本科畢業(yè)設(shè)計-基于競爭情報的電信客戶流失預(yù)警學(xué)位

PAGE中國科學(xué)技術(shù)信息研究所碩士學(xué)位論文基于競爭情報的電信客戶流失預(yù)警TelecomCustomerChurnAlarmBasedonCompetitiveIntelligence）

獨創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，獨立進(jìn)行研究工作所取得的成果。盡我所知，論文中除已經(jīng)加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含任何他人享有著作權(quán)的內(nèi)容。對本論文所涉及的研究工作做出貢獻(xiàn)的其他個人和集體，均已在文中明確說明并表示了謝意。研究生簽名：時間：年月日關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解中國科學(xué)技術(shù)信息研究所有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：所里有權(quán)保留送交論文的打印稿和電子稿，允許論文被查閱和借閱，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。同意中國科學(xué)技術(shù)信息研究所用不同方式在不同媒體上發(fā)表、公布論文的全部或部分內(nèi)容。保密的論文在解密后遵守此規(guī)定。研究生簽名：時間：年月日導(dǎo)師簽名： 時間：年月日中圖分類號G35學(xué)校代碼80901UDC密級公開中國科學(xué)技術(shù)信息研究所碩士學(xué)位論文基于競爭情報的電信客戶流失預(yù)警TelecomCustomerChurnAlarmBasedonCompetitiveIntelligence學(xué)位類別__管理學(xué)__學(xué)位級別碩士_學(xué)科專業(yè)____情報學(xué)____研究方向信息分析研究與咨詢中國科學(xué)技術(shù)信息研究所論文提交日期(2007年05月)PAGEII學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨立進(jìn)行研究所取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。作者簽名： 日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。作者簽名： 日期：年月日導(dǎo)師簽名：日期：年月日致謝感謝導(dǎo)師趙新力研究員。他傳道授業(yè)、為人師表，教書育人、精益求精。本文從題目的確定到框架的構(gòu)建，直至正文的寫作,無不凝結(jié)著恩師的智慧和大量的心血。趙老師博大精深的學(xué)識、一絲不茍的風(fēng)格、謙虛平易的作風(fēng)、追求卓越的精神和對年輕人“傳、幫、帶”的風(fēng)范使筆者受益匪淺，實為筆者一生學(xué)習(xí)的楷模。感謝李艷副教授。李老師在競爭情報理論和方法上給了我悉心的指導(dǎo)，使得我的論文有一定的理論高度，也使我在論文寫作中少走了許多彎路。感謝論文評審老師付出的辛勤勞動。感謝中國科學(xué)技術(shù)信息研究所的關(guān)家麟研究員在論文終審階段所給予的指導(dǎo)，感謝趙俊杰老師在調(diào)查問卷的設(shè)計中給予的指導(dǎo)，感謝張德老師、葉軍老師、趙琳老師、郝文英老師在我學(xué)習(xí)、生活中的諸多關(guān)懷，感謝劉敏感謝在論文寫作過程中給予我?guī)椭闹醒胁┓遄稍児镜母魑粚＜摇⒅袊苿拥母魑粚＜?。感謝所有關(guān)心幫助過我的同學(xué)和朋友，他們使我度過了美好的、令人懷念的兩年時光。感謝一直在背后默默關(guān)懷和支持我的父母、妻子?；诟偁幥閳蟮碾娦趴蛻袅魇ьA(yù)警摘要競爭情報作為一種現(xiàn)代企業(yè)生存、發(fā)展和壯大必不可少的方法和手段，在全球經(jīng)濟競爭日益激烈的背景下得到了快速地發(fā)展，其影響已經(jīng)遍及世界各地。我國電信運營商在日益壯大的同時，不可避免地面臨著激烈的市場競爭，面臨著日益嚴(yán)重的客戶流失問題。電信客戶流失分析常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有決策樹、自動聚類、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們是采用運營數(shù)據(jù)本身來訓(xùn)練模型的，沒有利用先驗知識。電信客戶流失是由客戶、運營商及其競爭者等多方面的因素決定的，利用關(guān)于這些因素的已有的先驗知識，可以提高預(yù)測的精度。本文以競爭情報為基礎(chǔ)，根據(jù)專家的認(rèn)識和已有的研究成果，通過問卷調(diào)查、專家訪談、模糊數(shù)學(xué)、案例分析等方法，對電信客戶流失問題進(jìn)行了深入的研究，建立了電信客戶流失風(fēng)險指標(biāo)體系、電信客戶流失預(yù)警指標(biāo)體系和預(yù)警流程。本文為研究客戶流失等不確定問題提供了新的思路。本文中，共有圖12幅，表12個，參考文獻(xiàn)31篇，其中英文10篇。關(guān)鍵詞:競爭情報；電信；客戶流失；指標(biāo)體系；流失預(yù)警分類號:G35

TelecomCustomerChurnAlarmBasedonCompetitiveIntelligenceAbstractCompetitiveIntelligence,anindispensablemethodforthesurvivalanddevelopmentofmodernenterprises,hasbeendevelopingveryquicklyinthefierceglobaleconomiccompetition,andhasspreaditsinfluenceallovertheworld.WhentelecomcompaniesinChinabecomestrongerdaybyday,theymeetcustomerchurninevitably.Generallyusedmethodsofanalysischurnoftelecomcompanyaredecisiontree,AutomaticclusterdetectionandArtificialNeuralNetwork,whicharebasedonthedataitself.Howeverthecustomerchurnisledbymanycomplexreasonssuchascustomer,thetelecomcompanyanditscompetitors.Ifwecombinedomainknowledge,theaccuracyofforecastcouldbeimproved.Adoptedthemethodofquestionnaire,interviewingexperts,Fuzzymathematics,casestudy,etc.,thispaperresearchestelecomcustomerchurnbasedoncompetitiveintelligence.Finally,thispaperbuildschurnriskindexsystem,churnalarmindexsystemandchurnalarmflowofthecustomersofmobiletelecoms.Thispaperintroducesanewmethodtosolveuncertainproblemsuchasanalysisofcustomerchurn.Keywords:CompetitiveIntelligence;Telecom;CustomerChurn;IndexSystem;ChurnAlarm目錄TOC\o"1-4"\h\z\u致謝 I摘要 II目錄 IV引言 11 文獻(xiàn)綜述 41.1 電信業(yè)客戶流失的現(xiàn)狀 41.2 電信業(yè)是建立在客戶流失基礎(chǔ)之上的行業(yè) 51.2.1 電信企業(yè)是由新技術(shù)創(chuàng)造的行業(yè) 51.2.2 新技術(shù)同化周期 51.2.3 電信業(yè)的同化吸收周期 71.3 運營商的客戶流失管理 101.3.1 中國移動-客戶流失管理的支撐系統(tǒng)和策略 101.3.2 中國聯(lián)通-客戶全生命周期的維系與挽留支撐系統(tǒng) 111.3.3 對中國移動和中國聯(lián)通的客戶流失管理的評價 121.3.4 全生命周期的客戶流失管理的思路 121.3.5 國外電信客戶保持策略 131.4 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的案例 141.4.1 客戶細(xì)分 141.4.2 模型數(shù)據(jù)屬性分析與約簡 141.4.3 挖掘模型的構(gòu)建與評估 151.4.4 試點實施結(jié)果 171.4.5 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘研究客戶流失的特點 172 電信客戶流失分析及應(yīng)用競爭情報理論的必要性 182.1 競爭情報與客戶流失風(fēng)險 182.1.1 競爭情報的定義 182.1.2 風(fēng)險的定義與戰(zhàn)略風(fēng)險的劃分 182.1.3 客戶流失的界定 182.1.4 競爭情報是客戶流失風(fēng)險管理的重要基礎(chǔ) 182.1.5 競爭情報是一種有效的客戶流失風(fēng)險管理工具 192.2 電信客戶流失原因的案例分析 202.2.1 案例一 202.2.2 案例二 202.2.3 客戶流失管理應(yīng)注意的地方 212.2.4 總結(jié) 222.3 研究運營商外部環(huán)境信息的必要性 232.3.1 技術(shù) 232.3.2 經(jīng)濟 242.3.3 人口的流動 242.3.4 客戶 242.3.5 管制機構(gòu) 242.3.6 競爭者 242.4 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘研究客戶流失的不足 252.4.1 沒有考慮外界環(huán)境的影響 252.4.2 客戶挽留的實際效果差 252.5 客戶流失風(fēng)險指標(biāo)體系 262.5.1 在客戶流失研究中引入競爭情報 262.5.2 風(fēng)險分析與客戶流失風(fēng)險 262.5.3 層次分析 262.5.4 模糊層次分析 272.5.5 實例分析 292.5.6 結(jié)論 313 FBI的情報預(yù)警體系及電信企業(yè)的預(yù)警指標(biāo)與流程 333.1 競爭情報的預(yù)警功能與客戶流失預(yù)警 333.2 FBI的預(yù)警體系及其優(yōu)點 343.2.1 