运营商基于用户细分的精准营销实践
王晓霞 赵 慧 崔羽飞
中国联通研究院 北京 100176
摘 要 随着数字经济的发展，人们的生活已全面互联网化，这个过程中产生了海量的数据，大数据的出现使得基于精细化细分群体的精准营销成为可能。运营商可利用这种精准营销方法不断满足用户的个性需求，从而吸引新用户留住老用户。文章从客户分群出发，基于对庞大用户的精细化分群，将数据贯穿营销的全流程，实现了策略匹配、策略执行、效果后评估的科学化新运营。
关键词 大数据；精准营销；用户流失；用户细分；数据建模
引言
曾经处于通信产业链中心的电信运营商，在数字时代变革中深受OTT行业对传统电信业务的冲击，面临被迫管道化的威胁和传统增长方式到达天花板的挑战。截至2018年底，全国总人口13.90亿，全国移动用户数已达到15.43亿，移动用户数达到饱和，随着实名制、提速降费、免漫游费等政策的叠加影响，运营商的产品和服务质量在迅速提高，同质化的竞争趋势日益明显[1]。在用户细分基础上进行深入研究, 不断满足用户个性化需求，实现个性关怀，降低营销成本是运营商在市场饱和、竞争激烈的环境下提高运营效率的重要手段[2]。
1 基于用户细分的精准营销整体思路
1.1 精准营销理论
精准营销的概念由菲利普科特勒在2005年底提出，他认为“企业需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要更注重结果的营销传播计划，还有越来越注重对直接销售沟通的投资”[3]。精准营销的核心思想即在正确的时间(Right time)，通过正确的渠道(Right channel)，向正确的顾客(Right custom)，传递正确的信息(Right message)，以此真正影响目标客户的购买决策，促使营销目标有效达成[4]。精准营销常用的基础理论主要有：市场细分理论、4C理论、顾客让渡价值理论和客户关系管理理论。
市场细分是指企业通过市场调研与分析，根据潜在客户需求、购买欲望、日常行为等方面的差异，把一个大市场细分成若干具有共同特征的小市场的过程，这些具有共同需求的小市场就是细分市场[5]。
主要由专业指导教师确立拟研究的科研主题，通常为比较前沿的研究方向。也可由学生自主提出科研主题，教师指导，这样能够培养学生创新意识，激发学生创新灵感。
4Cs营销理论实现了从“以企业为主”到“以客户为主”的营销时代的转变。4Cs理论是以消费者需求为导向，包含Consumer(消费者)、Cost(成本)、Convenience(便利)和Communication(沟通)四个基本要素。其核心思想是要求企业从客户角度出发，满足其日益个性化的需求。同时还要满足消费者以较低成本、更加方便获得所需要的产品，享受企业提供的增值服务[5]。
用户流失是指用户终止与本公司的服务合同或转向其它公司提供的服务现象[7]。一般把用户流失分为三类：一是用户弃号转网到其他运营商，这类用户的重入网概率较小，因此对运营商的营收造成很大影响。二是用户ARPU，降低在网内进行资费转换，从高资费套餐转向低资费套餐；三是用户从主卡转向副卡，这些用户往往同时拥有竞争对手的号码[8]。
顾客让渡价值理论是指顾客购买总价值与顾客总成本之间的差值。为了提高更多的“顾客让渡价值”产品，企业一方面通过提升产品服务的质量，提高产品总价值；另一方面需减少顾客购买产品时的时间、金钱、精神消耗，从而减少顾客的购买成本[6]。
《意见稿》指出，智能快件箱运营企业应当在保管期到期6小时前再次通知提醒收件人及时从智能快件箱取出快件。因用户不同意支付逾期费用等原因造成逾期未取的，智能快件箱运营企业应当及时通知智能快件箱使用企业取出快件并联系用户，按照与用户的约定妥善处理。对在约定保管期内的快件，智能快件箱运营企业不得向用户收费。
1.2 以往存量经营中存在的问题及其原因
现阶段运营商在存量用户经营中面临的主要问题有两个，一是用户的大进大出，二是用户流失。首先，随着各种互联网卡、不限流量套餐的推出以及各种促销导致了用户较低的转换成本，用户可以轻易在各运营商之间切换，新用户大批涌入又大批流失的大进大出问题严重。其次，用户流失有两种形式，一是用户弃号转入异网，二是用户由原来的主卡转为副卡。导致这两种现象发生的原因有两个：一是竞合关系；二是用户发展质量，即用户作为新用户入网时是否自愿入网，还是以捆绑营销入网的。
