电信业用户超级细分实践案例分析-市场营
销论文-管理学论文
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市场细分本质是对需求的细分,但由于需求难以直接衡量,
考虑到需求本身体现在用户身上,所以一般也理解为对用户的细分。
用户细分就是根据用户的人口统计特征、消费行为特点、态度价值观
等的差异,运用系统科学的方法将用户分群,选择其中一个或几个用
户群作为公司服务的主要群体,为其提供更好的产品和服务的过程。
在电信市场,市场细分应用已经有近10年的历史,从最初的
基于人群社会特征形成的全球通、动感地带、神州行品牌,到后续的
数据业务推广、服务差异化应用等,都起到了积极的作用。随着移动
用户市场的普及与高饱和时期的到来,网络升级和智能终端的大量应
用,促使运营商运营重点已经从用户新增发展转入用户维系保有为主、
从语音发展转入流量发展为主的新时期。市场特征和需求的改变,传
统的以有限维度为支撑的大众细分已经不能满足新时期的精细化、精
准化运营需求,必须向超级细分运营管理升级。
一、用户超级细分内涵
用户超级细分,即以用户基本特征为基础、以消费决策行为
的全过程、多因素为关注点,进行多维有机组合的细分过程。以一个
换机个人用户为例:影响用户消费决策的过程和考虑因素包括用户基
本特征(年龄、性别、职业等)、信息获取、比较(终端价格、号码
优劣、资费水平、产品类型、促销活动等)、购买实施(渠道、付款
模式等)、使用感知(资费透明、服务可靠、通话质量保障、网络速
度、充值便利可靠等)、评论传播(互动),超级细分就是要在这个全
过程、多要素进行多维有机组合,实现用户特征-产品-渠道-消费引导
-使用互动的精确适配。
要对用户进行超级细分,首先需要建立用户知识中心,即综
合用户多维信息,应用数据统计分析和数据挖掘技术,对用户构建体
系化的标签库体系。在实践应用中,用户标签库涵盖三个类别:基础
型标签、统计型标签和挖掘型标签。基础型标签即为在与用户交互过
程中直接形成的标签,如用户在办理入网时必须进行实名认证,此时
即会形成姓名、身份证号码等标签;统计型标签即为基于用户的日常
通信行为,基于数据统计分析形成的标签,如通话次数、短信次数、
上网次数、换机次数等标签;挖掘型标签即为基于用户的基础型标签
和统计型标签,经过数据挖掘模型形成的标签,如是否双机用户、是
否离网预警用户、是否流量消费抑制用户等。
在基础型标签、统计型标签和挖掘型标签中,挖掘型标签通
常是对用户的消费偏好、倾向等进行识别,构建丰富的挖掘型标签是
精细化运营的关键。挖掘型标签的构建,通常需要使用数学模型或业
务模型,其构建通常可以划分为五个步骤:提出问题(标签需求)、
构建理论假设、数据处理、模型输出和检验、模型发布。
在构建形成丰富的用户标签库后,即可基于业务需求,对用
户标签进行有机组合,以形成用户超级细分。如在存量维系时,我们
希望对高价值的跨网双卡未合约捆绑的全球通用户开展针对性的营
销,此时,就可以组合应用用户价值(标签值为高)、是否跨网双卡
用户(标签值为是)、是否合约捆绑(标签值为否)、用户品牌(标签
值为全球通)四个用户标签,形成目标用户,进而基于用户的第一渠
道偏好标签(标签值为外呼、营业厅、短信、邮件、社会渠道、或网
厅)、第一营销活动偏好标签(标签值如话费型、终端型、实物型、
业务体验型等),有效的支撑精细化运营。
二、用户超级细分实践案例分析
以Z省为例,该省移动用户规模超5000万,年运营收入近
400亿,通过长期的精耕细作,用户市场份额持续保持在67%以上,
智能手机的普及率已经超过46%,其中TD智能手机普及率已达27%,
流量使用普及率达到72%,在手机普及率达到120%的市场环境中,
用户存量保有维系和流量经营成为公司个人市场运营发展的两大主
题,其中尤以流量经营为重点。如何提升用户的流量消费?需要帮助
用户解决五个用不能用、不会用、不敢用、不好用、不够用。通过对
用户在这五个用上的归属,首先把用户细分为五大类,在此基础上,
再结合用户其他标签进行有机组合形成超级细分群。
1.不能用。不能用主要是解决用户业务准入问题,即用户是
否开通GPRS业务。基于是否开通GPRS用户标签,首先把能用和不
能用的用户进行细分。针对不能用(也即未开通GPRS业务)用户,
进一步细分不能用的用户为潜在的和非潜在,并基于细分开展针对性