觀念的轉(zhuǎn)變 343.2.2 聯(lián)邦調(diào)查局的情報預(yù)測步驟 343.2.3 優(yōu)點 383.3 FBI的情報預(yù)警方法應(yīng)用于電信運營商的可行性 383.4 客戶流失預(yù)警指標(biāo)的確定與優(yōu)先級 393.5 運營商的客戶流失預(yù)警流程 414 客戶流失預(yù)警體系在運營商中的應(yīng)用 444.1 基本情況 444.2 競爭者的能力 444.2.1 價格 444.2.2 策反 454.2.3 新業(yè)務(wù) 454.2.4 促銷行為 454.3 客戶細(xì)分 464.4 競爭者的行為及行業(yè)環(huán)境 474.5 客戶群的流失性 484.6 計算預(yù)警值 49結(jié)論 51參考文獻(xiàn) 53附錄A：第二輪調(diào)研問卷 55附錄B：第三輪調(diào)研問卷 61附錄C：層次分析軟件所得結(jié)果 67作者簡介 70學(xué)位論文數(shù)據(jù)集 71圖目錄TOC\h\z\t"題注"\c圖1.1美國無線業(yè)的流失情況 4圖1.2新技術(shù)同化吸收曲線 6圖1.3有線業(yè)務(wù)同化吸收曲線 7圖1.4AMPS的生命周期 8圖1.5GSM的同化曲線 9圖1.6中國移動數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的分級結(jié)構(gòu) 10圖2.1競爭情報工作的地位 19圖2.2某運營商曾經(jīng)轉(zhuǎn)網(wǎng)和可能轉(zhuǎn)網(wǎng)客戶的轉(zhuǎn)網(wǎng)原因 20圖2.3某固定通信運營商所轄中心城市固定電話離網(wǎng)后去向 21圖2.4電信運營商的客戶流失原因魚刺圖 23圖2.5二級指標(biāo)在客戶流失風(fēng)險中所占權(quán)數(shù)（排在前18位的指標(biāo)） 32圖3.1客戶流失預(yù)警流程圖 41表目錄TOC\h\z\t"標(biāo)題5"\c表1.1流失客戶預(yù)警模型中約簡后的10種最主要的數(shù)據(jù)屬性 23表2.1某大客戶經(jīng)理挽留8月某旬挽留情況統(tǒng)計 30表2.2模型評價 33表2.3層次分析模型 36表2.4專家對某運營商的打分 38表3.1客戶流失預(yù)警指標(biāo)模型 48表3.2判斷信息的有效性 50表3.3判斷指標(biāo)的預(yù)警等級 51表3.4客戶群的可爭取性 51表4.1移動通信業(yè)務(wù) 54表4.2競爭者行為評價 56表4.3運營商自身的易受攻擊性評價 57表4.4某客戶群的流失性 57引言近十年來我國電信業(yè)以3倍于GDP的速度高速增長，成為國民經(jīng)濟支柱產(chǎn)業(yè)中增長速度最快的行業(yè)之一。但是,隨著市場的拓展和競爭，電信企業(yè)也遇到了一些問題，如代理費用的升高和宣傳費用的升高，這使發(fā)展新客戶的難度增加、收益率下降。價值客戶不僅是電信企業(yè)的寶貴資源，也是其競爭對手不斷爭取的對象。電信企業(yè)的客戶流失非常嚴(yán)重。國內(nèi)某移動運營商2004年1-10月份的平均客戶月離網(wǎng)率約為4%。Gartner公司的調(diào)查數(shù)據(jù)表明，開發(fā)一個新客戶的費用是維持一個老客戶成本的4-5倍[2]。另外有研究表明，一個公司如果將其顧客流失率降低5%，利潤就能增加25-85%[1]47。運營商為了遏制客戶流失，需要對影響客戶流失的內(nèi)外部指標(biāo)進(jìn)行綜合評價。影響客戶流失的因素是多方面的，有客戶所在運營商、運營商的競爭者、客戶、行業(yè)環(huán)境等，每一個因素又可分為多項指標(biāo)。競爭情報是通過連續(xù)、系統(tǒng)地搜集有關(guān)競爭環(huán)境、競爭對手和組織自身的信息，幫助企業(yè)識別市場中的機會和威脅，縮短反應(yīng)時間，從而增強競爭優(yōu)勢的一項智能活動。如何確定預(yù)警信息的范圍，如何搜集和分析預(yù)警信息，都需要競爭情報的研究。國內(nèi)的研究現(xiàn)狀：對客戶流失的研究，電信運營商的實踐領(lǐng)先于基礎(chǔ)理論。實踐中，電信企業(yè)越來越重視客戶流失的研究；軟件上，客戶流失管理系統(tǒng)往往是客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的一部分，企業(yè)運用CRM、BI技術(shù)對客戶進(jìn)行細(xì)分。如中國聯(lián)通有客戶維系與挽留支撐系統(tǒng)，中國移動有經(jīng)營分析系統(tǒng)(即BASS系統(tǒng)）。雖然企業(yè)有各種系統(tǒng)，但利用率有待提高，某些系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率也較低，從而難以保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。大部分電信企業(yè)也建立了自己的一套工作體系，應(yīng)用某些策略以維系和挽留欲離網(wǎng)的客戶[3]。如安徽電信的徐穎的《安徽電信：實施大客戶流失預(yù)警管理》對此進(jìn)行了闡述。中國聯(lián)通2005年的客戶維系與挽留計劃被稱為全生命周期的客戶流失管理。研究大都基于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘。客戶流失分析常用的方法有自動聚類、決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。亞信科技、華院分析做了多個客戶流失項目。國外的情況：2004年，美國無線業(yè)的年客戶流失率達(dá)到40%，歐洲電信行業(yè)的客戶流失率略低于美國[4]2-3?？蛻袅魇Ыo美國的電信運營商每年造成的收入損失高達(dá)90億美元，還有額外的75億美元的獲得客戶的費用。而不斷推出的新業(yè)務(wù)將加速客戶的流失，據(jù)In-Stat/MDR市場研究公司估計，號碼攜帶的實施，將使美國的客戶流失率增至46%[2]。上述情況激發(fā)了對電信業(yè)客戶流失的研究。代表性的著作：[美]Rob.Mattison.《TelecomChurnManagement》，本文以獨特的視角闡述了客戶流失管理對于電信企業(yè)發(fā)展的重要性，詳細(xì)介紹了客戶流失管理的具體方法。國外運營商一般也是利用數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行客戶流失預(yù)警。SPSS、SAS都提出了自己的客戶流失解決方案。SPSS核心產(chǎn)品之一Clementine的CRISP－DM標(biāo)準(zhǔn)可以幫助電信行業(yè)用戶規(guī)范數(shù)據(jù)挖掘流程，以減少客戶流失。FBI的情報預(yù)警值得借鑒。911事件后，F(xiàn)BI加強其情報分析方法，創(chuàng)造了一套情報預(yù)警系統(tǒng)。這套系統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)化的分析方法，對每日的恐怖報告進(jìn)行提煉、排列，做出判斷，并進(jìn)一步發(fā)出搜集情報指令，以對所得的判斷進(jìn)行修正，最后進(jìn)行預(yù)警。FBI的這套方法可以用于電信行業(yè)，以監(jiān)測行業(yè)環(huán)境、競爭者、客戶對客戶流失的影響。本文的目的：構(gòu)造移動通信客戶流失風(fēng)險及預(yù)警指標(biāo)體系和流失預(yù)警流程，為分析客戶流失等不確定問題提供新的思路，為分析電信運營商內(nèi)外部情報提供新的系統(tǒng)化的方法。本文內(nèi)容：本文從客戶流失的現(xiàn)狀出發(fā)，介紹了當(dāng)今流行的基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶流失管理，分析了以數(shù)據(jù)挖掘為基礎(chǔ)的客戶流失預(yù)警的優(yōu)點和不足；然后闡述了外部環(huán)境對客戶的流失有重要影響，又利用競爭情報的理論，利用專家的知識和已有的研究成果，構(gòu)造客戶流失風(fēng)險指標(biāo)體系；接著利用FBI的情報預(yù)測方法，構(gòu)造客戶流失預(yù)警指標(biāo)體系及流程；最后得出研究結(jié)論。創(chuàng)新點：以競爭情報的觀點和方法研究客戶流失，擴展客戶流失預(yù)警指標(biāo)的范疇，從內(nèi)部信息到內(nèi)部信息、外界環(huán)境信息之和；利用FBI的恐怖分析方法建立運營商的客戶流失預(yù)警指標(biāo)體系和預(yù)警流程。研究方法：文獻(xiàn)調(diào)查法：通過文獻(xiàn)調(diào)查，全面深入地了解并掌握客戶流失預(yù)警研究的歷史、現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。專家訪談法和層次分析法：通過面談、電話和郵件等方式對專家進(jìn)行采訪，確定風(fēng)險指標(biāo)，構(gòu)建兩級風(fēng)險指標(biāo)；再利用層次分析法和德爾菲法，得出各風(fēng)險指標(biāo)的權(quán)數(shù)；利用德爾菲法，得出各預(yù)警指標(biāo)的優(yōu)先級。模糊數(shù)學(xué)法：利用此方法構(gòu)造某運營商的流失風(fēng)險指標(biāo)的隸屬矩陣，最后得出該運營商的流失風(fēng)險值。案例分析法：通過分析運營商的客戶流失管理案例，得到客戶流失及其管理的情況、客戶流失預(yù)警的情況，為提出新的客戶流失風(fēng)險指標(biāo)體系、新的客戶流失風(fēng)險模型提供參考；通過分析FBI的情報預(yù)測方法，構(gòu)造客戶流失預(yù)警指標(biāo)體系及流程。本文引用了電信運營商的一些內(nèi)部數(shù)據(jù)，為保密起見，對數(shù)據(jù)做了處理，并隱去了運營商的名字。文獻(xiàn)綜述電信業(yè)客戶流失的現(xiàn)狀電信運營商正在面臨嚴(yán)重的客戶流失問題。無論是移動通信運營商、固定通信運營商，客戶流失已成為或者將很快成為它們集中處理的唯一的、最重要的問題。解決客戶流失問題正成為公司生存的關(guān)鍵。有些研究者把客戶流失定義為高度競爭的移動電信業(yè)中最熱點的問題[5]?？蛻袅魇实挠嬎惴椒ǎ海–0+A1-C1）/C0。其中，C0為期初客戶人數(shù)，A1為本期新增的客戶數(shù)，C1為期末客戶數(shù)。據(jù)統(tǒng)計，美國無線業(yè)的客戶流失數(shù)從1999年的約2000萬增加到2004年的6000多萬，這真是一個令人難以置信的數(shù)字，幾乎相當(dāng)于這些公司1999年客戶總數(shù)的3/4[4]2-3。