客戶細分模型項目報告課件

2007年12月2007年12月XX移動客戶細分模型

項目報告1XX移動客戶細分模型

項目報告11報告會議程一、項目背景及前階段工作回顧二、客戶細分方法論三、XX移動客戶細分模型四、通用客戶細分結果分析及相應市場策略五、短信專題客戶細分結果分析及相應市場策略六、基于客戶細分結果的市場營銷活動討論2報告會議程一、項目背景及前階段工作回顧22報告會議程一、項目背景及前階段工作回顧二、客戶細分方法論三、XX移動客戶細分模型四、通用客戶細分結果分析及相應市場策略五、短信專題客戶細分結果分析及相應市場策略六、基于客戶細分結果的市場營銷活動討論3報告會議程一、項目背景及前階段工作回顧33項目概述項目主題：XX移動客戶細分模型項目范圍：本期項目以樂山市為試點城市項目目的：按用戶行為進行細分，客觀反映用戶需求。通過對各類人群的深入分析，為相關部門制訂資費、服務、市場策略提供基礎。項目內容：建立客戶細分模型結合各部門需求對客戶細分群進行詳細分析協(xié)助市場經營部進行相關服務、市場活動的策劃4項目概述項目主題：XX移動客戶細分模型44項目各階段計劃第一階段：需求調研、項目范圍界定 在與各部門的訪談中，了解各部門的需求點，以便在客戶細分后有重點地進行分析。第二階段：收集提取數(shù)據(jù) 依據(jù)第一階段的需求，收集并整理數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)加載到指定的數(shù)據(jù)庫表，為下一階段的建模提供基礎。第三階段：建模及分析 建立細分模型，對樂山移動用戶進行細分。并根據(jù)前期訪談所了解的需求，結合樂山具體情況，對客戶細分群進行詳細分析。第四階段：應用專題設計 根據(jù)第一階段的訪談，并在第三階段的細分結果分析基礎上，協(xié)助市場經營部門對部分重點細分群體有針對性地設計市場策略和市場活動。注：SPSS的CRISP建模流程包含了第二、三階段，所以此階段內容在建模步驟中詳細講述。5項目各階段計劃第一階段：需求調研、項目范圍界定55150－300元（市州）500元以下（成都）普通全球通客戶300元（市州）500元（成都）貴賓卡800元全球通銀卡1500元全球通金卡3000元全球通鉆石卡ARPU全球通客戶等級XX移動已對用戶按ARPU值進行了用戶細分，并對不同級別的客戶采取了不同的服務策略。XX移動客戶細分現(xiàn)狀6150－300元（市州）500元以下（成都）普通全球通客戶36高端用戶中端用戶低端用戶以全球通新形象涵蓋目標群的共性特質以頂級服務/享受滿足和穩(wěn)固以領先業(yè)務刺激和帶動目前客戶細分無法完全滿足

業(yè)務部門增長需求通過業(yè)務訪談，我們了解到基于ARPU值的客戶細分還無法完全滿足業(yè)務部門日益增長的業(yè)務需求準確了解客戶行為可以進一步了解客戶，增加客戶滿意度7高端用戶中端用戶低端用戶以全球通新形象涵蓋目標群的共性特質以7針對各部門的需求訪談訪談部門需求點策略分析計費業(yè)務中心主要通過計費業(yè)務中心了解客戶細分項目系統(tǒng)平臺的需求和系統(tǒng)環(huán)境市場經營部關注全球通品牌整合，希望通過品牌整合提高服務品質，實現(xiàn)在業(yè)務、回饋、渠道上的差異化

通過客戶細分，分析品牌整合高中端人群行為消費特征，為其設計差異化服務。并對品牌整合的效果從客戶細分角度進行監(jiān)測。如何更好服務于中端用戶在客戶細分后準確定位全球通中端用戶，研究其行為方式和特征，進行有針對性的服務設計和活動策劃。通過提高服務來挽留有離網(wǎng)傾向用戶

研究分析有價值的離網(wǎng)用戶行為特征，策劃有針對性的活動或服務進行挽留。營銷中心關注雙機傾向用戶的挽留。希望通過發(fā)現(xiàn)有雙機傾向的用戶，并在其購買之前進行挽留

分析以往雙機用戶的行為特征及關注點，針對有價值用戶設計服務項目及策劃活動。預警離網(wǎng)用戶，通過提高服務來挽留有離網(wǎng)傾向用戶

研究分析有價值的離網(wǎng)用戶行為特征，策劃有針對性的活動或服務進行挽留。關注大眾卡的效果通過客戶細分了解大眾卡的受眾群，向有流失可能的用戶進行宣傳，并避免直接影響全球通其他用戶。通過對各部門的訪談，為客戶細分模型的建立提供指導依據(jù)。8針對各部門的需求訪談訪談部門需求點策略分析計費業(yè)務中心主要通8針對各部門的需求訪談訪談部門需求點策略分析客戶服務中心客戶關系管理室目前的外呼服務多為服務宣傳和用戶調查。外呼用戶多為隨機抽取，缺乏策略性。希望通過客戶細分節(jié)約外呼成本，提高外呼效率和效果，并深入挖掘外呼應用。

對客戶進行細分后，在外呼時可提供有針對性的服務。在推薦產品或進行調查前便了解用戶的行為特征、生活方式等，有助于提高親和力，節(jié)省人員和資金成本，并提升效果。數(shù)據(jù)部對于目標用戶只了解其大致特征，不清楚其更細致的行為特征、生活方式等，因此在推各項業(yè)務時定位不準。希望通過客戶細分模型了解各種數(shù)據(jù)業(yè)務的使用人群以及使用行為方式。

通過客戶細分，尋找其重要業(yè)務的目標人群，并詳細分析特征，對業(yè)務的規(guī)則制定、推廣提供依據(jù)。樂山－市場部小靈通和聯(lián)通競爭激烈，希望了解有轉網(wǎng)傾向的用戶的特征，并進行及時挽留

分析有可能轉至小靈通、聯(lián)通的用戶，由于整個樣本空間規(guī)模較小，可以適當對中高端人群制定一對一的服務策略目前所有產品都針對所有人群進行推廣，希望找到目標人群有的放矢地進行推廣，提高效率，節(jié)約成本。分析各種產品的目標用戶，研究其行為特征，并通過交叉銷售帶動整個產品的銷售增量。希望找到短信密集使用人群，并以此為導入點，制定有效的方式刺激整個短信市場

