1、Systems&Solutions系統與方案移動通信客戶價值評價模型研究及實證分析胡文玉馬軍|工業和信息化部電信研究院北京100083Syster摘要客戶是公司利潤與價值的唯一源泉,在電信市場競爭越演越烈的今天,不能簡單地以產品的銷售量和市場占有率等指標來衡量公司價值和狀況,更重要的是以客戶價值來衡量企業的價值.本文基于客戶價值細分模型和客戶生命周期價值量化模型的理論,建立典型客戶價值的量化模型并進行實證分析,提出客戶價值治理和提升建議.關鍵詞移動通信；客戶價值；評價模型；實證分析1客戶價值的評價體系設計與量化模型1.1 基于客戶價值的指標評價體系設計為了全面、準確地對客戶價值進行評價

2、,通過對電信行業的深入調查,結合自己多年的電信營銷和治理實踐經驗,并借鑒客戶價值的研究成果1,最終確定了移動用戶客戶價值評價指標體系模型2.如圖1所示.圖i移動通信客戶價值評價體系指標模型0忠戔H等業*灌注率平均交黃班二；!',.另一步II在此模型中,把移動通信客戶價值分為當前價值和潛在價值,客戶當前價值決定了企業當前的盈利水平,是企業感知客戶價值的一個重要方面,而客戶潛在價值關系到企業的長遠利益,直接影響到企業是否繼續投資的一個重要因素.評價體系圖中兩種價值構成指標及解釋如下.“3G#務滲透率和“電子渠道使用率不作為本次研究指標,隨著3G業務的開展和電子渠道的普及,將其作為今后客戶價

3、值研究的重要參考指標.1.1.1 當前價值利潤奉獻：用近3個月的ARPU直即月均話費、語音資費的單價和平均購置量來表征客戶對運營商的利潤奉獻.其中,ARPU直為近3個月用戶的平均話費支出,用來考察用戶的話費消費水平；單位時間話費為近3個月用戶的語音資費的單價,這一指標考察客戶的單位時長內的利潤奉獻率,表征用戶單位時間語音業務的“含金量；平均交費額以近3個月每次平均交費金額來衡量,表征用戶的平均購置量.本錢占用：由于電信運營商本錢核算及費用分攤的復雜性,將這一指標表征為網外通話比例和通話忙時集中度兩個指標.網外通話比例指用戶近3個月與其他運營商發生的通話時長占其總通話時長的比例；通話忙時集中度為

4、客戶在規定的話務忙時內的通話時長占客戶總通話時長的比例,即通話頂峰時段的話務量占比.對于電信運營商而言,最大的本錢在于網絡擴容,運營商需要為移動通信使用頂峰時段的客戶付出較高的擴容成本.隨著3G技術的不斷成熟完善及業務的逐漸普及,客戶當前價值還可以增加電子渠道使用率、3G業務滲透率等指標來衡量本錢的占用及結構變化.1.1.2 潛在價值忠誠度：從用戶的在網時長、新業務占比、長途和漫游費用占總費用的比重及用戶在網的累計積分來表征客戶忠誠度.在網時長指用戶入網至終止使用的時間長度,在網使用的時間越長,用戶的潛在價值也就越大；增值業務滲透率以近3個月指定的新業務話費支出占話費總和的比重來衡量,新業務使

5、用量越多的用戶,用戶通信個性化較強,其粘性越大,那么用戶離網可能性越小；客戶積分指客戶入網至今的累計積分,包括積分消費局部.信用度：從用戶的可透支話費額度和是否用戶來度量.可透支話費額度以運營商根據用戶在網時長、ARPU直、身份地位等價值因子,來衡量用戶的信用等級,據此給予用戶一定的可透支話費額度.同時是否VIP用戶,是否擁有貴賓卡,擁有哪種類型的貴賓卡等也作為參考指標.1.2 基于客戶生命周期的典型客戶價值建模運用客戶價值評價指標體系,按“當前價值一潛在價值對客戶進行評價分類,識別出企業的典型價值客戶,從而建立典型客戶生命周期的價值量化模型.典型客戶CLVli型為：評價模型中的利潤、客戶保持

6、率、客戶購置率及時間等關鍵參數如圖2所示.VIP減少.這也表達了“如意通產品的市場定位一一群眾產品,集中了大局部的中低端用戶ARPU值在100元以下用戶的比例高達85%,而這局部用戶大部份又都是話費敏感型用戶,用戶的穩定性較差在網3年以下的用戶高達56%,這些符合“如意通客戶群的整體特點.因此,抽取的樣本具有普遍性和代表性.表1ARPUt調查表在網時長近三個月ARPUt0-30元30-100元100-300元300-500元50班以上Total1-3月867255422193-6月829921132066-12月1191263031279247280715660912-36月118202521