據(jù)統(tǒng)計，截止到2004年，美國無線業(yè)的年客戶流失率從1999年的30%增加到40%，呈逐年增加的趨勢，如圖1.1。圖1.1美國無線業(yè)的流失情況客戶的流失是各個國家的無線業(yè)務(wù)普遍存在的現(xiàn)象。近年來，亞洲的無線運營商的客戶流失率明顯高于美國，歐洲無線行業(yè)的客戶流失率略低于美國。客戶流失給美國的電信運營商每年造成的收入損失高達(dá)90億美元，還有額外的75億美元的獲得客戶的費用。而不斷推出的新業(yè)務(wù)將加速客戶的流失，據(jù)In-Stat/MDR市場研究公司估計，號碼攜帶的實施，將使美國的年客戶流失率增至46%。國內(nèi)，某移動運營商2004年1-10月份的平均客戶月離網(wǎng)率約為4%。2004年1－8月份，某省級固定運營商的固定電話、小靈通客戶合計退網(wǎng)481230戶，占新增客戶總數(shù)的26.4％，其中固定電話退網(wǎng)354746戶，占新增客戶的41.6％，小靈通退網(wǎng)126484戶，占新增客戶的13.03％。據(jù)某市某移動運營商的統(tǒng)計，近5個月來，客戶的月流失率在5-8%之間波動。雖然流失客戶中低端客戶占很大比例，但仍給該運營商造成了很大損失，雖然總的客戶數(shù)每月在增加，但客戶的大進(jìn)大出，增加了大量的營銷費用。電信業(yè)是建立在客戶流失基礎(chǔ)之上的行業(yè)電信企業(yè)是由新技術(shù)創(chuàng)造的行業(yè)在大部分行業(yè)中，技術(shù)幫助企業(yè)家更高效地完成一直以來從事的工作。然而，就高科技行業(yè)而言，新技術(shù)事實上為即將參與其中的公司創(chuàng)造了新的業(yè)務(wù)。計算機制造商、軟件公司以及電信運營商都屬于高科技行業(yè)。這些公司不僅能夠通過運用技術(shù)使自己效率更高，而且經(jīng)常推出的一連串新技術(shù)也在不斷重新定義他們的角色。高科技公司總是處在衰退與復(fù)興循環(huán)往復(fù)的狀態(tài)中，這把其他行業(yè)都搞糊涂了。我們發(fā)現(xiàn)，象電信這樣的高科技行業(yè)具有一種固有的產(chǎn)品報廢周期，它確定了客戶流失將會成為一個持續(xù)性問題（或者機遇）。電信業(yè)是建立在客戶流失基礎(chǔ)之上的產(chǎn)業(yè)?？蛻袅魇嶋H上是保持這個行業(yè)的生命力所必需的血液，也是公司長期生存的關(guān)鍵。新技術(shù)同化周期在過去幾十年里，有人進(jìn)行了大量研究，幫助人們了解新技術(shù)在生活中發(fā)揮的作用，以及個人和企業(yè)如何把新技術(shù)吸收應(yīng)用到日?；顒又?。圖1.2顯示了基本的新技術(shù)同化吸收曲線。這條曲線向我們展示了人們在不同時候接受新技術(shù)的態(tài)度有多么不同。圖中的縱坐標(biāo)表示使用新技術(shù)的人數(shù)，橫坐標(biāo)表示耗費的時間[4]19-29。早期使用者當(dāng)某項新技術(shù)首次推向市場時，為數(shù)不多的使用者立刻就投入試用潮流（見圖1.2A點處）。我們把這些人稱為早期使用者。他們是那些希望盡可能早地?fù)碛凶钚隆⒆钕冗M(jìn)的技術(shù)、客戶數(shù)客戶數(shù)時間ABCDE圖1.2新技術(shù)同化吸收曲線裂谷在對新技術(shù)的同化吸收進(jìn)行研究的過程中，存在一個非常有意思的發(fā)現(xiàn)：一旦早期使用者對該新技術(shù)有了一些了解，他們中的許多人會繼續(xù)尋找下一項創(chuàng)新技術(shù)體驗。這是迫使已經(jīng)較低的客戶數(shù)下降的原因。這種新技術(shù)應(yīng)用的短暫下滑被稱為裂谷（見圖1.2B點處）。裂谷是新技術(shù)還不能馬上應(yīng)用于大眾市場，但是早期使用者已經(jīng)做出其判斷的一段時間。在裂谷階段，公司會經(jīng)歷一個伺機而動的過程：尋找投資人、擴建網(wǎng)絡(luò)，也就是說，做好準(zhǔn)備開展業(yè)務(wù)。上升階段裂谷階段之后迎來的就是最令人激動的上升階段（見圖1.2C點處）。在上升階段，我們發(fā)現(xiàn)成熟階段由于市場趨向飽和，我們看到需求變緩。每個會接受這種新技術(shù)的人都已經(jīng)在使用它?？焖偕仙谶@一階段停止（見圖1.2D點處），此時沒有新客戶可以獲取。衰退階段最終，這種技術(shù)的替代技術(shù)被發(fā)明出來，客戶認(rèn)為替代技術(shù)將比他們目前正在使用的技術(shù)更有利于他們。越來越多的客戶退出了這個特定的市場，最后，一個客戶都沒有（見圖1.2E點處）。電信業(yè)的同化吸收周期對技術(shù)同化吸收周期的研究，描繪了一個一般性的周期，它對電信業(yè)的適用性是顯而易見的。事實上，理解這條曲線有助于我們理解多個與客戶流失現(xiàn)象相關(guān)的問題。有線業(yè)務(wù)生命周期首先，讓我們看一看這個同化吸收的周期如何適用于傳統(tǒng)的有線電信業(yè)務(wù)。見圖1.3。100年100年客戶數(shù)時間abcde187618901990圖1.3有線業(yè)務(wù)同化吸收曲線貝爾發(fā)明電話1876年，貝爾發(fā)明了電話。幾個月后，他的這項發(fā)明被授予專利。之后不久，他開始向有關(guān)方面出售這項新技術(shù)（見圖1.3a點處）。很少有人知道的是，在這項技術(shù)存在的頭幾年里，沒有人對電話感興趣。貝爾把這個新裝置拿到集市上去，請人們付5分錢可與集市上另一頭的人電信業(yè)的初級階段終于，貝爾讓某些投資人對這項新技術(shù)產(chǎn)生了興趣，第一個真正公用的工業(yè)電話系統(tǒng)于1877年在美國東北部地區(qū)安裝。1878年1月28日，美國建立了第一個電話交換臺。它有21名客戶，一名接線員。在這之后，世界各地涌現(xiàn)出許多電話公司，電信服務(wù)的大競賽已經(jīng)在醞釀之中（見圖1.3c點處電信業(yè)成熟階段幾十年前的某個時候，電信服務(wù)使用量的飛速增長開始回落。電信技術(shù)在相當(dāng)長的時間里沒有任何真正意義上的進(jìn)步，市場進(jìn)入了成熟階段。雖然絕對客戶數(shù)確實在繼續(xù)增加，但是增長速度明顯慢了下來（見圖1.3d點處）。有線電話業(yè)務(wù)的衰退此時，我們看到就在短短幾年前還難以想象的事情發(fā)生了：有線電信服務(wù)業(yè)開始衰落（見圖1.3e點處）。世界各地有線電話數(shù)的實際數(shù)量在減少，有線客戶的數(shù)量也在減少，很多人轉(zhuǎn)向無線業(yè)務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)和寬帶等技術(shù)。無線業(yè)務(wù)生命周期對有線業(yè)務(wù)的生命周期的考察，為我們提供了幾個有價值的見解。首先，它證實了新技術(shù)同化吸收分析是一種正確有效的分析方法。其次，它為我們提供了一個模型，可以了解無線業(yè)務(wù)如何運轉(zhuǎn)，以及將來最有可能如何發(fā)展。最后，我們看到了其生命周期結(jié)束所需的令人難以置信的漫長時期，有線服務(wù)業(yè)已經(jīng)存在了一百多年，在未來相當(dāng)長的時期內(nèi)還將繼續(xù)存在。AMPS的生命周期為了更加清楚地理解無線業(yè)務(wù)的生命周期，我們需要把同樣的分析適用于第一代“真正的”無線技術(shù)，即高級移動電話系統(tǒng)（AdvancedMobilePhoneService,APMS）下的無線服務(wù)產(chǎn)品。AMPS是美國第一個可行而且大獲成功的移動電話實施方案。該技術(shù)由AT&T公司發(fā)明，并于1983年在芝加哥首次部署使用。10年10年客戶數(shù)時間abcde198019831993圖1.4AMPS的生命周期AMPS曾有過極高的發(fā)展速度。事實上，是技術(shù)而非市場限制了AMPS的擴展。AMPS技術(shù)的局限性決定了它可服務(wù)的客戶的有限性，一個擁有50個信道的網(wǎng)絡(luò)最多只能支持1000-1600個客戶。結(jié)果AMPS網(wǎng)絡(luò)在很短的時間內(nèi)就被利用到了最大限度。受到技術(shù)和經(jīng)濟因素的限制，AMPS既樹立了大規(guī)模無線技術(shù)的可行性榜樣，又成了技術(shù)同化吸收過程的第一個犧牲品。在不到五年的時間里，許多AMPS技術(shù)的替代方案被開發(fā)出來，包括碼分多址訪問（CDMA）、時分多址訪問（TDMA）、美國的新高級移動電話系統(tǒng)（NAMPS）以及歐洲和亞洲的全球移動通信系統(tǒng)（GSM）。這些較新的技術(shù)可以提供更高的性能、更好的質(zhì)量和更可靠的服務(wù)，它們開始取代AMPS，AMPS開始淡出歷史舞臺。圖1.4中需要注意的最有意思的部分是，AMPS技術(shù)生命周期完結(jié)所需的時間很短，技術(shù)自身成了對該技術(shù)方法的使用壽命和使用狀態(tài)的限制因素。PCS/GSM的生命周期個人通信業(yè)務(wù)簡稱為PCS。PCS、NAMPS、CDMA、TAMA和GSM技術(shù)已經(jīng)取代AMPS技術(shù)成為主流無線技術(shù)。雖然仍然存在某些AMPS網(wǎng)絡(luò)（在許多情況下管制部門要求保障其生存），但是新一代技術(shù)已經(jīng)成為無線業(yè)務(wù)的主題。目前最有意義的是，設(shè)法了解新一代無線技術(shù)可持續(xù)的時間，以及這些技術(shù)何時會被下一代技術(shù)取代，如圖1.5。？年？年客戶數(shù)時間abcde19831987？年圖1.5GSM的同化曲線目前無線技術(shù)滲透市場的深度令人感到吃驚。有人談到110%的市場滲透程度（意思是每人至少擁有一部電話，而某些人不止擁有一部）。PCS/GSM是否會走AMPS的老路，走向自我限制？客戶數(shù)是否會多到難以管理，或者，3G是否會在幾年時間里就會使得通信公司對PCS/GSM的投入付之東流？理解這條新技術(shù)同化吸收曲線的形狀，判斷自己目前在這條曲線上所處的市場地位，并預(yù)測這條曲線隨著時間流逝將如何轉(zhuǎn)變，這對任何無線業(yè)務(wù)公司的整體規(guī)劃，包括如何管理客戶流失的決策，都具有重要意義。無線業(yè)務(wù)生命周期的啟示這個圖中所包含的內(nèi)容是理解和維護無線運營商的市場地位的關(guān)鍵。如果全面地從行業(yè)整體和個別產(chǎn)品生命周期的角度看，很容易明白電信業(yè)的客戶流失有本行業(yè)的特點。運營商的客戶流失管理中國移動-客戶流失管理的支撐系統(tǒng)和策略中國移動通信主要經(jīng)營移動話音、數(shù)據(jù)、IP電話和多媒體業(yè)務(wù)，其網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和客戶規(guī)模列全球第一。