通過對短信密集人群的行為分析，找到此類人群，通過他們帶動周圍人群的短信使用量，并通過他們對移動產品及業(yè)務進行軟性宣傳9針對各部門的需求訪談訪談部門需求點策略分析客戶服務中心客戶關9報告會議程一、項目背景及前階段工作回顧二、客戶細分方法論三、XX移動客戶細分模型四、通用客戶細分結果分析及相應市場策略五、短信專題客戶細分結果分析及相應市場策略六、基于客戶細分結果的市場營銷活動討論10報告會議程一、項目背景及前階段工作回顧1010客戶細分分析結果能幫助XX

移動實現(xiàn)股東價值的最大化從各個角度來增加股東價值，都需要以客戶細分為基礎。股東價值最大化利潤增長收入增長資產回報增長增加現(xiàn)有的收入(現(xiàn)有客戶)創(chuàng)造新的收入(新客戶)提高客戶接觸成本

有效性提高資產收益率增加客戶周期（降低客戶流失率)提高現(xiàn)在的客戶關系(增加現(xiàn)有產/服務銷售)提高現(xiàn)在的客戶關系

(增加新產品/服務銷售)提高在現(xiàn)有的客戶群中的份額進入新的客戶群提供新產品和服務提高營銷成本

有效性提高銷售成本

有效性提高服務成本

有效性提高庫存/定單管理成本有效性提高基礎設施/中央服務設施成本有效性將資源分配給高價值的產品/客戶提升客戶細分/區(qū)分度進行產品和渠道的重新組合客戶群信息德勤咨詢專有的客戶價值圖進入新的市場（地理上）11客戶細分分析結果能幫助XX

移動實現(xiàn)股東價值的最大化從各個角11客戶細分是產品開發(fā)、市場營銷的基礎客戶細分使差異化成為可能，使提供的產品和服務更直接的針對某一特定客戶群為什么劃分客戶群？產品/服務理解客戶對產品的偏好，針對客戶的需求提供產品渠道

理解客戶對銷售和服務要求，有針對性地設計銷售渠道推廣

理解客戶對市場活動的反應和接受程度，針對客戶群制定推廣策略價格制定理解客戶的價格敏感度，針對客戶的需求制定價格戰(zhàn)略12客戶細分是產品開發(fā)、市場營銷的基礎客戶細分使差異化成為可能，12分析型CRM的子工作流關系圖本次客戶細分項目重點對客戶行為及需求進行分析，及對客戶細分群進行定義?？蛻粜袨榧?/p>

需求分析流失預測分析流失原因分析客戶價值客戶細分群的定義客戶策略挽留策略客戶生命

周期價值交義銷售和增量銷售其他分析模型客戶價值客戶細分客戶周期價值客戶流失其他分析模型13分析型CRM的子工作流關系圖本次客戶細分項目重點對客戶行為及13分析型CRM各模型的相互關系和用處模型互相作用-輸入方向客戶價值模型交叉銷售和增量

銷售發(fā)現(xiàn)模型應用模型流失預測模型客戶細分模型12識別高離網(wǎng)率的高價值客戶預估將來最有可能離網(wǎng)的客戶可更準確地區(qū)分高價值的客戶群,因客戶價值代表每個客戶群在其生命周期內為XX移動所帶來的價值商業(yè)應用1根據(jù)客戶細分模型的輸出物,再加上每個應用模型的不同分析,便能把客戶群分得更準確、更清晰1123客戶行為、客戶價值、客戶需要…識別客戶群的交叉和增量銷售機會,從而增加收入了解客戶對產品/服務的需求支持模型客戶周期價值分析模型3渠道盈利

分析模型挽留響應模型454對各種渠道的成本所帶來的收益及付出的成本有更請楚和準確的了解對發(fā)展客戶所付出的傭金作合理水平分析,以方便將來作為品牌代理的分折5預估客戶對客戶挽留活動有響應的可能性分析現(xiàn)有營銷活動及集中目標、減低投資分析型CRM通過建立模型實現(xiàn)知識分析平臺,將客戶數(shù)據(jù)轉化為對客戶的了解,并由此產生有針對性的運作14分析型CRM各模型的相互關系和用處模型互相作用-輸入方向客戶14可供選擇的客戶細分方法具體選用哪種方法需要考量實施細分方法的難易程度及有效程度，同時還要增加股東價值和滿足決策目標實施的難易程度人口統(tǒng)計(Demographical)客戶價值(CustomerValue)行為方式(Behavioral)態(tài)度(Attitudinal)性別年齡戶藉職業(yè)婚姻狀況教育程度收入通話時段繁忙和非繁忙通話量漫游服務方便程度行為方式的變化高利潤率中等利潤率低利潤率負利潤率形象價值觀生活方式心理因素人口統(tǒng)計行為方式客戶價值態(tài)度客戶細分方式范例

15可供選擇的客戶細分方法具體選用哪種方法需要考量實施細分方法的15各種客戶細分方法的比較任何客戶細分都會運用到多維的客戶細分方法。每個細分方法都有其優(yōu)缺點。細分基礎優(yōu)勢劣勢應用客戶特征人口統(tǒng)計所處的生命周期對營業(yè)廳的接近度可計量的可獲得的(容易得到外部數(shù)據(jù))難以和使用行為聯(lián)系起來客戶保持及獲取戰(zhàn)略客戶行為使用頻率使用量/價值手機型號偏好使用產品應用服務能被多次記錄及確認在一定范圍內可實行已有內部客戶數(shù)據(jù)可將使用記錄入數(shù)據(jù)庫中根據(jù)對客戶行為的初步分析作出決定不可前瞻數(shù)據(jù)可信度業(yè)務戰(zhàn)略戰(zhàn)略性客戶細分的選擇重點的財務分析數(shù)據(jù)庫可為公司各業(yè)務的營銷戰(zhàn)略提供支持歷史數(shù)據(jù)分析客戶態(tài)度價格敏感度對促銷的敏感度品牌忠誠度整體滿意度滿意的程度可了解客戶態(tài)度，提高有效性可計量的在一定范圍內可實行不可評估、確認難以獲得難以和外部數(shù)據(jù)相連接和內部評估沒有直接聯(lián)系目標客戶獲取及保留新產品開發(fā)品牌戰(zhàn)略客戶需求的確認認識改善的機會16各種客戶細分方法的比較任何客戶細分都會運用到多維的客戶細分方16我們在XX移動使用的客戶細分方法考慮不同客戶細分方法的有效性及實施的難易程度，并結合移動所提供的數(shù)據(jù)資源和移動用戶特點，我們采用用戶行為方式進行客戶細分，再結合人口統(tǒng)計和客戶價值準確定位細分人群?？蛻魞r值

