XX咨詢 2008年 10月，沈陽 數據業務精確營銷支撐項目第一階段匯報 2 議程 A.項目進度 B.階段性成果匯報 C.下階段工作規劃 2 12 54 3 項目進度：數據業務精準營銷模型 工作階段 業務 模型開發 營銷驗證 第一階段 手機電視 已經完成 尚未進行營銷活動 手機報 已經完成 已經完成（國慶營銷） 點對點彩信 已經完成 手機上網 已經完成 籌備中 12580 正在進行中（數據原因，有一定延誤） 第二階段 飛信 準備中，計劃完成時間 10月 30日 籌備中 彩鈴下載 手機證券 點對點短信 號簿管家 4 項目進度：數據業務健康度提升 時間 常規線上營銷 主題營銷 完成進度 8月 奧運原因，暫停 奧運原因，暫停 9月 10月 1. 利用國慶節契機進行了線上營銷，驗證了營銷模型 2. 下一階段，即 10月 13日起，把線上營銷常態化進行 1. 數據業務進校園活動 2. 彩信、手機上網的主題活動 目前已經完成多個營銷方案草稿 11月 待定 12月 待定 5 項目進度： DM平臺數據與業務分析 工作階段 主要內容 完成情況 第一階段 以數據分析為主 通過對 DM終端細分與 DM細分的組合分析，研究客戶對 DM終端的偏好 已經完成 分析 DM用戶的各種業務行為特征，特別是各項數據業務的使用情況 使用“終端業務支撐指數”與“終端關鍵參數決策樹”等工具，分析各種終端對數據業務的支持力度 在考慮終端營銷案的前提下，通過對客戶使用DM終端前后的行為變化，研究 DM終端對客戶的影響 通過對 DM用戶的調研，研究 DM用戶的心理特征 遼寧移動數據業務片區會議匯報材料準備 第二階段 以營銷實踐與管理咨詢為主 使用第一階段的分析成果，進行營銷驗證 準備中，計劃完成時間 10月 30日 利用 DM平臺自動參數糾錯的功能促進數據業務發展 根據 DM業務發展方向與一線人員的需求，把各種分析成果打包組合，并形成有推廣價值的工具庫 進行中 請 下載觀看 ! 6 議程 A.項目進展 2 B.階段性成果匯報 6 C.下階段工作規劃 54 7 目前的階段性成果主要體現在 2個方面 DM終端與業務分析 1. 進行了大量基于 DM平臺的數據分析，得出不少有價值的信息，已在 9月片區會議材料中進行了闡述 2. 嘗試建立以 DM終端為核心的體系化、模塊化知識庫 數據業務精準營銷模型 1. 通過對數據、用戶的深入分析，探索出了一條精準營銷模型的開發方法 2. 利用國慶營銷進行了初步驗證，效果良好，可以將這種方法復制到各項數據業務中 注： 9月片區會議的內容不再進行詳細闡述 8 第一部分： DM終端與業務研究 9 DM終端的核心管理流程 DM終端定制 DM終端銷售 DM終端與業務 組合推廣 核心 議題 1. 集團統談的 DM終端款數很多，應選擇哪些 DM終端進行推廣？ 2. 應采購多少數量的終端，才能既能滿足本地客戶的需求，又不至于出現過多積壓？ 3. 如何控制 DM終端的采購價格？ 1. DM終端的目標客戶在哪里？ 2. DM終端的賣點是什么？ 3. 如何根據客戶特點確定合適的銷售方式？ 4. DM終端營銷活動應如何設計？ 5. 如何選擇 DM終端的銷售渠道 ? 1. 如何利用 DM終端來推動業務，特別是數據業務的發展？ 2. 每款 DM終端都適合推廣什么類型的數據業務？ 使用 對象 1. DM終端的定制與采購人員 1. DM終端的銷售推廣人員 1. 數據業務的一線營銷人員 10 典型的 DM終端定制與采購流程 產品選型 協商價格 簽署協議 簽訂承諾協議 省公司 地市公司 物流配送 促銷支持 銷售計劃 渠道管理 集團公司 終端廠商 平臺商 采購計劃 采購 供貨 資金 自有營業廳 大型手機零售商 售后維修中心 零售管理 售后管理 1 2 3 4 5 6 7 1. 