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電信家庭客戶關系管理研究

2010-12-31 00:00:00王曉誼
商場現代化 2010年13期

[摘要]利用家庭業務捆綁發展客戶已成為電信運營商發展客戶的主要方式,而如何精準確定目標客戶群并提出針對性的捆綁方案則成為運營商所面臨的關鍵問題。本文提出了電信家庭客戶關系管理的概念,并設計了相應的管理模型,同時提出了管理系統體系架構,為解決這一關鍵問題提供了整體解決方案。

[關鍵詞]電信 家庭客戶 客戶關系管理 數據挖掘

隨著中國電信業重組的完成,三家全業務電信運營商已經形成。在這種情況下,各運營商如何根據客戶需求,提高服務質量,開發新的業務,爭取客戶滿意已經成為各運營商面臨的問題。從客戶需求角度看,家庭固定電話、移動電話和寬帶網絡是家庭成員主要的通訊方式,如何綜合考慮這三種通訊方式最低開支與最優配置,是家庭客戶關心的首要問題。對全業務運營商而言,在這三種通訊方式基礎上利用業務捆綁制定優惠政策可以滿足家庭客戶這一需求。然而如何從電信數據庫中,識別出屬于同一個家庭的家庭固定電話客戶、移動電話客戶和寬帶網絡客戶,隨后預測該家庭客戶的價值,最終在業務捆綁基礎上提高家庭客戶滿意、擴大市場規模及開發家庭客戶。這一系列問題有待通過電信家庭客戶關系管理予以解決。

一、電信家庭客戶及家庭客戶關系管理

電信家庭客戶指包括使用固定電話業務、移動電話業務、寬帶互聯網業務及IPTV業務在內的家庭客戶,是具有家庭關系的個人客戶集合,也是最具有價值特征的客戶。

家庭客戶關系管理是一種基于家庭客戶的客戶管理思想,即利用數據挖掘技術對電信運營商海量的個人客戶數據進行挖掘分析,識別出基于家庭關系的固定電話客戶、移動電話客戶及寬帶互聯網客戶并將這些個人業務客戶轉化為家庭客戶,從而進行家庭客戶細分,最終利用家庭業務捆綁保持與發展家庭客戶,達到提高家庭客戶滿意及運營商獲利能力的目標。

近年來,國內學者對電信家庭客戶管理所包含的子問題進行了一些研究,如上海電信研究院已利用決策樹方法對屬于同一運營商的固定電話及移動電話的家庭關系識別問題進行了相關研究并取得一定成果;鄧玉珊等于2009年構建了電信業潛在寬帶客戶獲取兩步預測模型,主要方式是利用決策樹算法對寬帶客戶進行預測,取得了一定成果。但這些研究僅解決了家庭客戶關系管理過程中的部分問題,缺乏對其的整體解決方案,而這正是本文需要解決的。

二、電信家庭客戶關系管理模型設計

電信家庭客戶關系管理模型描述了電信運營商在家庭客戶關系管理過程中的基本管理流程(如圖1),其各個階段是循序漸進的,家庭客戶必須經過識別期、價值發現期才會達到客戶細分及策略實施期。在這個過程中,如何識別具有家庭關系的固定電話及移動電話,分析家庭客戶是否為潛在寬帶客戶,預測競爭運營商的移動電話價值,必須依賴數據挖掘技術的強大知識發現能力。將數據挖掘技術應用于電信家庭客戶關系管理管理中,通過各種模型與方法得到有價值的知識,形成一個較整的框架體系,為電信運營商的家庭客戶關系管理提供一個完整的解決方案。

三、電信家庭客戶關系管理模型實施

電信家庭客戶管理的實施需要在管理模型的框架下進行,實施過程中的每個子問題的解決均需要依照規范的電信數據挖掘過程,同時根據子問題的不同應用相應的數據挖掘算法,最后根絕挖掘功能的不同采用不同的評估標準。實施過程中需要注意的四個關鍵子問題如下:

1)基于家庭關系的電話分類。隸屬于同一個家庭的移動電話和固定電話,其通話行為能表現出與其他號碼所不同的特征,而不同運營商電話之間的通話均需通過關口局實現,因此可以提取關口局記錄進行指標體系生成,生成的指標主要包括通話時長及次數、通話頻率、通話分布及通話周期、客戶年齡等;挖掘算法可選擇決策樹、神經網絡、神經網絡及決策樹結合方法[4]等;對分類結果的評估可重點考察第一類錯誤率及測試后精確度。

