渠道引流推薦研究

文/金媛媛 李鵬鵬 婁偉明 馮龍 潘喆瓊

（1.國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司臺(tái)州供電公司 浙江省臺(tái)州市 318000）

（2.國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司寧波供電公司 浙江省寧波市 315000）

文獻(xiàn)[1]提出電子渠道精確營(yíng)銷(xiāo)（precisionmarketing）是在目標(biāo)用戶(hù)、推薦業(yè)務(wù)和營(yíng)銷(xiāo)渠道精確定位的基礎(chǔ)上，依托電子渠道等現(xiàn)代信息技術(shù)手段建立個(gè)性化的顧客溝通服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)企業(yè)可度量的低成本擴(kuò)張。

為了在未來(lái)的電力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利地位，文獻(xiàn)[2]提出企業(yè)必須加強(qiáng)對(duì)營(yíng)銷(xiāo)渠道的掌控力，將已有的渠道進(jìn)行優(yōu)化和整合。同時(shí)，文獻(xiàn)[3]提出隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的持續(xù)發(fā)展，電力客戶(hù)服務(wù)需求不斷升級(jí)，傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)手段已經(jīng)越來(lái)越不能滿(mǎn)足客戶(hù)對(duì)電力企業(yè)的供電服務(wù)要求。切實(shí)做到以客戶(hù)為中心，對(duì)客戶(hù)群體進(jìn)行細(xì)分，充分利用互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘等新技術(shù)為客戶(hù)有針對(duì)性地提供差異化服務(wù)，是當(dāng)前電力營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)地新思路、新重點(diǎn)。

文獻(xiàn)[4]提出數(shù)據(jù)分析是促進(jìn)電子渠道運(yùn)營(yíng)水平提升的必由之路。現(xiàn)階段必須以客戶(hù)為中心，從用戶(hù)觸發(fā)的服務(wù)與產(chǎn)品需求入手，分析客戶(hù)借助終端設(shè)備辦理業(yè)務(wù)的傾向；同時(shí)，文獻(xiàn)[5]提出有效融合各電子渠道的用戶(hù)使用信息，對(duì)用戶(hù)群進(jìn)行細(xì)分，較為深入地探究用戶(hù)使用各類(lèi)電子渠道的內(nèi)在特性和規(guī)律，更全面地了解用戶(hù)使用電子渠道地目的，為電子渠道的發(fā)展及營(yíng)銷(xiāo)提供指導(dǎo)。

本文從渠道客戶(hù)行為偏好分析入手，分析客戶(hù)在交費(fèi)、查詢(xún)和業(yè)務(wù)辦理三方面的渠道偏好特征，結(jié)合引流對(duì)象分析成果，將引流對(duì)象分為線(xiàn)下客戶(hù)、其它渠道線(xiàn)上客戶(hù)、已注冊(cè)未綁定客戶(hù)及可回流客戶(hù)四類(lèi)，通過(guò)構(gòu)建客戶(hù)渠道引流推薦模型，挖掘存在可引流價(jià)值的客戶(hù)。通過(guò)客戶(hù)渠道引流場(chǎng)景的設(shè)計(jì)，制定相應(yīng)的引流策略，實(shí)現(xiàn)客戶(hù)渠道引流推薦。

1 渠道客戶(hù)行為偏好分析

1.1 交費(fèi)偏好分析

目前，國(guó)網(wǎng)公司相關(guān)業(yè)務(wù)交費(fèi)包含網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP、支付寶、微信、電E 寶、自助終端、營(yíng)業(yè)廳、銀行、95598 等8 個(gè)渠道，從各渠道下客戶(hù)的戶(hù)齡、年齡、城鄉(xiāng)類(lèi)別等分布情況，近6 個(gè)月內(nèi)各渠道下的交費(fèi)行為頻次，各渠道的客戶(hù)量占比情況等三方面展開(kāi)分析。

