基于客户消费行为的4G资费套餐推荐模型研究

基于客户消费行为的4G资费套餐推荐模型研究[摘要]为了应对市场竞争带来的加速和降低资费的压力，并提高现有2G / 3G客户迁移的营销效率和有效性4G资费套餐，采用单一模型基于静态计算的现状，提出了一种基于用户消费行为的4G资费套餐推荐建模方法. 该方法考虑产品生命周期，使用最短距离方法和最低消耗方法独立建模，交叉选择和选择要转移到客户群进行研究的某些中国移动省级库存. 通过抽样验证，结果表明该模型在考虑收入稳定性和客户满意度的同时，可以在短时间内提高电子渠道人工客户服务转移的有效性. 【关键词】客户消费行为，关税套餐，产品生命周期，最短距离法，最低消费法，中文分类号: F626.12文件编号: A货号: 1006-1010（2017）08-0085-06参考格式: 彭颖，吴子君. 基于客户消费行为的4G资费套餐推荐模型研究[J]. 移动通信，2017，41（8）: 85-90. 基于客户消费行为的4G资费计划推荐模型研究彭颖，吴自军[摘要]为了应对市场竞争压力，以促进更快，更实惠的互联网连接，并提高现有2G的营销效率和效果/ 3G客户转移到4G资费计划时，针对单一模型，提出了一种基于客户消费行为的4G资费计划推荐建模方法. 该方法考虑了产品生命周期，采用最小距离法和最小消耗法独立建立和选择模型. 选择了中国移动省级分行的现有客户. 结果表明，该模型可以在短时间内提高电子渠道客户服务的转移效率，并保持稳定的收入和客户满意度. [关键词]客户消费行为关税计划产品生命周期最小距离法最小消耗法1引言近年来？三大电信运营商在4G市场中的竞争变得越来越激烈，资费套餐的营销已成为运营商市场线的重点.

与三大运营商的4G资费套餐系统进行比较，它们都显示出与2G / 3G时代不同的两个特征: 首先，它们是统一的，即，整个网络对于4G品牌，4G套餐是统一的. ，以及单价；换句话说，包装内流量的数量已大大增加，而包装外流量的单价已大大降低. 随着加速降费的压力和市场容量的饱和，经营者的收入规模和结构受到影响，新市场日益薄弱，库存管理已成为重中之重. 因此，研究运营商市场部门如何针对2G / 3G客户. 建议的4G资费套餐迁移具有重要意义. 截至2016年8月31日，中国移动总计有8.41亿客户，其中4.67亿是4G客户，占55.53％，但近90％的4G新客户是从现有2G / 3G客户转换而来的，并进行了4G迁移进步和策略上有很大差异. 这项研究基于客户消费行为变化的生命周期，使用最短距离方法和最低消费方法对中国移动的4G进行独立建模和交叉选择，转变了当前市场线的单模型静态计算建议. 资费套餐建议，选择4G客户总数对省级分公司的客户群进行了实证研究，该省分公司的库存量要转移的比例较低，并结合了美国电子渠道协同服务策略的优化. 省，并选择了一些客户进行模型验证. 2基于客户消费行为的4G资费套餐推荐建模理论资费套餐的理论研究主要集中在套餐设计，资费​​定价，客户生命周期等方面，关于资费套餐建议的研究相对较少[1-4]. 现有研究主要基于协同过滤推荐[5-6]和离散模型选择[7]理论，建立复杂的多参数客户消费模型，预测客户推荐以及针对不同运营商的2G / 3G套餐资费选择，以及提出优化方案提案[8-10].

在运营商市场线的实际运营中，主要来自稳定收入，基于客户的历史消费移动客服推荐套餐，主要包括ARPU（每用户平均收入，每月平均客户消费水平），MOU（使用分钟数，每月客户平均消费者平均数据（如有效国内通话时间），DOU（使用数据流，客户平均每月有效国内数据流）等通过单个静态测量模型来获得推荐标签，然后通过电子渠道和实体渠道与营销活动合作，以刺激现有2G / 3G客户的4G迁移. 这项研究将改进当前的单一静态建模方法. 相关变量和特定方法如下: 2.1建模变量描述本研究根据客户的消费行为对4G资费套餐的建议进行建模. 主要变量如表1所示. 中国移动4G资费的三个主要套餐如表2所示. 2.2最短距离建模最短距离方法建模是指在聚类分析中通过标准化欧洲距离进行系统分组的概念，以简化模型分组的计算方法，并将MOUn和DOUn映射到两者？ S坐标系来自客户的实际消费. 形成客户消费行为点，然后计算行为点与迁移目标的三个主要包之间的30个子包的标准欧洲距离，并选择距离最短的包作为推荐包.