7、037360月以上1843769330656Total836115532217122342數據來源：某省聯通CR碌統導出數據.2.2典型價值客戶的識別2.2.1利用層次分析法確定指標權重為了更加準確地評價客戶當前價值和潛在價值,指標權重確實定將采用層次分析法AHP,AnalyticHierarchyProcess,3.主要步驟如下：1建立識別客戶價值指標遞階層次結構.這個模型的層次包括：目標層、準那么層、方案層.見圖3.圖2CLV1型參數2客戶價值模型的實證研究準那么層方案層圖3客戶價值指標的遞階層次結構2.1抽樣及樣本分析為了使客戶價值的研究更具有可操作性和實用性,本文采用系統隨機抽樣方式,

8、從某省聯通在網“如意通用戶中抽出2342個樣本,從“當前價值一潛在價值兩個維度進行評價、細分樣本,來識別價值客戶.如表1所示.從表1中可以看出：隨著用戶在網時長的增加,用戶數量不斷減少；隨著ARP罐的增加,用戶數量急劇Syster2構建兩兩比擬判斷矩陣并計算權重.根據移動通信用戶的消費特點,通過專家打分和運營商打分相結合,確定各指標層兩兩比擬的重要性.最后通過層次分析法求出各指標體系的權重.首先對每一層與上一層某一因素有關的各因素根據重要性進行兩兩比擬,可以得到兩兩判斷矩陣.如表2-表4所示.然后計算指標層各因素指標評價權重并進行一致性檢驗.分別計算出.、CI、RI、CFF.如果顯著性水平為0

9、.1,表2-表4中的C電小于0.1,通過檢驗認為總體排序的一致性檢驗是顯著的,指標體系構建合理.利用層次分析計算指標權重,采用趙樹基2007利用Excel構建的層次分析模型.2.2.2利用聚類分析來識別典型價值客戶根據圖3當前價值和潛在價值的指標評價體系,利用層次分析法確定的指標權重系數,計算出抽取2342戶在網用戶的當前價值和潛在價值.利用聚類分析對其進行分類,進而識別出企業的價值客戶、次價值客戶、潛價值客戶和低價值客戶.1用戶當前價值和潛在價值的計算評價方法為了能夠有效地獲取用戶當前價值和潛在價值的評價數據,將反映這兩個指標的次級指標進行加權求和,將相應的數據代入2式,得出用戶的當前價值和

10、潛在價值.2其中,：*=|.一客戶價值；一各分指標的賦十YXL值結果；月-"小目應指標的權重；指標個數.2通過聚類分析建立典型客戶的識別模型由于當前價值和潛在價值的各項細化指標在數量級判斷矩陣具有一致性的條件是該矩陣的最大特征根與矩陣階數相等,并通過一致性檢驗指標CI和RI,以檢驗判斷矩陣偏離一致性的程度.CI作為測量判斷矩陣偏離一致性的指標,仃=:門"51;RI為測量平均隨機一致性的指標,通過查彳應隨機一致性.RI表獲得；C昉測量滿意一致性的指標,CR=CI/RI.應用趙樹基老師利用EXCE健立層次分析法指標權重計算模式,極大程度上提升了效率,減少了工作量.上差異很大,為

11、了消除數量級上的差異,在利用SPSS分析前,進行標準化處理,然而采用快速聚類法聚類.如表5所小.同時,表6對聚類分析的結果進行顯著性的F檢驗,效果顯著,說明聚類四組數據之間組間差異較大,組內差異較小.2.3典型客戶的客戶價值量化為了使客戶生命周期價值的研究更具有針對性、實用性,保證投入資源的質量,在征求企業相關部門的意見后,最終將研究對象確定為潛在價值大于1或當前價值大于1的用戶,即符合兩條件的并集用戶,共計595戶,作為本文典型客戶生命周期客戶價值的研究對象.2.3.1 擬合典型CLVI型的利潤曲線通常利潤確實定方法：利潤=收入-本錢,由于運營商本錢核算的復雜性,通過這種直接的方式難以計算單