集團公司與終端廠商進行統談，確定 DM終端的機型范圍 2. 省公司根據本地情況，從集團確定的 DM終端的機型范圍內，挑選適合本地情況的機型，與平臺商簽訂銷售協議 3. 地市公司根據市場情況，確定并上報終端采購計劃 4. 平臺商向地市公司供貨 5. 地市公司通過各種渠道進行促銷推廣 6. 售后維修中心進行售后服務 示意圖 說明 11 DM終端定制與采購過程中的 3個核心問題 確定采購機型 確定采購數量 確定采購價格 核心 議題 1. 集團統談的 DM終端款數很多，應選擇哪些 DM終端進行采購推廣？ 1. 采購多少數量的終端，才能既能滿足本地客戶的需求，又不至于出現過多積壓？ 1. 如何控制 DM終端的采購價格？ 相關 知識 總結 1. 終端業務支持指數模型 2. 業務的終端關鍵參數模型 3. 客戶的終端偏好模型 1. 終端銷售預測模型 涉及面較廣，暫未進行研究 12 確定采購機型的兩個步驟 終端推廣目的 目標用戶偏好 提高定制終端市場占有率 占領新增市場，刺激用戶入網 客戶回饋 促進數據業務發展 a) 提升數據業務收入占比 b) 培養用戶對數據業務的使用習慣，特別是某些存在終端門檻的業務 以低檔機型為主 以中高檔機型為主 選擇對數據業務支持度較好的機型 請 下載觀看 ! 13 衡量終端對業務支持好壞的 2個工具 業務支持指數 = 業務提升度 （業務粘性最小業務粘性）（最大業務粘性最小業務粘性） 利用業務支撐指數進行多終端對比，選擇支持度較好的終端 利用業務的終端關鍵參數模型，確定定制終端的核心參數 手機報：主屏像素 像素（ 29600像素以上） 點對點彩信：主屏像素，攝像頭 手機上網：手機平面大小，主屏像素 手機端飛信： Symbian、 Windows Mobile系統 點對點短信： Symbian系統 請 下載觀看 ! 14 目標用戶的終端偏好模型 目標用戶特征 偏好的終端類型 ARPU較低，主要以語音通話為主，數據業務費用占比較低，主要數據業務的使用率低于水平 500元以下的直板機型 ARPU處于中等水平；有一定的數據業務使用經驗，特別是彩鈴與手機報業務；年齡在 40歲以下；對資費較為敏感 三星、 Moto與國產機型 收入水平較高， ARPU處于中上水平，有一定的長途與漫游需求，對數據業務的接受程度不高，年齡多在 25歲以上，男性為主 諾基亞的中高檔機型 ARPU較高，有頻繁的長途與漫游需求，經常接觸網絡，樂于嘗試新鮮事物，經常使用手機上網業務 多普達、 Palm的中高檔機型 注：根據前期 DM終端細分研究得出，限于篇幅限制，只列出了部分內容，詳細內容將在后期詳細報告中闡述 請 下載觀看 ! 15 確定機型的采購數量 DM終端銷售預測模型 統計前期 DM終端的銷售數據，利用 ARIMA算法建立預測模型，預測近期 DM終端的銷售總量，從而給 DM終端的采購總量提供指導建議 利用模型預測的 DM銷售總量，根據目前市場內各種類型終端的分布，結合移動公司的終端推廣戰略與各類終端的當前庫存數量，得出每類終端的近期采購數量 注：由于暫未獲得 DM終端的銷售統計數據，目前對 DM用戶數量進行了預測，并假設新增 DM用戶均購買了新的 DM終端； DM終端的銷售預測將在下期報告中體現 16 利用 ARIMA算法進行建模預測 長期趨勢 周期性 隨機性 指標的時間序列特征 自相關性 17 DM用戶預測模型： ARIMA(0,1,2;0,1,1) 使用 2006年 5月至 2008年 7月的數據，建立 ARIMA模型，得出以下預測曲線 遼寧 