中高端离网去向与原因分析(1).ppt

静态中高端离网分析,目录,2,离网分析背景与思路,离网流向分析,1,3,离网原因分析,5,附录,4,结论与建议,？,市场饱和，离网加剧，中高端离网分析迫在眉睫,现状,特点,中高端离网分析迫在眉睫,市场饱和，焦点为已有客户的争夺上国内电信竞争格局逐渐稳定，迅速增长的国内电信市场步入平稳发展的时期，市场中客户的总量基本趋于稳定，市场竞争的焦点将逐步转移到对已有客户的争夺上竞争激烈，离网加剧移动通信领域，用户面对中国移动、中国联通以及各地中国电信激烈竞争的局面，用户可选的服务较多，因此出现了更加频繁的离网行为，在有些区域甚至形成了一种独特的离网文化,挽留老客户比争取新客户划算根据传统的客户服务理论，争取一个新客户的成本是挽留一个老客户成本的5倍。因此，尽早发现客户的离网倾向，就变得十分重要2/8原则，先抓中高端根据客户服务理论中的20/80原则，即20%的用户带来80%的业务收入，对大客户的挽留工作十分重要。很多的客户离网分析是从大客户的离网分析开始的，挽留住这些大客户，就保障了运营商的大部分收入。,如何及时采取挽留措施？如何有针对性地采取挽留措施？如何降低成本，提高营销效果？,整体分析思路：通过指标探索进行离网流向分析，再不同流向客户探索进行离网原因分析和预测,2011年4月份离网的静态中高端客户,指标探索,离网流向分析,重入网,转网到竞争对手,客户流动,离网流向预测,按不同流向离网客户进行数据分析，生成预测规则,对静态中高端全网客户进行流向预测,不同流向客户指标探索,离网原因分析,竞争拉动,移动外推,客户自身,离网原因预测,按不同原因离网客户进行数据探索，生成预测规则,对静态中高端全网客户进行原因预测,客观因素,从三个方向进行离网流向分析，从四个方面进行离网原因分析，并对全网客户进行流向和原因的预测,&,目录,1,离网流向分析,离网分析概况,2,3,离网原因分析,5,附录,4,结论与建议,离网客户三大流向：本地重入网、转网到竞争对手和客户流动,1、本地重入网,2、转网到竞争对手,3、客户流动,定义：本地重入网是指东莞客户离网后换号重新加入东莞移动可能原因：转品牌或为享受新客户优惠等危害：重入网造成了运营商号码资源的浪费和营销管理成本的上升,定义：离开移动，转网到其他运营商可能原因：资费敏感、追求终端等危害：造成运营商收入的绝对损失。而且调查表明这类用户的回网概率较小,定义：离开东莞，漫游到其他省市后换号可能原因：乔迁或出差等危害：从东莞移动角度看，是绝对损失，但非可控因素,流向分析结果：近四成的客户本地重入网，转网到竞争对手和客户流动分别占两成。,通过匹配规则与数据探索，离网客户流向归为三类：本地重入网、转网到竞争对手和客户流动。分别占比为：37.8%、20.4%和21%，剩余20.8%的客户归为其他流向类型。,通过数据探索分析出全网静态中高端离网流向预测规则，并对全网客户进行预测,客户离网流向预测规则,客户离网流向预测结果,1）对静态中高端全网客户预测（1462803）,2）对离网概率大于0.6的静态中高端客户预测（81676）,目录,2,离网原因分析,离网流向分析,3,1,离网分析概况,5,附录,4,结论与建议,客户离网有四类原因：竞争拉动、移动外推、客户自身和客观情况。并将四大类细分成11个小类。,该部分为非可控因素,离网原因分析结果:近四成客户因自身情况而离网，竞争拉动和移动外推分别占两成，另有13%的客户由于客观情况离网。,通过数据探索分析，离网客户原因归为4类：竞争拉动、移动外推、客户自身和客观情况。分别占比为：20.7%、19%、41.2%和13.7%。并细分为11个小类：逐利、客户不满、追求品牌、追求靓号、追求终端、资费敏感、竞争对手反挖、与竞争对手联系紧密、客户流动、被频繁停机、对移动依赖性弱,客户离网原因预测规则,通过数据探索分析出全网静态中高端离网原因预测规则，并对全网客户进行预测,目录,2,总结与建议,离网流向分析,4,1,离网分析概况,3,离网原因分析,5,附录,实现了两大功能：离网流向标签、离网原因标签,离网客户,where,why,离网流向分析：对已离网客户的流向进行分析，归为3类：本地重入网、转网到竞争对手和客户流动，并对全网静态中高端流向进行预测；（打上流向标签）,离网原因分析：对已离网客户的原因进行分析，归为4大类：竞争拉动、移动外推、客户自身和客观情况。