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用數(shù)據(jù)挖掘提升電信CRM能力

潘總機 2004/06/25

　　國內電信運營企業(yè)在經過了2002～2003年轟轟烈烈的CRM"運動"之后,似乎在2004年里陷入了沉寂�；蛟S是大家滿懷希望開始,以不理想的狀態(tài)而告終,陷入了深沉的思考;也或許是項目建設小有成果,現(xiàn)在正在調整和推廣……

　　但總體來看,國內幾大運營商的CRM建設，除在呼叫中心這一客戶接觸渠道有了一些突破性的成果外,其他都不應該說取得了完全成功,在IT系統(tǒng)上形成了BSS和CRM系統(tǒng)的夾生飯。

　　電信運營商CRM系統(tǒng)的規(guī)劃和實施主要解決的問題是: 銷售過程管理、銷售預測、訂單管理和銷售分析，主要管理對象為企業(yè)的大客戶。

　　銷售過程管理即對業(yè)務人員與客戶的接觸紀錄進行管理，電信運營商的大客戶銷售管理也是分行業(yè)、分區(qū)域，因此往往容易形成多級客戶管理的模式，如何讓不同層級的員工更好地了解企業(yè)與客戶的溝通，從而及時滿足客戶需求并獲取銷售機會，成為重要的管理問題。

　　因此，企業(yè)需要通過CRM系統(tǒng)來解決業(yè)務人員的客戶拜訪進程紀錄、費用管理及銷售漏斗管理等問題。其管理數(shù)據(jù)包括: 客戶聯(lián)系人決策樹、客戶交互紀錄、費用等; 銷售漏斗的管理包括: 各客戶所處的不同狀態(tài)、預計簽單額、跟單銷售人員等；訂單管理即對客戶購買的產品/服務、價格、期限、SLA協(xié)議進行管理; 銷售分析則是對銷售狀況按產品、時間、員工、價格、趨勢等做OLAP分析。

　　在提供以上關鍵應用解決方案的同時，項目組也要對該運營商的其他系統(tǒng)作充分調研，讓業(yè)務部門最大程度地建立全面的客戶視圖。包括與營銷管理系統(tǒng)、Call-Center、OSS、流程管理系統(tǒng)等接口，通過這些系統(tǒng)與CRM系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換，讓業(yè)務部門實時了解企業(yè)與客戶的交互。

換個角度思考問題

　　可以肯定的是，以上的這些工作在幫助運營商提升客戶關系管理能力方面起了非常重要的作用。但隨著電信市場的競爭，尤其是資費競爭使客戶忠誠度日漸下降，加之運營商在CRM方面的認識不斷深化，數(shù)據(jù)挖掘技術在國內的興起，我們又不得不換一個視角來思考問題。

　　銷售過程的管理能夠了解客戶深層次的需求嗎？對于電信企業(yè)上百萬的住宅用戶如何進行銷售過程的管理？銷售過程管理，使企業(yè)只能通過表面的交互來了解客戶，不能深入洞察客戶的需求。對于住宅用戶而言，這種管理顯然是不能執(zhí)行的，僅僅可以通過將客戶賬務數(shù)據(jù)導入系統(tǒng)后做OLAP分析。

　　電信運營商現(xiàn)有的CRM系統(tǒng)已經幫助企業(yè)積累了大量數(shù)據(jù)：客戶基本信息、客戶聯(lián)系人決策關系、客戶交互紀錄、銷售費用、銷售狀態(tài)、產品、價格、趨勢、Call-Center交互紀錄、甚至賬務信息等。面對日益激烈的資費競爭，如何深入應用這些信息，提升企業(yè)客戶洞察能力，發(fā)掘客戶需求，提升客戶滿意度，進而利用客戶的消費趨勢和規(guī)律發(fā)掘新客戶，成為擺在各電信運營商面前的實際問題。

數(shù)據(jù)挖掘用于日常經營

　　數(shù)據(jù)挖掘，顧名思義就是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息。數(shù)據(jù)挖掘技術主要包括“關聯(lián)規(guī)則”、“時間序列”、“聚類”、“分類”、“回歸”、“決策樹”、“神經元網絡”、“K-means”等幾種算法（如圖所示）。