DM用戶 ARIMA預測模型 020000400006000080000100000120000140000160000180000200000真實數據 預測數據 我們預測 2008年 8月至 2009年 2月，遼寧省內 DM終端的新增銷售量約為 70-80萬部 18 第二部分：數據業務精準營銷模型 19 數據業務精準營銷模型必須滿足的要求 數據業務 精準營銷模型 1 2 3 4 指導性 通用性 靈活性 控制性 立足遼寧本省的實際情況，既能使用于省公司的營銷活動，對 14個地市也有顯著的指導作用 數據業務種類多，營銷活動多，模型應有一定的通用性 對一線營銷人員，特別是地市數據業務營銷人員有較強的指導性，幫助一線人員迅速找到數據業務的目標用戶，形成專業的營銷方案 模型能根據數據業務的不同、營銷活動的不同進行靈活的調整，以適應不同場合的應用需求 一線營銷人員能根據實際情況靈活進行這種調整 在營銷流程的各個階段，特別是在目標用戶提取與營銷方案策劃方面，提供簡單易用的模板，對數據業務營銷進行控制，確保活動的專業性與效果 請 下載觀看 ! 20 前期已經完成了 20項數據業務的 40個精準營銷模型框架設計 模型內容 圍繞 20項數據業務，確定了每項業務的主要營銷目標 結合每項數據業務的特點與營銷目的，給出了目標客戶選擇的建議 固定參數：必須滿足的條件 可變參數：可以根據具體情況靈活調整的指標與參數 方案設計階段，按以下幾個方面，給出了建議 活動規則 渠道活動 傳播渠道 內容選擇 實際選擇 方案執行與評估階段，強調要進行驗證與評估 請 下載觀看 ! 21 精準營銷模型，是在營銷模型框架的基礎上，進一步細化，給出具有可執行性的應用方案 營銷目的 目標用戶提取規則 方案設計 執行評估 如何根據營銷目的確定提取規則？ 規則的固定參數如何確定？ 規則的可變參數如何調整？ 如何給出量化的具有可操作性的建議值？ 如何通過調整規則確定用戶范圍？ 促銷規則設計 內容選擇 營銷時機 營銷渠道 傳播渠道 執行策略 監控指標 兩個核心工作 請 下載觀看 ! 22 目標用戶提取規則分解 固定參數 篩選規則 調整規則 用戶使用該項數據業務必須要滿足的條件 由業務經驗判斷肯定不會使用該項業務的目標用戶 通過數據分析與統計、數據挖掘與建模等手段，確定的目標用戶篩選規則 根據營銷目的與資源，靈活調整參數范圍，控制目標用戶群大小 剔除不可能屬于目標用戶范圍的客戶 挑選出有可能屬于目標用戶群的潛在用戶 調整目標用戶群大小 23 固定參數的確定以業務經驗為主 用戶使用手機電視的必要條件是？ 終端支持手機電視功能 開通了 GPRS功能 有手機上網經驗 愿意嘗試新業務 有一定消費能力 不是投訴客戶、免打攪客戶、黑名單客戶 示例 手機電視 固定參數 終端支持手機電視功能 在線觀看 下載觀看 手機電視客戶端 在網正常使用 非超低端客戶， ARPU20 開通了 GRPS功能，并訂購了 GPRS流量套餐， GPRS計費量 0，登錄過移動夢網 不是投訴客戶、免打攪客戶、黑名單客戶 24 篩選規則的研究思路 盡可能的收集客戶的各種業務與社會屬性 ARPU 年齡 新業務費用 本地通話費 長途通話費 漫游通話費 主叫通話次數 被叫通話次數 本地通話次數 漫游通話次數 彩鈴下載次數 彩鈴信息費 GPRS流量 客戶統一視圖 屬性相關性分析 哪些客戶屬性與客戶是否使用目標業務相關性較強？ 評估標準：統計學標準 1. 雙變量相關性分析 2. 雙變量偏相關分析 屬性相關性排序 屬性值區段設置 在已經確定了相關屬性的基礎上，如何確定屬性值的區間段？ 評估標準： 1. 數據挖掘建模，決策樹算法 2. 