用數據挖掘提升電信CRM能力
潘總機
2004/06/25
國內電信運營(yíng)企業(yè)在經(jīng)過(guò)了2002～2003年轟轟烈烈的CRM"運動(dòng)"之后,似乎在2004年里陷入了沉寂。或許是大家滿(mǎn)懷希望開(kāi)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,現在正在調整和推廣……
但總體來(lái)看,國內幾大運營(yíng)商的CRM建設，除在呼叫中心這一客戶(hù)接觸渠道有了一些突破性的成果外,其他都不應該說(shuō)取得了完全成功,在IT系統上形成了BSS和CRM系統的夾生飯。
電信運營(yíng)商CRM系統的規劃和實(shí)施主要解決的問(wèn)題是: 銷(xiāo)售過(guò)程管理、銷(xiāo)售預測、訂單管理和銷(xiāo)售分析，主要管理對象為企業(yè)的大客戶(hù)。
銷(xiāo)售過(guò)程管理即對業(yè)務(wù)人員與客戶(hù)的接觸紀錄進(jìn)行管理，電信運營(yíng)商的大客戶(hù)銷(xiāo)售管理也是分行業(yè)、分區域，因此往往容易形成多級客戶(hù)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(hù)的溝通，從而及時(shí)滿(mǎn)足客戶(hù)需求并獲取銷(xiāo)售機會(huì )，成為重要的管理問(wèn)題。
因此，企業(yè)需要通過(guò)CRM系統來(lái)解決業(yè)務(wù)人員的客戶(hù)拜訪(fǎng)進(jìn)程紀錄、費用管理及銷(xiāo)售漏斗管理等問(wèn)題。其管理數據包括: 客戶(hù)聯(lián)系人決策樹(shù)、客戶(hù)交互紀錄、費用等; 銷(xiāo)售漏斗的管理包括: 各客戶(hù)所處的不同狀態(tài)、預計簽單額、跟單銷(xiāo)售人員等；訂單管理即對客戶(hù)購買(mǎi)的產(chǎn)品/服務(wù)、價(jià)格、期限、SLA協(xié)議進(jìn)行管理; 銷(xiāo)售分析則是對銷(xiāo)售狀況按產(chǎn)品、時(shí)間、員工、價(jià)格、趨勢等做OLAP分析。
在提供以上關(guān)鍵應用解決方案的同時(shí)，項目組也要對該運營(yíng)商的其他系統作充分調研，讓業(yè)務(wù)部門(mén)最大程度地建立全面的客戶(hù)視圖。包括與營(yíng)銷(xiāo)管理系統、Call-Center、OSS、流程管理系統等接口，通過(guò)這些系統與CRM系統的數據交換，讓業(yè)務(wù)部門(mén)實(shí)時(shí)了解企業(yè)與客戶(hù)的交互。
換個(gè)角度思考問(wèn)題
可以肯定的是，以上的這些工作在幫助運營(yíng)商提升客戶(hù)關(guān)系管理能力方面起了非常重要的作用。但隨著(zhù)電信市場(chǎng)的競爭，尤其是資費競爭使客戶(hù)忠誠度日漸下降，加之運營(yíng)商在CRM方面的認識不斷深化，數據挖掘技術(shù)在國內的興起，我們又不得不換一個(gè)視角來(lái)思考問(wèn)題。
銷(xiāo)售過(guò)程的管理能夠了解客戶(hù)深層次的需求嗎？對于電信企業(yè)上百萬(wàn)的住宅用戶(hù)如何進(jìn)行銷(xiāo)售過(guò)程的管理？銷(xiāo)售過(guò)程管理，使企業(yè)只能通過(guò)表面的交互來(lái)了解客戶(hù)，不能深入洞察客戶(hù)的需求。對于住宅用戶(hù)而言，這種管理顯然是不能執行的，僅僅可以通過(guò)將客戶(hù)賬務(wù)數據導入系統后做OLAP分析。
電信運營(yíng)商現有的CRM系統已經(jīng)幫助企業(yè)積累了大量數據：客戶(hù)基本信息、客戶(hù)聯(lián)系人決策關(guān)系、客戶(hù)交互紀錄、銷(xiāo)售費用、銷(xiāo)售狀態(tài)、產(chǎn)品、價(jià)格、趨勢、Call-Center交互紀錄、甚至賬務(wù)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(hù)洞察能力，發(fā)掘客戶(hù)需求，提升客戶(hù)滿(mǎn)意度，進(jìn)而利用客戶(hù)的消費趨勢和規律發(fā)掘新客戶(hù)，成為擺在各電信運營(yíng)商面前的實(shí)際問(wèn)題。
數據挖掘用于日常經(jīng)營(yíng)
數據挖掘，顧名思義就是從大量的數據中挖掘出有用的信息。數據挖掘技術(shù)主要包括“關(guān)聯(lián)規則”、“時(shí)間序列”、“聚類(lèi)”、“分類(lèi)”、“回歸”、“決策樹(shù)”、“神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )”、“K-means”等幾種算法（如圖所示）。
