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文檔簡(jiǎn)介
1、中國(guó)電信的改革和重組,促使電信業(yè)市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生了根本性變化。通信資費(fèi)的下降,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更激烈,客戶規(guī)模的擴(kuò)大,企業(yè)開始無法準(zhǔn)確掌握所有客戶的各類需求信息。傳統(tǒng)話音業(yè)務(wù)的 MOU增速減緩、客戶 ARFU下降、離網(wǎng)率上升、重入網(wǎng)客戶增多等諸多問題,企業(yè)發(fā)展逐漸進(jìn)入困難期,企業(yè)應(yīng)盡早、準(zhǔn)確重新細(xì)分通信客戶的需求,為后期發(fā)展指明方向。
以往對(duì)通信市場(chǎng)的細(xì)分,主要有兩種方式,一是基于 ARPU的細(xì)分:按照客戶的 ARPU值進(jìn)行二元細(xì)分,
2、例如常見的大客戶的劃分和標(biāo)識(shí);二是基于社會(huì)特征的細(xì)分:根據(jù)客戶年齡、職業(yè)等社會(huì)特征指標(biāo)進(jìn)行的多維客戶細(xì)分,這兩種方式比較粗曠,不能準(zhǔn)確識(shí)別客戶需求,也無法針對(duì)特定的客戶群體進(jìn)行精確營(yíng)銷。
本文提出消費(fèi)行為信息、人口變量信息、消費(fèi)心理信息與4Ps營(yíng)銷策略相互融合的方法,對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分,制定針對(duì)性的市場(chǎng)營(yíng)銷策略,并利用數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,簡(jiǎn)稱 DM)聚類算法以及 CRM、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫、數(shù)據(jù)集市、ETL、OLAP等成熟
3、的技術(shù),建立客戶細(xì)分模型,通過大量現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)循環(huán)驗(yàn)證,形成了合理、有效和實(shí)用的模型,同時(shí)將經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)與 BOSS(業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)支撐系統(tǒng))進(jìn)行聯(lián)動(dòng),將分析結(jié)果與營(yíng)銷相結(jié)合,通過市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)驗(yàn)證了客戶細(xì)分模型的科學(xué)性,為中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)安徽有限公司經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)精確營(yíng)銷需求分析管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與建設(shè)提供了有力的技術(shù)支持。
該系統(tǒng)已經(jīng)于2009年初投入運(yùn)行,為安徽移動(dòng)在市場(chǎng)拓展、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等方面起到了很好的支撐作用,對(duì)安徽移動(dòng)的健康
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