2)潛在寬帶客戶預測。這是一個分類問題,目標是將現有無寬帶用戶分為“潛在寬帶客戶”及“非潛在寬帶客戶”;在我國寬帶業務常是與固定電話業務捆綁銷售的,所以可以通過客戶的固定電話消費特征預測潛在寬帶客戶;指標體系可通過固定電話的計費數據及客戶資料生成,生成的指標主要包括電話月總費用及客戶年齡等;挖掘算法可選擇決策樹及線性規劃法等;對預測結果的評估可通過未來一段時間內發展的寬帶客戶情況進行驗證。

3)競爭運營商電話客戶價值預測。當識別出家庭所擁有的所有電話后,如何確定競爭運營商電話價值就擺在我們面前;可以通過電信關口局中競爭運營商電話的過網時長及次數對其價值進行預測;挖掘算法可采用回歸分析法,為提高精度可以建立混合回歸模型進行預測;對預測結果的評估主要考慮模型的擬合度。

4)家庭客戶細分。這是整個管理模型的核心,通過對家庭客戶的價值-行為屬性細分,才能根據家庭客戶的特征采用相應的捆綁策略;細分模型應該以價值屬性為維度建立,維度應包括細分家庭對本運營商的家價值、對競爭運營商的價值及整個家庭未來總價值;挖掘算法可采用聚類算法,為提高區分度可以嘗試多種類型的聚類算法;對聚類的評估主要考慮不同聚類的類間距離等[5]。

由此,不同家庭客戶的價值及行為特征就被精確刻畫,隨后通過針對性的捆綁策略,可實現對每個家庭的精確營銷,最終達到提高電信運營商服務水平及增強競爭力的目標。

四、電信家庭客戶關系管理系統架構

電信家庭客戶關系管理是需要電信運營商各個部門共同參與及現有各IT系統相互配合的復雜系統工程。各個部門在發揮各自功能的同時需要互相協調與合作,給予家庭客戶一個統一的服務角色,從而真正體現以家庭客戶為中心的宗旨。從功能層次上,這些部門可以分為接觸層、分析層、決策層和操作層四個模塊(如圖2)。

接觸層是電信運營商獲取家庭客戶信息的渠道,也是電信運營商與家庭客戶進行溝通的橋梁。通過各種直接或間接接觸形式,電信運營商為家庭客戶提供了需要的電信產品及服務,并同時獲得了家庭客戶的相關信息與需求特征。這些數據都通過整合后進入電信運營商的數據倉庫,為分析層的數據挖掘和客戶細分提供基礎。

分析層在電信現有各IT系統以及接觸層所提供數據的基礎上,通過數據挖掘技術發掘隱藏在海量數據中的、事先未知但對電信運營商的決策有價值的知識,幫助電信運營商細分家庭客戶群,發現不同家庭客戶群的不同需求特征。

決策層根據數據挖掘得到的知識,進行有針對性的營銷規劃、產品設計、客戶服務和捆綁策略設計,對操作層的工作進行指導。

操作層包括了營銷自動化(MA)、銷售自動化(SA)、談判自動化(NA)和客戶服務與支持(CSS),主要實現基本業務活動的優化,涉及了市場營銷、銷售實現、客戶談判及客戶服務與支持四個基本業務流程。

在電信家庭客戶關系管理系統中,各個模塊之間的數據流應在系統中形成一個完整的閉環機構。決策層不僅通過操作層把營銷策略貫徹下去,而且能把家庭客戶對這些營銷策略的反應收集起來進行分析和研究,以及時調整策略。此時家庭客戶的反應能及時通過接觸層傳遞到分析層和決策層,從而在一次次的循環往復中實現對營銷策略的不斷優化。

五、結論

電信家庭客戶關系管理是電信市場競爭加劇、電信運營商全業務服務能力提高、數據挖掘技術及工具應用成熟等共同推動的結果,也體現了電信客戶關系管理從“個人客戶為中心”到“家庭客戶為中心”的必然趨勢,為運營商依照家庭客戶的實際需求提供多樣化、層次化、個性化的服務解決方案提供了有力參考,在理論研究和工程實踐上具有重要意義。

參考文獻:

[1] 蔡鑫. 基于家庭關聯關系識別模型的電信融合套餐營銷[J].電信科學,2009,(9):34-37

[2] 鄧玉珊. 電信業潛在寬帶客戶獲取預測研究[D]. 成都:電子科技大學,2009:1-72

[3] 蔡鑫.電信數據挖掘數據準備過程的規范化設計[J].計算機工程, 2007. 24:44-45

[4] 倪春鵬,王正歐. 一種基于神經網絡和決策樹相結合的數據分類新方法[J].系統工程理論方法應用,2005,33(6): 201-205

[5] 牛琨. 聚類分析中若干關鍵技術及其在電信領域的應用研究[D].北京:北京郵電大學. 2007: 1-156

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