浙江電信的科學＂算命＂

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來源：泛普軟件 沈躍明的目標是要在IT的推動下，完成浙電經營管理和業(yè)務流程的省集中   前不久，首屆中國電信CTG-MBOSS信息化論壇會議上，浙江電信企業(yè)信息化部副經理沈躍明向業(yè)內同行介紹了浙電經營分析與決策支持系統(tǒng)實施經驗。他對浙電數據省集中后所取得的效果感到非常興奮，“經過１年多的努力，我們實現了浙江省電信的數據大集中，本地網的MR（市場營銷再造）項目也因此取得了意想不到的成績。”   去年3月，浙電開始啟動數據省集中項目，利用NCR Teradata數據倉庫將11個本地網、83套系統(tǒng)的數據集中到省公司;而從今年開始，在浙電省集中的數據倉庫支撐下，浙江省11個電信本地網已經在MR項目上打出越來越漂亮的“成績單”，“現在我們做市場營銷的成功命中率高得有點出乎預期。”寧波電信局營銷中心副總監(jiān)兼市場拓展部經理毛寧飛說。   MR破局   時間剛過凌晨零點，浙江電信省公司的所有數據倉庫服務器就迫不及待地啟動，開始對浙江省電信11個本地網、83套計費、統(tǒng)計、結算、渠道等系統(tǒng)的數據進行抽取、清洗、合并工作。第二天早上8點，省公司的各部門管理人員、本地網的市場經理打開電腦拿到的就是全省最新的業(yè)務發(fā)展及營銷數據。   這看似簡單的例行性 “線下”工作，卻讓浙電“線上”的營銷開展逐漸有了突破性的變化。   今年1月20日，中國電信市場營銷再造項目寧波MR項目試點正式啟動。當時，困擾毛寧飛的最大的難題是“如何對寧波23萬公眾用戶進行針對性的營銷？”長期以來，寧波局的營銷方式一直以大眾化營銷模式為主，“開玩笑地說，過去推銷基本是地毯式掃街，設計套餐經?？颗哪X袋?！泵珜庯w說。這種不“精確”的營銷模式導致了過低的營銷成功率，而這正是MR推進的難點。   “缺乏一套準確的客戶數據倉庫和對應的客戶分群模型”成了寧波局實現“精確”營銷的核心障礙，而這也正是其他10個浙江本地網存在的突出問題。顯而易見，由于本地網上存在瓶頸，浙電要實現全省的“精確”營銷更是難上加難。   “如何在省公司層面上推動本地網的MR項目？”沈躍明用省集中的數據倉庫給出了一個答案。   1月28日，沈躍明帶領浙電數據倉庫小組剛完成了對11個本地網的數據集中，并對客戶數據進行了多維分析、專題分析和數據挖掘的應用開發(fā)。他發(fā)現本地網以“客戶ARPU值(每戶平均收益)、單一產品的使用量”作為劃分客戶的標準和目標客戶選取的原則正是瓶頸所在。   于是，整個2月份沈躍明和毛寧飛組建立了數據支撐小組進行寧波MR數據準備工作以解決“原有標準體系太過單一”的問題。首先他們通過數據倉庫建立了包括243張表的寧波數據視圖；然后又根據用戶呼叫行為、數據業(yè)務使用行為、客戶接觸記錄、繳/欠費信息等客戶特征中提煉出39張關鍵表和337個關鍵變量。   完成了數據準備工作后，沈躍明又趁熱打鐵，帶領數據支撐小組挑選了最為重要的價值和行為變量進行了聚類分析和調優(yōu)，一舉找出了9個戰(zhàn)略客戶群;同時挖出大量隱藏的“危險信號”。舉例來說，在9個客戶群中包含一個高值高危群，這個客戶群一直表現出很高的ARPU值，但實際上這個群的客戶行為在向他網IP服務轉移，國內長途下降很快，離網率也很高。“這幾乎是我們要失去的客戶，但從ARPU值上根本看不出來！”   通過客戶分群，寧波局迅速鎖定了3個優(yōu)先級最高的客戶群：高值高危群、傳統(tǒng)長途偏好群、經濟商務群?！澳愫茈y想像這3個群的客戶僅為9.28%，大概2萬人左右，一下子我們的營銷‘精度’就提高了10倍。”毛寧飛說。   “精度”提高后的寧波局迅速根據ARPU值變化趨勢和使用他網IP情況，從3個群中區(qū)分出上升、下降和他網IP客戶群進行分別營銷。而用于分別營銷的個性化套餐都是使用數據倉庫中挖出的“客戶行為數據”來設計的。   沈躍明風趣地把這種個性化套餐稱為“科學算命”，在“算命”之內的重點客戶只需支付前3個月話費的平均值，就可以享受當月話費5折～7折的優(yōu)惠；還可以享受贈送小靈通或者150分鐘～300分鐘的國內或國際IP長途電話的即時優(yōu)惠；甚至還可以通過選擇858包年套餐，免除一次性費用并獲得2個月的免費寬帶。   這組打了“大折扣”的套餐，其實并不虧?！罢劭鄣拙€是通過歷史數據反復計算和驗證的，對不同的客戶群都進行了針對性的調優(yōu)。”毛寧飛說，只要將基準值設定在前3月平均ARPU值的44%以上，就可保證比客戶自然流失獲得更多的收入。   從5月7日到7月21日，寧波局全線推出“量身定做”的套餐，集中火力對3類客戶進行針對性的營銷，由于先有客戶分群進行“精確制導”，后又有客戶分類進行“量體裁衣”，針對下降客戶類營銷的成功概率竟然達到62%，他網客戶成功比例也達到了34%。