12、位用戶的利潤.因此,本文采用：利潤=利潤率X月話費,來計算利潤.用戶在網時間越長其利潤率越高,即入網初期其利潤率可能很低,甚至虧損,但隨著用戶在網使用時間的延長,其利潤率也不斷增加,甚至在假設干年后利潤率將接近100%.針對在網用戶利潤率有規律的變化,最終確定這局部典型客戶利潤率范圍為K:-100%<K<85%典型客戶的利北|率曲線如圖4所示.因此,只需統計出典型客戶在網時間內每月所產生的話費,計算用戶在網第,個月的平均話費即用個月用戶的話費總和/總用戶數,然后乘以相應的利潤率,得到典型客戶的平均利潤值,最后,畫出利潤的散點圖.如圖5所示.結合散點圖的特點,可以判斷其利潤變動的趨勢

13、與客戶生命周期的價值曲線4的形狀相似,結合企業實際的財務分析情況,利用運籌學規劃求解的思想,根據最小二乘法原理,分段擬合,最終得到殘差最小的擬合曲線方程的分段函數.如圖6所示.由=以8+網*巧;KE_科4=9027淑-3."工,底卷33B1B2根里般XBL16700<=20KI050B21/213300鼾®鮑匚R.00表2A1-B1/B2判斷矩陣表3B1-C1/C2/C3判斷矩陣ClC2C3以C5Cl141SR4=53Cl=00831=112CR=O(17C21/211996C31/3111362C41/21/31112ItiC51/71111208表4B2-C4心5

14、判斷矩陣C6C7CBC9CIOCll權而即入C6131W、=64C】=007RI=124CR006C7L/2124541/31/2I1734C91/21/31/21】454CIO1/31/31/31/31798Cl11/51/51/5】/$1/31390表5在網用戶客戶價值的聚類分析統計表分類1無價值客戶2次價值客戶3潛價值客戶4價值客戶合計當前價值-0.351.38-0.045.68-潛在價值-0.72-0.311.140.02-用戶數量1215273839152342比例51.88%11.66%35.82%0.64%100.00%表6在網移動用戶按客戶價值分析的方差分析表(ANOVA)Cl

15、usterErrorFSig.MeanSquare出MeanSquaredf當前價值384.8083.24723381556.156.000潛在價值578.9523.25823382240.506.000圖4典型客戶利潤率隨著在網時長的變化120906030利0-30-60圖5典型客戶利潤曲線的散點圖Syster2.3.2 確定CL嗽型的參數測量典型客戶的客戶保持率,需要將典型客戶595戶按入網時間分類,根據不同的入網年份,查出同期的入網用戶,然后根據上述相同典型客戶的識別方法,確定典型客戶,再計算出用戶的離網率.由于系統割接,無法提取數據,為了使研究深入下去,選取2000年-2021年期間“

16、如意通新入網的用戶,這局部用戶與典型客戶具有同質性,計算這局部用戶的在網保持率,將其作為典型客戶保持率的參考指標.統計數據見表7.為了利用威布爾分布尋找該企業的動態客戶保持率函數,對這局部數據通過轉換處理,見表85.這一過程可以說明為：用戶在每一時間間隔上的客戶數量等于滿足這一持續時間要求的、在2005年-2007年間的所有時間階段內的用戶數量之和.以4-5年時間段內的用戶數量為例,該時段對應于從2001年持續到2005年,從2002年持續到2006年,從2003年持續到2007年這三個時間段內與該企業連續交易的用戶數量的總和.表72000-2021年“如意通新入網用戶客戶保持的根本數據480

17、0405784fi8710111021546458231620C3321156106712421132337RE7行27000260411321011987T847656538500408712361189102397687411U0067231J211047的7765117009O4S12121045S45156001313314321321178001642413761205U02U5UO1022004K0010373158982208128580357501695359585732587網184328974501565055096460fi827數據來源：某省聯通綜合營賬系統注：1.表格

18、中每一行上面的數據表示新入網用戶數,下面的數據表示當期的離網用戶數；2 .表格中有的數據存在“當期在網用戶數-當期離網用戶數,下期在網用戶數,如2000年新入網的用戶在2001年在網情況數據,即4173-6873623,主要是上月離網用戶本月又開始使用.從表7看(2522+3869+4961)=11351,即表8中第2列I的數據.同理,用戶在某一持續時間內的用戶流失數量I等于滿足這一持續時間要求的所有時間階段內的流失用戶數量之和.還以用戶在網持續時間4-5年為例,這一于恒與方案持續期內客戶流失的數量等于(2001年、2005年),(2002年、2006年),(2003年、2007年)三個時段內