截止到2006年11月底，客戶總數(shù)已達(dá)2.964億戶[6]。支撐系統(tǒng)中國移動已經(jīng)形成了完整的業(yè)務(wù)支撐體系，由BOSS系統(tǒng)、經(jīng)營分析系統(tǒng)（數(shù)據(jù)倉庫）和支撐網(wǎng)網(wǎng)管系統(tǒng)三部分組成。經(jīng)營分析系統(tǒng)已經(jīng)成為市場經(jīng)營過程（包括客戶流失管理）的重要支撐環(huán)節(jié)。經(jīng)營分析系統(tǒng)建設(shè)概述從2001年開始規(guī)劃，2005年底建成世界最大的數(shù)據(jù)倉庫（超過842TB容量），2006年7月容量已達(dá)1614TB；應(yīng)用了OLAP、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；提高了企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化程度，有統(tǒng)一的邏輯模型、統(tǒng)一的指標(biāo)解釋；方便指標(biāo)、報表、即席查詢；與BOSS系統(tǒng)進(jìn)行了互動。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的分級結(jié)構(gòu)如圖1.6所示[7]。第一級第二級數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫集團公司數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫省中心數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)省中心數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)廣域網(wǎng)第一級第二級數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫集團公司數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫省中心數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)省中心數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)廣域網(wǎng)圖1.6中國移動數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的分級結(jié)構(gòu)經(jīng)營分析系統(tǒng)的意義分析內(nèi)部數(shù)據(jù)資源，理順企業(yè)管理流程，提升管理模式；提升中國移動的精細(xì)化營銷能力，降低營銷成本（客戶營銷/服務(wù)從地毯式轟炸轉(zhuǎn)向精確式打擊）。例如：某地區(qū)真實流失人數(shù)190人（總樣本的6.13%），不用模型就要對1,455人（6.13%）做市場活動；采用了流失模型后，僅需要對712人（3.00%）做市場活動[8]。經(jīng)營分析系統(tǒng)的經(jīng)濟效益中國移動經(jīng)營分析系統(tǒng)取得了較為顯著的經(jīng)濟效果，某個單項的應(yīng)用就可以帶來顯著的經(jīng)濟效益：節(jié)約成本。經(jīng)營分析系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地降低經(jīng)營管理成本，例如：浙江移動通信有限責(zé)任公司客戶重入網(wǎng)分析一項應(yīng)用，就節(jié)約成本6,833萬元（人民幣），推廣到全國，可節(jié)約成本約130,000萬元（人民幣）。增加收入。經(jīng)營分析系統(tǒng)能夠從各個角度明顯地增加企業(yè)的收入，例如：山西移動通信有限責(zé)任公司在客戶離網(wǎng)分析一項就可增加收入約26,880萬元（人民幣）,推廣到全國，每年可增加收入約800,000萬元（人民幣）。策略針對當(dāng)前的市場競爭狀況，中國移動應(yīng)對市場短期競爭及實現(xiàn)其長期發(fā)展的主要策略是：營銷重心后移，鞏固中高端用戶，通過對現(xiàn)有個人用戶消費行為的分析設(shè)計有針對性的個性化套餐，以達(dá)到保留現(xiàn)有客戶的目的；具體可以概括為以下幾個方面：關(guān)注現(xiàn)有客戶的穩(wěn)定性，通過對現(xiàn)有客戶利益訴求的滿足，以及對移動品牌宣傳的推動，來鞏固現(xiàn)有的在網(wǎng)客戶；通過對客戶消費行為及偏好差異的分析，針對不同細(xì)分人群設(shè)計相應(yīng)的套餐；通過對客戶價值量的差異分析以提供不同的客戶服務(wù)及忠誠度計劃；積極的客戶挽留工作，對客戶流失進(jìn)行監(jiān)控，及時進(jìn)行用戶挽留；通過各種合作伙伴的捆綁擴大服務(wù)的廣度，促進(jìn)客戶發(fā)展及客戶維系（如移動機場貴賓休息室服務(wù)等）。中國聯(lián)通-客戶全生命周期的維系與挽留支撐系統(tǒng)中國聯(lián)通是國內(nèi)唯一一家同時運營GSM和CDMA雙制式的電信運營商，截止到2006年11月底，客戶總數(shù)已達(dá)1.411億戶，其中GSM用戶總計1.05億，CDMA用戶總計3,613萬[6]。在以前的IT支撐系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，中國聯(lián)通于2005年開始建立移動業(yè)務(wù)客戶維系與挽留支撐系統(tǒng)。通過客戶維系與挽留支撐系統(tǒng)建設(shè)，全面把握網(wǎng)上客戶的動向，降低客戶離網(wǎng)率，延長客戶生命周期，為全面降低營銷成本，實現(xiàn)網(wǎng)上客戶“保值、增值”，提供系統(tǒng)的分析方法和操作工具。通過客戶維系與挽留系統(tǒng)建設(shè)，理順客戶維系與挽留的業(yè)務(wù)流程和工作流程，進(jìn)一步完善機構(gòu)和人員配置，明確職責(zé)分工，為進(jìn)一步實現(xiàn)營銷模式轉(zhuǎn)型，開展精細(xì)化營銷，為提高存量市場競爭能力奠定基礎(chǔ)。對中國移動和中國聯(lián)通的客戶流失管理的評價中國移動和中國聯(lián)通近年在客戶流失管理方面取得了長足的進(jìn)步，已意識到：客戶流失管理不僅是為了降低離網(wǎng)率；同時也為了提高客戶管理水平：發(fā)現(xiàn)并開發(fā)目標(biāo)客戶、加強客戶細(xì)分、提升客戶價值、提高客戶滿意度。中國移動和中國聯(lián)通都進(jìn)行的工作[9]：都建立了強大的客戶流失支撐系統(tǒng)，有助于管理水平的提高、管理成本的降低。中國移動的經(jīng)營分析系統(tǒng)擁有世界最大的數(shù)據(jù)倉庫，多項技術(shù)處于世界領(lǐng)先。例如，中國移動的經(jīng)營分析系統(tǒng)可使總部第二天可以看到頭天每個省的經(jīng)營數(shù)據(jù)，包括用戶數(shù)是多少，收入是多少；中國移動的兩級結(jié)構(gòu)的經(jīng)營分析系統(tǒng)，在國際上是首創(chuàng)，將很多指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)一在一起，總部不但看到省里的匯總報表，還看到匯總的數(shù)據(jù)和地市的部分詳細(xì)的數(shù)據(jù)；OLAP可使多張報表組合在一張里面，更直觀方便。都建立在客戶價值評價的基礎(chǔ)上?？蛻魞r值的研究是一個難點也是一個重點，客戶價值的研究建立在客戶產(chǎn)生的收入和運營商付出的成本的基礎(chǔ)上。都建立在客戶細(xì)分的基礎(chǔ)上。中國聯(lián)通根據(jù)客戶行為（投訴狀況、主/被叫比例、呼叫號碼數(shù)）、客戶消費（話務(wù)量變化、話務(wù)變動）、客戶狀態(tài)（入網(wǎng)時間、入網(wǎng)契約）判斷客戶所處的生命周期階段，將客戶細(xì)分。中國聯(lián)通提出了全生命周期的客戶維系與挽留計劃，分為三個階段：識別階段和成長階段、客戶維系階段、客戶挽留階段。全生命周期的客戶流失管理的思路實現(xiàn)全過程客戶維系與挽留通過消除導(dǎo)致用戶離網(wǎng)的各類誘因（如：市場環(huán)境、政策漏洞、負(fù)面影響、對手比較優(yōu)勢等）、加強客戶離網(wǎng)接觸點管理和提高用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)門檻，達(dá)到客戶挽留的目的；通過系統(tǒng)挖掘和把握網(wǎng)上客戶的需求特點和變化規(guī)律，采取有針對性的挽留和維系手段，通過提高用戶粘性和離網(wǎng)成本，達(dá)到保留客戶的目的；通過綜合治理使客戶維系和挽留工作，由當(dāng)前側(cè)重于挽留，向前推進(jìn)到客戶生命周期的全過程進(jìn)行綜合防治。根據(jù)用戶不同生命周期階段，從營銷、服務(wù)、管理、支撐等四方面入手進(jìn)行綜合防控。分客戶品牌和客戶價值開展維系根據(jù)客戶的綜合價值、所處生命周期階段以及所屬的客戶品牌進(jìn)行細(xì)分，開展分類維系；通過控制低端用戶的流失速度，確保總體離網(wǎng)率和客戶發(fā)展成本不斷下降；采取主動出擊的辦法，加強對高價值關(guān)鍵客戶群體的挽留和維系，提高網(wǎng)上客戶的總體贏利水平。雖然中國移動和中國聯(lián)通的客戶流失管理仍處于起步階段，但其發(fā)展已進(jìn)入快速上升的通道，在不久的將來會有明顯的改觀。國外電信客戶保持策略采用新的話單策略AT&T在客戶話單方面探索出新的市場策略。為了有利于與客戶的直接交流，AT&T把長途通信企業(yè)賬單和本地業(yè)務(wù)賬單獨立開來。通過對間接話單方式（長途和本地業(yè)務(wù)賬單一起收到）和直接話單方式（長途業(yè)務(wù)賬單單獨收到）的測試，AT&T發(fā)現(xiàn)，直接話單策略從長期角度來看很有益，并且在兩個月后，用戶已習(xí)慣于直接話單方式，因此確實改善了客戶保持，是值得采用的[10]。重推2G手機，挽留客戶盡管在3G的平臺下，可以實現(xiàn)很多2G不能實現(xiàn)的功能，比如看電視、打網(wǎng)絡(luò)游戲等，但是由于目前3G信號的強度和覆蓋面還不及2G，因此在偏遠(yuǎn)地區(qū)，2G仍是更現(xiàn)實的選擇。由于日本2006年實施攜號轉(zhuǎn)網(wǎng)，客戶可以在電話號碼不變的情況下，選擇其他移動運營商，預(yù)期擁有日本移動電話市場占有率56%的NTTDoCoMo會受到一定壓力。分析人士估計，允許攜號轉(zhuǎn)網(wǎng)后，該公司的客戶流失率可能從目前的每月0.95%上升至2008年的1.2%。