套餐生命周期分析.ppt
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1、,北京东方国信科技股份有限公司Beijing Orient National Communication Technology Corporation Ltd.(BONC),专题分析,东方国信公司简介,东方国信是信息产业部认定的软件企业;东方国信是北京市中关村高新技术企业;公司长期专注于电信领域的BI(商业智能)、CRM(客户关系管理)、CTI等方面的研究,拥有多项软件产品专利;现有员工近1000人。,东方国信公司简介,中国联通业务支撑系统合作集成商作为唯一厂商主持编写中国联通新一代经营分析系统的一系列规范(业务规范、数据模型规范、省分内部接口规范、上传总部数据接口规范、数据质量监控规范、元数
2、据管理规范)作为联通总部经分建设厂商,依据总部决策层的需求,独立编写联通统计指标体系(移动业务、固网业务、融合业务、3G业务)和上传接口规范。参与编写中国联通CRM规范,尤其是独立编写中国联通维系挽留系统、渠道管理系统相关规范中国联通新一代经营分析系统核心集成商中国联通综合人工平台核心集成商中国网通业务支撑系统合作集成商中国电信业务支撑系统合作集成商作为唯一厂商主持编写中国电信“经营分析系统规范(移动业务)”中国铁通业务支撑的三家核心集成商之一参与编写TBSS总体规范、技术规范、业务规范,尤其是独立编写决策支持系统和大客户系统相关规范,东方国信公司简介,东方国信公司参与运营商规范与方案编制(1
3、),东方国信公司简介,东方国信公司参与运营商规范与方案编制(2),东方国信联通市场情况,中国电信,移动铁通和网通,研发体系介绍,以“核心版本+本地化”、”两集中两分散”的模式,软件研发体系负责的是核心版本的设计和开发,而对于本地化个性需求的设计和开发则由各个项目组实现,系统分析组,系统建模组,需求收集提炼,概要设计,逻辑建模,北京开发中心,郑州开发中心,重庆开发中心,成都开发中心,基础软件部,系统详细设计,数据库物理模型,软件编码,单元测试,测试中心,版本控制中心,版本冲突消减代码审核,集成测试,项目组1,项目组,项目组,软件开发中心,软件规划中心,软件测试与版本控制中心,负责收集全国各地的需
4、求,对收集到的需求进行分析、提炼、整合,编写软件的需求分析文档;根据业务需求进行软件概要设计、确定数据逻辑模型;编写各软件系统的解决方案;对软件系统未来的发展方向进行规划;,确定软件系统技术体系结构;制定软件开发的规范、约定;开发WEB公共组件、公共软件模版;对解决方案(设计)中心提供的需求、概要设计进一步细化,编写软件详细设计文档、设计数据库的物理模型;在公司的软件体系结构下、遵 循公共的规范和约定,编码实现相应的软件系统;对软件进行单元测试;,统一管理全国软件版本,对各个软件版本的冲突进行消减;采用“每日重构”的方式对软件代码进行管理,“每日重构”即每天固定的时间从版本服务器上下载一个新的
5、版本;审核各地研发中心的程序代码,校验所提交的代码是否符合公司的规范和约定;软件系统进行集成测试,编写测试文档;,对于核心版本不能满足的本地化需求由各地项目组组织人员进行设计和开发,但不得和核心软件版本相冲突,核心版本研发体系,本地版本研发体系,项目组4,项目实施,1、采取总部与省分两级项目管理体系。2、省分设立项目经理、程序经理、数据经理、本地开发实施人员。2、每个项目组平均人员1015人。3、项目实施的软件版本由研发中心提供,研发中心对版本统一控制。4、项目实施过程中的本地个性化需求由本地项目开发,研发中心统一管控。,北京东方国信科技股份有限公司Beijing Orient Nationa
6、l Communication Technology Corporation Ltd.(BONC),套餐梳理和优化,12,概述,本报告力求达到的目的,企业的最终目的,现有套餐的梳理、筛选,以最近24个月海量生产数据为基础,采取科学的方法定量分析某移动公司的资费套餐,并以客户细分为基础优化主流套餐的资费结构和资费水平。,通过绩效分析和客户细分了解目前资费套餐的现状,找到主要套餐的改进点,对主流资费产品的资费结构和资费水平进行优化,对设计和优化的产品进行绩效预测,深入理解用户结构和行为,增强市场营销的广度深度和准确程度,提高市场经营的效率和性能,提升产品的竞争力、生命力和覆盖面,提升精细化营销水平
