基於數據挖掘的客戶細分在差異化營銷中的作用

通過數據挖掘技術對客戶進行科學的細分從而對目標客戶羣體實現個性化、差異化營銷的方式逐步被採用。筆者通過近期的學習，經過對移動通信業目前的現狀以及客戶細分方法和營銷方式的分析，發現數據挖掘技術對於細分客戶的重要性，有助於運營商有針對性地制定相應政策，對客戶展開營銷工作。數據挖掘技術在提高運營效率，降低營銷成本，提升運營商利潤，規避價格戰方面有着非常重要的作用。

　　一、通信行業的市場現狀

　　1、“5+1”競爭格局初步形成。 電信體制改革初步結束，電信市場開始逐步打破壟斷引入競爭，老牌電信運營商的地位受到威脅。

　　2、新的運營商亂中求勝，主導電信運營商市場份額迅速減少。在移動通信市場表現爲打亂了原有市場上移動通訊終端與服務分別供給的規則——預存話費贈送CDMA手機，擔保贈送手機。打亂了原有市場上的計價形式，從以使用計費到以擁有使用權的時間計費（包月制、包年制。打亂了原有市場上的銷售（辦理入網）規則——利用銷售人員（準虛擬運營商）直接向中高端客戶推銷，打亂了原有市場上的資費標準，顧客享用統一資費標準到量身訂製的差異化定價。小靈通在監管當局“不置可否”的態度下迅速崛起，預計2003年放號2300萬。

　　3、跑馬圈地時代終結，競爭開始向存量市場轉移。客戶數量初具規模，新增市場開始放緩，競爭焦點轉向針對與高端客戶的攻擊和防禦。對現有用戶的保留成爲保護運營商價值的重要手段，只是一味注重新增市場的競爭將會導致用戶羣的動盪與高昂的市場營銷費用。

　　4、激烈競爭使得運營商陷入價格戰漩渦。通過價格競爭導致市場的重新洗牌，是企業在市場由壟斷走向開放後的必然選擇。但是，簡單的“一刀切”的價格競爭卻會將企業帶入惡性競爭的泥潭，利潤率迅速下降。

　　5、中國的移動通信運營商正在經歷市場環境的劇烈變化，高速發展的移動通信行業正從高端市場滲透轉向低端普及，競爭正從網絡覆蓋領域轉向客戶服務和打造品牌領域，各運營商正在實施客戶挽留計劃，以控制離網率。

　　6、 供求的變化及顧客需求的多樣化給移動運營商的營銷帶來新的挑戰。供求力量對比發生變化，從賣方市場轉化爲買方市場，顧客將根據他們所理解的價值取向，從多方面對向他們提供產品和服務的運營商產生需求，不同的顧客羣需求各異，進行恰當的細分完全必要。

　　7、主動營銷成爲新的競爭手段。全體用戶的MOU下降，簽約用戶（大多是高端用戶）MOU保持基本不變，已經實現“按需通話”，對老用戶進行交叉銷售、主動營銷無疑成爲新形勢下的營銷重心，新增市場的競爭將更多依賴能夠形成與老用戶之間有效區隔的差異化套餐來奪取。

　　針對以上問題，擺在運營商面前的是：如何更客觀地對客戶進行細分，並基於客戶細分爲客戶提供區別於競爭對手的服務，擺脫全面價格戰的漩渦？ 如何更牢固地鞏固已有的客戶、尤其是高端客戶羣體？如何預先發現客戶的流失傾向，並先行一步採取措施，通過客戶挽留維護客戶基礎的穩定性？ 如何更準確地捕捉潛在客戶，推銷數據業務等新產品？ 如何設計更有針對性的市場活動計劃，提高營銷活動的效率？

　　但是，目前國內通信市場一對一營銷如何向縱深推進卻面臨很多的問題，其中之一就是一對一營銷的首要環節-----識別和區分工作並未有效的開展，原因是缺乏科學有效的市場細分。最終解決的辦法是基於數據挖掘技術的精確營銷。


　　二、目前移動通信客戶細分方法及存在的不足．

　　目前通用的幾種方式進行市場細分以及存在的不足：

　　1、依據客戶消費額度（ARPU）的不同將客戶劃分爲高價值客戶、VIP客戶、金卡客戶、銀卡客戶等等，這種細分方法是傳統的客戶細分方法。優點是比較簡單，對客戶的貢獻度比較容易區分，制定營銷政策也圍繞其客戶價值的大小。當客戶的話費構成比較單一時，以客戶消費額度進行的細分可以簡單有效的衡量不同客戶的消費能力，隨着移動運營商新業務的不斷推出，傳統的以客戶消費額度進行客戶細分的方法就顯現出了明顯的缺點。即使ARPU值相同的客戶，對不同的業務呈現出完全不同的消費特點，僅僅看客戶的ARPU值，我們已經難以瞭解其真正的需求和消費特點，在營銷策略的制定時，往往實行普惠制，一刀切式的政策大面積實施。通過ARPU值，難以判斷對不同客戶應該推廣什麼樣的業務，也難以判斷不同客戶對價格的敏感性，因而業務推廣目標制定與實施也就無的放矢。僅以ARPU值進行的客戶細分還忽視了客戶的成長性，難以衡量客戶終身價值。

