標(biāo)需要著重與客戶需求的分析。以校園的客戶流失分析為案例，由于學(xué)生本身對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信的需求較大，對(duì)電信運(yùn)營(yíng)商服務(wù)的維度存在著較大的差異，比社會(huì)中其他的客戶群體對(duì)專(zhuān)業(yè)服務(wù)上需求度高[4]。而校園中本身存在著電信競(jìng)爭(zhēng)的情況，倘若不能夠有效滿足客戶的不同需求，那么將會(huì)喪失大量的用戶群體，這是影響客戶流失的主要因素之一。此外，電信的網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍與信號(hào)強(qiáng)度，也是決定客戶流失的關(guān)鍵因素之一。

3.2外部原因

影響電信客戶流失的除了內(nèi)部因素外，也包括了外部因素。首先，電信的外部競(jìng)爭(zhēng)因素，是影響客戶流失的主要原因之一。以校園的客戶流失為案例，由于校園中存在著多家的電信運(yùn)營(yíng)商，各大電信運(yùn)營(yíng)商之間存在著競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，尤其是校園的每年開(kāi)學(xué)季，各大電信運(yùn)營(yíng)商就會(huì)爭(zhēng)先恐后的搶占客戶資源，此時(shí)，也是客戶量急劇上升的時(shí)期，而此后，由于學(xué)生在校時(shí)間的增長(zhǎng)，對(duì)校園網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識(shí)度增強(qiáng)，加之電信運(yùn)營(yíng)商的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，客戶群體就會(huì)重新選擇服務(wù)商，將面臨著客戶流失的現(xiàn)象[5]。

其次，以校園為案例，學(xué)校每年都會(huì)有畢業(yè)季，畢業(yè)季的學(xué)生由于各種原因會(huì)注銷(xiāo)校園號(hào)碼，從而造成客戶急劇流失的現(xiàn)象。

四、基于電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的客戶流失有效對(duì)策

4.1構(gòu)建特色服務(wù)方案，提高電信專(zhuān)業(yè)服務(wù)

通過(guò)基于電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的客戶流失分析可知，要想減少客戶流失率，就需要從構(gòu)建特色的服務(wù)方案著手，提高電信專(zhuān)業(yè)服務(wù)力度。例如：以校園的電信客戶群體為案例，首先，電信運(yùn)營(yíng)服務(wù)上要想穩(wěn)定客戶、減少客戶的流失，就需要針對(duì)客戶群體的需求定制出特色的專(zhuān)業(yè)化服務(wù)方案，提高電信專(zhuān)業(yè)服務(wù)質(zhì)量。

要根據(jù)校園每年的開(kāi)學(xué)規(guī)律，將客戶對(duì)象瞄準(zhǔn)新入學(xué)的學(xué)生消費(fèi)群體，針對(duì)客戶群體開(kāi)展特色的服務(wù)方案，可以將客戶群體劃分為三大類(lèi)型，即高消費(fèi)類(lèi)型、普通消費(fèi)類(lèi)型、不穩(wěn)定類(lèi)型，針對(duì)每一個(gè)類(lèi)型群體開(kāi)展不同的服務(wù)方案，高消費(fèi)群體要為其定制出特殊化的個(gè)性化服務(wù)方案開(kāi)展個(gè)性化服務(wù)[6]。普通消費(fèi)群體要為其定制出更多的優(yōu)惠方案，使得有更多的套餐可以選擇，不穩(wěn)定群體要以促銷(xiāo)為主，提高服務(wù)上的針對(duì)性，將客戶量最大程度保留。

4.2創(chuàng)新電信營(yíng)銷(xiāo)渠道，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)

基于電信數(shù)據(jù)庫(kù)的客戶流失分析，要想穩(wěn)定客戶群體需要?jiǎng)?chuàng)新電信營(yíng)銷(xiāo)渠道，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)。例如：以校園的電信客戶群體為案例，首先，要進(jìn)一步創(chuàng)新電信營(yíng)銷(xiāo)渠道，采取“校園營(yíng)銷(xiāo)點(diǎn)+校園客戶代理”的新模式，建設(shè)校園客戶代表團(tuán)隊(duì)。通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)渠道的拓寬，實(shí)現(xiàn)客戶與客戶之間的影響，以客戶帶動(dòng)客戶，從而提高電信客戶的穩(wěn)定性，提高客戶新進(jìn)量。此外，也可以積極的使用互聯(lián)網(wǎng)的渠道，制定出品牌化、個(gè)性化的傳播方案，設(shè)計(jì)出多種類(lèi)型的電信產(chǎn)品，滿足客戶的新需求，從而提高電信客戶量，減少客戶流失。其次，營(yíng)銷(xiāo)雖然是提高客戶量的有效方法，但是增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)才是減少客戶流失的根本[7]。因此，要定期的對(duì)電信覆蓋信號(hào)與設(shè)施進(jìn)行完善與擴(kuò)充，不斷的增強(qiáng)專(zhuān)業(yè)技術(shù)能力，從而提高通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。

五、結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是有效分析海量數(shù)據(jù)的重要手段，實(shí)踐表明，各大運(yùn)營(yíng)商采用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)構(gòu)建起自己的決策分析系統(tǒng)，能夠有效增強(qiáng)客戶的粘性。而對(duì)客戶流失率的減少建立在客戶流失的分析模型上，通過(guò)構(gòu)建出維表模型，實(shí)施客戶數(shù)據(jù)抽取與分析。從而有效判斷客戶流失的主要因素，并制定出減少客戶流失的有效對(duì)策，提高對(duì)客戶的管理，推動(dòng)電信通訊的發(fā)展。

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1] 段思婧，魏莉. 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的電信校園客戶流失分析與研究[J]. 通信電源技術(shù)，2015（5）：233-235.

[2] 張競(jìng)賢. 通信行業(yè)基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的丟失手機(jī)客戶篩選方法[J]. 中國(guó)新通信，2020，22（9）：87-88.

[3] 余春收. 基于大數(shù)據(jù)的電信客戶信用評(píng)價(jià)[J]. 科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2019，16（25）：234-235.

[4] 郭竑暉，鐘智慧. 電信客戶關(guān)系管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究[J]. 電腦知識(shí)與技術(shù)，2019，15（22）：5-7.

[5] 聶英才. 基于電信客戶數(shù)據(jù)的智能化商務(wù)運(yùn)用[J]. 數(shù)字化用戶，2018，24（29）：188.

[6] 云微，韓明遠(yuǎn). 大數(shù)據(jù)在電信客戶流失問(wèn)題中的應(yīng)用[J]. 長(zhǎng)春大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，30（3）：9-14.

[7] 李季，張帥，周靜. 服務(wù)與需求的匹配度對(duì)客戶流失的影響研究：基于電信行業(yè)的客戶數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)[J]. 管理評(píng)論，2020，32（5）：192-204.