兩類客戶的分布對比 屬性值區間建議值 請 下載觀看 ! 25 根據相關系數確定進入篩選規則的客戶屬性 SPSS統計軟件 相關系數 ARPU與是否使用手機電視的相關系數是 0.255 示例 手機電視 請 下載觀看 ! 26 利用決策樹算法，建立目標業務的決策樹預測模型 SPSS Clementine C5 算法 Debt60 決策樹模型 根據決策樹產生的規則集合，確定屬性分檔，如ARPU區間為 (70,350) 27 利用區間集中度確定屬性區間的最終取值 示例 手機電視 -0.07-0.06-0.05-0.04-0.03-0.02-0.0100.010.025 15 25 35 45 55 65 75 85 95 105 115 125 135 145 155 165 175 185 195區間集中度 = 區間內手機電視用戶數 手機電視總用戶數 - 區間內普通用戶數 總用戶數 手機電視區間 ARPU提升度 最低檔 45 最高點 125 手機電視目標用戶的的 ARPU為 (45,350)， 125附近為最密集點 請 下載觀看 ! 28 最后，我們設定調整規則來用來限定選取的目標用戶群大小 調整篩選規則 方法：從兩端向中間縮進 如： ARPU區間為 (45,350),中間點為 125，如果要縮小用戶范圍，可以兩端同時向 125縮進，得出 (75,300)，或更小的區間段 利用業務經驗對沒有進入篩選規則的屬性進行調整 可能的調整屬性有： 年齡 品牌 客戶等級 積分 在網時長 新業務收入占比 參與了某些營銷活動 請 下載觀看 ! 29 在設定調整規則時，特別關注了普通用戶與目標用戶的差異 60% 59% 40% 41% 手機電視用戶 普通用戶 女 男 性別 29% 11% 57% 79% 14% 10% 手機電視用戶 普通用戶 動感地帶 神州行 全球通 品牌 手機電視用戶的男女性別比例與普通用戶基本相同 建議性別不作為調整規則 手機電視用戶的全球通品牌與動感地帶品牌的占比要遠遠高于普通用戶 選擇手機電視目標客戶，優先考慮全球通，其次是動感地帶 示例 手機電視 30 示例 1：手機電視精準營銷模型（提升普及率） 固定參數 篩選規則 調整規則 終端支持手機電視功能 在線觀看 下載觀看 手機電視客戶端 在網正常使用 非超低端客戶， ARPU20 開通了 GRPS功能，并訂購了 GPRS流量套餐， GPRS計費量 0，當月登錄過移動夢網 不是投訴客戶、免打攪客戶、黑名單客戶 31 示例 1：手機電視精準營銷模型（提升普及率） 固定參數 篩選規則 調整規則 類別 指標 建議區間 中間值 第一優先級 WAP流量（兆） 0.2M 8.2M 三月平均 ARPU 65-320 120 其他新 業務費 15 75 ARPU 45-350 125 被叫通話次數 30-780 150 通話時 長 (分鐘） 100-1500 450 夢網短信次數 1-350 30 通話次數 50-1000 250 第二優先級 新業務費用 0 22 月租費 10-300 30 12580撥打次數 0 - 點對點短信次數 5 25 信息費 0 8 V網通話次數 0 10 長途通話次數 0 5 請 下載觀看 ! 32 示例 1：手機電視精準營銷模型（提升普及率） 固定參數 篩選規則 調整規則 屬性 第一優先 第二優先 第三優先 年齡 26-38 18-25 38-45 品牌 全球通 動感地帶 神州行 新業務收入占比 30-40% 40-50% 10-20% 在網時長 12-30月 3-12月 30-50月 客戶等級 三卡客戶 集團客戶 拍照客戶 積分 - - - 參與活動記錄 參與了本業務的 其他類似活動 參與了數據業務的其他營銷活動 參與了移動公司的其他營銷活動 請 下載觀看 ! 