其中，Dnij是主包装i子包装j中客户n的标准欧洲距离； δmou是子品牌客户群的平均有效国内通话时长的标准偏差； δdou是子品牌客户oor的平均有效国内通用数据流量标准； dn是Dnij的最小值. 最短距离模型的推荐包装选择结果是与dn对应的主包装i子包装j. 最短距离方法模型充分考虑了客户的实际平均消费量，选择与实际消费量相差最小的包装作为推荐包装，但没有考虑包装外语音和流量单价的影响. 2.3最小消耗模型最小消耗方法模型是指在产品定位和产品计划中最大化合理的消费者购买选择的效用的概念，简化了模型的计算方法，并将MOUn和DOUn设置为迁移对象的实际消耗量中的三个. 顾客. 主程序包总共包括30个子程序包，平均每月消耗量是通过将客户端套件的内部和外部成本相加得出的. 选择最低消费包装作为推荐包装. 有关最小消耗量模型的公式，请参见公式（2）. 其中，Fnij为客户n选择主包i子包j的模拟平均每月消费量； pat是打包外的统一语音单价； pdu是包裹外流量的统一单价； fn是Fnij的最小值. 假定消耗量是影响客户效用的唯一因素，则最小消耗模型推荐的包装选择结果是与fn对应的主包装i子包装j.

最低消费方法充分考虑了客户的实际平均消费，选择与实际消费匹配的最具成本效益的套餐作为推荐套餐，并考虑了套餐外语音和话务量价格的影响. 但是，由于封装外语音和数据的单价较低，因此当跳过封装设计不理想时，可能会建议使用低端封装. 3基于客户消费的4G资费套餐推荐模型的交叉选择本研究对当前的单一静态建模方法进行了改进，并考虑了4G资费套餐的产品生命周期. 独立建模后的预测调整和交叉选择推荐还为消费者行为提供了动态调整空间. 3.1生命周期理论生命周期理论将客户价值分为五个阶段: 获取，提升，成熟度，下降和离网，并将产品价值划分为引进，增长，成熟度和下降. 现有的大多数客户都处于成熟期和衰退期[10]. 4G资费套餐的迁移将促使客户再次进入升级阶段，延长生命周期并增加价值贡献. 4G资费套餐与2G / 3G产品生命周期的区别在于，在产品推出期间，即客户购买产品时，其流量特性将明显刺激客户改变其使用行为，并迅速提高客户的DOU值. 动态预测和调整客户的消费行为更为合适. 同时，在交叉选择最佳建议时，还必须再次考虑客户价值的显着增加.

3.2最佳建议的定义基于客户消费行为的生命周期，本研究使用最短距离方法和最低消费方法对包装建议进行独立建模，然后结合库存迁移服务方案进行交叉选择. 结果. 给出最佳的适应程序包. 最佳推荐的定义如表3所示. 3.3等级变化的定义在本研究中进行独立建模和交叉选择以获得最佳推荐结果之后，需要进行等级变化分析，并选择与En最接近的最高等级包装结合生命周期理论作为等级变化判断的基础. 等级变化的定义如表4所示. 4实证研究4.1样本选择和功能分析总体样本是在要转移到客户群的省分公司股票排名的底部，选择中国移动的4G客户. 在进行建模之前，省级分公司的4G客户总数仅占16.11％，接近整个网络的40％. 同时，省分行的电子渠道协作迁移策略主要依靠手动客户服务来推荐高于过去三个月平均ARPU值的4G资费套餐. 成功接触率和成功处理率均较低. 比较过去三个月客户转移前后的消费调查结果，平均ARPU值减少了11％，平均DOU值增加了15％，平均MOU值基本保持不变. 结合4G资费套餐移动客服推荐套餐，对整个样本进行了消费，语音和流量分箱分析. 最初确定该省要转移的存货具有适度的消费，更多的声音和更少的流量的特征.