人口統(tǒng)計行為方式客戶群X客戶細分三維分析體系三維分析體系所帶來

的業(yè)務利益客戶價值識別高價值客戶群，成為目標客戶群行為方式如何針對目標客戶群，根據(jù)客戶行為分析，擴展及保留客戶群，提供服務滿足客戶需求人口統(tǒng)計整理客戶群的背景資料以便市場營銷人員能找到目標客戶群

17我們在XX移動使用的客戶細分方法考慮不同客戶細分方法的有效性17報告會議程一、項目背景及前階段工作回顧二、客戶細分方法論三、XX移動客戶細分模型四、通用客戶細分結果分析及相應市場策略五、短信專題客戶細分結果分析及相應市場策略六、基于客戶細分結果的市場營銷活動討論18報告會議程一、項目背景及前階段工作回顧1818本期客戶細分模型——聚類模型聚類的原理是把具有相近特征的觀測值聚集為一組，保證各組間特征的相異性最大，同組內各觀測值特征的相似性最大。在本項目中，采用通話行為、數(shù)據(jù)業(yè)務使用情況等作為細分變量，把有相近行為特征的人群聚為一組。各條記錄在細分變量空間的透視圖點對點短信夢網(wǎng)短信本地通話通話行為數(shù)據(jù)業(yè)務長途通話各行為特征在空間的位置相對集中，因此被劃分為有一定共同行為特征的客戶群19本期客戶細分模型——聚類模型聚類的原理是把具有相近特征的觀測19CRISP-DM（Cross-IndustryStandardProcessforDataMining）

具體流程如下圖：數(shù)據(jù)挖掘方法論——CRISP-DM各個環(huán)節(jié)順序進行，但需要不斷地循環(huán)往復進行數(shù)據(jù)探索和模型的調優(yōu)20CRISP-DM（Cross-IndustryStanda20各環(huán)節(jié)所涉及的內容和人員先不考慮循環(huán)往復的探索和調優(yōu)過程，直接順序考察各個環(huán)節(jié)確定商業(yè)目標ETL建立模型數(shù)據(jù)收集、管理數(shù)據(jù)探索、修改各部門訪談計費中心支持

數(shù)據(jù)挖掘工程師數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)分析、市場營銷人員商業(yè)理解BusinessUnderstanding數(shù)據(jù)理解

DataUnderstanding數(shù)據(jù)準備

Data

Preparation建立模型

Modeling模型評估Evaluation結果發(fā)布Deployment模型調優(yōu)應用策略CRISP-DM21各環(huán)節(jié)所涉及的內容和人員先不考慮循環(huán)往復的探索和調優(yōu)過程，直21步驟一：商業(yè)理解我們基于訪談中了解的客戶需求，采用用戶行為特征作為細分變量，用戶人口統(tǒng)計信息和客戶價值作為描述變量，從而定位人群特征。對行為特征從以下幾個方面來獲取信息對多元化服務的需求程度服務類型對通話的多層次需求本地、長途、漫游呼叫時長本地、長途、漫游呼叫次數(shù)呼叫時間、次數(shù)（繁忙/非繁忙時段，工作/休息時段）呼叫類型（主叫、被叫、呼轉）對資費的敏感程度IP使用情況優(yōu)惠時段通話情況撥打1861次數(shù)對方便性及信息實時性的需求SMS使用次數(shù)Monternet使用次數(shù)WAP上網(wǎng)時間GPRS數(shù)據(jù)流量導出客戶需求種類客戶數(shù)據(jù)注：細分變量——用于進行客戶細分的變量。

描述變量——將客戶細分成各個群體后，各群體的基本特征22步驟一：商業(yè)理解我們基于訪談中了解的客戶需求，采用用戶行為特22步驟一：商業(yè)理解基于客戶需求，并結合以上行為特征選取的方向，我們定義了幾組數(shù)據(jù)作為細分變量通話范圍本地通話d_localt_local省內長途通話d_toll_inprnt_toll_inprn省間長途通話d_toll_btwprnt_toll_btwprn國際、港澳臺長途通話d_toll_htm+iddt_toll_htm+idd活動范圍省內漫游通話d_rm_inprnt_rm_inprn省際漫游通話d_rm_btwprnt_rm_btwprn國際漫游通話d_rm_iddt_rm_iddIP使用情況IP通話d_ipt_ip與各運營商聯(lián)系程度網(wǎng)內通話比例d_mob_vs_Ttlt_mob_vs_Ttl聯(lián)通通話比例d_uni_vs_Ttlt_uni_vs_Ttl小靈通通話比例d_phs_vs_Ttlt_phs_vs_Ttl固話通話比例d_fix_vs_Ttlt_fix_vs_Ttl呼轉行為d_fwd_totalt_fwd_total數(shù)據(jù)業(yè)務使用情況WAP使用d_wapt_wap點對點及網(wǎng)間短信發(fā)送次數(shù)t_sms_total夢網(wǎng)短信發(fā)送次數(shù)t_sms_mont客服到營業(yè)廳次數(shù)t_service撥打1860次數(shù)t_1860撥打1861次數(shù)t_1861注：其中d_X代表時長，t_X代表次數(shù)23步驟一：商業(yè)理解基于客戶需求，并結合以上行為特征選取的方向，23步驟一：商業(yè)理解客戶基本信息agespecial_feet_fwd_unimalesms_feed_fwd_fixfemalewap_feet_fwd_fixGenderMissingip_fee閑時忙時通話情況d_pkon_totalCashPaygprs_feet_pkon_totalPrePaymessage_feed_pkoff_totalvip_markother_feet_pkoff_totaldue_mark主叫被叫情況d_outgoing_total工作時間、生活時間通話情況d_worktime_totaltenure_in_dayst_outgoing_totalt_worktime_total費用信息ARPUd_incoming_totald_resttime_totalshould_feet_incoming_totalt_resttime_totalfavor_fee聯(lián)系人群范圍distinct_out_total各項短信使用情況t_sms_p2prent_feedistinct_in_totalt_sms_linklocal_fee與聯(lián)系緊密人群的主被叫情況d_outgoing_topNt_sms_topNinprn_feet_outgoing_topNsms_msg_lengthbtwprn_feed_incoming_topNdistinct_sms_sendhtm_feet_incoming_topNdistinct_spidd_fee各項呼轉情況d_fwd_mobrm_inprn_feet_fwd_mobrm_btwprn_feed_fwd_srvrm_idd_feet_fwd_srvrm_toll_feed_fwd_uni通過細分變量將客戶進行細分，再通過以下描述變量定位人群，進一步分析人群特征。24步驟一：商業(yè)理解客戶基本信息agespecial_feet_24步驟二：數(shù)據(jù)理解

