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1、基于生活圈的客户成长型全景视图构建,中国移动通信集团广东有限公司,广东公司增值业务深度运营竞赛参赛案例,报 告 提 纲,第一部分 思 考第二部分 项目实施第三部分 应用案例第四部分 效益分析第五部分 项目总结,第一部分 思考,小王的一天,天河北商务圈,星海音乐厅张学友演唱会,星河湾,区域归属 番禺区、天河区 星河湾居住 高档社区，中高端收入人士 天河北工作 商务圈，商务人士 参加IT行业博览会 IT行业人士 观看张学友演唱会 喜欢流行音乐，张学友歌曲,琶洲展馆IT行业博览会,现状描述,不知道客户在哪里实现区域网格化管理存在困难 区域资源分配缺乏数据指导,区域支撑不足,价值提升不够,业务营销不细
2、,业务运营不实,各类客户群体研究不足 不清楚到底有哪些客户群找不到各群体的领先客户无法获取各个客户群包含的个体,找不到真正有需求的客户 仍然有部分业务靠捆绑维系客户；业务活跃度有待提升,无法跟踪到客户的日常行为无法在客户有需求的时候提供我们的业务,生活圈是对客户全景视图的勾勒,1、如何构建客户的全景视图？从客户出发，围绕其生活圈，找到具有某个圈子的特征/需求，并把我们的数据业务与客户的生活方式融合，使之成为他的生活组成部分。2、如何保证客户全景视图的及时性、准确性？获取的客户数据必须以进行有效分析、分类存储和管理，才能帮助我们实现客户全景视图对日常推广的流程化、常态化支撑。,？,我们的思考,现
3、状,需求,对客户的体验过程是局部的和断裂的 只有客户消费行为数据,需要补充客户的自然生活信息，使客户的体验过程完整、丰满,第二部分 项目实施 构建客户成长性全景视图,基于生活圈的成长性客户全景视图构建思路,步步反馈，不断优化升级！,STEP 1数据获取提炼,STEP 3数据接入平台,STEP 4模型分析处理,STEP 5全景视图构建,STEP 6应 用评 估优 化,STEP 2生活圈客户的业务需求挖掘,客户视图构建,“以客户为中心”的业务融入,以广州为例：4317个基站，包含10012个小区 通过信令检测，可以获取客户的位置信息，而位置信息背后蕴藏的丰富的客户特征数据。,收入,爱好,职业,高端
4、商务圈,音乐偏好圈,亲子圈,高校学生圈,区域,生活方式,行业圈,朝九晚五圈,丰富信令资源：使客户特征获取成为可能,步骤1：信息获取与提炼,区域维度,人文统计维度,需求/偏好维度,动态行为维度,以大广州地理和行政区域划分为基础，根据客户出现区域，找到所属区域圈,将地域信息与场所信息结合，就能找到一个又一个的职业圈、居住圈、亲子圈等等。,地域与特定事件信息结合，能获得音乐、体育、健康等特定偏好/需求圈,地域与特定时间信息结合，能找到上班族、外来客户等,以生活圈为指导，利用丰富的信令资源，建立4维特征视图,步骤1：信息获取与提炼,维度1：从地理位置入手，形成区域特征,以大广州县级分公司、区域营销中心
5、、片区、营业厅、基站小区5个层次进行客户区域化归属,海珠区域营销中心,陈家祠,广州市,东区,北区,西区,中区,番禺,南沙,花都,增城,西区,分公司,区域营销中心,片区,营业厅,基站小区,从化,步骤1：信息获取与提炼,维度2：地域与场所结合，形成人文特征,居住楼盘、写字楼群、高校、工厂、机关等场所信息与地域信息对应，就能找到一个又一个的职业圈、居住圈、亲子圈等等,步骤1：信息获取与提炼,观看体育赛事/音乐盛典、参加行业博览会、看病、逛街、等特定事件与地域信息结合，找到体育/音乐偏好圈、行业圈、健康需求圈、时尚圈,维度3：地域与事件结合，形成偏好/需求特征,步骤1：信息获取与提炼,客户在特定时间出