如图1所示. 4.2数据清理和可变记帐的总体样本提取了过去三个月的消费情况以及现有的客户标签字段，但不包括非正常状态（例如强制关闭，报告的关闭，申请关闭，记帐关闭等），以及过去三个月的计费费用在极低的价格（低于5元）和不可转让的情况下（例如网卡，多张一张卡） ，组统一付款，家庭宽带等），将零值替换为零. 计算家庭语音和数据费用（每月帐单费用-每月短彩费-每月增值-每月其他费用），在国内有效通话时长，有效的国内一般数据流量，取三个月的平均值，请参阅最后三个月. 当月转移的客户的平均DOU值的变化总体上增加了20％有效的国内通用数据流量. 4.3使用SPSS Statistics 22分别对选择结果和分析进行建模，分别使用最短距离方法和最低消耗方法对两个主要变量（平均有效家庭通话时间和平均有效国内一般数据流量）进行独立建模，总体而言，平均国内话音和交通成本的总和为20％，可以交叉选择最佳推荐结果，从而获得升档，降档和降档组. 结果表明，推荐包主要是重定位和降档，交叉选择的结果比独立的短途推荐和消费独立的推荐更接近重定位服务场景. 详细信息如图2所示. 同时，在标签字段中计算客户稳定性，例如网络长度，是否美观，是否为合同，是否使用粘性服务，然后结合用户星级，是否使用4G终端以及是否抑制流量（流量套餐使用饱和度超过80％并在每月下半年/每月前半年的标签字段中计算客户迁移的优先级<0.5），是否流量不会溢出，并将分数从低到高分为高，中和低组. 优化电子渠道合作迁移策略的设计.

详细信息如表5所示. 4.4实际验证结果和分析在重新安置（中优先级和高优先级）组中选择大约300,000个客户，通过电子渠道的手动策略和补充自助模式对模型进行验证，即，预先通过电子渠道自助通知客户具体的推荐内容，然后通过电子渠道手册的客服联系客户，推荐最佳的4G资费套餐，同时选择同批次的人工客服对相似项目数据进行建模以进行比较. 在中优先级和高优先级迁移样本客户的成功联系率略有下降的基础上，平均成功率提高了近30个百分点，这相当于将手动客户服务迁移的效率提高了一倍，并且确保搬迁前后的客户消费波动稳定. 5结论本文提出了一种基于客户消费行为的4G资费套餐推荐建模方法. 该模型使用简化的最短距离方法和最低消耗方法进行独立建模交叉推荐，综合考虑了客户和产品生命周期以及客户实际消耗水平，实际消耗，最大消耗效用. 通过优化将要转移到中国移动省级分支机构的客户的电子渠道协作服务策略，该方法将在短时间内提高4G资费套餐对人工客户服务的迁移效果，并确保移民前后的收入. 波动是稳定的，以便在库存管理中考虑收入的稳定性，提高有效性和客户满意度. 参考文献: [1]张铁军，罗兴刚，蔡立青，等. 基于顾客选择行为的移动资费套餐优化模型[J]. 系统工程理论与实践，2014，34（2）: 444-450. [2]兰辉. 基于消费行为的电信套餐推荐模型研究[D]. 成都: 电子科技大学，2013. [3]黄世耀. 聚类分析在移动通信用户行为分析中的研究与应用[D]. 广州: 广东工业大学，2013. [4]陈辉，岳星. 基于产品生命周期的电信企业软件包梳理方法研究[EB / OL]. （2010-12-03）. Http: //www.paper.edu.cn/html/releasepaper/2010/12/68/. [5]王虎. 电信套餐的个性化推荐模型[J]. 企业导刊，2016（13）: 113-114. [6]徐宏. 基于聚？分析电信客户分组与资费套餐设计[J]. 购物中心现代化，2009（16）: 51-52. [7]方有斌，是吗？ M.基于离散选择模型的电信资费套餐选择行为研究[J]. 管理学报，2014，11（12）: 1864-1870. [8]何仁龙，魏珊珊，邱晨旭. 包装价值评估与分析模型研究[J]. 电信科学，2012，28（2）: 7-12. [9]潘玉玺，叶玉航，何仁龙. 基于数据挖掘的电信行业精确包装设计方法研究[J]. 情报杂志，2011，30（6）: 123-125. [10]吕志国. 基于数据挖掘的移动资费套餐设计模型的建立与实现[J]. 中国管理信息化，2007，10（12）: 23 -26.

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