中国移动客户细分模型：挖掘用户需求与市场策略

“中国移动客户细分模型是通过数据挖掘技术，基于用户的行为特征、人口统计信息和客户价值进行构建的。该模型旨在理解不同客户群体的需求，为制定资费、服务和市场策略提供依据。” 在这个项目中，中国移动采用了以下关键知识点： 1. **商业理解**：在开始客户细分之前，首先进行商业理解，即通过访谈了解客户需求，确定细分变量（如用户行为特征）和描述变量（如人口统计信息和客户价值），以识别和定位不同人群的特征。 2. **细分变量**：细分变量是区分客户群体的基础，包括对多元化服务的需求程度、服务类型、通话需求层次（本地、长途、漫游）、呼叫频次和时间、呼叫类型、对资费的敏感度、IP使用、优惠时段通话、1861服务使用、以及便捷性和信息实时性需求等。 3. **描述变量**：这些变量用于描绘细分后的群体特征，例如SMS使用次数、Monternet使用次数、WAP上网时间和GPRS数据流量，这些指标反映了客户的通信习惯和信息消费模式。 4. **数据收集与处理**：在第二阶段，公司收集并提取相关数据，将其加载到数据库，为模型建立提供数据支持。这通常涉及到大量的数据清洗、预处理和整合工作。 5. **客户细分方法论**：可能采用了如聚类分析、决策树、关联规则等数据挖掘方法，将客户群体按照相似的特征进行划分。在本案例中，可能应用了SPSS的CRISP建模流程，这是一个常用的数据挖掘过程，包括数据理解、数据准备、建模、评估和部署等步骤。 6. **客户价值评估**：通过ARPU（Average Revenue Per User，每用户平均收入）来区分不同级别的全球通客户，如普通全球通、贵宾卡、银卡、金卡和钻石卡，针对不同价值的客户实施差异化的服务策略。 7. **市场策略分析**：细分结果不仅用于理解客户需求，还指导市场策略的制定。例如，对于高端用户，可能会提供顶级服务和专享优惠以保持客户忠诚；中端用户可能通过创新业务刺激其消费；而低端用户则可能通过更经济实惠的套餐吸引和保留。 8. **专题细分**：除了通用的客户细分，还可能针对特定领域，如短信服务，进行专题客户细分，以进一步细化市场策略和活动。 9. **市场营销活动**：基于客户细分的结果，协助市场经营部门设计和执行有针对性的营销活动，以提高客户满意度，提升用户粘性和价值。 通过上述步骤，中国移动能够更精准地理解不同客户群体的需求，优化产品和服务，从而提高客户满意度和公司的市场竞争力。