7、,最终提高盈利水平,13,套餐梳理和优化对企业的利益,套餐定价是企业利益增长的重要的因素,但是从管理和预算分配来看,套餐资费优化还没有得到足够重视。,利润=数量 价格 成本,通过市场活动增加销量,成本控制,资费优化,在利润优化方面的投资,利润杠杆作用,在其它因素没有变化的情况下,1%的价格改善导致利润增长11%,测算基础:投入在相关领域的资本和员工工作时间,来源:麦肯锡,价格优势2004,基于全球1200家企业,1%改善对利润的影响,14,套餐梳理和优化在定价管理流程中的作用,套餐策略,套餐设计,套餐实施,跟踪评估,退出市场,传统定价管理流程,套餐策略,梳理和优化,套餐设计,套餐实施,跟踪评估
8、,退出市场,反馈,绩效评价,客户细分,资费优化,效果评估,套餐梳理和优化是增强市场营销广度深度和准确程度、提高市场经营的效率和性能的有力手段。,套餐梳理在流程中的位置,以科学的方式梳理和优化:,15,套餐梳理优化的原则和方法,根本目的是了解客户群的特征并匹配以相应的套餐,从套餐的演化、生命周期、流失模式等多维度分析套餐绩效,深入洞察客户的消费行为,作为优化资费的重要基础,明确基本诉求点,挑选差异化诉求点,简化繁杂诉求点,在用户使用量、价格、忠诚度之间取得平衡,最终使收益最大化,预测模型,16,套餐梳理优化的原则和方法,根本目的是了解客户群的特征并匹配以相应的套餐,17,套餐梳理优化基本框架,套
9、餐梳理和优化的核心任务是找到套餐诉求与客户消费习惯特征之间的矛盾并消除这种矛盾。,外部原因,内部原因,潜在市场,整体需求用户群支付准备,品牌与套餐内部转套餐,目前套餐资费,影响套餐资费设计的因素,套餐体系的现状,梳理和优化,竞争,公司策略,市场份额公司形象对手套餐,目标用户群任务指标,管制,技术限制,国家政策,网络负担计费系统限制,预测和评价,绩效分析,客户细分,资费结构优化,资费水平优化,深层原因发掘,优化结果,基于KPI的套餐市场表现生命周期、流失模式等专门分析,细分焦点、框架矩阵用户群的典型使用特征、偏好,目标用户覆盖面改善在网用户与所选套餐间的契合度,优化套餐簇以满足不同消费水平的用户
10、,资费水平的调整范围对使用量、忠诚度造成的改变,18,套餐梳理优化的原则和方法,从套餐的演化、生命周期、流失模式等多维度分析套餐绩效,19,套餐绩效分析框架,套餐绩效分析的核心任务是通过科学分析方法找到套餐的问题所在。,外部因素,潜在用户群竞争状况政策状况,目前套餐资费,套餐资费设计的因素与现状,套餐簇梳理,利益,内部因素,套餐体系现状,公司战略任务指标客户定位,品牌结构套餐数量基本费用项目,内部因素,技术限制,网络负担计费局限,描述,梳理,评估,精简,深层问题揭露,分析结果(部分),簇之间/内部的区别簇之间/内部的联系,相似的资费元素相似的资费水平,定义评估KPI重点关注主流套餐和优质套餐,
11、筛选主流套餐和优质套餐剔除劣质套餐,辨别,改善,差别细微的套餐重复的套餐相互干扰的套餐流失率过高套餐,改善套餐体系力推优质套餐剔除劣质套餐,评估和精简,表象问题,20,套餐体系现状,图套餐体系出账图X坐标:2008年4月出账用户数Y坐标:套餐用户平均ARPU值,2008年4月,某移动公司参与出账的套餐总数为90个,套餐平均ARPU值52.12元套餐用户过于集中。61%用户集中于1个套餐,92%用户集中于5个套餐,营销精细化程度不够。与此相反,51(占总数57%)个套餐出账用户数不到100人,属于无人问津的套餐。大量废弃套餐不利于资费体系结构的清晰,同时也增加了维护成本。,21,套餐体系现状,图
12、套餐体系出账图X坐标:2008年4月出账用户数Y坐标:套餐用户平均ARPU值Z坐标:当月新增用户,90个出账套餐里面,只有23个套餐处于活跃状态(当月发展用户大于0)。其中全球通品牌8个,动感地带品牌5个,神州行品牌10个。全球通品牌套餐用户数少,用户数前10位套餐中只有1个全球通品牌。用户数最多的10个套餐新增用户数占97%,套餐用户集中的现象继续加剧。,全球通,动感地带,神州行,22,套餐生命周期分析,典型套餐的生命周期:导入期、成长期、稳定期和衰退期。导入期:套餐刚推出市场,因为认知度关系用户数不多,同时ARPU值较低。成长期:用户快速增长,吸引适合或不适合套餐的用户加入。稳定期:离网和
13、入网用户达到动态平衡,出账用户数基本不变化,ARPU值稳定衰退期:因为政策、实效性的关系,套餐不再有吸引力,用户数逐渐减少,图 典型套餐生命周期图X坐标:每月出账用户数Y坐标:套餐累计收入,23,套餐体系现状,套餐计划,出账用户,累计占比,ARPU,编号,品牌,根据ABC原则和实际情况选取出账用户数最多的12个套餐作为重点分析,24,套餐生命周期分析,成长期套餐:47000199 神州行长话卡,稳定期套餐:47000055 神州行轻松卡,衰退期套餐:47000056 全球通88元套餐,套餐结构老龄化,多数套餐处于衰退期,成长期套餐4个:47000199、47000613、47000637、47