运营商利用精准营销的方法做存量经营已有若干年，以往的经营方法是基于事件驱动和产品驱动，政策和执行分离的。
1)事件驱动。事件驱动是指由用户已经发生了的离网、降套、合约到期等事件引发的营销行为。事件驱动型方式是使得营销总是处于事后才被感知的、被动的方式。事件驱动是事件在前，营销在后，等事件已经发生后再去做营销，这种方式首先容易错失挽留用户或吸引用户保持高价值套餐的时间窗口，其次没有提前响应客户的需求会使得用户感知下降，第三在危机时期挽留用户会无形中增加营销的成本，影响资金周转。
2)产品驱动。产品驱动是指由运营商发起的针对所有用户的营销活动；产品驱动型方式不以客户为主，不以客户需要什么为出发点，而是以运营商能提供什么为出发点的。产品驱动的方式带有一定的盲目性，没有数据做支撑，营销人员在制定产品的时候大多依靠个人经验，不能真正了解用户的痛点和需求。
3)政策和执行分离。政策和执行分离是指集团出政策，执行靠省分，效果评估无法区分是政策问题还是执行问题。这样广撒网式的营销方法，使得营销成本居高不下，效果不一定好，营销成果和成本不匹配。政策和执行分离缺失了对结果的管控和效果的评估。
徐姗是今年新转来的一位新生，说是新生其实也是老生，因为她之前一直是在我们学校就读的，且品学兼优。由于父母工作调动，徐姗不得不同父母一起转入银川市的某一所重点小学。由于换了新的环境，陌生的一切都让徐姗极不习惯并发生了严重的抵抗情绪，她向父母提出要回到原来的学校。刚开始的时候，家长安慰、劝说，可是孩子的这种抵抗情绪并没有因此好转反而愈演愈烈，徐姗出现了很严重的厌学情绪，在和孩子的深入交谈之后，她的父母做出了决定：将孩子转回原来的学校。就这样徐姗又回来了。
传统基于大数据的存量经营没有把数据支持应用于营销活动的策划、执行和效果评估的全过程当中去，没有体现出从决策到活动执行到效果评估的科学性，没有体现出大数据分析带来的价值。
1.3 本方法的创新点
不同于传统存量经营思路，本方法在思路上进行了新尝试——“从客户分群出发，以数据贯穿全流程”，如图1所示。从以往的事件驱动型方式转换为数据驱动型，把用户行为反映在数据上，提前感知用户对产品的满意度、离网降套倾向；从产品驱动型以经验来猜测客户喜好转换为以大数据挖掘方式画像，更可靠、更有效；从政策和执行分离转换为以客户为中心，省分定政策。
图1 传统存量经营思路
本方法包括客户分群、策略匹配、活动测算、触发动作、跟踪评估优化等5个环节的闭环营销流程。客户分群按照用户收入的贡献度、资源的使用、权益的拥有情况分层分级。策略匹配按照不同层级的用户匹配适合客户需求的资源和权益。活动测算将执行了策略的用户群和不执行任何策略的用户群做比较，预测活动执行后的预计收益情况。跟踪评估优化将持续跟踪执行了策略的用户群，并进行用户分群结果准确性分析、策略匹配准确性分析以及实际成本和效果分析。
2 用户细分方法——三级多层分群法
三级多层用户分群法的三级分别是：用户稳定度、资费敏感度和资源消耗度。用户稳定度分为7层，分别是：ARPU类型、融合类型、释放类型、主使用卡类型、终端捆绑类型、低消捆绑类型以及主副卡类型。
上海健康医学院图书馆于2018年9月推出《医之魂——医学人文油画及雕塑展》。本次展览由上海健康医学院校长黄钢教授与北京大学王一方教授共同策展，上海健康医学院图书馆承办，旨在通过鉴赏医学名画、分享医学故事，让医学院的学生们感受人类疾苦、感触死亡，寻找医学生涯的价值，唤醒生命探索兴趣与关爱生命的本质。
2.1 一级分类——用户稳定度
用户稳定度的第一层按照用户的ARPU分类，可以分为高价值用户、中等价值用户和低价值用户三类。高价值用户定义为平均ARPU值大于70元的用户，中等价值用户定义为平均ARPU值在30元至70元之间的用户，低价值用户的平均ARPU值小于30元。用户稳定度的第二层按照固移业务类型分，可以分为固移融合业务与非固移融合业务。办理了固移融合业务的用户稳定程度高于只办理单一产品的用户。用户稳定度的第三层按照流量是否完全释放分，因为融合业务的产品基本都是流量已释放的，所以这一层级只针对非融合业务用户。用户稳定度的第四层按照用户使用卡的属性分，分为主卡用户和非主卡用户，主卡用户是指本卡作为用户主要使用的卡，其标志特征有：是否绑定了银行卡，是否绑定了微信、支付宝等；而非主要使用卡是指本卡只作为用户的临时卡、替代卡、流量专用卡。用户稳定度的第五层按照终端捆绑类型分层。用户稳定度的第六层按照低消捆绑类型分层。用户稳定度的第七层按照主副卡类型分层。