19、流失數量的總和,即(897+765+874)=2563,即表8第3列.第4列數值為對應的第3列的數值與第2列數值的比值.第5列數值為(1-對應的第4列中的數值).第6列中數據即威布爾分布函數中的r(t)o從該表的客戶保持率的變化來看,該企業的條件客戶保持率是屬于持續時間越長,其值越大的情形,即老客戶比新客戶更容易保持的類型.表8可以再次轉化為表9形式.從表10可以看到,如果顯著性口為0.05,由于概率P-值遠小于顯著性水平,可以建立線性回歸模型.同時回歸方程擬合優度檢驗的修正系數(AdjustedR表8客戶維系時間與客戶保持率在2005年-2007年的統計數量時間間隔/年用戶數量/戶78636

20、231；阻相63.6H8.866-720971220啊841.8213.92650020863士09(57.91113513477.6649.02324際T661122-324860質2510,24叫7673,611-23422834139.9790,0382.000-1451004020E.919L.099L09注：1.第一列表示用戶在網時間間隔為1年的時間段；2.第二列表示在時間段(i=0,1,7)上的用戶總數量；3 .第三列表示在時間段(i=0,1,7)上用戶流失的總數量；4 .第四列表示在時間段(i=0,1,7)上用戶的流失率；5 .第五列表示在時間段(i=0

21、,1,7)上用戶的保持率,這一組數據在客戶關系的早期較小,隨著客戶關系的延續,該組數據逐漸增大,反映了實際客戶保持率的變化趨勢,是其與常量客戶保持率的區別之所在；6 .第六列表2000-2021年在時間段(i=0,1,7)以前企業各時間間隔的累計用戶保持率.表9用戶累計保持率的威布爾分布的相關數據t/年r(t)/%y=lnln工5乩860.892.016.513.920.LS7*33.290.10LTO4.549.02-0.34I,503.553.12-0.781.25573.61-1,180.921-582.00-1,620.410,59L09-2.37表10方差分析表rSSMSFSigni

22、finV回歸分析1817R17殘差6076013總計7R93注：AdjustedRSquare為0.900.表11線性回歸的變量統計表標準誤差tStatP-valutLower95%Upper95%Jri+.i?rucp2433-I4071014.8.0g000001561Square)為0.900.這說明威布爾分布對現有數據的擬合程度較好,具有較強的解釋水平.因此,可以得到的回歸方程為yi=c+p-x,(4)即：,參數,的置信區間(顯c-1.920P=116.P著水平為0.05)分別為：(-2.433,-1.407),(0.830,1.561)考慮到中nrmi,

23、于是,可以得到企業客戶u-f-0.2(H)保持率隨時間變化的威布爾分布為叫少"=.,5(6)qxpAlMhl),5)1/Bl求解得至U7=-=36,即該細分客戶群體的典型客戶的生存時間為3.666年,工=1,04,=工1；.2.3.3計算典型客戶生命周期的客戶價值將上述參數分別代入式(1),使用數學軟件.即CLVv+£'四廣(£)"©"4+J-pl、TMHrWCLr=-30.5-H£(50.31J-30.5)7-,工.麗產一Al-iaiMrr"'r9訃-27貿t-3,1'下JJ?13-11十

24、心1+0.2d團£+(/)=-30.5-13.5+3.5+195.2+40.5=195.2因止匕,彳導到典型客戶在生命周期價值3.66年的客戶價值的期望值約為195.2元,平均每年客戶價值的期望值54.22元.3小結客戶價值決定企業生死成敗,電信企業如何提升客戶價值,已經成為運營商考慮的關鍵要素.通過對移動通信客戶評價體系的建立以及對典型客戶生命周期價值的實證研究,本文認為可以從下面兩個主要考慮點來提升客戶價值.首先,基于價值客戶識別模型,企業要向潛價值、高價值用戶提供差異化、個性化、一體化的通信產品融合效勞解決方案,讓用戶享受到超值的價值體驗.從而實現低價值用戶向高價值用戶躍變.其次,基于運營商對用戶投入資源來考慮.資源投入過少,無法挖掘用戶價值潛力；資源投入過多,又會侵蝕潛在用戶價值,難以把用戶潛在價值最大程度地轉化為現實的凈現金流,運營商對客戶進行資源投入應隨著客戶關系開展的不同階段進行動態地調整.從而實現企業利潤最大化.參考文獻1齊佳音,舒華英.客戶價值評價、建模及決策M.北京：北京郵電大學出版社,2021齊佳音,李懷祖,舒2華英.客戶價值評價指標體系設計J.南開治理評論,2004,7(3):17-233邵春燕.基于AHP的客戶價值評價J.價值工程,2021,27(