移動(dòng)通信客戶流失規(guī)律研究

移動(dòng)通信客戶流失規(guī)律分析研究目的通過對某移動(dòng)通信公司客戶的流失數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解客戶流失規(guī)律，建立流失預(yù)警系統(tǒng)，為客戶關(guān)系管理服務(wù)。背景介紹隨著中國電信業(yè)改革的深入開展，電信運(yùn)營企業(yè)之間對于市場的競爭日益加劇，客戶流失現(xiàn)象十分多見。但客戶忠誠度對于電信企業(yè)來說卻是影響電信企業(yè)盈利的重要因素，美國學(xué)者的研究表明，顧客忠誠度提高5%，行業(yè)的平均利潤提高25%-85%。因此，研究電信企業(yè)客戶流失規(guī)律能夠?yàn)闉殡娦殴颈苊饪蛻袅魇峁┮欢ǖ膮⒖家饬x。隨著移動(dòng)電話普及率的提高，移動(dòng)通信業(yè)務(wù)特別是語音業(yè)務(wù)的逐漸飽和，移動(dòng)運(yùn)營商都加大了市場的競爭力度，從直接的產(chǎn)品降價(jià)、業(yè)務(wù)捆綁銷售到服務(wù)意識(shí)的轉(zhuǎn)變、服務(wù)內(nèi)容的完善、服務(wù)方式的改進(jìn)和服務(wù)質(zhì)量的提高，進(jìn)而到內(nèi)部運(yùn)營管理機(jī)制、人力資源的改革，企業(yè)經(jīng)營模式和服務(wù)體系都以客戶的價(jià)值取向和消費(fèi)心理為導(dǎo)向，真正體現(xiàn)了“創(chuàng)造需求”、“引導(dǎo)消費(fèi)”的現(xiàn)代客戶服務(wù)意識(shí)與理念。然而，盡管整個(gè)移動(dòng)通信技術(shù)、管理和服務(wù)水平不斷提高，面對有限的存量市場，在大量新客戶入網(wǎng)的同時(shí)，又有大批老客戶流失，移動(dòng)通信網(wǎng)上注冊用戶數(shù)與在網(wǎng)通話用戶數(shù)相差懸殊，出現(xiàn)大量的零通話“休眠”客戶。移動(dòng)運(yùn)營商增量不增收，一方面客戶發(fā)展代理費(fèi)用和宣傳費(fèi)用增長，另一方面客戶平均在網(wǎng)時(shí)間逐漸縮短，ARPU值下降，客戶流失率不斷上升，通信業(yè)務(wù)收人增長相對趨緩，移動(dòng)通信客戶價(jià)值和利潤率的減少嚴(yán)重影響了移動(dòng)通信企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。根據(jù)美國安盛咨詢公司的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表明，美國移動(dòng)通信客戶的月流失率在2.2%左右，年流失率大約是27%，平均獲取一個(gè)客戶的成本在300～600美元，而保持一個(gè)客戶在網(wǎng)的成本僅為50～100美元。因此，移動(dòng)運(yùn)營商為了擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，實(shí)現(xiàn)企業(yè)利潤的同步增長，必須建立客戶價(jià)值評價(jià)體系和客戶流失分析模型，并在此基礎(chǔ)上做好有價(jià)值客戶的維系挽留工作。然而目前有的移動(dòng)運(yùn)營商仍然只注重發(fā)展，有的只是列出已流失客戶的清單，還應(yīng)進(jìn)行簡單的流失原因分析，而精明的運(yùn)營商不僅是分析已流失客戶的原因，進(jìn)行客戶價(jià)值的評價(jià)，對潛在的有流失傾向的高價(jià)值客戶進(jìn)行維系挽留，并將其與經(jīng)營發(fā)展緊密聯(lián)系起來，以客戶維系促進(jìn)發(fā)展。因此，研究客戶流失額規(guī)律，了解什么樣的客戶具有流失的傾向，流失的客戶都有什么特點(diǎn)，能否通過客戶的相關(guān)數(shù)據(jù)分析得出，這就是本研究要解決的問題。指標(biāo)設(shè)計(jì)為了準(zhǔn)確的研究移動(dòng)通信客戶流失的規(guī)律，我們考慮一下常見的客戶的特征指標(biāo)，并對指標(biāo)的含義和考慮的原因做了纖細(xì)討論?！窨蛻舻燃墸╔1）按照一定的分類標(biāo)準(zhǔn)（例如客戶對企業(yè)的貢獻(xiàn)率等各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行多角度衡量與分級）對客戶進(jìn)行分級管理?？蛻舻牡燃壉砻骺蛻魧τ谄髽I(yè)的重要性是不同的，企業(yè)應(yīng)該區(qū)分不同等級的客戶采取不同的措施，對那些對企業(yè)的重要性比較重要的客戶進(jìn)行重點(diǎn)管理。同時(shí)，同等級的客戶具有同樣的特征，因此，不同的客戶等級的客戶的流失規(guī)律是不同的，因此，我們需要將客戶等級納入研究中。其中，客戶等級可以標(biāo)記為1、2、3、4?！裰鹘写螖?shù)（X2）電話呼叫系統(tǒng)分為主叫和被叫。主叫即是自主呼出。