在马云提出现在正在从IT年代进入到DT（data technology）年代后，大数据在各行各行运用热度也在逐步升温，特别是以能接触到用户的互联网职业为主。电信运营商早在多年前已开端发掘数据价值，咱们今日就聊聊电信职业怎么运用数据进步存量客户安稳度。

电信运营商经过将近20年的开展，获益于技能、网络、硬件设备的开展，移动商场趋于饱满，浸透率达94%，近些年电信运营商也逐步将商场方针聚集于存量用户运营。尽管商场趋于饱满，但关于三大运营商来说，存量客户保有局势并不达观：用户离网率居高不下、营销方针导致用户不断重入网/养卡、净增用户开展出现负增长等。面临高额的用户入网本钱，做好用户保有，进步用户安稳度就十分必要。

关于具有上亿用户的运营商来说，介于资源投入有限和为了确保营销效果，保有哪些用户，怎么保有就需要有科学的办法和证明进程做支撑。以下以某省电信运营商举例阐明。

一、保有哪些用户

用户保有的方针是进步客户安稳和进步客户收入，从这个视点看，细分用户群能够从客户价值度、客户安稳度细分，树立客户价值—安稳度模型，找到低安稳用户，高价值用户优先保有。

榜首步，树立客户价值模型

运用运营商堆集的用户数据，选用数据发掘办法树立数据模型是常用办法。建模流程首要包含事务了解、数据预备、数据探究、模型建构、模型点评、布置运用几步。

图1 事务建模流程

从事务经历动身，客户奉献度和客户忠诚度，事务运用的安稳性都是影响客户价值的要素，那包含的事务目标有：客户前史奉献、当时奉献、事务量多少、客户往来圈巨细、本网通话占比、在网时长、合约状况、合约剩下时长、停机、欠费等。

依据事务目标，运用德尔菲专家打分法赋予目标权重，构成客户价值目标点评系统，并核算每个客户得分。对客户得分成果进行聚类，构成高、中、低价值客户分层。如客户得分成果呈正态分布，阐明模型的拟合度较好。

第二步，树立客户安稳度模型

用户安稳度模型从事务上考虑首要包含用户根底特点、事务绑缚、消费行为、事务运用、消费趋势等方面，详细包含：套餐类型、终端品牌、合约绑缚状况、增值事务运用状况、最近半年缴费次数、ARPU下降趋势等目标。

经过提取前史安稳用户和离网用户数据，作为练习集，找到影响客户安稳度的重要因子，经过决策树模型等办法输出安稳度猜测的规矩集，将用户划分为高安稳、中安稳、低安稳用户。

安稳度模型点评首要经过覆盖率、命中率等目标点评。覆盖率是指预警用户名单中实在发生离网的用户在所有离网用户中的占比，命中率是指预警用户名单中实在离网用户在预警用户名单中的占比。

第三步，细分用户，确认客户保有优先级

依据客户价值度、安稳度，对用户进行细分，构成细分用户群，将客户细分为操心客户、关怀客户、定心客户、用心客户，如下所示：

图2 根据客户价值-安稳度的细分客户群

客户保有优先级为操心客户、关怀客户、定心客户、用心客户，营销资源有限状况下应要点优先重视操心用户。

二、怎么进步客户安稳度 进步客户安稳度，首先要找到客户安稳度低的原因，然后再对症下药。

寻觅客户安稳度低的原因一般有两种办法，一是经过访谈调研等搜集用户离网原因，二是经过数据特征发现，尽管客观数据并不能直接反运用户丢失原因，但用户行为数据泄漏的信息往往比调研得来的片面数据更实在。从“说”到“做”还有间隔。

因为访谈调研营销资源投入本钱高，有用性差，运营商越来越倾向于发挥数据的效果。从数据发现，离网用户存在显着的聚类特征：

相同，安稳度较高的用户也有显着的聚类特征：

所以进步客户安稳度能够从以下三方面下手：

榜首，运用痛点，优化产品

继续的为客户供给优质化产品和服务是存量客户运营之本。处理用户运用产品的首要痛点是重中之重。从以上套餐运用饱满度能够看出，用户对资费规划并不满意，套餐运用饱满度严重不足短期内能进步运营商收入，对用户忠诚度却有必定的危害。经过主副卡事务、流量转送等进步套餐运用饱满度，对套餐运用过饱满用户引荐套餐升档或流量包等满意其流量需求。

第二，找到痒点，进步用户粘性

所谓痒点，是指用户听到后十分有爱好，想要购买的产品或服务。比方苹果合约机开始推出时，许诺较高月消费就能享用零元购机活动，关于果粉来说便是无法抵御的引诱，像合约机、合约套餐、交融事务、积分等粘性事务都归于这类。

关于没有合约、安稳度低的用户引荐合约类事务就十分有用。一起还能够叠加网龄生长、积分方案等进步用户粘性。

第三，供给爽点，让用户留下来

所谓爽点，是指让用户在运用产品时有aha moment感觉的产品，产品运用超乎用户预期，运营商的学校虚拟网开始就有这种威力。经过交纳几块钱的月运用费，连入学校虚拟网用户就能够享用网内用户间无限免费通话的服务，在没有微信的当年仍是十分有杀伤力的。

现在的亲情号、虚拟网尽管魅力大减，但关于往来圈小、通话频频的用户仍是十分有用的。针对低安稳用户中有此特征的用户可引荐能拓宽其往来圈的相关优惠事务。

以上便是电信职业运用数据进步存量客户安稳度的办法，当然也或许现已运用于互联网职业，究竟办法论是通用的。从中能够看出，数据剖析、数据发掘相同离不开丰厚的事务经历做根底，剖析办法、建模办法都只是做好事务的手法。堆集职业经历，具有深入的职业洞察力，才是成为优异数据剖析师的内核！