——數(shù)據(jù)源來自經營分析系統(tǒng)客戶基本信息（DW_USR_DCUSTM）用戶帳務信息（DW_FEE_SHOULDDM）CDR信息語音CDR（DW_CALL_CDR）IP業(yè)務CDR（DW_NEWBUSI_CDR）短信業(yè)務CDR（DW_NEWBUSI_SMSCDR）夢網(wǎng)業(yè)務CDR（DW_NEWBUSI_MESGCDR）客服信息25步驟二：數(shù)據(jù)理解

——數(shù)據(jù)源來自經營分析系統(tǒng)客戶基本信息（D25步驟三：數(shù)據(jù)準備寬表生成流程注：寬表是將數(shù)據(jù)經過組合所形成的包括細分變量和描述變量的記錄表。DSS目前開放的表格作為接口表其他接口文件作為中間表的數(shù)據(jù)集1作為中間表的數(shù)據(jù)集2建模使用的寬表數(shù)據(jù)集建模使用的寬表數(shù)據(jù)集接口文件直接參與寬表的生成26步驟三：數(shù)據(jù)準備寬表生成流程注：寬表是將數(shù)據(jù)經過組合所形成的26步驟四：建立模型通過因子分析找到變量之間的關系，并優(yōu)化變量組合。在對模型結果的分析中，根據(jù)標準——群間差距最大，群內差距最小的原則進行分析，同時調整變量組合，以盡量接近標準。以此方式循環(huán)，逐步使模型得到優(yōu)化。數(shù)據(jù)探索建摸模型分析因子分析27步驟四：建立模型通過因子分析找到變量之間的關系，并優(yōu)化變量組27步驟四：建立模型——數(shù)據(jù)探索customertype項目百分比數(shù)量用戶類型不詳0.017B普通73.4495758B重要客戶A10.14185B重要客戶A20.10133B重要客戶A30.18241B重要客戶A40.21276B集團客戶B10.22282B集團客戶B21.131473B集團客戶B32.252930B集團客戶B46.288193B信譽客戶C10.0111B信譽客戶C20.0340B信譽客戶C31.381793B信譽客戶C41.011321B信譽客戶C51.511968B信譽客戶C61.542006B潛在大用戶10.2913411B老客戶0.0570B原重要0.0221B公免0.21269customer_status項目百分比數(shù)量正常79.05103066冒高17.4322721欠停0.34448報停1.692206掛失0.0223預銷1.281669強開0.0562強關0.15193tenure_in_days項目百分比數(shù)量在網(wǎng)時間90天以上0.79102942在網(wǎng)時間90天以內0.2127446公免不能代表普遍用戶行為，容易對在聚類形成噪音在用戶狀態(tài)中僅選擇正常用戶選擇入網(wǎng)時間90天以上用戶，保證研究樣本擁有完整的研究期間數(shù)據(jù)

（2007年8-10月）注：黃色部分為去掉的數(shù)據(jù)28步驟四：建立模型——數(shù)據(jù)探索customertype項目百28步驟四：建立模型——數(shù)據(jù)探索在記錄中發(fā)現(xiàn)should_fee（用戶應收費）=favor_fee（優(yōu)惠費）的用戶記錄，詳細查看其記錄，比較異常。在與樂山移動分公司訪談后了解此類記錄多為用于測試的號碼。于是去掉該部分記錄customer_idphone_noshould_feefavor_fee32007534813708130041381.76381.7632007534913708130042375.02375.0232007535013708130043797.27797.27320075351137081300441090.681090.68320075352137081300456.666.6632007535313708130046432.07432.07320075354137081300471478.761478.76部分should_fee=favor_fee的記錄29步驟四：建立模型——數(shù)據(jù)探索在記錄中發(fā)現(xiàn)should_fee29步驟四：建立模型——數(shù)據(jù)探索短信發(fā)送人數(shù)極多號碼有可能為移動統(tǒng)一向用戶發(fā)送。以distinct_sms_send（短信發(fā)送的人數(shù)）為例在通過變量的標記直接去掉非正常值外，還通過查看數(shù)據(jù)去掉極值，以免極少數(shù)用戶的行為對細分結果形成噪音。以d_local（本地通話時長）為例極少數(shù)人的個別行為可能影響細分群，所以在研究其圖形分布后，去掉部分極值30步驟四：建立模型——數(shù)據(jù)探索短信發(fā)送人數(shù)極多號碼有可能為移動30樂山移動用戶的ARPU值分布樂山的平均ARPU值：156.48元步驟四：建立模型——數(shù)據(jù)探索我們獲得的樂山移動用戶記錄共有130388條，經過正常值選擇、極值處理等，最后用于研究的記錄有78339條。以下數(shù)據(jù)探索工作著重于了解樂山移動用戶概貌，以及發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在的問題。樂山移動用戶年齡分布樂山移動用戶性別比例樂山移動用戶區(qū)域分布31樂山移動用戶的ARPU值分布樂山的平均ARPU值：156.431樂山移動用戶付費方式步驟四：建立模型——數(shù)據(jù)探索樂山移動用戶付費信息中，僅有現(xiàn)金支票和預付費用戶兩種標記。建議將信用卡托收、各銀行代收等方式進行標記。根據(jù)全球通品牌整合計劃，市州地區(qū)用戶ARPU值在300元以上可享有貴賓卡，即VIP用戶。從圖中所示，系統(tǒng)中VIP標記部分有誤。樂山移動用戶VIP情況32樂山移動用戶付費方式步驟四：建立模型——數(shù)據(jù)探索樂山移動用戶32步驟四：建立模型——生成客戶細分模型使用SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具進行客戶細分33步驟四：建立模型——生成客戶細分模型使用SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具33步驟五：模型評估以t_fix_vs_total

為強勢特征的細分組t_fix_vs_total

的分布所有用戶t_fix_vs_total

（固話通話比例）的分布細分前整個用戶群數(shù)據(jù)落差較大。細分后，各組的強勢變量的分布趨于平緩，可看出，聚類模型將具有相似特征的記錄聚在一組。若在此步驟中若發(fā)現(xiàn)模型不夠優(yōu)化，還需要回到第四步驟，甚至第三步驟進行調整34步驟五：模型評估以t_fix_vs_total為強勢特征的34步驟六：結果發(fā)布對模型結果進行分析，并針對細分群提出相應策略，該部分內容在下一節(jié)詳細講述35步驟六：結果發(fā)布對模型結果進行分析，并針對細分群提出相應策略35報告會議程一、項目背景及前階段工作回顧二、客戶細分方法論三、XX移動客戶細分模型四、通用客戶細分結果分析及相應市場策略五、短信專題客戶細分結果分析及相應市場策略六、基于客戶細分結果的市場營銷活動討論36報告會議程一、項目背景及前階段工作回顧3636細分結果數(shù)據(jù)表（12個客戶細分組）

