【9A文】移动通信行业客户流失分析

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1、【MeiWei_81重点借鉴文档】移动通信行业客户流失分析Inetsoft对待客户流失的观点在进行客户流失分析之前,有必要先阐述一下Inetsoft对于客户流失这个现象的一些观点:1.流失在所难免,我们需要做的不是消除客户流失,而是确保流失率控制在较低水平。2.移动通信行业公司的运营支撑等系统已经积累了丰富的信息,使得我们可以通过内部信息系统,定期分析客户流失情况。3.通过仔细分析客户流失原因,有利于我们采取相应策略来降低有价值客户的流失率,真正的提高成本收益比。4.我们认为许多客户是可以挽回的,准确的分析可以提供

2、正确的挽回措施。5.对于不值得挽回的客户,彻底放弃。这些客户包括低价值客户(挽回成本超过所能获得的收益的客户)和声望太差的客户(恶意欠费的客户等)。这些观点是Inetsoft在进行客户流失分析时的指导思想,也代表了在这类CRM分析中的基本世界观。为什么要关注客户流失?移动通信行业的现有企业中,一般情况下客户月流失率在3%左右,如果静态计算,则所有客户会在2-3年内全部流失。在降低客户流失率方面,哪怕仅仅降低1%就意味着你至少可以有百万元的收入增长!客户是一个公司最宝贵的财富,因此保持客户并增长客户就是头等重要的事情

3、,同是又是很困难的一项任务。在20RR年底,中国的人口已达1347350000,同时手机量达到1006923000,也就是说中国的手机普及率差不多达到了75%,现有的用户数几乎已经接近人口总数。在一个如此成熟和饱和的市场中,开拓新用户的难度可想而知。根据美国市场营销学会顾客满意手册的统计数据表明,吸引一个新顾客所耗费的成本大概相当于保持一个现有客户的5倍,而且从传统意义上来讲,移动通信行业保留旧客户利润率为开发一位新客户之16倍,尤其对于剩余客户市场日渐稀疏的移动通信市场来说,减少客户流失就意味着用更少的成本减少利

4、润的流失,这点已经为运营商所广为接受。由此可见客户保持的重要性,也就是说保留旧客户比开发、吸收新客户更重要。在成熟期的产品市场中,要开拓新客户很不容易。客户的忠诚度应该是一个企业能够生存发展的最大资产之一,拥有忠诚度的客户,会因客户有学习的效果,而使企业可以花费较少的成本来服务客户,降低了公司在服务成本上的支出,而且忠诚的客户也会宣传正面的口碑效应以作为他人的参考,进而替企业创造新的交易。一旦企业无法留住客户,将因客户的转换行为而造成企业成本负担加重,不仅失去原有客户的收益,且需花费更多的成本去寻求新的客户以取代原

5、有客户。拥有长久且比较忠诚的客户,对企业的营运与收益较为有益。【MeiWei_81重点借鉴文档】【MeiWei_81重点借鉴文档】除此之外,我国移动客户群体庞大,中低端客户在不同运营商网间流动性强,不存在明显的客户忠诚的特征。运营商过度采用超低话费、赠手机等非理性竞争手段,更是降低了客户转网壁垒,促进了这样的网间流动,弱化了客户忠诚,传统的客户忠诚理论对这些客户保持问题分析遇到了困难。尽管移动客户数在持续增长,可是客户ARPU值(平均每客户每月收入)逐年下降,运营商利润降低,说明存在潜在的客户价值流失的危险。过去的

6、研究核心是如何保持客户不离网,而对客户的保值并没有涉及。客户流失的定义那么,什么情况才算客户流失呢?是客户转网、销户等行为发生呢?还是客户的消费为零了,还是消费额显著降低了呢?既然要分析客户流失这个问题,我们就有必要把客户流失这个概念定义清楚。商业智能应用在客户流失分析中,一般由数据挖掘来解决此类问题。通常一个完整的数据挖掘过程由业务问题定义,数据选择,数据清洗和预处理,模型选择与预建立,模型建立与调整,模型的评估与检验,模型解释与应用等多个步骤组成。业务问题的定义要求非常明确。任何不明确的定义都会严重影响模型的准

7、确和应用时的效果。在国外成熟的电信行业客户流失分析系统中,经常是根据相对指标判别客户流失。市场调查表明,通常大众的个人通信费用约占总收入的1%-3%,当客户的个人通信费用降低到远远低于此比例时,就可以认为客户流失发生。真正在分析客户流失的状况时,我们还需要区分公司客户与个人客户,不同服务的贡献率,或者是不同客户消费水平流失标准的不同。举例来说,对于用一种新服务替代原有服务的客户,是否作为流失客户?又或者,平均月消费额为20RR元左右的客户,当连续几个月消费额降低到500元以下,我们就可以认为客户发生流失了,而这个流

8、失标准就不能适用于原本平均月消费额就为500元左右的客户。还有一种现象我们称之为客户被动流失,表现为运营商由于客户欺诈或恶意欠费等行为而主动终止客户使用网络和业务。对此类流失,本文不作讨论。移动通信领域的客户流失有三方面的含义:一是指客户从本移动运营商转网到其他移动运营商,这是流失分析的重点。二是指客户使用的手机品牌发生改变,从本移动运营商的高价值品牌转向低

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