6、现在某个区域，可以洞察到客户动态行为特征,维度4：地域与时间结合，形成动态行为特征,步骤1：信息获取与提炼,步骤2：挖掘生活圈客户的潜在业务需求,之前缺乏准确有效的客户特征信息作为支撑，原有的“产品关联性分析模型”着重于挖掘业务之前的关联性，存在不足,新的客户匹配模块的2大目标定位,应用链式反应发掘客户潜在需求,准确定位领先用户，实现群体价值型增长,挖掘客户各种特征信息与数据业务行为之间的内在依赖性 寻找客户与客户之间的互动效果产生的业务需求，使客户间的互动转化为业务需求的来源,找到数据业务与客户生活的切入点，准确搜寻领先客户 实现“以客户为中心，以点带面”的运营支撑效果。从而提升用户价值，提
7、高业务健康度,步骤2：挖掘生活圈客户的潜在业务需求,客户产品关联模块,关联规则,客户属性数据（新增）,业务行为数据,客户交往圈数据（新增）,客户互动分析模块,提升领先客户的带动价值作用拉动周边客户业务量质发展,挖掘互动圈,动态行为数据,区域数据,人文统计数据,需求偏好数据,以深度运营支撑平台和经营系统为基础，建立小区短信与深运平台中的系统接口，使之成为现有静态数据的有效补充,BI基础数据：通讯行为 DSMP IMEI,现有深运平台数据：模型获取潜在客户名单 业务监控数据 客服信息,深运平台：补充动态数据,步骤3：客户动态数据接入,步骤4：分析模型，点石成金,区域标签,人文属性标签,需求/偏好标
8、签,动态行为标签,分析模型,第一类输入,第二类输入,标准化可移植,事件,区域,时间,场所,号码,基站信息,小区信息,获取数据需要通过模型分析处理，才能够转化为直观的客户视图信息,高校学生,5个层次从细到粗,学生、白领、农民、工人、政府人员,分公司营销中心片区营业厅小区,收入,职业,标签分层存储示意图,区域信息标签,人文信息标签,抓取客户动态生活规律,动态行为标签,商务白领,工人,健康,体育,音乐,音乐、体育、健康、购物、社交,需求/偏好标签,流行音乐,交响乐,民俗音乐,乘坐汽车,乘坐地铁,规划3层次客户信息标签，构建客户的四维全景图，便于直观应用,步骤5：标签规划，构建客户的动态全景视图,可扩
9、展,接送小孩,第三部分 应用案例,小区小区,案例1：锁定客户区域，提升运营支撑能力,利用客户的营业厅归属标签锁定56家重点服务厅和102.5万在其辐射区域出现的客户，引导客户到就近营业厅办理数据业务,原始数据输入：出现在营业厅辐射区 客户出现时间 营业厅归属小区 小区特点,决策树模型,归属营业厅名称,区域信息标签,营销目标获取：营业厅归属标签关联性分析模型/增量模型 营销方式：引导客户到就近营业厅体验数据业务 成效：1、实现分公司网格化管理与支撑；2、对12.2万客户参与业务体验，成功率达30，为之前6.7倍,区域网格化管理,案例2：定位学生和白领群体，提升客户价值,定位写字楼，锁定白领群体
10、客户全景图提供支撑 1、100栋写字楼5.5万白领号码2、综合活跃度评估模型飞信、手机报领先客户 宣传推广策划针对性活动：邀请领先用户、目标客户参加飞信我自信、飞信传情、手机报等系列活动 利用领先用户带动普通用户，活跃度提升效果显著,锁定高校学生群体，重点提升 客户全景图提供支撑 1、9所高校12.9万高校学生号码2、综合活跃度评估模型飞信手机端、手机邮箱、无线音乐领先用户 宣传推广1、校园主题活动：飞信名人谈、飞信乐翻天、飞信献爱心、动感音乐盛典2、病毒式传播：利用有奖活动刺激活跃用户带动周边客户使用 利用领先用户带动普通用户，活跃度提升效果显著,领先用户价值提升带动群体价值提升,案例3：挖
11、掘客户偏好，做实运营,针对2007年音乐类盛事获取各类音乐偏好客户群，并根据客户偏好群推荐相应铃音,目标客户获取方式：音乐偏好标签 营销方式：短信推广相应铃音 成效：每次推广的营销成功率均高于17%，显著高于平时3%-5的营销成功率,需求/偏好挖掘,案例4：利用客户场景状态，做细运营,抓准客户等车、坐车的时机，向客户推荐手机报、WAP总站栏目,原始数据输入：出现在地铁站、公交站 周一至周五上午：7:00-9:30下午：17:00-19:00,分类模型,上班族特定时间段,数据补充：支撑彩信/GPRS尚未开通,策略及成效：在相应时间段，通过彩信/WAP PUSH发送体验信息,动态行为标签,动态行为