　　往的分類標準將客戶月均消費水平在100元～150元之間的作為一群。但用分群的觀點來看，這些客戶就不一定屬于一個客戶群，因為雖然客戶的消費都在100元～150元，但部分客戶可能是經常使用傳統(tǒng)長途和本地電話，部分客戶可能是使用IP卡和200卡，還有一部分客戶可能是僅寬帶上網就使用了100元～150元，應該針對不同客戶的需要，提供不同的服務并采用不同的營銷策略。

　　電信企業(yè)有其先天性的IT優(yōu)勢，大量的數(shù)據(jù)包括: 客戶基本信息、產品/服務使用信息、各種通話時長、各種通話費用、通話時間偏好、與企業(yè)互動信息等，都可拿來作為分群的變量（維度）。

　　用數(shù)據(jù)挖掘技術對客戶進行分群與OLAP的根本區(qū)別在于，前者能夠幫助企業(yè)以更全面的視角洞察客戶，同時發(fā)現(xiàn)一些隱藏在數(shù)據(jù)背后的商業(yè)機會；而OLAP則是根據(jù)人的主觀意圖，通過向數(shù)據(jù)庫發(fā)出指令，從數(shù)據(jù)庫中得到一個結果。

挽留流失的客戶群

　　電信運營商基于現(xiàn)有各種系統(tǒng)的數(shù)據(jù)作聚類，可能會得到：流失中用戶群、長途用戶群、數(shù)據(jù)業(yè)務用戶群等。對于流失中用戶群需要采取相關策略進行挽留，對長途用戶則可根據(jù)其長途去向分布推出親情號，對數(shù)據(jù)業(yè)務則可推出語音+數(shù)據(jù)業(yè)務捆綁套餐等，以期提升客戶價值，而不再僅僅局限于用ARPU來對客戶進行區(qū)分。

　　筆者在最近的一個固網運營商數(shù)據(jù)挖掘項目中發(fā)現(xiàn)了一個流失客戶群，該群客戶具有很多相同特征，如本地通話量下降、故障號碼呼叫次數(shù)多、欠費次數(shù)多等，如果在客戶呼叫故障號碼多于2次時即對客戶進行關懷，相信該群客戶的流失情況會大大緩解。

　　“預測”則是通過對客戶過去在發(fā)生某種行為前一段時間的特定表現(xiàn)，來預測其他客戶發(fā)生該行為的可能性。其主要應用包括流失預測、購買傾向預測、市場活動響應預測，通過預測模型可以大大提高流失中客戶挽留率，提高市場活動響應率，從而保證企業(yè)持續(xù)增長的收入，提高營銷活動的命中率。

　　如某運營商要推出一種套餐，在不使用預測模型的情況下，該公司向1萬個客戶發(fā)送了郵件，得到的回應只有500個，命中率為5%。為了提高命中率，該公司采用過去購買同樣套餐的客戶信息做預測模型，得到了增益為3的模型，對客戶進行預測打分后選取得分最高（購買可能性最高）的前1萬名客戶開展營銷活動，結果有1500個客戶購買了該套餐，命中率為15%。命中率的提高極大地提高了營銷效率，節(jié)省了營銷成本。

　　同樣，可以通過客戶離網前的行為特征構建流失預測模型，對即將流失的客戶做挽留；也可以通過對現(xiàn)有CRM系統(tǒng)中，業(yè)務人員的客戶拜訪行為對簽單成功率的影響構建預測模型，改善業(yè)務人員客戶拜訪水平；通過以往銷售人員的客戶拜訪費用構建預測模型，預測下階段費用預算；通過銷售漏斗所處的階段與是否簽單的關系，預測市場部門的市場活動所需投入等。

　　通過以上分析我們可以看到，數(shù)據(jù)挖掘技術已經不再僅僅局限于客戶接觸層面的客戶關系管理，它已經真正深入到客戶的消費行為和消費喜好，從更加深入全面的角度洞察客戶、理解客戶價值，繼而基于這種洞察，在合適的時間通過合適的渠道向合適的客戶提供量身定做的產品套餐。

　　在電信業(yè)競爭日益激烈，客戶流失嚴重的今天，數(shù)據(jù)挖掘技術必將成為國內電信運營商進一步提高客戶關系管理水平，提升核心競爭力的又一利器！

計算機世界網(www.ccw.com.cn)

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