——細分變量組1組2組3組4組5組6組7組8組9組10客戶細分群cluster-1cluster-8cluster-12cluster-9cluster-7cluster-5cluster-10cluster-3cluster-11cluster-4cluster-6cluster-2客戶數(shù)占總客戶比例0.0650.0900.1970.1930.1020.1580.1250.0110.0350.0200.0050.001ARPU68.5398.87126.41135.44145.52162.74153.84194.58467.68545.86818.851422.02本地通話時間7874.749575.9814219.8815029.9418305.4420607.7718176.3015219.1574130.9047523.8049344.0039735.35本地通話次數(shù)80.93103.79161.61170.09211.23238.01200.97140.33822.74497.04521.28406.72省內長途通話時間255.34560.60671.11843.86658.50885.161159.61987.363774.808389.128418.616134.88省內長途通話次數(shù)1.864.425.727.295.717.8110.027.1234.0373.1773.5653.14省際長途通話時間110.32305.75293.05409.41269.26373.12533.24485.091263.322209.1915981.604346.05省際長途通話次數(shù)0.601.731.812.581.652.343.432.808.7115.92120.7028.84國際港澳臺長途通話時間0.326.781.632.821.000.892.560.2210.427.9131.484273.49國際港澳臺長途通話次數(shù)0.000.040.010.020.010.010.020.000.060.050.2237.47省內漫游通話時間338.40591.40781.291046.00796.111108.621560.101362.624515.1510459.799909.148736.74省內漫游通話次數(shù)3.245.707.9110.648.1711.5315.9112.8446.96102.9094.0583.40省際漫游通話時間34.12191.22169.02253.75124.42180.73311.17257.00538.171436.5814768.834178.14省際漫游通話次數(shù)0.251.441.392.111.081.572.622.034.7512.32127.5731.60國際漫游通話時間0.171.520.781.320.820.793.520.0012.786.3329.384633.49國際漫游通話次數(shù)0.000.010.010.010.010.010.040.000.110.050.2443.30IP通話時間492.19600.45584.37688.80599.59729.461084.452591.801104.838322.416629.192273.72IP通話次數(shù)2.353.263.443.973.404.316.0810.486.6353.2340.8711.07呼叫轉移時間666.86689.19904.18988.471190.041353.711233.80807.353677.672933.653967.393909.30呼叫轉移次數(shù)8.8910.4713.6715.0318.2720.4118.6411.4357.9443.2459.1761.81與移動通話時間/總通話時間0.130.170.220.390.190.360.580.340.460.340.460.44與移動通話次數(shù)/總通話次數(shù)0.110.170.220.400.180.350.570.320.460.340.470.49與聯(lián)通通話時間/總通話時間0.070.090.160.090.390.240.090.100.180.170.150.11與聯(lián)通通話次數(shù)/總通話次數(shù)0.060.080.160.090.390.240.090.100.190.170.150.12與小靈通通話時間/總通話時間0.020.010.010.010.010.010.000.010.010.010.000.00與小靈通通話次數(shù)/總通話次數(shù)0.020.010.010.010.010.010.000.010.010.010.000.00與固話通話時間/總通話時間0.170.610.410.360.270.230.210.260.220.360.320.38與固話通話次數(shù)/總通話次數(shù)0.140.570.390.340.250.220.190.230.210.340.300.37WAP上網(wǎng)時間19.126.468.849.148.9610.4415.7092.4626.4616.092.78128.37WAP上網(wǎng)次數(shù)0.140.040.050.060.050.060.080.620.160.080.020.26短信總次數(shù)33.3011.0519.5221.9228.8029.9437.44701.6653.1349.9058.3487.40夢網(wǎng)短信次數(shù)4.003.984.664.774.514.954.828.506.647.057.166.93到營業(yè)廳次數(shù)0.480.530.730.820.760.950.901.673.313.734.736.84撥打1860次數(shù)1.730.630.840.720.980.940.843.680.821.080.840.21撥打1861次數(shù)6.812.454.023.564.835.154.2711.523.154.062.110.2637細分結果數(shù)據(jù)表（12個客戶細分組）