33 示例 2：點對點彩信精準營銷模型（提升普及率） 固定參數 篩選規則 調整規則 手機支持彩信功能 開通了 GRPS功能 近 3個月內有過點對點彩信成功發送或接收記錄 月點對點彩信發送量為 0條 非超低端客戶， ARPU20 在網正常使用 不是投訴客戶、免打攪客戶、黑名單客戶 34 示例 2：點對點彩信精準營銷模型（提升普及率） 固定參數 篩選規則 調整規則 優先級 屬性 區間 中間值 第一優先級 點對點短信發送條數 15,500 100 ARPU 50,500 88 通話時長 =150 500 主叫時長 =80 200 撥打 10086次數 5,50 10 第二優先級 夢網費 0 4,10 信息費 0 4,10 新業務費用 =15 26 長途通話時長 (5,200) 30 其他新業務費用 (17,50) 35 35 示例 2：點對點彩信精準營銷模型（提升普及率） 固定參數 篩選規則 調整規則 屬性 第一優先 第二優先 第三優先 品牌 動感地帶 全球通 神州行 年齡 18-30 30-40 40-50 性別 男 女 手機報 主動訂購手機報 被動訂購手機報 無手機報退訂記錄 彩鈴 連續 2月均有彩鈴下載行為 本月有彩鈴下載 參與活動記錄 參與了本業務的其 他類似活動 參與了數據業務的其他營銷活動 參與了移動公司的 其他營銷活動 36 示例 3：手機報精準營銷模型（提升普及率） 固定參數 篩選規則 調整規則 手機支持彩信功能 有彩信發送或接收行為 開通 GPRS功能 非超低端客戶， ARPU20 在網正常使用 不是投訴客戶、免打攪客戶、黑名 單、公免客戶 37 示例 3：手機報精準營銷模型（提升普及率） 固定參數 篩選規則 調整規則 優先級 屬性 區間 中間值 第一優先級 GPRS費（ KB） 0元以上 5元 新業務費（元） 3-60 13 主叫通話次數 40-230 85 被叫通話次數 5-15、 75-230 5、 145 第二優先級 網內通話次數 30-300 160 網外通話次數 5-15、 35-160 5、 60 彩鈴信息費 (元 ) (0,8 4 語音費 7-150 30 請 下載觀看 ! 38 示例 3：手機報精準營銷模型（提升普及率） 固定參數 篩選規則 調整規則 屬性 第一優先 第二優先 第三優先 三卡、集團客戶 三卡客戶 集團客戶 拍照客戶 品牌 全球通 神州行 動感地帶 ARPU（元） 45 205 飛信 開通 點對點彩信 有使用 WAP使用 有使用 39 第三部分：模型的國慶驗證營銷活動 40 營銷活動概述 業務 目標用戶提取規則 活動規則 用戶群分組 點對點短信 業務經驗人為確定 9.29 10.5 群發精選內容 點對點短信活躍用戶群： 60萬 點對點短信正常使用用戶群： 45萬 點對點短信節假日敏感用戶群： 100萬 點對點彩信 精準營銷模型確定 9.29 10.5 群發精選內容 點對點彩信沉默用戶： 67萬 點對點彩信正常使用用戶： 110萬 點對點彩信活躍用戶： 23萬 請 下載觀看 ! 41 國慶期間全省全體在網正常使用客戶短信發送量，在 10月 1日有明顯突增， 10月 2日恢復到節前正常水平 人均點對點短信發送條數 人均點對點短信在 10月 1日有一個突增，從 9月 30日的 1.8條上升至 10月 1日的2.7條，提升比例達到 50% 10月 2日后，恢復到節前正常水平 00.511.522.5342 點對點短信活躍用戶群營銷效果分析 012345678名單 1 名單 2 名單 3 名單 4 用戶選擇規則：業務經驗 1. 