14、000638 稳定期套餐2个:47000055、47000612 衰退期套餐6个:47000063、47000032、47000018、47000065、47000056、47000012,套餐用户集中的现象将进一步加剧,用户数最多的3个套餐都处于成长期,对本网套餐形成强大冲击力。套餐内部竟争严重,目前处于稳定期的套餐也将很快结束稳定期转入衰退,25,套餐生命周期分析,高价值套餐衰退引起用户结构变化,高价值套餐衰退,低价值套餐成长的直接结果就是高端用户离网率提高。以2008年2月分析结果为例,ARPU60低端用户离网率1.17%,ARPU100-200高端用户离网率1.77%,而ARPU300
15、元的黄金客户离网率高达2.1%,几乎是低端用户的两倍。造成整体用户增长效率降低,长此以往就会改变用户结构,降低整体用户质量。,图 多套餐跃迁矢量图X坐标:出账用户数Y坐标:本月和上月ARPU值,主流套餐活跃 高价值套餐衰退,利用套餐跃迁矢量图能够同时进行横向对比和纵向对比高价值套餐出现不同程度的持续衰退,用户数衰退幅度为4.5%。衰退套餐中大部分套餐连续18个月衰退。于此同时用户数最多的两大主流套餐用户数呈现高速增长,增幅达到3.6%,新增用户3.3万值得注意的是套餐47000638神州行,用户数高速增长,2008年4月增幅为78.2%,注:离网率统计口径是严格的3个月内无任何消费或使用,26
16、,套餐竞争力分析,1,2,3,4,常规方法无法准确解答的重要问题,问题,套餐每个月的新增用户从何处而来?,套餐每个月离网的用户到哪里去了?,套餐之间的相互影响程度有多大?哪些资费之间存在冲突,原因是什么?,哪些套餐能够有效的抢夺竞争对手客户?哪些套餐用户容易流向竞争对手?,27,套餐竞争力分析,为了回答上述问题,BONC采用了IMEI跟踪和呼叫指纹分析两种技术。,用户群快照,追溯某个时间段的用户群,IMEI分析,清洗转换后的IMEI库,对比,IMEI跟踪示意,呼叫指纹分析示意,呼叫指纹分析的本质是计算用户的交际圈重合程度,包括习惯呼叫的对端号、习惯呼叫时间段、呼叫时长等指标。,IMEI跟踪技术
17、的本质是通过唯一的IMEI号建立用户之间的时间序列联系。,28,套餐竞争力分析 套餐新入网用户来源,来自网外,重入网,未知,整体用户重入网比例较高,统计期2008年1月1日-3月31日,新增用户共计189070户,其中网外用户89792户,重入网用户95167户,占50.3%,另有4111户无法识别。即每发展100个用户,其中50个原本就是移动用户退网后重新入网。来自网外用户一部分来自潜在市场,一部分来自竞争对手。整体重入网比例50.3%横向来看属于比例较高,作为对照,本地联通整体重入网率为44%左右。一方面是因为用户趋于饱和,潜在市场有限,另一方面因为套餐之间相互影响严重。,主流套餐重入网比
18、例,12个主流套餐里面有7个比较活跃,在1-3月有一定数量的新入网用户数。重入网比例最高的套餐是47000063动感短信套餐,重入网比例61%。一般造成如此高重入网有两个原因,一是入网优惠过高,二是资费冲突导致其它套餐用户自发迁移。重入网比例最低的套餐是47000032神州行轻松卡,重入网比例42.8%。该套餐发展迅速,发展的用户以潜在用户和竞争对手用户为主。套餐针对性很强,并且营销也相当成功。,29,套餐竞争力分析 套餐离网用户归宿,彻底消失,重入网,无法判别,整体用户重入网比例较高,统计期2008年1月1日-2月29日,离网用户共计122160户,其中彻底消失46789户,重入网用户681
19、72户,占55.8%,另有7199户无法识别。即每离网100个用户,其中55个会从新入网移动,另有38个转入竞争对手或者消失。离网用户重入网比率最高的套餐是47000065动感音乐套餐,重入网比率60.8%;最低的是47000032神州行轻松卡,重入网比率47.1%。通过重入网定基比找到对其它套餐造成冲击较大的4个套餐:47000055、47000199、47000637、47000638。,图 套餐重入网定基比X坐标:套餐Y坐标:重入网定基比,30,套餐竞争力分析 套餐相互影响,套餐互作用矩阵描述不同套餐两两之间相互影响强度。一般来说诉求点不同的套餐之间影响强度弱,重复套餐之间相互影响强度高