——細分變量組1組2組337細分結果數(shù)據(jù)表——描述變量（一）組1組2組3組4組5組6組7組8組9組10客戶細分群cluster-1cluster-8cluster-12cluster-9cluster-7cluster-5cluster-10cluster-3cluster-11cluster-4cluster-6cluster-2客戶數(shù)占總客戶比例0.0650.0900.1970.1930.1020.1580.1250.0110.0350.0200.0050.001ARPU68.5398.87126.41135.44145.52162.74153.84194.58467.68545.86818.851422.02年齡30.9935.3934.1934.3232.7932.9232.7424.1833.7933.7234.9335.95男性比例0.590.640.670.660.690.720.660.470.750.740.800.77女性比例0.290.270.250.250.220.200.250.440.160.190.150.12性別不詳比例0.110.090.090.090.080.080.090.090.080.070.060.12現(xiàn)金付費比例0.090.190.190.210.160.180.180.080.510.510.590.86預付費比例0.910.810.810.790.840.820.820.920.490.490.410.14VIP比例0.070.130.180.200.180.230.200.180.760.810.850.88欠費比例0.020.020.030.030.030.030.030.010.090.090.100.05在網(wǎng)時長（天）775.00823.20852.02888.43760.20827.97794.64424.441214.861152.101192.931500.07應收費88.89128.22164.29179.07194.14220.03215.79258.79692.31697.45991.011552.63優(yōu)惠費20.3529.3537.8843.6348.6157.2961.9564.21224.63151.59172.16130.61月租費21.5635.1038.0739.2039.7442.8140.7118.9848.9049.3749.0949.22基本通話費42.4859.8787.6792.93115.20128.86113.0097.73500.66329.60336.54259.09本地通話費比例0.480.470.530.520.590.590.520.380.720.470.340.17省內長途費0.852.342.472.942.283.103.743.5114.2922.7120.8814.11省際長途費1.744.525.206.855.106.749.307.9027.0765.8898.0658.33港澳臺長途費0.000.020.000.010.000.010.000.000.010.030.062.64國際長途費0.010.340.080.110.030.010.080.000.510.210.8129.41長途費比例0.030.060.050.060.040.040.060.040.060.130.120.07省內漫游費3.486.718.7411.678.6712.0817.2414.8548.02127.08110.9097.69省際漫游費0.432.792.223.331.552.294.023.366.5123.34183.5657.51國際漫游費0.020.220.120.260.140.130.500.002.200.946.27706.27漫游費比例0.040.080.070.090.050.070.100.070.080.220.300.55漫游長途費0.241.891.392.050.901.352.341.794.7412.04116.55202.86特服費6.636.757.347.587.748.408.156.1713.7914.3619.1217.94SMS費4.591.382.112.242.402.633.7181.093.384.324.426.14WAP費0.030.010.010.010.020.020.020.120.040.030.000.28IP費1.622.101.992.322.082.423.709.604.1927.8220.3019.78IP費比例0.570.230.220.190.250.220.240.730.090.280.090.06GPRS費0.450.100.150.190.140.150.310.361.712.282.6812.09代收信息費4.343.574.685.124.365.365.2812.3510.3511.2211.5714.60其它費0.360.552.022.203.713.653.660.605.886.1110.1016.7838細分結果數(shù)據(jù)表——描述變量（一）組1組2組3組4組5組6組738細分結果數(shù)據(jù)表——描述變量（二）組1組2組3組4組5組6組7組8組9組10客戶細分群cluster-1cluster-8cluster-12cluster-9cluster-7cluster-5cluster-10cluster-3cluster-11cluster-4cluster-6cluster-2客戶數(shù)占總客戶比例0.0650.0900.1970.1930.1020.1580.1250.0110.0350.0200.0050.001ARPU68.5398.87126.41135.44145.52162.74153.84194.58467.68545.86818.851422.02主叫通話時間5266.846145.737954.738442.7910029.9911172.8910108.508461.8638951.2927426.9134500.8125890.70主叫通話次數(shù)51.5464.1889.5194.98114.78128.15112.5782.95426.79279.85336.41252.40被叫通話時間2949.694299.057223.797831.849194.7310677.889739.748211.8540198.5230501.9838798.6429502.33被叫通話次數(shù)32.2946.5680.5685.92104.77121.02102.7968.33439.92306.02376.67285.09主叫通話時長/被叫通話時長1.791.431.101.081.091.051.041.030.970.900.890.88主叫通話次數(shù)/被叫通話次數(shù)1.601.381.111.111.101.061.101.210.970.910.890.89總打出號碼數(shù)15.0124.2933.4334.1935.4041.5434.1427.79101.8391.9896.0684.37總打入號碼數(shù)11.9419.5732.2432.8333.0940.7832.2626.12118.5299.59113.95106.14打出號碼(排前10名的)的平均通話時長471.38405.00455.52489.91597.25627.64642.80672.671799.541484.611693.761107.05打出號碼(排前10名的)的平均通話次數(shù)3.573.424.384.766.126.496.285.0219.4013.3315.1610.30打入號碼(排前10名的)的平均通話時長222.44274.29374.48416.74529.11562.86583.99498.811618.241200.391467.551035.47打入號碼(排前10名的)的平均通話次數(shù)2.002.393.634.015.455.845.483.3317.8311.7813.9611.12TOP10的主叫通話時長/被叫通話時長2.121.481.221.181.131.121.101.351.111.241.151.07TOP10的主叫通話次數(shù)/被叫通話次數(shù)1.791.431.211.191.121.111.151.511.091.131.090.93呼轉到移動時間87.1317.8515.7128.9321.2246.1285.3316.17168.66209.05523.76144.65呼轉到移動次數(shù)0.820.160.150.270.210.460.830.121.771.894.621.33呼轉到移動時間比例0.130.030.020