7月或 8月點對點短信發送條數 90條 2. 非超低端客戶， ARPU70元 3. 主叫通話費 =50元 4. 當前在網正常使用 5. 新業務費 =10元 6. 不是投訴客戶、免打攪客戶、黑名單客戶 隨機分為名單 1-4 每個群 8月的每天人均短信發送量在 8-9條左右 國慶期間人均點對點短信發送條數 人均點對點短信發送量沒有明顯提升 落后于全體在網用戶的平均提升水平 請 下載觀看 ! 43 點對點短信正常使用用戶群營銷效果分析 用戶選擇規則：業務經驗 1. 7月或 8月點對點短信發送條數 =40條且 =30元 3. 新業務費 =8元 4. 當前開通飛信功能 5. 當前開通 GPRS功能 6. 當前在網正常使用 7. 不是投訴客戶、免打攪客戶、黑名單客戶 隨機分為名單 5-7 每個群 8月的每天人均短信發送量在 1.8-2條左右 國慶期間人均點對點短信發送條數 人均點對點短信發送量在10月 1日提升了 25-30% 落后于全體在網用戶的平均提升水平 00.511.522.53名單 5 名單 6 名單 7 44 點對點短信節假日活躍用戶群營銷效果分析 用戶選擇規則：業務經驗 1. 8月點對點短信發送條數 2條 3. 8月 ARPU=30元 4. 當前在網正常使用 5. 不是投訴客戶、免打攪客戶、黑名單客戶 隨機分為名單 8-14 每個群內用戶中秋節短信發送量在 2條以上 國慶期間人均點對點短信發送條數 人均點對點短信發送量在10月 1日提升了 30-40% 00.511.522.5名單 8 名單 9 名單 10 名單 11 名單 12 45 短信營銷活動控制了短信發送量在節日后半段的下降趨勢 發送計劃 5日 短信名單13 15萬 有一種關心不請自來；有一種默契無可取代；有一種思念因你存在；有一種孤單叫做等待；有一種沉默不是遺忘；有一種朋友永遠對你關懷！祝國慶快樂！ 短信名單14 15萬 流行劃過天際，我錯過了許愿；浪花拍上巖石，我錯過了祝福；故事講了一遍，我錯過了聆聽；人生只有一回，幸好我沒有錯過你這個朋友，祝你國慶快樂！ 國慶期間人均點對點短信發送條數 營銷活動控制了用戶短信使用量的節后下降趨勢 在營銷活動當日（ 10月 5日），用戶短信發送量有明顯提升 10-5 進行營銷 0123456名單 14 名單 13 請 下載觀看 ! 46 國慶期間全省全體在網正常使用客戶的點對點彩信發送量沒有明顯變化，節后甚至有小幅下降趨勢 全省點對點彩信發送條數 人均點對點彩信發送量在國慶期間沒有明顯變化，在國慶節后甚至有小幅下降趨勢 211624 198927 205547 175276 167270 175982 173300 0500001000001500002000002500009月 29日 9月 30日 10月 1日 10月 2日 10月 3日 10月 4日 10月 5日 47 國慶彩信營銷的接收成功率大多保持在 70%以上 0%20%40%60%80%100%120%國慶營銷彩信接受成功率 9.29 9.30 10.1 10.2 10.3 10.4 10.5 70% 請 下載觀看 ! 48 點對點彩信沉默用戶群提取規則：通過精準營銷模型確定 用戶選擇規則：精準營銷模型確定 固定參數 篩選與調整規則 1. 手機支持彩信功能 2. 開通了 GRPS功能 3. 近 3個月內有過點對點彩信成功發送或接收記錄 4. 月點對點彩信發送量為 0條 5. 非超低端客戶， ARPU50 6. 在網正常使用 7. 新業務費用 =6元 8. 不是投訴客戶、免打攪客戶、 黑名單客戶 1. 