2.2 二级分类——资费敏感度
本次预警挽留的目标用户群选择ARPU值大于70的、非融合未释放非主卡用户，即高价值用户中的非稳定用户，且资费敏感度为敏感型的用户。
2.3 三级分类——资源消耗度
据此我们认为“绿色2”是受西方语言的影响产生的， 由 “Green Revolution”（绿色革命）、“Greenpeace”（绿色和平组织）中的“Green”意译而来，继而它延用汉语本土的颜色词“绿色”的形式，在“绿色食品”、“绿色革命”的固定搭配中为己所用，适用范围也越为广泛。葛本仪先生在《现代汉语词汇学》（第3版）中提到现代汉语词汇演变的类型有义项的增多、义项的减少。[5]我们认为“绿色”的义项就是通过这种途径增加的。
船舶水面以上富余净空高度需结合通航实际计算，即富余净空高度=通航净高尺度+船舶吃水-船底骨架高度-集装箱高度。
3 基于用户细分的精准营销案例
下面是将三级多层分类法应用于某省分公司用户流失预警挽留精准营销的案例。某省出账的高端用户占总用户比例为16%，出账收入的贡献度超过了50%，可见高端用户对整体收入的影响巨大。营销的目的是利用用户分群的精准营销方法挽留高端用户，稳定收入。高端用户流失的原因分析如图2所示。
用户分群的第三级按照用户对流量、语音等资源的使用情况分类，可分为资源消耗型和非资源消耗型，其标志特征为：用户流量和语音的使用量，以及流量、语音使用量占套餐量的比例即套餐饱和度。
3.1 用户流失的定义
改革开放以来，随着中外文化艺术交流的进一步步提速，抽象美术被更多的介绍到中国。国内美术家有的也开始创作抽家美术作品。这些作品让人眼目一新，感到很美，但真能欣赏的不多，因此，尚未形成大气侯。
3.2 用户流失模型建立
苏轼以谷贱伤农，谷贵伤末的理论，反对朝廷制定谷物交易税。而对免榷零售小商盐课，苏轼的看法是，卖盐小贩，仅仅挣点儿微薄之利赖以养家糊口。政府开征此项税，国家收到的只是小钱，可造成的损失却很大，开征此类税收，实在是得不偿失。因此，苏轼认为应该停征零售小商的盐课。
整体建设过程如图4所示。
通过定位潜在流失用户及其流失原因，利用现有资源的优势匹配适合的挽留策略，提高用户在网率，降低流失风险。流失预警挽留的内容包括确定流失用户群，建立数据模型，有效预测用户是否离网，给出离网的可能性得分，同时给出导致用户离网的重要性因子。用于存量用户维系，降低用户流失率，提高公司收入，流失预警挽留的流程如图3所示。
据了解，根据《江西省2018－2020年农机新产品购置补贴试点实施方案》，江西将在全省范围内开展水果分级机购置补贴试点工作，并在省内蔬菜发展力度较大的22个县（市、区）开展温室大棚购置补贴试点工作。相关试点工作截止时间为2020年10月31日，试点期间江西将安排9000万元用于相关农机新产品购置补贴；补贴对象为江西省行政区域内从事农业生产的个人和各类农业生产经营组织。
以用户的基础信息为基础，结合用户的消费行为、费用、指示行标签、字段的融合处理等类型的相关数据，作为模型的输入因子，如表1所示。
用户分群的第二级按照用户的资费敏感度分级，可以分为资费敏感型和非资费敏感型，其标志特征有：用户投诉的次数、更换或办理套餐的次数等。
2)建模思路。
Human colon cancer cell lines SW480 were seeded in 96-well plates, and cell proliferation was measured 24, 48,72, 96, and 120 h later using the CellTiter96 Aqueous One Solution Cell Proliferation Assay (MTS assay; Promega,Madison, WI, United States) according to manufacturer’s instructions.