采用RFM 模型和熵值法（確定各指標(biāo)的權(quán)重）根據(jù)客戶(hù)最近一次交費(fèi)至今的時(shí)間間隔信息（R）、6 個(gè)月內(nèi)使用某渠道的交費(fèi)總頻次（F）以及6 個(gè)月內(nèi)在某渠道交費(fèi)平均金額(M)輸出每個(gè)客戶(hù)對(duì)各渠道的使用評(píng)價(jià)指數(shù)。通過(guò)熵值法對(duì)權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化，突出交費(fèi)頻次(F)作用，弱化交費(fèi)金額(M)以及交費(fèi)間隔(R)作用，所輸出的評(píng)價(jià)結(jié)果可以更加客觀(guān)準(zhǔn)確體現(xiàn)客戶(hù)的渠道偏好。

1.2 查詢(xún)偏好分析

國(guó)網(wǎng)公司相關(guān)業(yè)務(wù)查詢(xún)包含網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP、微信、自助終端、95598 等4 個(gè)渠道。從以下5 個(gè)方面展開(kāi)分析：

（1）分析各渠道下客戶(hù)的戶(hù)齡、年齡、城鄉(xiāng)類(lèi)別等分布情況；

圖1：客戶(hù)渠道引流推薦模型構(gòu)建思路

（2）分析各渠道的客戶(hù)量占比情況；

（3）分析近6 個(gè)月內(nèi)各渠道下top5 的查詢(xún)業(yè)務(wù)；

（4）分析近6 個(gè)月內(nèi)各查詢(xún)業(yè)務(wù)top5 的頻次；

（5）分析一個(gè)月內(nèi)各渠道下的查詢(xún)業(yè)務(wù)的頻次。

1.3 業(yè)務(wù)辦理偏好分析

國(guó)網(wǎng)公司相關(guān)業(yè)務(wù)辦理包含網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP、自助終端和營(yíng)業(yè)廳等3 個(gè)渠道。從以下5 個(gè)方面展開(kāi)分析：

（1）分析各渠道下客戶(hù)的戶(hù)齡、年齡、城鄉(xiāng)類(lèi)別等分布情況；

（2）分析各渠道的客戶(hù)量占比情況；

（3）分析近6 個(gè)月內(nèi)各渠道下top5 的辦電業(yè)務(wù)；

（4）分析近6 個(gè)月內(nèi)各辦電業(yè)務(wù)top5 的總次數(shù)；

（5）分析一個(gè)月內(nèi)各渠道下的辦電業(yè)務(wù)的總次數(shù)。

2 渠道引流推薦研究

2.1 引流定義

通常來(lái)講引流就是利用拓客方式加渠道方式，將其它渠道客戶(hù)引到目標(biāo)渠道上，操作其實(shí)很簡(jiǎn)單，就是利用自己擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，來(lái)做價(jià)值貢獻(xiàn)，以增強(qiáng)客戶(hù)信任，這樣做的目的就是在最短的時(shí)間內(nèi)增加新客戶(hù)。

2.2 引流對(duì)象分析

潛在引流反映客戶(hù)在推廣活動(dòng)期間下載和注冊(cè)網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP的可能性。考慮到低壓居民客戶(hù)數(shù)多，且這部分客戶(hù)群體相對(duì)容易接受電子渠道推廣，因此渠道引流的研究工作主要針對(duì)低壓居民客戶(hù)展開(kāi)。通過(guò)研究，我們將引流對(duì)象主要分為三大類(lèi)，分別是非網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP 的線(xiàn)上客戶(hù)、注冊(cè)但未實(shí)名認(rèn)證、未綁定戶(hù)號(hào)的網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP 客戶(hù)、是掌上電力APP 客戶(hù)但近三個(gè)月未使用國(guó)網(wǎng)APP的可激活客戶(hù)。

2.3 大數(shù)據(jù)分析模型構(gòu)建

通過(guò)對(duì)網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP 的客戶(hù)行為特征的深入分析，結(jié)合渠道客戶(hù)行為偏好分析成果，構(gòu)建渠道引流指標(biāo)體系及客戶(hù)渠道引流推薦模型，挖掘具備引流潛力的客戶(hù)。如圖1 所示。