為避免這種情況，該公司決定再次推出低價的2G手機，以免客戶因為鄉(xiāng)郊地區(qū)未能接收3G信號而轉(zhuǎn)投其他運營商“懷抱”，緩解客戶流失的問題[11]。采用SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具，建立客戶流失模型Verizon采用SPSS公司提供的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，建立客戶流失分析模型，每個月根據(jù)客戶流失傾向的高低為客戶進(jìn)行評分，并根據(jù)評分對流失可能性高的客戶，采取適當(dāng)?shù)氖袌霾呗赃M(jìn)行挽留。Verizon還對那些ARPU（AverageRevenuePerUser）值高、流失傾向高的客戶建立了電話挽留的方案，由此產(chǎn)生的效果是：a）成本降低。通過模型結(jié)果只對流失傾向高的客戶進(jìn)行直郵挽留，直郵預(yù)算降低60%以上。b）收入提高。客戶ARPU值提高，流失率下降33%。Vodafone（埃及）公司專門成立了市場研究部門，通過市場調(diào)查獲取客戶的資料信息數(shù)據(jù)，再用SPSS公司的分析軟件SPSS和Clementine，對客戶的資料數(shù)據(jù)、客戶詳單（CDR）數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，并對每一類群的特征進(jìn)行詳盡的統(tǒng)計描述。Vodafone（埃及）公司將細(xì)分結(jié)果應(yīng)用于新產(chǎn)品推出、交叉銷售、服務(wù)改進(jìn)等領(lǐng)域，均取得了良好效果[12]。企業(yè)轉(zhuǎn)型，持續(xù)提升客戶滿意度2005年6月29日，法國電信（FT）推出了“NexT”計劃。它是FT2006年至2008年的轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，目標(biāo)是建立統(tǒng)一的客戶關(guān)系。根據(jù)這項計劃，到2006年底，F(xiàn)T將提供統(tǒng)一的客戶支持服務(wù)，所有的服務(wù)都使用同一個聯(lián)絡(luò)點。FT近期還將推出客戶忠誠計劃，并將于今年統(tǒng)一服務(wù)門戶，力圖使用戶在接入法國電信集團服務(wù)網(wǎng)站時，享受更簡潔的界面和統(tǒng)一的用戶體驗。這個單一的服務(wù)門戶將成為FT所有服務(wù)的單一界面。英國電信（BT）在轉(zhuǎn)型時，將持續(xù)提升客戶滿意度作為重點舉措之一。為提高服務(wù)質(zhì)量，提升客戶滿意度，BT采取了一系列措施，如聘請專業(yè)公司分析客戶意見；建立統(tǒng)一的CRM系統(tǒng)，掌握準(zhǔn)確實時的客戶信息；提供端到端客戶跟蹤系統(tǒng)，在線處理客戶詢問和維護；針對不同用戶建立不同的銷售部門，采用不同策略，做到“應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的案例客戶流失預(yù)警的焦點是確定有流失風(fēng)險的客戶并且哪些有流失風(fēng)險的客戶值得被挽留[13]。王雷等提出的客戶流失預(yù)警模型分為以下幾個主要部分：客戶細(xì)分、模型數(shù)據(jù)屬性分析與約簡、挖掘模型的構(gòu)建與評估?？蛻艏?xì)分在客戶流失預(yù)警模型中，依據(jù)客戶對企業(yè)貢獻(xiàn)的大小進(jìn)行分類，主要分為高價值客戶、低價值客戶、零價值客戶。假定企業(yè)每月均攤到每個客戶的日常維護成本為C，則各類客戶的定義如下：高價值客戶：指月均話費大于等于2C的客戶；低價值客戶：指月均話費介于1C到2C之間的客戶；零價值客戶：指月均話費小于1C的客戶。模型數(shù)據(jù)屬性分析與約簡影響客戶流失預(yù)警判定的數(shù)據(jù)屬性通常多種多樣，這些屬性之間存在著或強或弱的相關(guān)關(guān)系。比較有效的方法是從這些相互關(guān)聯(lián)的影響屬性中，通過約簡算法抽取對客戶流失行為起關(guān)鍵影響的屬性；或者對這些屬性進(jìn)行抽取整合，重新構(gòu)造少數(shù)關(guān)鍵指標(biāo)，這些指標(biāo)是原有影響屬性（或稱因子）的線性組合，能綜合原有影響屬性的最大信息，相互之間的相關(guān)性較小。經(jīng)過約簡的數(shù)據(jù)屬性能對客戶流失行為進(jìn)行最好的解釋，有助于流失客戶預(yù)警模型取得較好的效果。在客戶維系與挽留一期工程的實施試點中，先定義了和客戶流失行為相關(guān)的數(shù)據(jù)屬性164種，然后基于多規(guī)則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)屬性的約簡，最終選取了40種最重要的屬性來進(jìn)行流失客戶預(yù)警，表1.2給出了其中最重要的10種屬性。其中，工作時段是指每天7:00:00～18:59:59，工作時段通話次數(shù)是指客戶在最新出賬月的工作時段內(nèi)的通話次數(shù)之和，工作時段通話次數(shù)平均是指客戶從入網(wǎng)以來所有月的工作時段通話次數(shù)的平均值。主叫時長、主叫時長平均、呼轉(zhuǎn)時長、呼轉(zhuǎn)時長平均、總通話次數(shù)、總通話次數(shù)平均等的定義類似。表1.1流失客戶預(yù)警模型中約簡后的10種最主要的數(shù)據(jù)屬性序號指標(biāo)名稱影響度（按權(quán)值大小排序）1入網(wǎng)時長（月）0.568502最低消費（元）0.049933聯(lián)系企業(yè)客服次數(shù)0.043924工作時段通話次數(shù)/工作時段通話次數(shù)平均0.037315主叫時長/主叫時長平均0.030776工作時段通話次數(shù)0.025357呼轉(zhuǎn)時長/呼轉(zhuǎn)時長平均0.024788最低消費比例0.022379總通話次數(shù)/總通話次數(shù)平均0.0223610本地通話次數(shù)0.02190挖掘模型的構(gòu)建與評估流失客戶的預(yù)警從本質(zhì)上來說是一種數(shù)據(jù)分類過程，具體實現(xiàn)是根據(jù)客戶在通信過程中表現(xiàn)出的特性進(jìn)行客戶分類。常用的數(shù)據(jù)分類的方法主要有Logistic回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，這些方法在銀行、保險、社保等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。決策樹決策樹方法的起源是概念學(xué)習(xí)系統(tǒng)（CLS），發(fā)展到ID3方法時為高潮，后又演化為能處理連續(xù)屬性的C4.5，最后發(fā)展成為加入了Boosting思想的C5.0。決策樹是一種常用的分類算法，它通過系統(tǒng)地分解和分離數(shù)據(jù)集中包含的信息來發(fā)現(xiàn)規(guī)律和關(guān)系。它尋求在數(shù)據(jù)集中找到那些提供記錄中最大分離信息的影響因素，每次選取能最大程度地區(qū)分記錄的影響因素，決策樹據(jù)此法則往下生長，當(dāng)找不到類似的影響因素時，決策樹就形成了?？紤]到?jīng)Q策樹的可用性，還要對其“剪枝”和優(yōu)化。決策樹通過把對象從根節(jié)點排列到某個葉子節(jié)點來分類，葉子節(jié)點即為對象所屬的分類。樹上的每一個節(jié)點說明對對象的某個屬性的測試，并且該節(jié)點的每一個后繼分支對應(yīng)于該屬性的一個可能值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于分類、聚類、估計和預(yù)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人腦思考仿真的數(shù)據(jù)分析模式，用輸入變量與數(shù)值來自我學(xué)習(xí)，并根據(jù)學(xué)習(xí)經(jīng)驗所得之知識不斷調(diào)整參數(shù)，以期得到一個較好的模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用許多參數(shù)來建立一個模式，這個模式由一組輸入值來預(yù)測一個連續(xù)值或分類值。每個結(jié)點都是一個函數(shù)，這個函數(shù)使用該結(jié)點的相鄰結(jié)點值的加權(quán)總和進(jìn)行運算。函數(shù)的形式可以選擇，權(quán)的確定可以由一種叫反向傳導(dǎo)的方法通過把輸出結(jié)果和已知真實結(jié)果的比較來不斷調(diào)整。整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析過程是一個“黑盒子”（不透明），無法展現(xiàn)可讀的模型,每階段的加權(quán)與轉(zhuǎn)換亦不明確顯示，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大多數(shù)都用于處理高度非線性且變量有相當(dāng)程度交互效應(yīng)的數(shù)據(jù)[14]。Logistic回歸如果因變量為分類的變量，則不符合一般回歸分析模型的要求，此時可用Logistic回歸來進(jìn)行此類特殊回歸分析。異?？蛻舻淖R別的因變量本質(zhì)上也是一種兩分類變量，即異?？蛻艨杀硎緸?，非異?？蛻艨杀硎緸??？梢圆捎肔ogistic回歸對客戶欺詐的可能性進(jìn)行建模。Logistic回歸從統(tǒng)計的角度對輸入變量是否對客戶欺詐行為有影響進(jìn)行分析，最后得出一個多元一次方程，用來對客戶的欺詐可能性進(jìn)行評分[15]。建模過程客戶流失預(yù)警模型的建模過程是：首先，將經(jīng)過數(shù)據(jù)約簡后的屬性集合作為數(shù)據(jù)模型的輸入。該屬性集合輸入模型的數(shù)據(jù)集包括一個目標(biāo)屬性，該屬性將記錄分為兩類:有離網(wǎng)傾向的客戶和沒有離網(wǎng)傾向的客戶。然后，將數(shù)據(jù)集中的大部分（如2/3）的記錄作為訓(xùn)練集，用于模型的構(gòu)造，確定模型參數(shù)權(quán)重的設(shè)定，剩下的1/3記錄可以分為驗證集和測試集。驗證集用以防止構(gòu)造的模型出現(xiàn)“過擬和”現(xiàn)象，測試集用來對模型的預(yù)測能力進(jìn)行測評。模型評估根據(jù)客戶流失預(yù)警模型的建模過程，選用多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、C5.0以及Logistic回歸模型對該試點地市分公司2005年12的10,000余條客戶記錄進(jìn)行客戶流失預(yù)警測試，其中2/3的記錄作為訓(xùn)練集，1/3記錄可以分為驗證集和測試集。