點對點短信發送條數 15,500 2. ARPU 50,500 3. 通話時長 =150 4. 主叫時長 =80 5. 撥打 10086次數 5,50 6. 夢網費 0 7. 信息費 0 8. 新業務費用 =15 9. 長途通話時長 (5,200) 10. 其他新業務費用 (17,50) 49 點對點彩信沉默用戶群點對點彩信發送量在營銷當日有明顯提升，提升比例均在 2倍左右 國慶期間人均點對點彩信發送條數 00.0050.010.0150.020.0250.030.0350.04名單 13 名單 14 10-3進行營銷 00.0050.010.0150.020.0250.030.0350.04名單 19 10-5進行營銷 00.0050.010.0150.020.0250.030.035名單 4 名單 5 9-30進行營銷 彩信內容營銷的有效期是 2-3天： 在彩信內容營銷后的 2-3天內，用戶的人均彩信條數維持在較高水平，說明彩信開始在人際網絡內進行傳播。其他目標群的營銷效果也呈現相當的特征 同類客戶在國慶期間點對點彩信發送量僅在 10月 1日略有增張： 名單 19在 10月 5日進行了營銷，之前的表現可以認為是同類用戶的節日正常表現 同類客戶國慶期間的業務量變化 請 下載觀看 ! 50 彩信沉默用戶的激活比例約為 3%，成功激活彩信沉默用戶24473人 0500100015002000250030003500400045005000彩信名單 1 營銷名單國慶期間點對點彩信發送人數 9-29進行營銷 05001000150020002500彩信名單 13 10-3進行營銷 05001000150020002500300035004000彩信名單 8 10-1進行營銷 0500100015002000250030003500400045005000彩信名單 20 10-5進行營銷 51 針對彩信沉默用戶 10-12月持續進行營銷刺激，預計可提升點對點彩信計費量 540萬條 時間 彩信沉默用戶 用戶數 營銷活動 點對點彩信發送量 8月 精準模型精選 67萬 無 31天完成 20628條 9.29-10.5 精準模型精選 67萬 精準營銷 7天完成 98398條，如果保持常態化刺激，預計全月完成 30萬條 10-12月 擴大營銷用戶群 400萬 精準的常態化營銷 預計每月提升 180萬條點對點彩信計費量 如果利用精準營銷模型，擴大營銷用戶群，進行精準的常態化營銷，預計 10-12月可累計提升點對點彩信計費量 540萬條 請 下載觀看 ! 52 彩信正常使用用戶群提取規則：通過精準營銷模型確定 用戶選擇規則：精準營銷模型確定 固定參數 篩選與調整規則 1. 手機支持彩信功能 2. 開通了 GRPS功能 3. 上月點對點彩信成功發送量為大于等于 1條，且小于等于 5條 4. 非超低端客戶， ARPU20 5. 在網正常使用 6. 不是投訴客戶、免打攪客戶、黑名單客戶 1. 點對點短信發送條數 =100 2. ARPU 90,500 3. 新業務費用 =20 4. 其他新業務費用 =10 5. 撥打 10086次數 =2 6. 長途費用 0 7. 通話時長 =200 53 點對點彩信正常使用用戶群點對點彩信發送量在營銷當日有明顯提升，提升比例均在 2-3倍 國慶期間人均點對點彩信發送條數 10-4進行營銷 00.010.020.030.040.050.06名單 16 名單 17 同類客戶國慶期間的業務量變化 10-5進行營銷 00.010.020.030.040.050.06名單 20 名單 21 00.010.020.030.040.050.060.07名單 7 名單 8 名單 9 10-1進行營銷 同類客戶在國慶期間點對點彩信發送量僅在 10月 1日略有增張： 名單 20-21僅在 10月 5日進行了營銷，之前的表現可以認為是同類用戶的節日正常表現 請 下載觀看 ! 