基于客戶群的移動增值業務精細化營銷策略研究

【摘要】龐大的客戶體系為增值業務市場帶來極大的利潤區，但是傳統粗獷的營銷策略無法獲知客戶偏好，實施精準營銷，基于客戶群的驚喜營銷策略能夠將客戶群分，針對客戶的偏好，對增值業務分類精細營銷，具有非常重要的意義，本文分析了客戶群分依據，基于數據挖掘模型實現客戶群分，設計關聯營銷策略規模拓展增值業務。

【關鍵詞】增值業務;客戶;精細化營銷

1.引言

目前，3G通信技術逐漸成熟，并且逐步步入4G時代，用戶對增值業務的需求越來愈大，同時，電信增值業務產品層出不窮，日新月異，但是同質化現象嚴重，導致市場競爭加劇，運營商的ARPU值不斷的下降，平均利潤大大降低。因此，將海量的增值業務用戶進行細分，針對小的用戶群優化營銷措施，調整營銷思路和營銷策略，建立具有精準性的、精細化的營銷的方式，為用戶提供更加貼心的服務。

2.客戶群分依據

實施客戶細分為群，其基本依據如下：作為消費者，每個客戶對增值業務產品的具體功能需求以及關注點是存在差異的，因此電信運營商應該充分的考慮差異的內容，發現用戶不同使用行為特點，將具有相同消費行為特點的用戶歸為一群，執行個性化的營銷策略。

目前，將客戶細分為群包括手工分群和自動分群兩種方式。手工分群既是營銷人員在制定營銷活動策略時，根據自己掌控的增值業務知識及客戶的使用行為的特征，將客戶分為若干個群，手工分群要求營銷人員必須熟練掌握增值業務相關功能、特點甚至賣點，同時了解用戶的使用行為，要求具有充足的經驗知識，適用于較少參考指標的增值業務，如果考慮較多的參考項，則無法使用手工分群;自動分群是指通過使用數據挖掘算法或者工具等，自動發現海量用戶數據中潛在的模式，將客戶分群，該方法適于較多參考指標的增值業務，用戶群間差異很大，群內差異很小，也即是能夠明顯的區別用戶不同的消防行為特點。

客戶細分為群的關鍵是確定參考指標項。多年來，運營商積累了海量的用戶數據，這些數據包含的項目眾多，比如用戶姓名、片區歸屬、增值業務訂購種類、消費行為、使用時間等，數據龐大且繁雜、紛亂，無法能夠一目了然獲知用戶群，因此，從已有的海量原始數據中實施預處理，基于經驗知識確定參考指標項，發掘出最具價值的信息，根據這些信息即可獲的用戶群，實施精細化營銷。

3.基于客戶群的精細化營銷策略

3.1 數據挖掘模型

通過對已有的數據實施分析，可以從海量用數據中挖掘潛在的用戶數據模型，這些模型可以將用戶劃分為一個個客戶群，群間具有明顯的差別，群內高度相似。本文根據增值業務的使用頻繁度，以用戶年齡、消費能力建立了數據挖掘模型，將客戶分為高端商務用戶群、時尚白領用戶群、市民大眾用戶群、學生群用戶群，詳情見表1所示。

3.2 客戶群營銷策略

挖掘出客戶群之后，就可以更加科學、合理、全面的了解客戶需求，基于不同客戶群特點，發現新的營銷機會，設計不同的增值業務組合，為用戶提供差異化的服務，提升客戶感知度和滿意度。針對客戶群進行營銷，使得營銷人員能夠明確目標，更加精確的設計營銷策略，實現精細化營銷，具有事半功倍的效果。本文為上一節劃分的客戶群設計了相關的增值業務組合，如表2所示。

4.結束語

精細化營銷是一個循序漸進、螺旋發展的、系統化的營銷策略，客戶分群是實現“粗狂型”營銷方式向“精細化”轉變的首要工作，是實現精細化營銷的第一步，其還需要根據客戶群制定、設計營銷策略，反饋營銷效果等。隨著通信市場格局的變化，增值業務使用群體構成也在動態的調整，及時準確的了解客戶的偏好，創新營銷策略，持續改進增值業務產品組合，提升市場占有率，獲得預期的效益。

參考文獻

[1]陳志競，梁伯瀚.3G移動增值業務全程精確營銷實踐[J].電信科學，2010，22（09）：11-13.

[2]吳浩然.移動通信行業增值業務精細化營銷[D].南京理工大學，2010：12-21.

[3]張錦麗.基于用戶行為的移動增值業務精確化營銷[J].通信企業管理，2010，22（10）：21-23.

[4]王源輝.電信企業移動增值業務市場細分及發展策略研究[D].天津大學，2010：6-14.

[5]彭清圳.基于數據挖掘的電信精細化營銷策略研究[D].北京郵電大學，2008：7-15.

作者簡介：魏軍（1975—），男，山西盂縣人，工程師，現供職于中國聯合網絡通信有限公司盂縣分公司，主要從事通信技術和研究工作。