20、,资费水平差异较大的套餐易形成单方面影响。,大多数套餐用户重入网后倾向于选择以前的套餐,但有少数几个套餐例外。470000199神州行长话卡由于用户数量达到60万以上,巨大的发展惯性对每一个其它套餐都产生很大冲击。47000063套餐对47000032套餐和47000056套餐有较大冲击;470000613套餐对47000012套餐和47000055套餐有比较大的冲击。除此之外其他套餐之间影响较小。,31,套餐流失模式分析 用户流失与Weibull分析,200712,200711,200710,200709,200708,200707,200706,200705,200704,200703,2
21、00702,200701,383,412,547,440,611,496,457,477,1247,539,497,446,1787,1360,1708,2118,1801,1789,1604,1312,1135,942,790,1937,2329,3535,2622,2700,2107,1900,1676,1262,1581,2167,2960,3435,2995,2689,2273,2087,1333,1562,2809,2855,3604,2977,2520,2375,1163,1371,2896,3016,3757,2774,2395,1370,1509,2693,2834,3401,
22、2385,1354,1470,2544,2818,2410,1422,1369,2525,2043,1425,1374,2156,1229,1395,1358,1295,1101,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,入网月,在网时长,71.9%,67.9%,65.9%,69.7%,70.1%,75.0%,81.2%,86.9%,93.1%,95.7%,99.1%,Weibull分布又称自然流失分布。在本例中,首先以2007年1月入网的用户为基准,考察其在2月、3月直至2007年12月每个月的离网用户数。然后再以2007年2月入网的用户为基准,考察其在3月、4月直至12月的离网
23、用户数。依此类推,最后以2007年12月入网的用户为基准,考察在当月的离网用户数。形成一个半矩阵。Weibull矩阵的作用是可以用来拟合与预测移动用户的流失。理论上如果用户不受约束的自然流失,他们的行为就会符合Weibull分布,但是用户的行为受到内部外部各种因素的影响,实际行为将偏离标准的自然流失。不同套餐的偏差互不相同,将被用来刻画套餐的流失模式。,100%,32,套餐流失模式分析,保有率最差的套餐47000018 神州行大众卡的流失模式分析。,整体保持率,W(t)=e(-(0.070*t)0.893)C=-0.391*T,60%,套餐客户离网率远远高于整体,是流失最严重的套餐。用户平均在
24、网时长小,短期用户居多。通过Weibull拟合求得套餐用户流失拐点在在入网6个月,此时用户开始转为急剧流失,流失风险峰值在入网7、8两个月,接近40%的用户将离网。,33,套餐流失模式分析 另外一些典型套餐的流失模式,47000056 全球通88元套餐-全球通,高价值套餐都呈现出不同程度的低保持率。,整体保持率,34,套餐流失模式分析 另外一些典型套餐的流失模式,47000612 神州行家园卡-集团客户资费30元保底。以集团客户为主的套餐都呈现高保持率,用户忠诚度高。,整体保持率,35,套餐绩效分析 小结,套餐表现,深层原因,用户过于集中,营销精细化水平不够。高价值套餐普遍老化,低价值套餐大量
25、发展,高端用户流失严重,用户整体质量下滑。大量低用户套餐存在,干扰资费体系结构,增加维护成本。套餐之间用户转网现象严重,增加内耗。部分套餐用户保持率差,没有合适的套餐满足用户需要。,套餐没有合适的资费水平加以区隔,导致各种需求的用户都选择直观最便宜的套餐。长期没有进行有效的套餐梳理,缺乏对套餐的“软着陆”退出流程。套餐诉求点复杂,区隔不清,造成相互重入网严重。套餐资费结构不完整,导致覆盖面不足,部分用户的需求覆盖不到。,36,套餐客户细分,深入洞察客户的消费行为,作为优化资费的重要基础,37,套餐客户细分框架,客户细分的目的是深入洞察客户行为背后的驱动因素。,客户行为的原因和结果,各种需求,产
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