同時，3類客戶ARPU值相比1～3月最高增長了31.44%, 最低也有9.34%。   對此，毛寧飛高興地向記者算了一筆賬，“以下降客戶類為例，2個月的總營銷投資為36093元，而總收入增加了1,722,582元，投資回報率是4773%?！痹跀祿}庫進一步支持下，寧波局甚至已經開發(fā)出了更多MR的深層應用，小靈通零次戶預警模型、下降客戶套餐購買預測模型、小靈通彩鈴購買預測模型、小靈通零次戶激活模型等。   看到寧波局MR試點項目取得好成績，最開心的還是沈躍明，“這證明了省集中這條路沒有錯，這讓浙江省其他本地網的MR項目有了可復制的樣板?！?  臺下“功夫”   在沈躍明看來，本地網MR項目的可喜成績只是浙電省集中階段性的成果，他的目標是要在IT的推動下，完成浙電經營管理和業(yè)務流程的省集中。但實際上，這個階段性的成果卻是浙電更進一步業(yè)務省集中的基礎，并且實現過程也非想像中的那么簡單，沈躍明在“臺下”下足了“功夫”。   以前，浙電是一個兩級架構的管理體系，省公司負責管理，而所有的生產系統(tǒng)、業(yè)務全在本地網，分散的IT基礎導致數據極其分散，省公司在做經營決策時，為了要一份完整的報表，經常要向本地網發(fā)大量的傳真，不但經常出錯，而且效率很低?！皵祿}庫首先解決的是省公司和本地網之間管理上的問題。”沈躍明分析說。但是，解決這個問題卻不是簡單用數據倉庫來打報表那么簡單。沈躍明說：“浙電數據倉庫項目一開始也是想從報表上切入，結果卻走了彎路?！?   由于浙電各本地網每天產生的業(yè)務數據是以本地業(yè)務為核心，對于省公司來說，實在是“質量”不高。以月租費為例，在杭州電信月租費有4項數據屬性，而麗水電信卻只有3項，其他本地網更是“各有千秋?！彼?，集中出報表往往是錯誤百出，省公司報表的價值也因此大打折扣。   而且更為嚴重的是，11個本地網對于省集中數據倉庫的作用一開始就持懷疑態(tài)度，各本地網的市場經理都認為“由省公司來抽取本地網的數據，再來支撐本地網的業(yè)務”是一個“舍近求遠”的方案。   浙電的數據倉庫采用了倒置順序：先做專題應用，再做數據挖掘，最后實現多維分析與報表   巨大的壓力，讓沈躍明開始重新分析浙電業(yè)務數據的特點。他發(fā)現常規(guī)業(yè)務的固定報表對數據質量、數據完整性、數據周期的要求分別為“高、高、中”，而針對套餐設計的專題應用的要求只是“中、中、中”?！斑@說明在本地網數據不統(tǒng)一、數據質量偏低、完整性不高的情況下，用數據倉庫來做全省報表有很大的盲目性?！鄙蜍S明說，“切入點應該是專題應用，而不是固定報表?！?  因此，浙電的數據倉庫應用成了一個“倒置”的順序：先做專題應用，再做數據挖掘，最后實現多維分析與報表。   “這種做法是根據實際情況來設計的，先拿出質量最高的數據進行專題應用，比如通過寬帶客戶數據來做預測分析。” 實際上，沈躍明的思路就是要通過部分高質量的數據產生的正確結果來增加本地網市場經理對數據倉庫的信心。   與此同時，沈躍明“暗渡陳倉”，他不斷提高數據倉庫的數據質量，建立全省統(tǒng)一的數據編碼來映射本地網不統(tǒng)一的數據屬性，并校驗數據正確性。最后由數據倉庫發(fā)現的數據問題有198個。“數據質量問題不解決，就別做省集中。”沈躍明說，“曾經有一個本地網對省公司發(fā)現的數據問題不認可，我們重復校驗了３次，最后還是證明是省公司數據倉庫的數據最準?！?  拿到了最準確的數據，沈躍明立刻把數據挖掘提上日程，開始針對客戶情況、業(yè)務發(fā)展、收益情況、市場競爭、互聯互通、服務質量、營銷管理、投資通信能力等方面進行多維數據分析。這時，數據倉庫再打出來的報表已經讓本地網刮目相看。   如今，在數據倉庫的推動下，浙江電信省公司和本地網已經形成全省“大生產”的模式，現在本地網要設計業(yè)務套餐，只需要根據省公司提供的11個算法來修改參數即可，省公司越來越扮演著真正意義上生產指揮部的角色。所以，當中國電信MR項目寧波試點項目啟動時，毛寧飛第一個反映就是找沈躍明。   靠數據“說話”的沈躍明“腰板”也越來越硬，原來是省公司主動去給本地網做數據分析、專題應用；而現在各本地網如果有新的業(yè)務發(fā)展需要，首先要到省公司來“排隊掛號”，并且要嚴格遵守省公司數據質量接口標準。對此，當初負責浙電項目實施的NCR Teradata數據倉庫事業(yè)部專家中心總經理楊順生也不得不翹大拇指，他透露：“浙電的數據倉庫項目已經在申請TDWI（美國The Data Warehousing Institute）的最佳實踐獎。”   下一步，沈躍明就是要推動浙電完成更進一步的步集中。其實這一點是和整個中國電信建立“以客戶為中心”的營銷體系戰(zhàn)略轉型緊密結合的。而有了省集中的數據倉庫，沈躍明對未來顯得信心十足。(CCW)