用數(shù)據(jù)挖掘提升電信CRM能力
潘總機(jī)
2004/06/25
國(guó)內(nèi)電信運(yùn)營(yíng)企業(yè)在經(jīng)過(guò)了2002～2003年轟轟烈烈的CRM"運(yùn)動(dòng)"之后,似乎在2004年里陷入了沉寂。或許是大家滿懷希望開(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(xiàng)目建設(shè)小有成果,現(xiàn)在正在調(diào)整和推廣……
但總體來(lái)看,國(guó)內(nèi)幾大運(yùn)營(yíng)商的CRM建設(shè)，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(yīng)該說(shuō)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(yùn)營(yíng)商CRM系統(tǒng)的規(guī)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(yù)測(cè)、訂單管理和銷(xiāo)售分析，主要管理對(duì)象為企業(yè)的大客戶。
銷(xiāo)售過(guò)程管理即對(duì)業(yè)務(wù)人員與客戶的接觸紀(jì)錄進(jìn)行管理，電信運(yùn)營(yíng)商的大客戶銷(xiāo)售管理也是分行業(yè)、分區(qū)域，因此往往容易形成多級(jí)客戶管理的模式，如何讓不同層級(jí)的員工更好地了解企業(yè)與客戶的溝通，從而及時(shí)滿足客戶需求并獲取銷(xiāo)售機(jī)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(tǒng)來(lái)解決業(yè)務(wù)人員的客戶拜訪進(jìn)程紀(jì)錄、費(fèi)用管理及銷(xiāo)售漏斗管理等問(wèn)題。其管理數(shù)據(jù)包括: 客戶聯(lián)系人決策樹(shù)、客戶交互紀(jì)錄、費(fèi)用等; 銷(xiāo)售漏斗的管理包括: 各客戶所處的不同狀態(tài)、預(yù)計(jì)簽單額、跟單銷(xiāo)售人員等；訂單管理即對(duì)客戶購(gòu)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(duì)銷(xiāo)售狀況按產(chǎn)品、時(shí)間、員工、價(jià)格、趨勢(shì)等做OLAP分析。
在提供以上關(guān)鍵應(yīng)用解決方案的同時(shí)，項(xiàng)目組也要對(duì)該運(yùn)營(yíng)商的其他系統(tǒng)作充分調(diào)研，讓業(yè)務(wù)部門(mén)最大程度地建立全面的客戶視圖。包括與營(yíng)銷(xiāo)管理系統(tǒng)、Call-Center、OSS、流程管理系統(tǒng)等接口，通過(guò)這些系統(tǒng)與CRM系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換，讓業(yè)務(wù)部門(mén)實(shí)時(shí)了解企業(yè)與客戶的交互。
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(yùn)營(yíng)商提升客戶關(guān)系管理能力方面起了非常重要的作用。但隨著電信市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)，尤其是資費(fèi)競(jìng)爭(zhēng)使客戶忠誠(chéng)度日漸下降，加之運(yùn)營(yíng)商在CRM方面的認(rèn)識(shí)不斷深化，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在國(guó)內(nèi)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深層次的需求嗎？對(duì)于電信企業(yè)上百萬(wàn)的住宅用戶如何進(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，不能深入洞察客戶的需求。對(duì)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(guò)將客戶賬務(wù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng)后做OLAP分析。
電信運(yùn)營(yíng)商現(xiàn)有的CRM系統(tǒng)已經(jīng)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(guān)系、客戶交互紀(jì)錄、銷(xiāo)售費(fèi)用、銷(xiāo)售狀態(tài)、產(chǎn)品、價(jià)格、趨勢(shì)、Call-Center交互紀(jì)錄、甚至賬務(wù)信息等。面對(duì)日益激烈的資費(fèi)競(jìng)爭(zhēng)，如何深入應(yīng)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(jìn)而利用客戶的消費(fèi)趨勢(shì)和規(guī)律發(fā)掘新客戶，成為擺在各電信運(yùn)營(yíng)商面前的實(shí)際問(wèn)題。
數(shù)據(jù)挖掘用于日常經(jīng)營(yíng)
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(shù)主要包括“關(guān)聯(lián)規(guī)則”、“時(shí)間序列”、“聚類”、“分類”、“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）。