并细分为11个小类：逐利、客户不满、追求品牌、追求靓号、追求终端、资费敏感、竞争对手反挖、与竞争对手联系紧密、客户流动、被频繁停机、对移动依赖性弱。再对全网静态中高端流向进行预测；（打上一级离网原因和二级离网原因标签）,通过分析发现疑似养卡客户、问题客户、冬眠客户，并探索出手机号码中数字情况、终端情况、与竞争对手联系紧密程度对离网造成较大影响,重入网客户：平均充值金额（30，50）之间占比接近60%；疑似养卡客户：无任何移动交往圈的客户中，80%客户为神州行，疑似养卡；转网到竞争对手：10.4%为全球通，占比远高于平均水平4.6%，大量高端客户转网，值得关注；,精选客户数据探索,问题客户：入网后不再充值，平均充值金额不超过10元（1083人）；冬眠客户：沉默两个月以上，不充值，也没有余额，但依然在网。该部分客户近34%已经重入网（31108人）；手机号码中数字情况对客户离网造成影响：4、7个数超过5个以后，离网率增加；6、8个数越多，离网率越低；终端对离网率造成影响：更换频繁和有购机优惠偏好的客户，离网率高追求品牌的客户集团成员占比大，且离网前正常ARPU水平多在120至160之间转网到竞争对手：近6成的客户由于与竞争对手联系紧密而离网，值得关注，是否可以采取反挖措施,全部离网客户数据探索,建议：从及时挽留、针对性挽留和降低成本三个方面采取措施,利用中高端流失预警模型及时发现高离网倾向客户，进行挽留,1）可根据离网流向进行优先级排序，首先挽留转网到竞争对手的客户、然后是重入网客户；2）根据客户离网原因采取不同措施：追求终端，可发送移动最新优惠购机信息；追求品牌，可推荐其优惠办理转品牌到全球通；资费敏感，可给予话费赠送或优惠充值送；客户不满，可对其和调研，并给以相应的关怀；追求靓号，可推荐其优惠更换靓号，并免费使用号蒲管家一个月进行通讯录转移；对移动依赖性弱，可根据中高价值分析专题中捆绑偏好度，进行有针对性地捆绑；竞争对手联系紧密，可考虑对其联系紧密的对端号码进行反挖。,1）对于状态正常，但已确认重入网的客户，不进行营销 2）对于无任何移动交往圈的神州行客户，疑似养卡的客户，不进行营销 3）入网后不再充值，平均充值金额不超过10元的问题客户，不进行营销,目录,2,附录,离网流向分析,5,1,离网分析概况,3,离网原因分析,4,结论与建议,19,离网概况说明,1,离网客户选定为广义离网客户，包括濒临离网客户和正式离网客户,共100699人,广义离网客户,主动销号（27412）欠费销号（1293）强制销号（4）,濒临离网客户,基于2010年185万静态中高端客户进行分析由于大部分客户状态更新为离网之前有几个月的沉默，实际已不再使用该号码，故此处选用广义离网客户，包括正式离网客户和濒临离网客户，其中正式离网客户包括：预约销户、有效期到期销户、正式销户、欠费销户、强制退网；濒临离网客户指状态正常、折算业务量小于零并且未成功扣取功能费、月租费、日租费的客户（注：此处在数据上表现为ARPU=0）,广义离网客户：总人数为100699；客户分布：正式离网客户（28%），濒临离网客户（72%）,数据口径说明：以2011年4月为时间点取数,22,离网流向分析,2,用四种匹配进行重入网分析：身份证匹配、联系号码匹配、Imei匹配和交往圈匹配，共匹配到38065人,静态中高端广义离网客户：2010年静态中高端客户中2011年4月份离网（100699）；新增客户：2011年1、2、3、4、5月东莞新增客户（4362335）。,1、交往圈口径：静态中高端客户2011年1、2、3月份交往圈，新增客户2011年3、4、5月份交往圈2、匹配规则：交往圈紧密联系前10中大于等于2个相同的紧密联系人,本地重入网共匹配到38065人,通过联系竞争对手和竞争对手热线情况进行转网客户识别，共20510人,2628（2.6%）位客户呼转竞争对手,25%的客户竞争对手通话费用占比大于0.08,4340（4.3%）位客户主叫竞争对手热线,4060（4%）位客户被叫竞争对手热线,1、与竞争对手客户联系紧密,2、竞争对手反挖,转网到竞争对手,呼转竞争对手次数 0竞争对手通话费用占比 0.08 主叫竞争对手热线次数 0被叫竞争对手热线次数 