結(jié)果顯示，建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、C5.0模型和Logistic回歸模型中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合準(zhǔn)確率最高。在前30%的區(qū)域，Logistic回歸的預(yù)測效果要好于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但隨著測試記錄份額的增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測效果要好于Logistic回歸。根據(jù)測試集全部記錄的測試結(jié)果，最終選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行客戶欺詐識別。對于有離網(wǎng)傾向客戶的發(fā)現(xiàn)而言，因為有離網(wǎng)傾向的客戶有可能在預(yù)警后就進(jìn)行停機操作，所以在預(yù)測覆蓋率保持一定廣度的前提下，模型的預(yù)測命中率必須盡可能高。但對于客戶離網(wǎng)預(yù)警來說，業(yè)務(wù)人員最關(guān)注的是盡可能多地提前獲取發(fā)生離網(wǎng)行為的客戶的信息，這就要求預(yù)測模型的覆蓋率盡可能高，其次的要求才是保證模型的命中率。因此，在實際應(yīng)用過程中,可以將利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、C5.0、Logistic回歸3種模型預(yù)測出的有離網(wǎng)傾向的客戶，都作為可能發(fā)生離網(wǎng)行為的客戶，以盡量提高模型的覆蓋率。試點實施結(jié)果從2005年11月起，該試點地市分公司客服部使用該客戶流失預(yù)警模型進(jìn)行的流失預(yù)警客戶的維系挽留工作取得了良好的效果。而以往要在接近30萬的用戶中找出真正有離網(wǎng)傾向的6,000戶左右的用戶是非常困難的事情。在使用預(yù)測模型篩選出預(yù)警客戶后，客服部能夠及時地對流失預(yù)警客戶進(jìn)行挽留，提高了工作效率，降低了挽留客戶的成本?？蛻袅魇Х治瞿K在每月月初提供當(dāng)月的流失預(yù)警客戶名單，表3是客戶流失分析模塊提供的該試點2006年1月到3月的流失預(yù)警客戶數(shù)目統(tǒng)計。針對模型預(yù)測得到的流失預(yù)警用戶，該分公司客服部門采取了如下措施：對于成功回訪的月費用30元以上的用戶贈送了保險；對于未回訪成功的月費用30元以上的用戶，批量群發(fā)短信告之撥打客戶服務(wù)熱線申請，公司即可為其購買相應(yīng)的保險；對于月費用30元以下的用戶也批量發(fā)送了短信，對用戶的使用表示感謝，并主動征求用戶的意見。目前該試點2006年3月以前的流失預(yù)警用戶已經(jīng)全部處理完畢，并已經(jīng)有用戶陸續(xù)到公司各營業(yè)廳領(lǐng)取保單，客服熱線也不斷接到用戶的咨詢。總體而言，用戶對該分公司采取的挽留措施表示滿意，大部分打消了離網(wǎng)的想法。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘研究客戶流失的特點研究目的：是對客戶流失的規(guī)律進(jìn)行研究。研究對象：主要是運營商的客戶的基本屬性和消費數(shù)據(jù)。研究方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、Logistic回歸、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究一般都是通過定時采集計費營賬系統(tǒng)中的客戶消費行為、繳費行為等資料數(shù)據(jù)，再將采集的相關(guān)數(shù)據(jù)與根據(jù)歷史經(jīng)驗設(shè)置的相應(yīng)關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行比對分析，根據(jù)分析的結(jié)果識別各種離網(wǎng)傾向，對有離網(wǎng)傾向的客戶及時向客戶經(jīng)理預(yù)警。電信客戶流失分析及應(yīng)用競爭情報理論的必要性競爭情報與客戶流失風(fēng)險競爭情報的定義根據(jù)美國競爭情報從業(yè)者協(xié)會（SocietyofCompetitiveIntelligenceProfessionals，簡稱SCIP）的定義，競爭情報（CompetitiveIntelligence，簡稱CI）是一種過程，在此過程中人們用合乎職業(yè)道德的方式搜集、分析和傳播有關(guān)經(jīng)營環(huán)境、競爭對手和組織本身的準(zhǔn)確、具體、及時、前瞻以及可付諸行動的情報。競爭情報在企業(yè)中可以發(fā)揮以下六大作用：環(huán)境監(jiān)視、市場預(yù)警、技術(shù)跟蹤、對手分析、策略制定和信息安全[16]。風(fēng)險的定義與戰(zhàn)略風(fēng)險的劃分所謂風(fēng)險，最常見的理解是關(guān)于現(xiàn)實情況偏離主體預(yù)期或既定目標(biāo)的可能性，或者理解為一種不確定性。風(fēng)險的產(chǎn)生來源于信息的不完全。因此風(fēng)險管理的目標(biāo)就是降低因信息缺失而引起損失的可能及程度，而且同時要增大獲利的可能及數(shù)量[17]。戰(zhàn)略風(fēng)險可以劃分為操作風(fēng)險、財務(wù)風(fēng)險和競爭風(fēng)險[18]。前兩者與公司的流程和資產(chǎn)相關(guān)，而后者則與公司的外部環(huán)境變化有關(guān)，即公司的戰(zhàn)略與市場環(huán)境出現(xiàn)了偏離，公司的戰(zhàn)略已經(jīng)不能適應(yīng)所處的行業(yè)和市場的變化，如無法滿足客戶的需求、無法預(yù)見競爭對手的改變、替代技術(shù)的出現(xiàn)和新競爭對手的加入。客戶流失的界定在本文以下的研究中，客戶流失既包括客戶不再接受原來為自己服務(wù)的運營商的服務(wù)，還包括仍接受原來為自己服務(wù)的運營商的服務(wù)，但因接受競爭者的服務(wù)而使上述服務(wù)減少。并且，本文以下的研究中，客戶流失指的是自愿的客戶流失，因欺詐、不付款和使用不足造成的非自愿客戶流失不在本文的研究范圍內(nèi)[4]32-34。競爭情報是客戶流失風(fēng)險管理的重要基礎(chǔ)戰(zhàn)略管理屬企業(yè)高層管理活動，其核心是戰(zhàn)略決策。戰(zhàn)略決策必須根據(jù)企業(yè)的宗旨和目標(biāo)，在對企業(yè)的內(nèi)部優(yōu)勢和薄弱環(huán)節(jié)、外部威脅和市場機會進(jìn)行系統(tǒng)化分析的基礎(chǔ)上制定的，在這一過程中，需要大量的競爭情報。競爭情報是戰(zhàn)略管理的基礎(chǔ)，無論是戰(zhàn)略的制定，還是戰(zhàn)略的實施和評價，都需要對企業(yè)的競爭環(huán)境、競爭對手和競爭戰(zhàn)略進(jìn)行基于信息的搜集、分析和研究[19]。競爭情報可以為組織制定競爭策略提供信息支持、依據(jù)和論證，提高決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性[20]。競爭情報在電信運營管理中居于基礎(chǔ)地位，如圖2.1所示。解決企業(yè)客戶流失風(fēng)險管理中的信息缺失，是進(jìn)行有效的客戶流失風(fēng)險管理的前提。而競爭情報正是對會給企業(yè)帶來風(fēng)險的外部環(huán)境變化和自身內(nèi)部狀況系統(tǒng)地進(jìn)行搜集和分析，因而能夠擔(dān)當(dāng)環(huán)境監(jiān)視和風(fēng)險預(yù)警的重任。因此，在流失風(fēng)險管理中引進(jìn)競爭情報是非常必要的。策略檢驗、糾偏與開發(fā)策略檢驗、糾偏與開發(fā)價格策略新業(yè)務(wù)開發(fā)策略業(yè)務(wù)組合策略價格策略促銷策略渠道策略合作伙伴策略合作伙伴策略外部環(huán)境?-?-市場環(huán)境競爭態(tài)勢標(biāo)桿研究信息分析?-?-內(nèi)部環(huán)境?-?-總體業(yè)績各項業(yè)務(wù)經(jīng)營狀況在執(zhí)行的營銷活動總體表現(xiàn)對比分析各項同質(zhì)業(yè)務(wù)的對比分析行業(yè)新增長點的分析產(chǎn)業(yè)環(huán)境的宏觀分析戰(zhàn)略開發(fā)渠道戰(zhàn)略合作伙伴戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略國際市場戰(zhàn)略輸入輸入輸出圖2.1競爭情報工作的地位競爭情報是一種有效的客戶流失風(fēng)險管理工具根據(jù)競爭情報的定義，競爭情報的研究對象即企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境、競爭對手和企業(yè)自身。這三者恰好是企業(yè)客戶流失風(fēng)險的來源。競爭情報的前瞻性表明它是一種帶有預(yù)見性質(zhì)的信息增值產(chǎn)品，對企業(yè)風(fēng)險的預(yù)見當(dāng)然也包含其中。此外它還擔(dān)當(dāng)著在風(fēng)險中避免威脅并積極尋找機會的角色。從風(fēng)險管理的角度來看，競爭情報的六大作用無不與客戶流失風(fēng)險管理密切相關(guān)。因為客戶流失風(fēng)險管理的主要目的就是及時發(fā)現(xiàn)來自外部環(huán)境中的、將給企業(yè)的經(jīng)營帶來某種程度的不確定性的政策法規(guī)、經(jīng)濟發(fā)展、環(huán)境變化、社會文化以及技術(shù)變革的動向，監(jiān)視行業(yè)的五種競爭動力，從而更好地駕馭這些變化（風(fēng)險）。另外從企業(yè)對競爭情報的需求上來看，35％以上的需求是與企業(yè)的戰(zhàn)略決策和行動相關(guān)的，20％以上的需求是關(guān)于有效地進(jìn)行早期預(yù)警所需的情報，還有30％以內(nèi)的需求是關(guān)于市場關(guān)鍵參與者的情報[21]。可見，作為企業(yè)的耳目、尖兵和參謀的競爭情報工作，是一種有效的客戶流失風(fēng)險管理工具。電信客戶流失原因的案例分析案例一某運營商的內(nèi)部調(diào)研結(jié)果如圖：圖2.2某運營商曾經(jīng)轉(zhuǎn)網(wǎng)和可能轉(zhuǎn)網(wǎng)客戶的轉(zhuǎn)網(wǎng)原因從圖中我們可以看出競爭者的競爭對客戶的爭取作用。