的调研洞察,从而形成差异化的精细化、精准化运营策略和措施。
2.不会用。不会用主要是在用户解决业务准入问题后,还需
要解决软硬件准入问题,也就是解决网络使用设置、流量消耗应用安
装和使用问题。基于是否开通GPRS用户标签(标签值为是)、GPRS
流量额标签(标签值为0)组合,结合跨月度检验(连续多个月份满
足该条件),形成新的流量提升细分用户标签是否流量不会用用户(标
签值为是)。界定目标用户后,可结合用户的渠道偏好标签,对用户
形成差异化的渠道适配分流再细分,如针对短信习惯用户,可通过短
信或彩信的方式告知用户网络使用设置的方法和流量消耗应用安装
的链接,针对营业厅偏好用户通过外呼、IVR语音的方式告知用户附
近的服务网点,帮助用户解决不会用的问题。
3.不敢用。不敢用主要是解决用户在流量使用消费过程中因
担心流量消费形成高额资费而抑制流量消费的问题。该类型用户通常
具备以下特征:日流量特征为月尾之前日流量较高,月尾日流量突然
降低,累计流量特征为上升到套餐值附近便不再产生流量或产生极少
流量,俗称悬崖效应;剩余流量查询次数特征为月尾的查询次数明显
增加等(如下图所示),通过数据模型可形成是否不敢用用户标签。
结合用户终端类型、是否小流量套餐包、最近6个月流量套餐变更次
数、是否视频用户等标签,可对不敢用用户进行超级细分,进而形成
差异化的营销策略。此外,还可结合最近6个月是否有流量套餐变更、
是否多媒体内容消费(音频、视频)偏好用户等标签,形成更加精准
的细分识别。
4.不好用。不好用主要是解决用户在流量消费过程中的使用
体验,具体包括终端使用体验、网络使用体验和内容消费体验。在终
端使用体验上,基于用户终端使用知识(终端品牌、终端价格、终端
使用时间、是否捆绑、捆绑剩余月份数、最近1年换机次数等标签),
及时为用户提供换机、3G切换等服务和引导,改善用户终端使用体
验;在网络使用体验上,基于用户2G/3G网络切换次数、3G网络消
耗流量、WLAN使用时长等标签,及时为用户提供融合网络使用解决
方案;基于用户URL消费特征,形成用户内容消费偏好,进而提供精
准的应用推荐服务。
5.不够用。不够用主要是解决用户在流量消费过程中频繁出
现的超额消费问题。不够用用户首先可以通过跨月度周期的流量套餐
包金额、流量费用金额标签识别(一定周期内,出现较多频次的流量
费用金额流量套餐包金额情况),针对流量不够用的用户提供人性化
提醒和流量消耗自动经济升级1服务。进一步的,根据用户流量消
费内容偏好标签,提供具备相似功能、但更节省流量的应用替代。
Z省移动基于超极细分的客户运营理念、通过构建体系化的
用户知识中心(目前已经形成数百个用户标签),基于不能用、不会
用、不敢用、不好用、不够用的用户细分大类,结合用户在终端、流
量套餐、流量套餐费用、内容偏好以及时间等维度的标签信息,对用
户持续细分细化,不仅加深了对用户的洞察,同时在提供更加精准的
用户营销、提高用户营销成功率、节约营销成本方面发挥了积极作用。
三、用户超级细分实践未来发展
19年,丹尼尔扬克洛维奇在《哈佛商业评论》上发表《市场
细分新标准》中提出非人口统计学细分,融合价值观、品牌、偏好等
因素以提升用户细分价值;更可能影响客户购买行为的非人口统计特
征首次丰富了用户细分理论。2006年,丹尼尔扬克洛维奇在《哈佛
商业评论》上发表《重新找回市场细分价值》,进一步融合了用户的
行为和情感因素,以提升用户细分的价值。用户超级细分,是人口统
计特征、非统计特征、用户消费决策行为过程、决策行为动机以及电
信大数据技术综合应用的新探索。
未来,随着大数据时代来临,用户知识积累和基于用户知识
的自动化超级用户细分和应用能力将成为企业运营的核心竞争力。在
用户知识方面,通过跨界数据整合的用户知识丰富将是未来进一步整
合和发展方向,同时以用户知识为基础的能力开发也将成为企业运营
的新的业务增长点。在基于用户知识的自动化超级用户细分和应用方
面,融合基于典型场景的自动化营销规则库、自动化营销平台,以个
性化推荐引擎为营销助力,对每个用户开展一对一的个性化营销将是
用户超级细分的终极目标。
本文发布于:2023-03-03 13:50:23,感谢您对本站的认可!
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