54 針對彩信正常使用用戶 10-12月持續進行營銷，預計可提升點對點彩信計費量 240萬條 時間 彩信正常 使用用戶 用戶數 營銷活動 點對點彩信發送量 8月 精準模型精選 110萬 無 31天完成 116萬條 9.29-10.5 精準模型精選 110萬 精準營銷 7天完成 43萬條，如果保持常態化刺激，預計全月完成 170萬條，提升 60萬條 10-12月 擴大營銷用戶群 150萬 精準的常態化營銷 預計每月提升 80萬條點對點彩信計費量 如果利用精準營銷模型，擴大營銷用戶群，進行精準的常態化營銷，預計 10-12月可累計提升點對點彩信計費量 240萬條 55 彩信活躍用戶群提取規則：通過精準營銷模型確定 用戶選擇規則：精準營銷模型確定 固定參數 篩選與調整規則 1. 手機支持彩信功能 2. 開通了 GRPS功能 3. 上月點對點彩信成功發送量為大于 5條 4. 非超低端客戶， ARPU20 5. 在網正常使用 6. 不是投訴客戶、免打攪客戶、黑名單客戶 1. 點對點短信發送條數 =100 2. ARPU 90,500 3. 新業務費用 =20 4. 其他新業務費用 =10 5. 撥打 10086次數 =2 6. 長途費用 0 7. 通話時長 =200 56 點對點彩信活躍用戶群點對點彩信發送量在營銷當日有明顯提升，提升比例均在 2-3倍 國慶期間人均點對點彩信發送條數 節假日的前后時間段 是較好的營銷時間點：在節假日前后的時間段內進行內容營銷的效果，優于在節假日期間的活動，如 9月 29日與 10月 4日進行的彩信營銷，效果優于 10月 1-2日的活動 10-4進行 營銷 00.050.10.150.20.25名單 18 9-29進行營銷 00.050.10.150.20.250.30.35名單 3 00.10.20.30.40.50.60.7名單 10 10-2進行 營銷 57 針對彩信活躍用戶 10-12月持續進行營銷，預計可提升點對點彩信計費量 100萬條 時間 彩信活躍用戶 用戶數 營銷活動 點對點彩信發送量 8月 精準模型精選 23萬 無 31天完成 273萬條 9.29-10.5 精準模型精選 23萬 精準營銷 7天完成 61萬條，如果保持常態化刺激，預計全月完成 300萬條，提升量不明顯 10-12月 擴大營銷用戶群 30萬 精準的常態化營銷 預計每月提升 30萬條點對點彩信計費量 如果利用精準營銷模型，擴大營銷用戶群，進行精準的常態化營銷，預計 10-12月可累計提升點對點彩信計費量 100萬條 請 下載觀看 ! 58 附：大連地區點對點彩信跟蹤分析 國慶期間對大連彩信用戶進行了“彩信免費發 10條”的活動宣傳 國慶期間大連點對點彩信發送總條數 大連全體在網正常使用用戶 2008年 8月點對點彩信發送總量為 1598148條，按一個月 30天計算，每天平均發送 53272條 雖然對大連用戶進行了“彩信免費發 10條”的活動宣傳，但大連用戶的人均點對點彩信發送量在國慶期間并未有明顯提升 53635 50739 68736 51338 51763 51178 53863 010000200003000040000500006000070000800009月 29日 9月 30日 10月 1日 10月 2日 10月 3日 10月 4日 10月 5日 59 國慶營銷活動總結