兩年內(nèi)曾經(jīng)轉(zhuǎn)網(wǎng)和未來一年內(nèi)可能轉(zhuǎn)網(wǎng)的各類客戶轉(zhuǎn)網(wǎng)的最主要原因非常集中，依次為價格和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量；同時對另一品牌的信任、服務(wù)質(zhì)量和渠道也是影響客戶轉(zhuǎn)網(wǎng)的關(guān)鍵因素。對已經(jīng)轉(zhuǎn)網(wǎng)和可能轉(zhuǎn)網(wǎng)原因的對比可以看出，價格和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量是影響客戶轉(zhuǎn)網(wǎng)的激勵因素，品牌、服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)渠道的便利性是影響客戶轉(zhuǎn)網(wǎng)的保健因素。要較好地保有客戶，除了發(fā)揮價格的杠桿作用外，努力加強網(wǎng)絡(luò)覆蓋和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化刻不容緩。作為保健因素，服務(wù)在保有客戶方面的作用就顯得非常突出，該運營商進(jìn)行客戶服務(wù)體系優(yōu)化與實施是適應(yīng)客戶需求的，同時也為取得競爭中的主動權(quán)奠定了一定的基礎(chǔ)。案例二某運營商內(nèi)部統(tǒng)計，所轄區(qū)域內(nèi)，中心城市固定電話的離網(wǎng)去向，見圖2.3。圖2.3某固定通信運營商所轄中心城市固定電話離網(wǎng)后去向公眾固定電話客戶退網(wǎng)后多數(shù)選擇移動通信工具，選擇次序大致為移動手機、聯(lián)通手機、本公司的無線市話手機。移動電話給固定電話帶來的沖擊是顯而易見的，印證了我們在第一章中的分析。據(jù)另一運營商內(nèi)部調(diào)查，超過半數(shù)的離網(wǎng)用戶流失到其他運營商網(wǎng)內(nèi)，主要是由于競爭對手的競爭政策導(dǎo)致；近1/3的離網(wǎng)用戶，在本公司內(nèi)部各業(yè)務(wù)之間轉(zhuǎn)換，說明資費設(shè)計存在漏洞?？蛻袅魇Ч芾響?yīng)注意的地方客戶流失管理應(yīng)該是在充分了解客戶的基礎(chǔ)上，通過IT系統(tǒng)的支撐，進(jìn)行客戶細(xì)分和客戶價值評價，以及客戶維系與挽留成本評價和客戶未來價值預(yù)測，充分考慮外部環(huán)境、競爭對手，對不同客戶采取不同策略以達(dá)到留住目標(biāo)客戶、更有效地為客戶服務(wù)的過程。在客戶流失管理中，應(yīng)該注意：應(yīng)有正確的客戶流失管理的理念，流程應(yīng)清晰、可執(zhí)行；客戶流失管理不是某一個部門的職責(zé)，而是運營商各部門共同的任務(wù)；應(yīng)配備訓(xùn)練有素的人員，并給予資金支持；應(yīng)有一套完善的客戶流失管理考核指標(biāo)與考核辦法。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)僅僅是客戶流失管理的基礎(chǔ)的支撐，還需要與之配套的管理架構(gòu)和業(yè)務(wù)流程；流失模型既不是流失管理的充分條件，也不是流失管理的必要條件；中國移動的數(shù)據(jù)倉庫的容量在2006年7月已達(dá)1614TB，但是我們應(yīng)該知道，數(shù)據(jù)倉庫并不是容量越大越好，容量大意味著花費也大，我們需要的是規(guī)模較小、重點突出、高效的數(shù)據(jù)交流中心，而不是擁有太多沒人重視、沒人能夠利用的信息的系統(tǒng)；開發(fā)和使用要結(jié)合。計算機系統(tǒng)開發(fā)人員應(yīng)了解，業(yè)務(wù)人員需要系統(tǒng)執(zhí)行什么任務(wù)。要準(zhǔn)確地了解客戶的關(guān)鍵信息，客戶數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)應(yīng)是客戶信息資料的權(quán)威性來源。搜集信息的工作量一般占整個客戶流失管理的工作量的50-80%。例如，某大客戶經(jīng)理的客戶有266個有離網(wǎng)預(yù)警，結(jié)果有233個呼叫不通，有32個有離網(wǎng)傾向，只有1個挽留成功[8]。這提醒我們：客戶除了其手機號以外，還應(yīng)有其他的聯(lián)系方式；還說明進(jìn)行客戶流失管理要有一整套的流程，給客戶打電話說什么、怎么說要有規(guī)范。表2.1某大客戶經(jīng)理挽留8月某旬挽留情況統(tǒng)計預(yù)警數(shù)量呼接不通有離網(wǎng)傾向挽留成功挽留成功率2662333210.38%客戶須細(xì)分，細(xì)分的標(biāo)準(zhǔn)不但包括客戶的消費數(shù)據(jù)，而且應(yīng)包括客戶的一些其他的關(guān)鍵信息。如客戶收入，研究表明，客戶的收入高低與其電信消費行為密切相關(guān)。客戶流失的中心問題，不僅要確定哪些客戶有流失的風(fēng)險，而且要確定可能流失的客戶中哪些值得挽留[9]。所以我們應(yīng)注重客戶價值?？蛻魞r值函數(shù)應(yīng)包括：客戶帶來的收入；信用風(fēng)險和接觸頻率；使用行為；客戶特征；未來客戶價值分類。根據(jù)某個客戶曾帶來的收入（以下稱為過往收入），為該客戶指定一個相對值是錯誤的。原因：電信產(chǎn)品、成本和價格正飛快且不穩(wěn)定地變動，以至于過往收入對真正的未來收入潛力的描述缺乏一致性；真正的客戶價值也在同樣大的程度上與企業(yè)為其承擔(dān)的全部成本有關(guān)，所以象信用風(fēng)險和客戶服務(wù)維護費用必須被包含在客戶保留成本內(nèi)；電信產(chǎn)品和服務(wù)變化快，一個好的未來客戶現(xiàn)在可能只是一個一般客戶而已[4]207-208。應(yīng)對目標(biāo)客戶未來的價值進(jìn)行預(yù)測，并用于客戶流失管理中。我們發(fā)現(xiàn)，客戶的電信消費隨著其工作生活的變化而變化，有的人在某個時間段可能有較大的變化，這使我們有必要預(yù)測客戶未來的價值。同時有客戶的運營數(shù)據(jù)，又有對客戶、競爭者、環(huán)境的信息的搜集，使得預(yù)測客戶未來的價值成為可能。總結(jié)綜合各運營商的情況，我們得到電信運營商的各客戶流失原因，如圖2.4：競爭行為競爭行為政策措施服務(wù)水平產(chǎn)品質(zhì)量渠道行為客戶行為終端售后計費誤差網(wǎng)絡(luò)覆蓋通話質(zhì)量政策漏洞促銷優(yōu)惠詆毀策反服務(wù)缺位用戶不實流程/制度滿意度降低經(jīng)營投機市場區(qū)隔促銷頻次/力度消費替代手段/態(tài)度/效率機構(gòu)/投入業(yè)務(wù)提供惡意倒網(wǎng)終端質(zhì)量管理粗放品牌服務(wù)追逐優(yōu)惠經(jīng)營管理客戶離網(wǎng)圖2.4電信運營商的客戶流失原因魚刺圖上圖中，經(jīng)營管理、產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)水平、政策措施是運營商自己的行為，競爭行為、渠道行為、客戶行為都是運營商所在的外部環(huán)境因素。通過上述案例，我們可以得出，客戶流失是由多方面的因素造成的，既有運營商的內(nèi)部因素，也有外部環(huán)境的因素，電信行業(yè)的激烈競爭是不可忽視的因素。對運營商來說，對自己的了解和理解要比對競爭對手和行業(yè)環(huán)境深得多，競爭情報可以承擔(dān)收集和分析競爭對手和行業(yè)環(huán)境信息的任務(wù)。既然客戶流失是內(nèi)外部多種因素造成的，那么客戶流失風(fēng)險指標(biāo)體系就應(yīng)該包括內(nèi)外部指標(biāo)，包括行業(yè)環(huán)境、競爭對手、客戶和運營商自身各指標(biāo)，這恰恰是競爭情報的研究范圍。所以我們有必要按競爭情報的研究范疇研究客戶流失問題。研究運營商外部環(huán)境信息的必要性客戶的基本屬性和消費數(shù)據(jù)，自然給數(shù)據(jù)挖掘提供了重要而較易獲得的數(shù)據(jù)，且隨著計算機支撐軟硬件的提升，這類數(shù)據(jù)也日趨準(zhǔn)確。但是，運營商所處的外部環(huán)境也在不斷變化，針對外部的紛繁復(fù)雜的信息，運營商應(yīng)該有一套系統(tǒng)的分析方法，在客戶流失風(fēng)險方面，應(yīng)分析哪些因素對客戶流失有影響，影響程度如何。在客戶流失預(yù)警方面，亦應(yīng)該有包括內(nèi)外部各種指標(biāo)的預(yù)警模型，以使在分析外部信息對客戶流失預(yù)警的影響的時候，有一套系統(tǒng)化的方法，而不是靠拍腦袋來做決定。技術(shù)我在第一章里講的新技術(shù)同化吸收曲線具體地論述了新技術(shù)的驅(qū)動使得電信行業(yè)是建立在客戶流失基礎(chǔ)上的行業(yè)。所以我們研究客戶流失，不應(yīng)把新技術(shù)排除在外。發(fā)生客戶流失的原因首先是技術(shù)的日新月異。由于發(fā)明了更新、更好、更時尚、費用更低的替代技術(shù)，客戶擁有了越來越多的選擇。目前，電信技術(shù)往往在很短的時間就會進(jìn)行更新?lián)Q代。經(jīng)濟經(jīng)濟發(fā)展自然對客戶流失也有影響，盡管對中國這樣一個多年保持高水平增長的國度，這一點并不明顯。人們更多地看到的是經(jīng)濟的快速發(fā)展給客戶的增加帶來的正面影響。但在實際運營中，確實有的移動通信客戶因為本人的經(jīng)濟境況不好而減少甚至不用手機。人口的流動人口的流動帶來的客戶流失是顯而意見的。在當(dāng)今中國，人口流動性越來越大，因此造成的客戶流失是難以干預(yù)的?？蛻粼?0世紀(jì)不到100年的時間，地球上超過60%的居民用上了各種形式的電信服務(wù)。無線電話技術(shù)為人們所接受的速度更是令人吃驚，在不到10年的時間里，無線電話已經(jīng)從只屬于間諜和富豪的玩具，變成全世界年輕人、富裕階層和現(xiàn)代派的主要標(biāo)志。面對電信領(lǐng)域的這種活躍氣氛，眾多無線運營商都相信，前面有廣闊的市場前景，客戶流失在接下來的許多年里都不會成為一個問題。然而，迅速被您的新技術(shù)吸引的那些客戶也可能很快就遠(yuǎn)離你。處于多變的環(huán)境中的客戶，他們的喜好和態(tài)度也是多變的。管制機構(gòu)如果你發(fā)現(xiàn)在自己所處的市場中無須應(yīng)付大量競爭，那一定是管制機構(gòu)在起作用。現(xiàn)在流行進(jìn)行世界范圍的經(jīng)濟分析，毫無疑問，具有更加自由、更加積極的放松管制措施的那些國家才擁有質(zhì)量最佳、費用最低的服務(wù)。因此，越來越多的政府正在修改放松管制的時間表，并加快引入競爭者進(jìn)入市場的速度。競爭者當(dāng)然，客戶流失的真正原因并非技術(shù)、客戶或者管制機構(gòu)，而是競爭者。競爭者開發(fā)了新的網(wǎng)絡(luò)、提供了新的服務(wù)、引進(jìn)了較新的技術(shù)，而且，最重要的是，降低了價格。