××移動客戶細(xì)分項(xiàng)目報(bào)告
報(bào)告會議程
一、項(xiàng)目背景及前階段工作回顧
二、客戶細(xì)分方法論
三、四川移動客戶細(xì)分模型
四、通用客戶細(xì)分結(jié)果分析及相應(yīng)市場策略
五、短信專題客戶細(xì)分結(jié)果分析及相應(yīng)市場策略
六、基于客戶細(xì)分結(jié)果的市場營銷活動討論

報(bào)告會議程
一、項(xiàng)目背景及前階段工作回顧
二、客戶細(xì)分方法論
三、四川移動客戶細(xì)分模型
四、通用客戶細(xì)分結(jié)果分析及相應(yīng)市場策略
五、短信專題客戶細(xì)分結(jié)果分析及相應(yīng)市場策略
六、基于客戶細(xì)分結(jié)果的市場營銷活動討論


項(xiàng)目概述
項(xiàng)目主題：四川移動客戶細(xì)分模型
項(xiàng)目范圍：本期項(xiàng)目以樂山市為試點(diǎn)城市
項(xiàng)目目的：按用戶行為進(jìn)行細(xì)分，客觀反映用戶需求。通過對各類人群的深入分析，為相關(guān)部門制訂資費(fèi)、服務(wù)、市場策略提供基礎(chǔ)。
項(xiàng)目內(nèi)容：
建立客戶細(xì)分模型
結(jié)合各部門需求對客戶細(xì)分群進(jìn)行詳細(xì)分析
協(xié)助市場經(jīng)營部進(jìn)行相關(guān)服務(wù)、市場活動的策劃
項(xiàng)目各階段計(jì)劃
第一階段：需求調(diào)研、項(xiàng)目范圍界定
在與各部門的訪談中，了解各部門的需求點(diǎn)，以便在客戶細(xì)分后有重點(diǎn)地進(jìn)行分析。
第二階段：收集提取數(shù)據(jù)
依據(jù)第一階段的需求，收集并整理數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)加載到指定的數(shù)據(jù)庫表，為下一階段的建模提供基礎(chǔ)。
第三階段：建模及分析
建立細(xì)分模型，對樂山移動用戶進(jìn)行細(xì)分。并根據(jù)前期訪談所了解的需求，結(jié)合樂山具體情況，對客戶細(xì)分群進(jìn)行詳細(xì)分析。
第四階段：應(yīng)用專題設(shè)計(jì)
根據(jù)第一階段的訪談，并在第三階段的細(xì)分結(jié)果分析基礎(chǔ)上，協(xié)助市場經(jīng)營部門對部分重點(diǎn)細(xì)分群體有針對性地設(shè)計(jì)市場策略和市場活動。

注：SPSS的CRISP建模流程包含了第二、三階段，所以此階段內(nèi)容在建模步驟中詳細(xì)講述。

四川移動已對用戶按ARPU值進(jìn)行了用戶細(xì)分，并對不同級別的客戶采取了不同的服務(wù)策略。
目前客戶細(xì)分無法完全滿足 業(yè)務(wù)部門增長需求
通過業(yè)務(wù)訪談，我們了解到基于ARPU值的客戶細(xì)分還無法完全滿足業(yè)務(wù)部門日益增長的業(yè)務(wù)需求
準(zhǔn)確了解客戶行為可以進(jìn)一步了解客戶，增加客戶滿意度

針對各部門的需求訪談
針對各部門的需求訪談
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客戶細(xì)分分析結(jié)果能幫助四川 移動實(shí)現(xiàn)股東價(jià)值的最大化
從各個(gè)角度來增加股東價(jià)值，都需要以客戶細(xì)分為基礎(chǔ)。
客戶細(xì)分是產(chǎn)品開發(fā)、市場營銷的基礎(chǔ)
客戶細(xì)分使差異化成為可能，使提供的產(chǎn)品和服務(wù)更直接的針對某一特定客戶群

分析型CRM的子工作流關(guān)系圖
本次客戶細(xì)分項(xiàng)目重點(diǎn)對客戶行為及需求進(jìn)行分析，及對客戶細(xì)分群進(jìn)行定義。
分析型CRM各模型的相互關(guān)系和用處
可供選擇的客戶細(xì)分方法
具體選用哪種方法需要考量實(shí)施細(xì)分方法的難易程度及有效程度，同時(shí)還要增加股東價(jià)值和滿足決策目標(biāo)
各種客戶細(xì)分方法的比較
任何客戶細(xì)分都會運(yùn)用到多維的客戶細(xì)分方法。每個(gè)細(xì)分方法都有其優(yōu)缺點(diǎn)。