0,剔除本地重入网客户后，共20510人,数据口径：全网离网静态中高端100699人,客户流动分析：分省外漫游和省内漫游，通过最后一次漫游类型和漫游费用占比进行分析，分别取到11048人和10097人,省内流动,省外流动,四月最后一次通话为省外漫游的客户（84人）客户省外漫游费用占比超过0.12（24891人，约占比25%）,剔除本地重入网和转网到竞争对手客户后，共11048人,四月最后一次通话为省内漫游的客户（84人）客户省内漫游费用占比超过0.09（24759人，约占比25%）,剔除本地重入网、转网到竞争对手和省外流动客户后，共10097人,数据口径：全网离网静态中高端100699人,全网静态中高端不同流向预测数据探索:大量高端客户流向竞争对手，重入网和省内流动客户评均充值金额集中在（30，50）之间,重入网客户预测：由于预测时，客户还未发生离网。通过imei匹配或交往圈匹配只能识别出已接近离网并采取相关措施的客户，对有离网倾向但还未采取相关措施的客户无法进行预测。此处预测先采用imei匹配识别出部分客户，再对精选的已离网客户进行分析，探索其特点。精选客户规则：1）本地重入网：imei和交往圈同时匹配到的客户（9037）2）转网到竞争对手：同时主叫被叫竞争对手热线号码(5028)3）客户流动：4月最后一次通话为漫游，或省内/省外漫游费用占比 0.4(省内4738，省外3229)通过imei识别出103448名客户，精选客户22032。,转网到竞争对手客户中，全球通占比达到10.4%，远高于其他流向客户，且动感地带占比达32.4%，也高于其他流向客户。大量高端客户流向竞争对手，值得关注。,重入网和省内流动客户平均充值金额（30，50）之间占比高，接近60%，值得关注；转网到竞争对手客户5成平均充值金额超过50，值得关注。,数据口径：精选的22032客户,全网静态中高端不同流向预测数据探索：重入网客户移动交往圈占比大，近半年无任何移动较为圈的客户主要为神州行，疑似养卡,重入网客户交往圈占比大于0.8的客户接近24%，而转网到竞争对手客户交往圈占比大于0.8的仅占14%，远低于重入网客户；,离网客户中，最近半年无任何移动交往圈的客户有4816人，80%为神州行，疑似养卡。,数据口径：精选的22032客户,(261人),重入网客户移动交往圈较大,疑似养卡客户,全网静态中高端不同流向预测数据探索:不同类型客户在各自的指标上表现突出,不同类型客户在各自的指标上表现突出由于全网客户比离网客户更为活跃，在各指标值上较离网客户取值更高不能用离网客户的当前阀值对在网客户进行预测,1,2,3,选用不同划分客户其对应的关键指标均值作为阀值预测,数据口径：全部离网客户100699人和全网2011年静态中高端1462803。,29,离网原因分析,3,离网原因数据探索：4、7数字越多，离网率越高，6、8数字越多，离网率越高,对于本地重入网客户，可将其重入网前后的情况进行对比分析，包括：品牌、手机号码数字情况，终端等。,追求靓号,客户重入网前后，数位之和大部分没有变化1657位客户重入网后，4、7数位之和减少了2个以上；1860位客户重入网后，6、8数位之和增加了2个以上。,4、7数位之和减少了2个以上6、8数位之和增加了2个以上原号码4、7数位之和=5,数据口径：重入网客户38065人,数据口径：全网静态中高端1462803人,离网原因数据探索：更换终端越频繁离网率越高,追求终端,重入网后，从非智能机更换为智能机重入网后，更换为高端机终端更换频次=5购机优惠偏好度排名前10%,从操作系统看，如果为windows,linux,symbian,palm,Pocket PC，则为智能机。,更换为htc、iPhone、索尼爱立信品牌,数据口径：全网静态中高端1462803人,数据口径：重入网客户38065人,离网原因数据探索：6成以上客户最近因未查询过话费，但有18%的客户查询次数超过2次，资费较为敏感,有投诉的客户比未投诉客户的离网率高；离网客户中，1.1%的客户有过投诉（1231人）。,六成以上的客户最近一年没有查询过话费，有17%的客户查询次数在2次以内；但是依然有18%的客户最近一年话费查询次数超过2次，较为频繁（此部分客户相当资费较为敏感）,客户不满,客户最近一年投诉次数 0,资费敏感,一年内的话费查询次数 2话费优惠偏好度排名前10%,数据口径：全网离网静态中高端100699人,离网原因数据探索:客户停机次数越多，离网率越高；无捆绑的客户离网率是有捆绑客户的两倍以上,客户单停次数越多，离网率越高；97%的客户没有停机现象，有2139位客户停机次数超过一次。