一般來說客戶主叫的次數(shù)越多，說明客戶使用的頻率較高，流失的可能性也就越小。主叫次數(shù)●被叫次數(shù)（X3）在電話呼叫系統(tǒng)中，與主叫相反的概念就是被叫，也就是接電話。同主叫次數(shù)次數(shù)意義一樣，客戶被叫次數(shù)越多，說明客戶使用的頻率較高，流失的可能性較低。被叫次數(shù)●通話時(shí)長（X4）通話的時(shí)長越長也越說明客戶對正在使用的移動(dòng)通信品牌較為滿意，流失的可能性也越小。通話時(shí)長●費(fèi)用（X5） 費(fèi)用越多說明，客戶對于該電信企業(yè)的貢獻(xiàn)也就越大，對于企業(yè)的重要性也就越大，但是，費(fèi)用越高，對客戶的吸引力也就越低。費(fèi)用描述分析在正式的模型分析之前，首先對因變量以及自變量做必要的描述分析。主要結(jié)果如表1所示。首先討論表1的最后一行流失，從中可以看出n=1000個(gè)樣本中流失的客戶占了40%，客戶流失情況比較嚴(yán)重。然后討論費(fèi)用，可以看出費(fèi)用的標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明不同的客戶之間的消費(fèi)水平相差非常之大，因此，移動(dòng)通信運(yùn)營商應(yīng)該根據(jù)這一特點(diǎn)推出不同的套餐服務(wù)，以滿足不同用戶的消費(fèi)需求，為客戶帶來更貼心、合適的服務(wù)以提高客戶的忠誠度。再看通話時(shí)間以及主叫次數(shù)和被叫次數(shù)之間的最小值都是非常小，標(biāo)準(zhǔn)差也都非常大。最后看客戶的等級，客戶的等級平均數(shù)為1.49，說明客戶的等級總體水平并不高，且客戶的等級的標(biāo)準(zhǔn)差是平均數(shù)的1/3，說明客戶之間的差別并不是多大。DescriptiveStatisticsNMinimumMaximumMeanStd.Deviation客戶等級1000141.49.597主叫次數(shù)1000.0000000005.327702703.85972297921.618729040151被叫次數(shù)1000.0000000004.269230769.82071316138.569869538021通話時(shí)長1000.0011132805.814739984.86215923739.628633032828費(fèi)用1000.0000000001.333668946E1.88416464394.912390442243流失100001.40.490ValidN(listwise)1000我們還將各個(gè)解釋變量按照流失狀態(tài)分組做盒狀圖對比，其結(jié)果如下圖所示。從下面的四個(gè)盒裝圖可以看出，流失客戶的最近的主叫次數(shù)、被叫次數(shù)、通話時(shí)長、費(fèi)用的數(shù)據(jù)未流失的哪一部分的客戶數(shù)據(jù)都比流失的那一部分更加集中，而且未流失的客戶的主叫次數(shù)、被叫次數(shù)、通話時(shí)長和費(fèi)用集中的區(qū)域都比流失的客戶的數(shù)據(jù)集中的區(qū)域要高，說明，未流失的客戶具有主叫次數(shù)、被叫次數(shù)、通話時(shí)長、費(fèi)用都比流失的客戶要大一些，說明使用頻率和費(fèi)用越大的客戶越難流失，而流失的客戶具有主叫被叫次數(shù)、通話時(shí)長、費(fèi)用較低的特點(diǎn)。因此，我們可以合理的預(yù)測，主叫次數(shù)、被叫次數(shù)、通話時(shí)長和費(fèi)用對于判斷客戶流失具有重要作用。模型分析在描述分析的基礎(chǔ)上，通過方差分析對各個(gè)因素同客戶流失狀態(tài)之間的關(guān)系作了邏輯回歸模型。參數(shù)估計(jì)如表2所示。從中可以看出，客戶等級、主叫次數(shù)、被叫次數(shù)、通話時(shí)長以及費(fèi)用這幾個(gè)解釋變量都是顯著的。尤其是被叫次數(shù)，他的極大似然估計(jì)最大，為-2.196，且為負(fù)值。說明被叫次數(shù)對于預(yù)測客戶流失狀態(tài)具有重要的作用，被叫次數(shù)越大，客戶流失的可能系也就越低。其次，客戶等級、主叫次數(shù)和通話時(shí)長的極大似然估計(jì)分別為－0.57、－0.704、－0.535，都是負(fù)值，說明客戶等級、主叫次數(shù)和通話時(shí)長越長，客戶流失的可能性也就越低。而費(fèi)用的極大似然估計(jì)為0.533，為正值，說明費(fèi)用越高，客戶流失的可能性也就越大。而且，這幾個(gè)解釋變量對于預(yù)測模型的重要性一次排列為被叫次數(shù)、主叫次數(shù)、通話時(shí)長、費(fèi)用、客戶等級。預(yù)測評估基于上述模型，可以對每位客戶的流失概率予以預(yù)測，然后以某閾值為界，將此預(yù)測為流失客戶（流失=1）和非流失客戶（流失=0）。如果以50%為界，可以計(jì)算出整體預(yù)測錯(cuò)誤概率為17.8%，相應(yīng)的TPR為72.8%，說明總體預(yù)測精度優(yōu)良，對于實(shí)際工