.030.020.030.070.020.050.070.130.04呼轉到移動次數(shù)比例0.090.020.010.020.010.020.040.010.030.040.080.02呼轉到移動服務系統(tǒng)時間383.10578.47730.74817.72975.721055.59987.08619.283115.212156.063020.913450.70呼轉到移動服務系統(tǒng)次數(shù)6.179.3511.8813.3315.9717.3016.1510.0551.6135.6350.0657.21呼轉到移動服務系統(tǒng)時間比例0.570.840.810.830.820.780.800.770.850.730.760.88呼轉到移動服務系統(tǒng)次數(shù)比例0.690.890.870.890.870.850.870.880.890.820.850.9339細分結果數(shù)據(jù)表——描述變量（二）組1組2組3組4組5組6組739細分結果數(shù)據(jù)表——描述變量（三）最強特征次強特征最弱特征次弱特征注：cluster-2，除強勢變量外，其他變量沒用顏色標記組1組2組3組4組5組6組7組8組9組10客戶細分群cluster-1cluster-8cluster-12cluster-9cluster-7cluster-5cluster-10cluster-3cluster-11cluster-4cluster-6cluster-2客戶數(shù)占總客戶比例0.0650.0900.1970.1930.1020.1580.1250.0110.0350.0200.0050.001ARPU68.5398.87126.41135.44145.52162.74153.84194.58467.68545.86818.851422.02呼轉到聯(lián)通時間106.2133.7036.3518.9678.6958.3237.7618.4291.59127.43177.18250.23呼轉到聯(lián)通次數(shù)1.030.350.370.200.820.620.390.201.011.261.922.47呼轉到聯(lián)通時間比例0.160.050.040.020.070.040.030.020.020.040.040.06呼轉到聯(lián)通次數(shù)比例0.020.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00呼轉到固話時間18.2426.6943.8038.3446.9649.2332.8876.1795.59162.15111.913.72呼轉到固話次數(shù)0.110.260.430.350.500.500.310.381.131.721.120.00呼轉到固話時間比例0.030.040.050.040.040.040.030.090.030.060.030.00呼轉到固話次數(shù)比例0.000.000.000.000.000.000.000.010.000.000.000.00忙時通話時間8411.7710942.2815778.5816935.1919713.0722510.4320450.0216460.6080438.2359459.3275370.5758000.47忙時通話次數(shù)89.66119.92181.09193.07230.80262.70228.47156.57902.01617.74756.61588.35閑時通話時間471.62191.69304.13327.91701.69694.05632.021020.462389.251403.221896.271301.86閑時通話次數(shù)3.331.662.993.217.357.215.856.4522.9911.6715.9611.19閑時通話時間比例0.050.020.020.020.030.030.030.060.030.020.020.02閑時通話次數(shù)比例0.040.010.020.020.030.030.020.040.020.020.020.02工作時間通話時間3507.045338.737791.508357.789094.5510612.669617.616581.9940839.9730886.2438650.6929912.56工作時間通話次數(shù)38.2458.4988.9294.70106.30123.53107.5165.45456.20320.55388.01300.05休息時間通話時間4161.484770.046919.087401.649194.7810301.299347.508978.3635274.5825102.2932027.1823562.33休息時間通話次數(shù)40.7748.0875.2779.83102.10114.4998.1077.54379.35246.97300.96221.42工作時間通話時間/休息時間通話時間0.841.121.131.130.991.031.030.731.161.231.211.27工作時間通話次數(shù)/休息時間通話次數(shù)0.941.221.181.191.041.081.100.841.201.301.291.36點對點短信次數(shù)25.798.6213.1718.0611.5618.3632.17596.8236.4633.6442.8067.88互連互通短信次數(shù)7.512.436.343.8617.2411.585.27104.8416.6816.2615.5419.51發(fā)送短信(排前10名的)的平均短信次數(shù)4.763.043.433.594.284.064.8866.335.375.726.168.05短信平均長度58.2971.3969.2367.6668.6066.8064.4242.7160.3059.9260.5749.70短信發(fā)送總人數(shù)5.594.717.097.737.839.509.0427.7820.6117.1020.9325.84SP個數(shù)0.900.961.031.031.001.041.031.191.131.151.181.2140細分結果數(shù)據(jù)表——描述變量（三）最強特征40各組相對強弱勢比較分組號細分編號強勢特征弱勢特征組1：低使用率組1與小靈通通話多，撥打1860、1861次數(shù)本地、省內長途漫游、省間長途、短信、IP、與聯(lián)通用戶通話組2：固話聯(lián)系緊密組8與固定電話通話多本地、省內長途漫游、省間長途、短信、IP、與聯(lián)通用戶通話組3：中低使用率組12與固定電話通話多省際長途、IP電話9與聯(lián)通通話次數(shù)組4：聯(lián)通聯(lián)系緊密組7與聯(lián)通用戶通話時長、次數(shù)省際漫游5與聯(lián)通用戶通話時長、次數(shù)組5：移動聯(lián)系緊密組10與移動用戶通話時長、次數(shù)與聯(lián)通和固話的通話時長、次數(shù)組6：短信高使用組3短信、夢網(wǎng)短信、WAP、撥打1860、1861港澳臺、國際長途漫游。組7：大量本地通話組11本地通話時長、次數(shù)。呼叫轉移。與移動用戶通話時長、次數(shù)組8：高IP&省內漫游組4IP通話時長、次數(shù)。省內漫游組9：高省際長途漫游組6省際長途漫游通話時長、次數(shù)WAP使用，1861撥打次數(shù)組10：高國際長途漫游組2港澳臺、國際長途漫游41各組相對強弱勢比較分組號細分編號強勢特征弱勢特征組1：低使用41組1：低使用率組組1：低使用率組細分組信息數(shù)量：比例：6%年齡：30.99ARPU:68在網(wǎng)時間(月)：27女性比例：29%預付費比例：81%VIP比例：7%客戶群分析本組用戶對手機基本使用通話功能，并且通話需求低。平均每天2.8次主要在本地活動，并且也主要與市內用戶溝通。聯(lián)系圈子小。并且與小靈通聯(lián)系較多。每個市內、長途電話的時長在12組人群中居第一、二位，但次數(shù)卻最少。可看出此類人群一般是有事情才打電話，所以談話時間會長，但次數(shù)卻少。優(yōu)惠時段通話次數(shù)在所有組中最高，占了整個通話次數(shù)的5%。短信使用量相對其他低端人群較多，結合其低ARPU值的特征，估計因為資費敏感而用會采用短信替代一定通話行為IP通話電話次數(shù)占整個通話次數(shù)比例較高，有28%，可看出其對資費非常敏感。主叫電話次數(shù)是被叫電話次數(shù)的1.6倍，主叫時長是被叫時長的1.79倍，是12組中最高的一組。并且與經常聯(lián)系的人群也是主叫居多。結合其資費敏感的特征，分析其被叫行為可能因為資費因素而被壓抑。