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客户的流失应该怎样挽留
时间 : 07-24 12:01 浏览量 : 10

  随着我济向高质量发展转型的不断深入,通信行业也展开了由“高速”向“高质”的全面转型。

  运营商追求高质量发展,就是要实现从“用户规模扩张”到“结构升级”的转型发展,推动产业价值链和产品附加值的提升。近年来,我国中等收入群体规模不断扩大,通信业的消费群体在消费结构上也发生着显著的转变,这种内生性的高端化、个性化、服务化的客户需求转变,为通信行业的高质量发展提供了强大的动力。在4G融合发展和5G快速崛起的行业背景下,数据洞察将成为运营商高质量发展的有效工具。

  运营商长期进行网络运营,拥有着海量的用户群体和庞大的数据体量,为数据洞察和分析提供了数据基础。对于运营商而言,借助数据洞察,增强数字化能力,能够精准识别客户发展质量、精确解读存量客户的业务需求、针对性改善客户关系,从而有效推动运营商客户质量的提升。

  借力数据洞察,加强号卡质量精准识别。运营商需要利用移动数据优势,基于号码的行为动作(激活、业务办理、通信行为等)数据,通过大数据工具及算法构建真实销售识别模型。号卡质量的精准识别是众多业务发展质量提升的基础,准确、完全的识别结果不仅能够支撑业务的高质量开展,也能够直接作为生产过程成为业务稽核、酬金结算等依据。

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  首先,可以将号卡质量识别结果应用于渠道管理,由原先的增量指标向真实增量指标转变,从KPI导向上引导渠道在发展号卡时对质量把关。其次,可以将真实销售识别结果关联业务办理数据、客户属性数据、消费数据、酬金使用数据、号卡激活信息和业务办理信息等,实现通过数据对渠道的真实运营情况进行把握。最后,可以将手机号码质量识别应用于互联网反欺诈。以全网手机号码通信话单大数据为基础,将手机号码质量识别作为前置反欺诈的黑名单库的核心来源,从而提高反欺诈的准确性和效率,实现业务服务的高质量发展。

  借力数据洞察,挖掘存量客户个性化需求。随着移动用户市场的日趋饱和,新增用户增量市场空间不断减少,运营商对存量市场的依赖程度不断增加。通过大数据分析和数据挖掘技术,挖掘用户潜在的多元化、个性化业务需求,符合运营商“存量经营时代”的思路,能够有效提高存量市场的客户质量。

  首先,可以通过洞察存量客户的业务使用情况,挖掘已有业务的个性化需求。例如,传统运营商在宽带定价上多采用“一刀切”式的定速定价方式,然而部分客户对于宽带速度的需求却呈现出了波动化、周期化等特点,这就导致了供给与需求的不匹配。通过数据洞察,挖掘不同用户不同时段的需求,可以做到“按需调速,按速定价”,虽然短期内对运营商而言增收意义不大,然而长期来看,“按需调速”极大释放了客户需求,必将逐步提升客户质量,促进消费结构的转型升级。

  其次,可以通过聚类分析和关联规则,一方面对存量客户进行群体化分类,另一方面深入挖掘客户的新业务需求。根据用户的流量、消费、套餐等数据维度,进行客户群体划分,挖掘客户的业务需求,根据不同的用户特点推出不同的业务新类型,释放存量用户的潜在业务需求。

  最后,精准营销是存量经营的重要手段。利用基本画像、行为画像、产品画像和触点画像等数据进行分析和洞察,对用户进行差异化产品服务的推荐,从而完成存量用户“需求挖掘-业务改进-精准推荐”的高质发展闭环。

  借力数据洞察,挽留高质量客户。携号转网的实施进一步增大了运营商之间的竞争和客户流失的压力。通过数据洞察,分析流失客户的特征,探索建立决策树、逻辑回归等机器学习算法模型,能够让运营商及时发觉潜在的流失客户,掌握客户流失规律,从而针对性地改善客户关系,避免高质量客户的流失。


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