我們在四川移動使用的客戶細(xì)分方法
考慮不同客戶細(xì)分方法的有效性及實(shí)施的難易程度，并結(jié)合移動所提供的數(shù)據(jù)資源和移動用戶特點(diǎn)，我們采用用戶行為方式進(jìn)行客戶細(xì)分，再結(jié)合人口統(tǒng)計(jì)和客戶價(jià)值準(zhǔn)確定位細(xì)分人群。
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本期客戶細(xì)分模型——聚類模型
聚類的原理是把具有相近特征的觀測值聚集為一組，保證各組間特征的相異性最大，同組內(nèi)各觀測值特征的相似性最大。
在本項(xiàng)目中，采用通話行為、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)使用情況等作為細(xì)分變量，把有相近行為特征的人群聚為一組。

CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining） 具體流程如下圖：
各環(huán)節(jié)所涉及的內(nèi)容和人員
先不考慮循環(huán)往復(fù)的探索和調(diào)優(yōu)過程，直接順序考察各個(gè)環(huán)節(jié)
步驟一：商業(yè)理解
我們基于訪談中了解的客戶需求，采用用戶行為特征作為細(xì)分變量，用戶人口統(tǒng)計(jì)信息和客戶價(jià)值作為描述變量，從而定位人群特征。
對行為特征從以下幾個(gè)方面來獲取信息
步驟一：商業(yè)理解
基于客戶需求，并結(jié)合以上行為特征選取的方向，我們定義了幾組數(shù)據(jù)作為細(xì)分變量
步驟一：商業(yè)理解
步驟二：數(shù)據(jù)理解 ——數(shù)據(jù)源來自經(jīng)營分析系統(tǒng)
步驟三：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
寬表生成流程
步驟四：建立模型
通過因子分析找到變量之間的關(guān)系，并優(yōu)化變量組合。在對模型結(jié)果的分析中，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)——群間差距最大，群內(nèi)差距最小的原則進(jìn)行分析，同時(shí)調(diào)整變量組合，以盡量接近標(biāo)準(zhǔn)。以此方式循環(huán)，逐步使模型得到優(yōu)化。
步驟四：建立模型——數(shù)據(jù)探索
公免不能代表普遍用戶行為，容易對在聚類形成噪音
在用戶狀態(tài)中僅選擇正常用戶
選擇入網(wǎng)時(shí)間90天以上用戶，保證研究樣本擁有完整的研究期間數(shù)據(jù) （2003年8-10月）
步驟四：建立模型——數(shù)據(jù)探索
在記錄中發(fā)現(xiàn)should_fee（用戶應(yīng)收費(fèi)）=favor_fee（優(yōu)惠費(fèi)）的用戶記錄，詳細(xì)查看其記錄，比較異常。在與樂山移動分公司訪談后了解此類記錄多為用于測試的號碼。于是去掉該部分記錄
步驟四：建立模型——數(shù)據(jù)探索
樂山移動用戶的ARPU值分布
樂山移動用戶付費(fèi)方式
步驟四：建立模型——生成客戶細(xì)分模型
步驟五：模型評估
步驟六：結(jié)果發(fā)布
對模型結(jié)果進(jìn)行分析，并針對細(xì)分群提出相應(yīng)策略，該部分內(nèi)容在下一節(jié)詳細(xì)講述
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三、四川移動客戶細(xì)分模型
四、通用客戶細(xì)分結(jié)果分析及相應(yīng)市場策略
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細(xì)分結(jié)果數(shù)據(jù)表（12個(gè)客戶細(xì)分組） ——細(xì)分變量
細(xì)分結(jié)果數(shù)據(jù)表——描述變量（一）
細(xì)分結(jié)果數(shù)據(jù)表——描述變量（二）
細(xì)分結(jié)果數(shù)據(jù)表——描述變量（三）
各組相對強(qiáng)弱勢比較
組1：低使用率組
組1：低使用率組
組2 固話聯(lián)系緊密組

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