往的分類(lèi)標準將客戶(hù)月均消費水平在100元～150元之間的作為一群。但用分群的觀(guān)點(diǎn)來(lái)看，這些客戶(hù)就不一定屬于一個(gè)客戶(hù)群，因為雖然客戶(hù)的消費都在100元～150元，但部分客戶(hù)可能是經(jīng)常使用傳統長(cháng)途和本地電話(huà)，部分客戶(hù)可能是使用IP卡和200卡，還有一部分客戶(hù)可能是僅寬帶上網(wǎng)就使用了100元～150元，應該針對不同客戶(hù)的需要，提供不同的服務(wù)并采用不同的營(yíng)銷(xiāo)策略。
電信企業(yè)有其先天性的IT優(yōu)勢，大量的數據包括: 客戶(hù)基本信息、產(chǎn)品/服務(wù)使用信息、各種通話(huà)時(shí)長(cháng)、各種通話(huà)費用、通話(huà)時(shí)間偏好、與企業(yè)互動(dòng)信息等，都可拿來(lái)作為分群的變量（維度）。
用數據挖掘技術(shù)對客戶(hù)進(jìn)行分群與OLAP的根本區別在于，前者能夠幫助企業(yè)以更全面的視角洞察客戶(hù)，同時(shí)發(fā)現一些隱藏在數據背后的商業(yè)機會(huì )；而OLAP則是根據人的主觀(guān)意圖，通過(guò)向數據庫發(fā)出指令，從數據庫中得到一個(gè)結果。
挽留流失的客戶(hù)群
電信運營(yíng)商基于現有各種系統的數據作聚類(lèi)，可能會(huì )得到：流失中用戶(hù)群、長(cháng)途用戶(hù)群、數據業(yè)務(wù)用戶(hù)群等。對于流失中用戶(hù)群需要采取相關(guān)策略進(jìn)行挽留，對長(cháng)途用戶(hù)則可根據其長(cháng)途去向分布推出親情號，對數據業(yè)務(wù)則可推出語(yǔ)音+數據業(yè)務(wù)捆綁套餐等，以期提升客戶(hù)價(jià)值，而不再僅僅局限于用ARPU來(lái)對客戶(hù)進(jìn)行區分。
筆者在最近的一個(gè)固網(wǎng)運營(yíng)商數據挖掘項目中發(fā)現了一個(gè)流失客戶(hù)群，該群客戶(hù)具有很多相同特征，如本地通話(huà)量下降、故障號碼呼叫次數多、欠費次數多等，如果在客戶(hù)呼叫故障號碼多于2次時(shí)即對客戶(hù)進(jìn)行關(guān)懷，相信該群客戶(hù)的流失情況會(huì )大大緩解。
“預測”則是通過(guò)對客戶(hù)過(guò)去在發(fā)生某種行為前一段時(shí)間的特定表現，來(lái)預測其他客戶(hù)發(fā)生該行為的可能性。其主要應用包括流失預測、購買(mǎi)傾向預測、市場(chǎng)活動(dòng)響應預測，通過(guò)預測模型可以大大提高流失中客戶(hù)挽留率，提高市場(chǎng)活動(dòng)響應率，從而保證企業(yè)持續增長(cháng)的收入，提高營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的命中率。
如某運營(yíng)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(wàn)個(gè)客戶(hù)發(fā)送了郵件，得到的回應只有500個(gè)，命中率為5%。為了提高命中率，該公司采用過(guò)去購買(mǎi)同樣套餐的客戶(hù)信息做預測模型，得到了增益為3的模型，對客戶(hù)進(jìn)行預測打分后選取得分最高（購買(mǎi)可能性最高）的前1萬(wàn)名客戶(hù)開(kāi)展營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，結果有1500個(gè)客戶(hù)購買(mǎi)了該套餐，命中率為15%。命中率的提高極大地提高了營(yíng)銷(xiāo)效率，節省了營(yíng)銷(xiāo)成本。
同樣，可以通過(guò)客戶(hù)離網(wǎng)前的行為特征構建流失預測模型，對即將流失的客戶(hù)做挽留；也可以通過(guò)對現有CRM系統中，業(yè)務(wù)人員的客戶(hù)拜訪(fǎng)行為對簽單成功率的影響構建預測模型，改善業(yè)務(wù)人員客戶(hù)拜訪(fǎng)水平；通過(guò)以往銷(xiāo)售人員的客戶(hù)拜訪(fǎng)費用構建預測模型，預測下階段費用預算；通過(guò)銷(xiāo)售漏斗所處的階段與是否簽單的關(guān)系，預測市場(chǎng)部門(mén)的市場(chǎng)活動(dòng)所需投入等。
通過(guò)以上分析我們可以看到，數據挖掘技術(shù)已經(jīng)不再僅僅局限于客戶(hù)接觸層面的客戶(hù)關(guān)系管理，它已經(jīng)真正深入到客戶(hù)的消費行為和消費喜好，從更加深入全面的角度洞察客戶(hù)、理解客戶(hù)價(jià)值，繼而基于這種洞察，在合適的時(shí)間通過(guò)合適的渠道向合適的客戶(hù)提供量身定做的產(chǎn)品套餐。
在電信業(yè)競爭日益激烈，客戶(hù)流失嚴重的今天，數據挖掘技術(shù)必將成為國內電信運營(yíng)商進(jìn)一步提高客戶(hù)關(guān)系管理水平，提升核心競爭力的又一利器！
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