如果在你所處的市場中存在競爭者，他們渴望爭取新的業(yè)務(wù)，可以確信，他們首先注意到的一定是你的客戶。判斷競爭者強項和弱項的信息要素主要有：產(chǎn)品、代理商/分銷渠道、營銷與銷售、運作、研究和工程能力、總成本、財務(wù)實力、組織、綜合管理能力、公司業(yè)務(wù)組合，等等。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘研究客戶流失的不足運營商普遍采用的數(shù)據(jù)挖掘方法，有嚴(yán)謹(jǐn)、邏輯性強等優(yōu)點，但也有其局限性。沒有考慮外界環(huán)境的影響只對運營數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，沒有考慮外界環(huán)境的影響。但外界環(huán)境，包括競爭者和行業(yè)環(huán)境，對運營商的客戶流失有著重要的影響，不考慮外界環(huán)境，顯然不夠全面?？蛻敉炝舻膶嶋H效果差在2.2.3中我們講到一個實例，某運營商有266個大客戶有離網(wǎng)預(yù)警，結(jié)果有233個是呼叫不通，有32個有離網(wǎng)傾向，1個是挽留成功。這樣的成功率，很顯然太低。就像明明知道某些人得了癌癥，但是我們也沒有什么辦法，只能做一些人道關(guān)懷。月客戶流失率的計算方法：（C0+A1-C1）/C0，其中，C0＝為月初客戶人數(shù)，A1為新增的客戶數(shù)，C1為月末客戶數(shù)。張高峰在《流失預(yù)警模型在移動行業(yè)客戶保留中的應(yīng)用》一文中，根據(jù)實際情況和估算，假設(shè)了一個地市運營商，有1,000,000個用戶，月流失率為5%，其中高價值用戶20萬，流失率為3%，一般用戶80萬，流失率為5.5%。其在應(yīng)用流失預(yù)警模型后，挽留情況如表2.2[22]。計算公式為：可以成功挽留的高價值用戶數(shù)=總用戶數(shù)*高價值用戶比例*預(yù)警高危用戶比例*高價值用戶的平均流失率*模型提升效果*接觸成功率*接觸到的用戶的成功挽留率。表2.2模型評價總用戶數(shù)1,000,000高價值用戶比例20%預(yù)警高危用戶比例10%高價值用戶的平均流失率3%模型提升效果5接觸成功率50%接觸到的用戶的成功挽留率30%成功挽留的高價值用戶數(shù)450在應(yīng)用流失預(yù)警模型后，總體流失率=（50,000-450）/1,000,000=4.955%，與之前的5%相差無幾。為了提高效益，我們有必要對在對客戶進(jìn)行細(xì)分的基礎(chǔ)上，對細(xì)分客戶群的流失進(jìn)行分析和預(yù)警。這樣，也更利于運營商針對細(xì)分客戶群采取有針對性的策略，以降低客戶流失率。當(dāng)然如果與上述以流失預(yù)警模型為基礎(chǔ)的一對一挽留相結(jié)合，就能更大地降低客戶流失率?？蛻袅魇эL(fēng)險指標(biāo)體系在客戶流失研究中引入競爭情報上述第一節(jié)從理論上說明了競爭情報是客戶流失管理的基礎(chǔ)和工具，第二節(jié)通過案例說明了客戶流失的內(nèi)外部原因以及引入競爭情報研究的必要性，第三節(jié)通過研究外部環(huán)境信息的必要性、第四節(jié)通過數(shù)據(jù)挖掘的局限性進(jìn)一步闡述了在客戶流失研究中引入競爭情報的必要性。相對于內(nèi)部運營數(shù)據(jù)來說，獲得的外部環(huán)境的信息往往不夠準(zhǔn)確、完整。如何分析大量的外部環(huán)境真真假假的、有時是支離破碎的信息，需要一套系統(tǒng)化的方法。PAGEPAGE27運營商應(yīng)以競爭情報為基礎(chǔ)，利用對所得的情報的系統(tǒng)化研究，來決定自己的策略和戰(zhàn)略，以爭取和挽留客戶。風(fēng)險分析與客戶流失風(fēng)險風(fēng)險分析是一門理論性與實用性均很強的邊緣學(xué)科，它廣泛地應(yīng)用各種定性、定量的方法對風(fēng)險進(jìn)行辨識、估計和評價。風(fēng)險分析的方法大致可分為客觀與主觀分析兩種。就電信運營商的客戶流失來說，客觀分析主要是根據(jù)運營的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘；主觀分析在電信客戶流失研究中雖有所應(yīng)用，但仍很欠缺；如何利用專家的判斷，使主觀估計客觀化、符合實際，就是本節(jié)旨在討論的問題。就此本節(jié)應(yīng)用德爾菲法、層次分析法和模糊數(shù)學(xué)，對移動通信的客戶流失風(fēng)險進(jìn)行分析。根據(jù)前面的分析，客戶流失的原因是多方面的，客戶流失不僅與運營商自身的情況有關(guān)，還與為客戶服務(wù)的運營商的能力、運營商的競爭對手的競爭能力、客戶所在單位的移動通信消費政策、行業(yè)環(huán)境有關(guān)。本節(jié)用層次分析法和模糊綜合評價法，構(gòu)造個人客戶流失的流失風(fēng)險指標(biāo)體系。層次分析層次分析是一種實用的多準(zhǔn)則評價方法，這種方法采用相對標(biāo)度的方式，充分利用了人的經(jīng)驗和判斷能力。應(yīng)用層次分析，首先要構(gòu)造一個層次分析結(jié)構(gòu)模型，為此需要對研究系統(tǒng)進(jìn)行認(rèn)真深入的分析，弄清系統(tǒng)的范圍、所包含的因素、因素間的關(guān)系以及最終要解答的問題[23]?？蛻袅魇Ч芾硎沁\營商經(jīng)營管理的核心內(nèi)容之一，客戶流失風(fēng)險分析是客戶流失管理的基礎(chǔ)。風(fēng)險指標(biāo)體系的建立，有利于運營商有針對性地對客戶流失進(jìn)行管理。通過對資料的研究和專家調(diào)查，確定了移動通信個人客戶流失風(fēng)險指標(biāo)[24-26]，見表2.3。這里的客戶流失，指的是自愿的客戶流失（相對因欺詐、不付款、使用不足而造成的非自愿的客戶流失）；這些指標(biāo)都是直接影響個人客戶流失的指標(biāo)，考慮的是風(fēng)險指標(biāo)對全部客戶的流失風(fēng)險的影響程度。各指標(biāo)對客戶流失的影響程度不同。為了反映各個指標(biāo)的重要程度，對各指標(biāo)應(yīng)賦予相應(yīng)的權(quán)重。對多位專家進(jìn)行了共四輪的問卷調(diào)查。第一輪確定各層次的指標(biāo)；第二輪依模型構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣，進(jìn)而用方根法或和積法求矩陣的特征向量和特征根，并進(jìn)行一致性檢驗。具有滿意一致性的判斷矩陣對應(yīng)的特征向量的各分量即為各個指標(biāo)對上層的權(quán)重，記：X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8對指標(biāo)Y1的權(quán)重為a11，a12，a13，a14，a15，a16，a17，a18，A1=（a11，a12，a13，a14，a15，a16，a17，a18），…，X24，X25，X26，X27對指標(biāo)Y4的權(quán)重為a51，a52，a53，a54，A5=（a51，a52，a53，a54），而Y1，Y2，Y3，Y4對指標(biāo)Z的權(quán)重設(shè)為a1，a2，a3，a4，a5且A=（a1，a2，a3，a4，a5），把多個專家的結(jié)果平均；第三輪與第二輪類似，把第二輪的結(jié)果反饋給專家，專家的意見可能會有所變化，再次計算各指標(biāo)權(quán)重；第四輪根據(jù)反饋的問題進(jìn)行補充調(diào)查；第三輪和第四輪還讓專家對某兩家運營商在各個指標(biāo)的表現(xiàn)進(jìn)行了兩輪的打分（見）。模糊層次分析德爾菲法屬于主觀定性估計，不同評價者的主觀判斷會存在差異，也會由于主觀判斷的模糊性而影響客觀實際的明晰性，所以應(yīng)將模糊數(shù)學(xué)應(yīng)用于專家意見的收集和整理。建立評價對象集合，可以將運營商的客戶流失風(fēng)險作為評價對象。建立評價因素集合，即為X={X1，X2，X3，…，X27}，表示前述4個方面的各因素指標(biāo)。建立評價評語集合，專家對這些因素逐個給出評語。在此將各個指標(biāo)的評語分為4個等級，以衡量被評價的運營商在該指標(biāo)上的表現(xiàn)。設(shè)所確立的等級集合的評語集合為W：W={W1，W2，W3，W4}，其中W1，W2，W3，W4分別表示為優(yōu)、良、中、差，或很有利、有利、一般、不利，對應(yīng)的相關(guān)流失風(fēng)險的大小程序為低、較低、中等、較高。PAGEPAGE69表2.3層次分析模型一級指標(biāo)二級指標(biāo)權(quán)數(shù)優(yōu)先級客戶流失風(fēng)險（Z）運營商的能力（Y1）價格（X1）2.53%網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量（X2）5.98%增值業(yè)務(wù)（X3）1.82%服務(wù)（X4）2.38%品牌形象（X5）1.72%渠道（X6）1.05%計費（X7）2.85%合作伙伴（X8）0.47%競爭者的競爭能力（Y2）價格（X9）1.81%2促銷行為（X10）1.55%2策反（X11）4.52%1新業(yè)務(wù)（X12）2.05%1個人客戶的屬性（Y3）年齡（X13）2.01%性別（X14）1.10%地區(qū)（X15）4.25%在網(wǎng)時間（X16）3.08%ＡＲＰＵ（X17）6.48%市話占總通話量比例（X18）3.26%聯(lián)系人數(shù)量（X19）6.65%投訴次數(shù)（X20）6.34%單位的移動通信消費政策（Y4）報銷話費額度（X21）9.21%成本控制方法（X22）9.11%通信解決方案（X23）16.18%行業(yè)環(huán)境（Y5）政策與監(jiān)管（X24）1.57%2經(jīng)濟（X25）0.46%3技術(shù)（X26）0.50%3人口（X27）1.09%3確定評價隸屬矩陣以上指標(biāo)雖然可以得到確定的評語，但其合理性卻有較強的模糊性。因此在確定各個指標(biāo)對評語集合W的隸屬度時，仍可以按照德爾菲法請若干專家為評價組，對每一個因素進(jìn)行評判，從而減輕了“多數(shù)人說了算”的影響，并不一定要評價組得出一致意見，使這種主觀估計更具客觀性。于是得到因素集合X中Xj對評語集合W的隸屬向量Rj={rj1，rj2，rj3，rj4}，j=1，2，3，…，27，rjn（n=1，2，3，4）的取值方法為：收集專家的評分意見，得到對于指標(biāo)Xj有Wj1個W1評語，Wj2個W2評語，Wj3個W3評語，Wj4個W4評語。則rj1=Wj1/∑Wjn，rj2=Wj2/∑Wjn，rj3=Wj3/∑Wjn，rj4=Wj4/∑Wjn，（∑Wjn=Wj1+Wj