往的分類標(biāo)準(zhǔn)將客戶月均消費(fèi)水平在100元～150元之間的作為一群。但用分群的觀點(diǎn)來(lái)看，這些客戶就不一定屬于一個(gè)客戶群，因?yàn)殡m然客戶的消費(fèi)都在100元～150元，但部分客戶可能是經(jīng)常使用傳統(tǒng)長(zhǎng)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(wǎng)就使用了100元～150元，應(yīng)該針對(duì)不同客戶的需要，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(shì)，大量的數(shù)據(jù)包括: 客戶基本信息、產(chǎn)品/服務(wù)使用信息、各種通話時(shí)長(zhǎng)、各種通話費(fèi)用、通話時(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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)客戶進(jìn)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(shí)發(fā)現(xiàn)一些隱藏在數(shù)據(jù)背后的商業(yè)機(jī)會(huì)；而OLAP則是根據(jù)人的主觀意圖，通過(guò)向數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)出指令，從數(shù)據(jù)庫(kù)中得到一個(gè)結(jié)果。
挽留流失的客戶群
電信運(yùn)營(yíng)商基于現(xiàn)有各種系統(tǒng)的數(shù)據(jù)作聚類，可能會(huì)得到：流失中用戶群、長(zhǎng)途用戶群、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)用戶群等。對(duì)于流失中用戶群需要采取相關(guān)策略進(jìn)行挽留，對(duì)長(zhǎng)途用戶則可根據(jù)其長(zhǎng)途去向分布推出親情號(hào)，對(duì)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)則可推出語(yǔ)音+數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)捆綁套餐等，以期提升客戶價(jià)值，而不再僅僅局限于用ARPU來(lái)對(duì)客戶進(jìn)行區(qū)分。
筆者在最近的一個(gè)固網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目中發(fā)現(xiàn)了一個(gè)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(hào)碼呼叫次數(shù)多、欠費(fèi)次數(shù)多等，如果在客戶呼叫故障號(hào)碼多于2次時(shí)即對(duì)客戶進(jìn)行關(guān)懷，相信該群客戶的流失情況會(huì)大大緩解。
“預(yù)測(cè)”則是通過(guò)對(duì)客戶過(guò)去在發(fā)生某種行為前一段時(shí)間的特定表現(xiàn)，來(lái)預(yù)測(cè)其他客戶發(fā)生該行為的可能性。其主要應(yīng)用包括流失預(yù)測(cè)、購(gòu)買(mǎi)傾向預(yù)測(cè)、市場(chǎng)活動(dòng)響應(yīng)預(yù)測(cè)，通過(guò)預(yù)測(cè)模型可以大大提高流失中客戶挽留率，提高市場(chǎng)活動(dòng)響應(yīng)率，從而保證企業(yè)持續(xù)增長(zhǎng)的收入，提高營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的命中率。
如某運(yùn)營(yíng)商要推出一種套餐，在不使用預(yù)測(cè)模型的情況下，該公司向1萬(wàn)個(gè)客戶發(fā)送了郵件，得到的回應(yīng)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(gòu)買(mǎi)同樣套餐的客戶信息做預(yù)測(cè)模型，得到了增益為3的模型，對(duì)客戶進(jìn)行預(yù)測(cè)打分后選取得分最高（購(gòu)買(mǎi)可能性最高）的前1萬(wàn)名客戶開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)活動(dòng)，結(jié)果有1500個(gè)客戶購(gòu)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(jié)省了營(yíng)銷(xiāo)成本。
同樣，可以通過(guò)客戶離網(wǎng)前的行為特征構(gòu)建流失預(yù)測(cè)模型，對(duì)即將流失的客戶做挽留；也可以通過(guò)對(duì)現(xiàn)有CRM系統(tǒng)中，業(yè)務(wù)人員的客戶拜訪行為對(duì)簽單成功率的影響構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，改善業(yè)務(wù)人員客戶拜訪水平；通過(guò)以往銷(xiāo)售人員的客戶拜訪費(fèi)用構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)下階段費(fèi)用預(yù)算；通過(guò)銷(xiāo)售漏斗所處的階段與是否簽單的關(guān)系，預(yù)測(cè)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)不再僅僅局限于客戶接觸層面的客戶關(guān)系管理，它已經(jīng)真正深入到客戶的消費(fèi)行為和消費(fèi)喜好，從更加深入全面的角度洞察客戶、理解客戶價(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提供量身定做的產(chǎn)品套餐。
在電信業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，客戶流失嚴(yán)重的今天，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)必將成為國(guó)內(nèi)電信運(yùn)營(yíng)商進(jìn)一步提高客戶關(guān)系管理水平，提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的又一利器！
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