訪問營業(yè)廳次數(shù)少。撥打1860、1861次數(shù)多。由于1861為話費查詢電話，可見此客戶群對資費比較敏感。42組1：低使用率組組1：低使用率組細分組信息數(shù)量：42組1：低使用率組客戶策略產品/服務：此類人群對資費非常敏感，可能會對省錢類產品感興趣。此類人群被叫行為可能有所壓抑，可通過被叫包月類產品釋放其被叫需求。由于人群圈子窄，并且主要為市內通話，容易成為小靈通的搶奪對象，可設計親情號碼類產品。推廣：估計此類人群中包括低工資人群、家庭婦女、老人、學生等人群、社交需求少的技術人員，所以可選擇超市、商場、學校等地進行海報宣傳或安排人員發(fā)送宣傳單。在人群聚集地進行一定促銷活動，實物獎勵會對該組人群有一定吸引力1860、1861接聽宣傳銷售渠道：除基本代銷點外，可挑選此客戶群體的居民樓附近超市、小商品店等作為代銷點43組1：低使用率組客戶策略產品/服務：4343組2固話聯(lián)系緊密組組2：固話聯(lián)系緊密組細分組信息數(shù)量：比例：9%年齡：35.39ARPU:98在網(wǎng)時間(月)：25女性比例：27%預付費比例：91%VIP比例：13%業(yè)務使用行為對手機基本使用通話功能，并且通話需求低。平均每天3.7次與固話聯(lián)系緊密，有57%的電話是與固話聯(lián)系省內省際長途次數(shù)占總通話次數(shù)的5%，在低端人群中相對較高，并且每次長途通話時間較長，具有一定長途通話需求該組人群工作時間通話多于休閑時間，結合其固話比例大，估計通話主要用于與家人聯(lián)系短信、IP使用量少。結合其有一定長途通話需求卻少用IP,短信使用少，并且平均年齡較大，估計此類人群信息接受渠道窄，不善于使用手機除通話以外的功能。訪問營業(yè)廳次、撥打1860、1861次數(shù)少44組2固話聯(lián)系緊密組組2：固話聯(lián)系緊密組細分組信息數(shù)量44組2固話聯(lián)系緊密組客戶策略產品/服務：該群體ARPU值低，對資費比較敏感，對省錢類產品會感興趣。該群體有一定長途通話需求，卻少用IP電話，估計由于此類人群接受信息渠道有限，并且不習慣使用稍復雜的操作有關，所以仍可向此類人群推廣IP電話，以更加刺激其長途通話需求。并且可根據(jù)此用戶群特征，設計IP電話的保底消費套餐、分時段優(yōu)惠等策略，以免IP電話對長途電話和對其他用戶群體的沖擊。推廣：宣傳中可體現(xiàn)產品的易操作性由于此類人群活動范圍較窄，并且接受信息渠道有限，可在此用戶群體的居民區(qū)、超市等地設置海報或發(fā)送宣傳單等方式銷售渠道：估計此類人群包括生活較有規(guī)律的低工資人群、教師、老人、家庭婦女等，可考慮居民區(qū)附近的食品店等代銷渠道。45組2固話聯(lián)系緊密組客戶策略產品/服務：4545組2固話聯(lián)系緊密組——固話通話比例組2t_fix_vs_total分布所有用戶t_fix_vs_total分布46組2固話聯(lián)系緊密組——固話通話比例組2t_fix_v46組3中低使用率組組3：中低使用率組細分組信息數(shù)量：比例：39%年齡：34ARPU:130在網(wǎng)時間(月)：29女性比例：25%預付費比例：80%VIP比例：19%業(yè)務使用行為對手機使用相對于低端人群高，平均每天6次左右有一定長途漫游并且也主要與市內用戶溝通。聯(lián)系圈子中等偏下。與固話聯(lián)系較多。IP電話使用比例較小點對點短信使用量少。但夢網(wǎng)短信使用量較高，平均每月4.7條，并且大部分在3-6條。訪問營業(yè)廳次、撥打1860、1861次數(shù)中等47組3中低使用率組組3：中低使用率組細分組信息數(shù)量：47組3中低使用率組客戶策略產品/服務：此類人群有一定通話需求，但使用量中等偏下。對資費會有一定考慮，容易受到資費因素的影響而選擇產品?？烧页龃擞脩羧褐兄懈邇r值用戶，進行外呼回訪，了解需求，提高其忠誠度。推廣：此類人群對活動有一定參與性，可通過一定促銷活動吸引其視線可通過電視、報紙等媒體進行宣傳48組3中低使用率組客戶策略產品/服務：4848組4聯(lián)通聯(lián)系緊密組組4：聯(lián)通聯(lián)系緊密組細分組信息數(shù)量：比例：26%年齡：32.8ARPU:154在網(wǎng)時間(月)：26女性比例：21%預付費比例：83%VIP比例：20%業(yè)務使用行為通話需求居中，平均每天7.8次左右與聯(lián)通手機聯(lián)系頻繁,平均與聯(lián)通手機的聯(lián)系次數(shù)和時間占所有通話30%，表明該群體可能和聯(lián)通客戶聯(lián)系較為頻繁、廣泛長途漫游相對于其他中端用戶較少，主要在市內活動，并且主要與市內用戶溝通。聯(lián)系圈子中等。網(wǎng)間短信比例最高，也表明此類人群與聯(lián)通用戶聯(lián)系緊密訪問營業(yè)廳次、撥打1860、1861次數(shù)中等49組4聯(lián)通聯(lián)系緊密組組4：聯(lián)通聯(lián)系緊密組細分組信息數(shù)量：49組4聯(lián)通聯(lián)系緊密組客戶策略產品/服務：此人群與聯(lián)通聯(lián)系緊密，通話需求中等，因為朋友間有一定影響力，所以此人群容易成為聯(lián)通受聯(lián)通產品影響?？烧页龃祟惾巳褐信c聯(lián)系最高的前10%的用戶進行集中跟蹤（外呼訪問等）。了解其群體結構（如：是否有職業(yè)、地區(qū)特征等）。推廣：由于此群客戶與聯(lián)通互打最多，可通過大眾媒體廣告宣傳移動網(wǎng)絡質量優(yōu)于聯(lián)通，延長其在網(wǎng)時間此客戶群很少訪問營業(yè)廳或撥打1860，因此，對此客戶群可采取較被動的營銷手段，此客戶群數(shù)量較多，占26%，營銷方面采用大眾化營銷massmarketing較合適銷售渠道：由于人群數(shù)量較多，可采用大眾營銷渠道其他：針對該群體可考慮防止話費流失、尋找雙槍用戶、挽留手段、應對資費方案等專題進行探討50組4聯(lián)通聯(lián)系緊密組客戶策略產品/服務：5050組5移動聯(lián)系緊密組組5：移動聯(lián)系緊密組細分組信息數(shù)量：比例：12%年齡：32.74ARPU:153在網(wǎng)時間(月)：26女性比例：25%預付費比例：82%VIP比例：20%業(yè)務使用行為通話需求居中，平均每天7.18次左右與移動網(wǎng)內用戶聯(lián)系緊密，占總通話次數(shù)的58%市話、長途漫游通話均屬于中等。交往范圍居中訪問營業(yè)廳次、撥打1860、1861次數(shù)居中51組5移動聯(lián)系緊密組組5：移動聯(lián)系緊密組細分組信息數(shù)量：51組5移動聯(lián)系緊密組客戶策略產品：此人群整個通話需求中等，可設計一些拉動其通話需求的套餐，如話費X元的用戶，再加Y元送X元話費（詳情請見樂山資費套餐建議方案）推廣：該群體移動網(wǎng)內聯(lián)系緊密，可充分利用用戶之間的宣傳渠道。短信群發(fā)宣傳其他：對該群體可多體現(xiàn)移動的關懷，易于在用戶群中形成好的口碑，有利于保留和提升該客戶群忠誠度。52組5移動聯(lián)系緊密組客戶策略產品：5252組5移動聯(lián)系緊密組——移動通話比例組5t_mob_vs_total分布所有用戶t_mob_vs_total分布53組5移動聯(lián)系緊密組——移動通話比例組5t_mob_vs53組6短信高使用組組6：短信高使用組細分組信息數(shù)量：比例：1%年齡：24ARPU:194在網(wǎng)時間(月)：14女性比例：44%預付費比例：92%VIP比例：18%業(yè)務使用行為其最明顯特征是點對點短信、網(wǎng)間短信、夢網(wǎng)短信、WAP等數(shù)據(jù)業(yè)務使用量大，估計此類人群對新技術比較敏感，對活動參與性高，信息渠道廣泛。通話次數(shù)居中，平均每天5次左右。每個電話通話時間在12組中最高。優(yōu)惠時段通話次數(shù)、時長最高。IP使用占整個通話的30%，并且每個IP電話時間最長。綜合考慮，估計此類人群有較強的長聊需求，對資費比較敏感。通話聯(lián)系人群居中，但短信聯(lián)系人群最高，有27.78人。與聯(lián)系最密切的交往圈短信發(fā)送量也最高，平均每天2.2條。可見其短信聯(lián)系面廣且密切。可能一方面是資費敏感，另一方面是該組人群喜歡并習慣短信渠道進行交流，還有一部分可能喜歡傳播短信。撥打1860、1861次數(shù)最高，特別是1861資費查詢號碼，平均每月?lián)艽?1.52次。可見該人群對資費比較敏感54組6短信高使用組組6：短信高使用組細分組信息數(shù)量：54組6