　　2、根據客戶ARPU、年齡、職業等指標的簡單多維度細分。通過多變量的市場細分主要是基於統計的方法對客戶進行細分，基於統計的客戶分類通過一個或幾個變量將客戶羣體分爲不同的組。例如，按ARPU值、年齡、性別的不同區間可將移動客戶分成若干個組。在實際工作中往往簡單的進行統計細分，一般通過對不同的單變量或雙變量進行重複的統計來了解客戶羣體，例如：統計ARPU在300元以上，在網時間1年以上，年齡在30歲以上的男性客戶。但是它不能反映客戶羣體的各個方面之間的內在聯繫。基於統計的客戶分類相對容易理解，但它並沒有真正將整個客戶羣體分出幾個客觀的、反映內在特性的客戶組。這種細分方法在營銷實踐上面臨的問題是每一個細分市場的大小其實取決於主觀的需求和定義，因而，這樣的細分主觀因素太多。由於移動通信市場的變化日新月異，加之經驗本身的滯後性，對於移動通信業目前的競爭局面而言，僅僅簡單使用這樣的細分方法，必然在營銷的起點——即市場細分環節就落後於市場，更談不上把握市場、超越競爭。

　　3、根據客戶的信譽積分進行劃分。傳統的劃分是根據客戶的在網時間，消費金額、交費及時率等進行區分，從而以此爲依據維護客戶，實施回報計劃。但是對客戶進行在一對一營銷過程中除了能夠識別客戶的忠誠度，價值的高低以外無法進行進一步消費行爲的識別，面臨的問題是無法有效的進行區分和業務的定製。

　　三、通過客戶行爲——價值細分模型，可以協助移用運營商準確把握不同客戶的行爲，實現針對性地差異化營銷。

　　這種基於客戶消費行爲的客戶細分方法基於數據挖掘技術，對客戶的幾十個甚至上百個變量（因子）納入客戶細分過程，因而也叫做基於數據挖掘的客戶分類。基於數據挖掘的客戶分類首先產生幾十個整體描述客戶的變量（例如在網月數、繁忙時段、呼叫次數、呼叫時間、IP通話次數、IP通話時間、…），然而將客戶羣體通過數據挖掘的算法分成幾個或十幾個客戶組。每個組的客戶的特性表現相對接近，而不同組的客戶的特性又很不相同。組的個數非人爲決定，而取決於客戶總體內在的特性。基於數據挖掘的客戶分類有許多基於統計的客戶分類所沒有的優點。

　　1、能夠客觀反映客戶羣體內在的特性，基於數據挖掘的分類是一種客觀的分類，而不依賴主觀的變量和分段的選擇。它只與客戶羣體內在的特性和狀態有關。通過了解個數有限的客戶組的特點，可對客戶羣體組成有深刻的瞭解，並制定針對一個客戶組或幾個客戶組的針對性營銷方案。

　　2、綜合反映對客戶多方面特徵的認識，基於數據挖掘的客戶分類是考慮了客戶的幾十個因素而進行的分類，而非一兩個變量的統計分析，所以這樣的分類不是隻基於客戶的一兩個側面，而是基於客戶的多方面特性，這樣能全面把握客戶，使得相應的營銷方案具有針對性的效果。

　　3、有利於營銷人員更加深入細緻地瞭解客戶價值：通過分析各組人羣在ARPU值上的表現，可以更深地瞭解VIP客戶的組成和其行爲上的特徵，以幫助營銷人員針對性地培養和發展優質客戶，也可以使客戶經理在維護客戶時加以參考，工作更加有效。

　　4、使營銷工作有的放矢。由於這種細分方法在客戶細分的過程中就對每個客戶的多個變量進行了計算，因而，營銷工作者既可以方便的得到每一個客戶分組中的具體的客戶名單，也可以方便地獲得每個客戶或更小一羣客戶的各個變量上的具體統計指標。同時，也非常易於在客戶行爲細分的基礎上基於其他變量對客戶進行二次細分或多次細分，不會影響行爲細分本身的客觀性及有效性。

　　5、便於實現對客戶的動態跟蹤和維護。這種客戶細分方法不僅可以在某一時點對客戶進行細分，而且可以很方便的動態跟蹤客戶的變化情況。因爲移動通信市場是一個變化迅速的市場，因而對市場的動態跟蹤顯得非常重要。能夠及時發現客戶的異常變化，從而進行預警分析和跟蹤，對於保網工作而言非常有效。