,客户双停次数越多，离网率越高；7成以上的的客户没有停机现象，有29918位客户停机次数大于等于4次。,无捆绑的客户离网率是有捆绑客户的两倍以上。,被频繁停机,单停次数=2双停次数=4,对移动依赖性弱,客户没有参与10大捆绑中的任何捆绑,数据口径：全网离网静态中高端100699人,离网原因数据探索：逐利客户追求购买新卡的优惠或者养卡，购卡后不再充值或充值金额很少,部分客户由于追求购买新卡的优惠或者养卡，购卡后不再充值或充值金额很少，该部分客户为逐利客户。竞争对手反挖、与竞争对手联系紧密、客户流动均选用与客户流向判断时一样的口径。,竞争对手反挖,主叫竞争对手热线次数 0 被叫竞争对手热线次数 0,与竞争对手联系紧密,呼转竞争对手次数 0 竞争对手通话费用占比 0.08,客户流动,四月最后一次通话为省内漫游的客户双停次数=4客户省外漫游费用占比超过0.12客户省内漫游费用占比超过0.09,数据口径：全网离网静态中高端100699人,全网静态中高端离网原因预测数据探索,对于竞争对手反挖、与竞争对手联系紧密、客户流动三类离网原因的客户，可采用离网流向预测中的口径；对于逐利、客户不满、被频繁停机、追求终端、资费敏感客户，指标选用的时间口径为一年，跨度较大，离网客户不会因其离网行为而导致指标大的波动，故离网客户和在网客户差异不大，可选用离网客户的口径；对于对移动依赖性弱、追求靓号客户，采用的指标均为静态定性指标，故也可选用离网客户的口径。对于追求品牌客户进行探索分析：,追求品牌的客户，集团成员占比较高，且其客户沉默前跳过两个月的arpu均值在120-160之间分布较多。,此时客户行为比较正常,数据口径：全网离网静态中高端100699人,全网静态中高端离网原因预测结果：近3成的客户受竞争对手影响，值得关注；有14%的客户离网与移动服务有关，值得改进,通过预测规则对静态中高端全网客户进行离网原因的预测,34%的客户离网都与自身的喜好有关有接近3成的客户受竞争对手影响，值得关注有14%的客户离网与移动服务有关，值得改进,与竞争对手联系紧密客户占比很大，达23.8%资费敏感和追求终端客户也较多，均超过10%。,数据口径：全网静态中高端1462803人,37,综合分析,4,冬眠客户定义：最近两个月arpu均小于等于0但未离网，最近两个月充值次数等于0且余额小于等于0,冬眠客户：指那些实际拥有号码，但是基本没有消费产生甚至零话费的用户。这些用户往往同时拥有竞争对手的号码或者同一家运营商的不同号码，俗称双机用户，甚至三机用户。,连续两个月沉默的客户，76%最近两个月未充值，且99%余额小于等于0。,冬眠客户,最近两个月arpu均=0未正式离网最近两个月充值次数=04月余额=0 以上四个条件取交集，共31108人,冬眠客户34%已经重入网，21%转网到竞争对手。,数据口径：最近两个月arpu均=0且未正式离网的客户（41316人）,不同客户的品牌分析：冬眠客户82%的客户为神州行;因竞争对手关系而离网的客户中，全球通、动感地带占比大，值得关注,数据口径：冬眠客户31108人,冬眠客户82%的客户为神州行。,离网原因与竞争对手相关的客户中，全球通占比为7%，远高于其他类型离网客户，值得关注，且动感地带也占比达到33.2%，也高于其他类型，值得关注。,数据口径：全网离网静态中高端100699人,重入网客户有21%是移动服务方面的原因，值得关注;转网到竞争对手的客户7成以上离网原因与竞争对手相关,可考虑反挖措施,由于客户流动是非可控因素，所以此处仅分析重入网客户和转网到竞争对手客户的离网原因,重入网客户：近6成是客户自身原因，但有21%是移动服务方面的原因，值得关注，是否该改善服务；转网到竞争对手的客户：7成以上离网原因与竞争对手相关，也有24%的客户是因为自身原因。,重入网客户：客户离网原因众多，其中对移动依赖性弱、追求靓号、追求终端、资费敏感影响较大；转网到竞争对手的客户：6成以上的客户由于与竞争对手联系紧密而离网，值得关注，是否可以采取反挖措施。,数据口径：全网离网静态中高端100699人,