表1：渠道引流指標(biāo)體系

客戶(hù)渠道引流推薦模型基于渠道引流指標(biāo)體系（如表1 所示），構(gòu)建客戶(hù)—客戶(hù)特征指標(biāo)的相關(guān)矩陣和非網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)客戶(hù)—網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)客戶(hù)的相似度矩陣，采用基于客戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾—皮爾遜相關(guān)系數(shù)分析算法，得到與網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP 客戶(hù)特征指標(biāo)相似度較高的可引流目標(biāo)客戶(hù)群體，即具備引流潛力的客戶(hù)群體。進(jìn)而基于其客戶(hù)特征，結(jié)合具體的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，制定差異化引流策略，實(shí)現(xiàn)客戶(hù)渠道引流以及精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)的目的。

2.4 模型驗(yàn)證

2.4.1 成功引流定義

引流成功的定義：參與網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP 推廣活動(dòng)的客戶(hù)在推廣活動(dòng)期間及活動(dòng)結(jié)束后的1 周時(shí)間內(nèi)下載并注冊(cè)網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP，即視為引流成功。

2.4.2 成功引流驗(yàn)證方法

擬采用對(duì)照試驗(yàn)的方式對(duì)模型有效性進(jìn)行檢定，具體通過(guò)設(shè)立實(shí)驗(yàn)組以及對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證的方式驗(yàn)證模型有效性。假設(shè)從各地市客戶(hù)中隨機(jī)抽取1000 名客戶(hù)，設(shè)為對(duì)照組，也稱(chēng)控制組；再根據(jù)標(biāo)簽特征從相同地市提取同樣數(shù)量目標(biāo)客戶(hù)群，設(shè)為實(shí)驗(yàn)組。分別向兩組客戶(hù)同時(shí)推送網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP，并計(jì)算兩組客戶(hù)群當(dāng)月成功引流至網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP 的客戶(hù)比例，進(jìn)行對(duì)比，并反復(fù)重復(fù)以上過(guò)程多次，若經(jīng)過(guò)多次驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)組成功引流率均高于隨機(jī)抽樣，即判定模型有效。

3 客戶(hù)渠道引流場(chǎng)景設(shè)計(jì)

3.1 非網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP線(xiàn)上客戶(hù)引流

該類(lèi)客戶(hù)習(xí)慣使用于非網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP 的其它電子渠道，基于目標(biāo)客戶(hù)的偏好行為特征，例如電費(fèi)賬單敏感、喜愛(ài)理財(cái)、關(guān)注停電等行為特征，對(duì)此以目標(biāo)客戶(hù)群的方式提供個(gè)性化服務(wù)，保證營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)的精準(zhǔn)、質(zhì)量和效率。

3.2 已注冊(cè)但未綁定網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP客戶(hù)引流

針對(duì)可能因?yàn)閷?duì)新產(chǎn)品的好奇或網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP 推廣的拉新活動(dòng)注冊(cè)過(guò)網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP，但是沒(méi)有進(jìn)行實(shí)名認(rèn)證和綁定的客戶(hù)，在網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP 上活躍度較低，基于其偏好行為特征，進(jìn)行個(gè)性化推廣，不斷增強(qiáng)客戶(hù)的黏性，提高客戶(hù)的活躍度。

3.3 可回流客戶(hù)引流

針對(duì)掌上電力APP 的老客戶(hù)但尚未使用過(guò)網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP 的客戶(hù)或者注冊(cè)并綁定網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)APP 但近3 個(gè)月尚未使用的客戶(hù)，基于其偏好行為特征，對(duì)其進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)推廣，提升客戶(hù)忠誠(chéng)度，增強(qiáng)用戶(hù)依賴(lài)感。

4 結(jié)論

本文基于全渠道營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)軌跡數(shù)據(jù)，針對(duì)渠道客戶(hù)行為偏好進(jìn)行了深入分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶(hù)渠道偏好的精細(xì)刻畫(huà)。并通過(guò)客戶(hù)群細(xì)分，構(gòu)建客戶(hù)渠道引流推薦算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)渠道引流潛力用戶(hù)的精準(zhǔn)定位。

下一步，將結(jié)合客戶(hù)渠道引流場(chǎng)景的試點(diǎn)應(yīng)用成效，開(kāi)展渠道引流推薦模型優(yōu)化提升工作，進(jìn)而提升可引流客戶(hù)挖掘準(zhǔn)確率及覆蓋率。