　　利用數據挖掘技術對客戶進行細分，可以產生幾個到十幾個不同的客戶羣體，分別表現爲：國內、國際長途撥打較多、IP使用量大、短信發送量高、夜間話務量大、業務繁忙、本地繁忙等等，通過詳細瞭解各個客戶羣體的特徵，既可以避免我們將同一ARPU值的客戶需求等同於相似的客戶，而且同樣可以避免我們將行爲相似的客戶羣體等同於同一貢獻度的客戶羣體。

　　業務繁忙組與本地繁忙組客戶的月平均通話次數大致相等，也就是說這兩類客戶通話次數都很多，都很繁忙，在客戶服務時，他們對時間的要求更高，往往都是易於失去耐心的客戶羣體。但是在客戶貢獻上，兩者由於通話結構上的差異決定了兩者的ARPU值差異。如果簡單以ARPU值決定客戶服務水平，那麼本地繁忙組的客戶極有可能認爲客戶服務不周而產生不滿——而這部分客戶又是非常有價值的客戶，他們的不滿也極有可能影響他人。但是，如果我們以客戶的通話繁忙程度這一單一變量來看客戶，那麼顯然又難以在兩者的價值上實現區分，因而有效的營銷資源配置就失去方向。基於客戶行爲細分基礎上，可以實現行爲細分與心理細分、行爲細分與網齡細分、年齡細分、性別細分等緊密結合的綜合細分方法，產生明確的目標客戶列表，指導制定營銷方案，實行精確營銷。

　　四、如何在數據挖掘進行細分的基礎上制定差異化的營銷和進行客戶維護

　　能否實現對市場營銷工作的有效指導，是基於數據挖掘技術的客戶行爲細分是否可以解決以下問題：

　　1.可以保持存量，開發增量市場。通過對客戶行爲的深入細緻分析，我們可以瞭解不同客戶的行爲特點，從而有針對性的推出新服務、新業務滿足其需求，抵禦競爭對手的政策進攻。同時，根據客戶行爲特點，設計並實施客戶忠誠計劃，價值提升計劃，積分計劃，對客戶的忠誠給予回報。在有效區隔的前提下，通過價格戰刺激增量市場。如果簡單的通過一刀切的降價刺激增量市場，客戶很容易出現轉網或網內換號，運營商的業務收入及利潤必將顯著下降。因而對市場的有效區隔是非常重要的。研究低端客戶的行爲特點，併爲其設計有區隔作用的定位明確的資費套餐，既通過降價吸引了新客戶，又有效區隔了中、高端市場，還不會引起ARPU值的大幅下降。

　　2.快速發展新業務，提升ARPU值。通過數據挖掘結果知道哪些客戶對哪些新業務感興趣，集中資源對這些客戶進行促銷可以起到令人滿意的業績，找出目標客戶羣引導客戶消費，培養消費習慣，提升客戶的ARPU值。

　　3.建立起防護牆，防止ARPU下降。移動通信市場上，低端客戶是不論價格怎樣，其在移動需求上的支出會受到限制並相對穩定；而高端市場又是按需消費，不論價格如何，需要的隨時隨地的方便消費；而中端市場則是對價格相對敏感的市場。基於對客戶行爲的研究，爲低端客戶羣體設計能夠有效防護高端用戶的低資費套餐，是防止ARPU下降的有效手段。套餐的設計出針對話費以外還考慮短信、小區通信、等個性化套餐。

　　4.實現個性化營銷，在客戶服務中心、營業窗口，可以簡單的實現服務與業務的結合，當客戶報上號碼或者打進電話，工作人員可以方便的查出客戶的行爲特點與業務推薦指數，從而有效的爲客戶完成業務定製和推薦工作。

　　通過客戶行爲的客戶細分不僅有效研究了客戶的行爲與需求特點，當有些市場活動推廣不想在競爭對手很快知道的時候，我們可以通過一對一方式開展營銷，既節省了營銷成本又提高了市場活動的隱蔽性。

　　5.可以密切觀察競爭者客戶羣體的變動。由於電信行業互聯互通的特點，我們也可以掌握競爭對手客戶的很多網間通話數據，這樣，通過對這些數據的研究和挖掘，就可以有效實現對競爭對手客戶消費行爲的觀測與研究，密切跟蹤其網上用戶數量和結構的變化，實施針對性實施應對策略，實行客戶迴歸計劃，破壞競爭對手防線，並可以對網上客戶提前預警，進行挽留。

　　國內通信運營商只有通過數據庫挖掘技術對客戶數據進行分析，完成對客戶科學有效的細分，才能在激烈的市場競爭中佔據主動，才能增強營銷政策的針對性和有效性，有效降低營銷成本，提高企業利潤和競爭力。最終縮小與國外其他運營商的差距，向世界一流企業邁進。