图2 某省高端用户流失原因
根据目标用户在流失前半年的行为特征，确定和用户流失相关指标；对流失用户进行抽样建模，建立流失用户分类规则；
流失概率加工方法：根据用户业务基础指标、业务指标、业务变化指标、业务衍生指标和持有终端信息，通过建立逻辑回归模型计算其用户未来第三月的流失概率。首先，选取本月出账用户(T月)，使用后续三月(T+3月)是否出账这一指标来标记用户是否流失。其次，剔除虚假用户(网龄＜=4且连续三无极低)。最后，筛选相关性大的指标，用作模型因子，后续三月是否出账用作模型目标，建立逻辑回归模型，计算流失得分。
3)模型因子的选择。
1)确立目标用户群。
4)模型算法。
流失预警模型使用逻辑回归、决策树、随机森林算法，输出结果做算法融合，提高准确率。
5)模型结果。
模型基于输入数据进行用户是否流失的预测，并同时输出相应的用户流失可能性得分。例如对用户的输入数据，模型输出以下内容，如表2所示。
其中是否流失一列中，1表示流失，0表示不流失。
图3 流失预警挽留流程
图4 流失预警建模过程
表1 模型输入因子
表2 用户流失得分
3.3 三级多层用户分群
按照三级多层分群法对某省分公司的高端用户群进行细分，细分结果如表3所示 。
按照流失模型选取高端用户中流失得分在85以上的作为高危流失用户进行策略匹配和精准营销。
3.4 用户流失策略
策略匹配主要包括营销策略的配置、策略优先级的配置、渠道触点及接触频次的配置等等。具体的用户流失策略是根据流失模型中预测出的高危流失用户，按照用户的实际业务使用情况分析用户的实际需求，再将用户的需求与具体的营销方案相匹配，把具有相同需求的用户统一配置策略，匹配维系策略和渠道。某省具体的实施方案如图5所示。
表3 某省用户细分结果
图5 策略实施方案
3.5 用户挽留结果评估
按照匹配好的营销策略实施后要对本次营销活动的结果进行评估，一般在活动结束后1个月左右评估，评估的具体内容有执行效果、策略匹配效果以及模型效果，评估的方法见表4。方案实施前某省的高价值用户数及用户收入如图6所示。方案实施后该省分的用户保有率提升了15%，收入保有率提升了12%，用户保有率在全国排名大幅提升。
表4 用户挽留结果评估
图6 方案实施前某省高价值用户数及用户收入
4 结语
本文根据用户的在网稳定度、资费敏感度、资源消耗度对用户进行了细分，基于细分的结果选定用于离网分析的目标群体，对用户的离网倾向进行了大数据建模分析、策略匹配、营销方案执行和营销结果评估。精准营销法跟运营商发展的不同阶段有关，适用于未来5G的精准营销法有待研究和探索。
参考文献
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Telcos Accurate Marketing Practices Based On User Segmentation
Wang Xiaoxia
Zhao Hui
Cui Yufei
China Unicom Research Institute, Beijing 100176, China
Abstract With the development of the digital economy, internet has been all over people's lives, This process has produced a huge amount of data. The emergence of big data has made it possible for accurate market based on refined segments. Telcos can use precision marketing method to continuously meet the individual needs of customers, thereby to attract new customers and retain old customers. This paper uses customer group and big data technology through the whole attracting of marketing,making retaining strategy,execution and evaluation more scientific.
Keywords Big Data; Precision Marketing; Customer Churn; Customer Segmentation; Data Modeling
作者简介
王晓霞
计算机科学硕士，工程师，主要从事数据挖掘、数据建模、大数据处理等方面的研究。
赵 慧
统计学硕士，工程师，主要从事统计学、机器学习、深度学习的场景落地应用及相关理论方面的研究。
崔羽飞
硕士，工程师，主要从事大数据处理、Web研发等方面的工作。