12、获取,第四部分 效益分析,总体效益,深度运营支撑能力提升,节约开支,营销命中率提升,量质并重,满意度提升,收入促进,总体收益,利用“客户全景视图”带来飞信、一起玩吧近200万新增客户，而该2项业务目前尚不产生收入，故仅体现成本节约，而在新增收入中体现。在未来会产生巨大利润。,专项效益分析1：收入促进,利用“客户全景视图”所带来的业务收入为765万，各项收入具体如下：,（单位：万元）,潜在收益,计算依据：新增收入新增客户数单价使用月数,专项效益分析2：节约开支,利用客户全景视图所节约的开支超过1.47亿，各项收入具体如下：,（单位：万元）,计算依据：节支额=（新增客户数/原有成功率新增客户数/现
13、有成功率）推广成本单价实体渠道成本：约为7元/笔主动呼出渠道成本：约为4元/笔短信渠道成本：0.1元/笔彩信传渠道成本：0.3元/笔,备注：飞信、车务提醒、手机报采用短信、彩信等方式推广，由于单价较低导致节支额较小，此处不再计算。,飞信活跃 渗透率提升,专项效益分析3：量质并重,针对高校学生群体、商务白领2大重点群体开展领先用户带动式的提升战役,手机邮箱 渗透率提升,18.3%,渗透率提升倍数：全客户2.1高校学生3.7商务白领2.7,营销更细：通过领先用户的带动作用，在有效节约成本的同时，快速提升了数据业务在特定圈子的影响力，渗透率提升比例明显高于其他群体。为各类细分人群的数据业务发展情况分
14、析和跟踪监控提供可能,渗透率提升倍数：全客户2.8高校学生4.6商务白领4.4,专项效益分析4：营销命中率提升,将客户全景视图与原有数据挖掘模型结合的方式，进一步提升营销命中率,营 销 命 中 率 对 比,专项效益分析5：满意度提升,通过客户全景视图的支撑，让数据业务与客户生活融合，大大提升了数据满意度。,满 意 度 对 比,满意度跟踪调查现实：采用“客户全景视图”进行数据业务推广的目标客户满意度有较大幅度的提升。,专项效益分析6：深度运营支撑能力提升,深运平台信息输入层的丰富和拓展,为地市公司实现区域网格化管理提供支撑,为设计数据业务产品的个性化组合提供依据,帮助提升数据业务营销水平，优化创
15、新营销模式,为数据业务的新产品开发提供需求依据,第五部分 项目总结,项目总结,实现客户深入洞察,基于生活圈的捕捉，刻画出客户的全景特征视图，涵盖区域、人文、需求/偏好和动态行为4个维度，且具有成长性,规划标签体系,提升深度运营水平,客户全景视图的构建，对于提升新业务的深度运营水平、形成数据业务的长尾效应有重要支撑作用,规划3层次信息存储标签，实现客户视图动态管理，建立全景视图运营平台的运营流程和IT优化机制,探索通过促进量质并重发展从而深化数据业务深度运营,产品管理与营销,管理体制建设,建立运营团队,建立激励体制,定位目标客户,建立使用客户模型,针对客户提炼产品卖点,与客户进行有效交互,收集客
16、户使用反馈,提升业务质量,优化营销活动,渠道业务体验,客户满意业务活跃,优化业务体验,业务健康度诊断,明确部门分工,建立深度运营工作流程,建立运营工作评估体系,与成熟业务交叉销售,深度运营经验共享,可推广性,示范效应,执行难度,推广价值,引入了客户生活圈的概念，从自然人在生活中扮演的不同角色出发，为客户提供无缝隙的针对性营销，是对目前营销支撑的一个大胆创新，具有很强的示范效应。,数据导入自动化 分析模型标准化 标签体系可扩展 数据仓库可成长,利用标准化模型对提取的信令信息进行分析处理，并以可扩展的标签体系在数据仓库中体现，使该案例的推广执行变得较为简易。,首次实现客户在区域、人文统计、需求/偏好和动态行为4个维度的深入洞察，该视图能够随着客户的成长进行自动更新，是“以客户为中心”战略要求的深度应用与延伸。,基于生活圈的客户可成长性全景图,Thank You!,
