林哲明


摘 要:企業應收賬款占收比過高、經營風險大一直是困擾企業發展的難題。本文依據汕頭電信金平區分公司的實際情況,通過依靠客戶繳費習慣模型研判,探討解決的方法。
關鍵詞:大數據分析;客戶繳費習慣模型;應收賬款;壓降
前 言
企業應收賬款占收比過高一直是電信企業的老大難問題。高占收比導致資金回籠趨緩,經營風險加大,公司業務收入損失風險增加。為減輕應收賬款管控壓力,提高企業業務發展質量,十分有必要采取有效措施對企業應收賬款進行壓降。
一、使用工具、模型及分析方法
本次研究采用汕頭電信2020—2021年客戶繳費數據及2021年11月1日金平區分公司的欠費數據。利用客戶繳費習慣模型,依靠oracle數據庫進行大數據分析,研究內容有:
(一)對客戶的繳費習慣進行分類;
(二)對客戶欠費的類型構成進行分析;
(三)對客戶繳費習慣與客戶欠費進行關聯分析;
其中,客戶繳費習慣模型為汕頭電信研發的客戶繳費習慣分析模型,通過大數據分析,為客戶進行畫像。
二、分析成果
以下是通過客戶繳費習慣模型分析的結果表
從表1中可以看出,欠費客戶與其繳費習慣有以下規律:
(一)突出三類客戶
15.36%的欠費客戶之前有預存話費的習慣,欠費可能是因客戶遺忘疏忽導致。另外有55.44%的欠費客戶之前是習慣于12號前繳清相關費用的。在有欠費習慣的客戶中,習慣于只欠一個月費用的用戶占比最高,為20.92%。以上三類客戶在欠費客戶中占比高,高達90%。
(二)客戶屬性明顯
絕大多數欠費客戶屬于公眾客戶(占比87.67%),政企客戶欠費比例不高(占比12.33%)。
(三)欠費客戶離散性
絕大多數欠費客戶屬于公眾客戶,具有欠費客戶分散性、客戶欠費偶發性、單個客戶欠費金額不高等離散特點。提醒/追欠難度大。
基于以上的統計結果,我們不妨大膽假設:絕大多數客戶一開始欠費不是出于主觀意愿,而是由于自身疏忽遺忘導致。但電信公司追欠工作的不及時、不到位,反倒“培養”了客戶的欠費習慣。所以,壓降應收賬款的關鍵,在于改進電信公司自身的追欠工作。在客戶剛出現欠費苗頭的時候,就得及時對客戶進行繳費提醒,防止客戶欠費習慣的“養成”。
三、解決方案
依據大數據分析得出的欠費客戶處于的欠費習慣階段,按照“最低限度打擾客戶”的原則,制定不同的提醒策略:(一)對于有預存習慣的客戶,在其預存金不足其一個月消費量時進行自動語音或短信提醒,通知用戶進行預存,并按照“一戶一案”給出預存優惠方案,盡量培養客戶的預存習慣;(二)針對當月未繳清費用的用戶,則統一在每月15號后,每四天進行一次自動語音和短信提醒。當三次自動提醒無效果時,則在月底安排專人進行電話提醒。盡量避免客戶養成拖欠話費的習慣。(三)針對有欠費習慣的客戶,則安排專班人員直接進行電話催繳。同時了解客戶拖欠費用的原因,以便后續跟進處理。
四、執行結果
經過2021年11、12月的集中行動,截止2021年12月31日,汕頭電信金平區分公司應收賬款總體壓降15.11%,壓降效果明顯。具體情況見下表:
結束語
從以上結果可以看出,大多數欠費客戶都具有拖欠繳費的習慣,而這種習慣的養成卻是電信公司追欠工作的不及時、不到位導致的。有針對性地改變追欠工作的方法,通過對客戶處于拖欠繳費習慣養成的不同階段進行分群,再制定不同的追欠策略,是可以很好地抑制客戶養成拖欠繳費的習慣的,從而達到促進資金回籠、壓降公司應收賬款的目的。進而降低企業經營風險,促進企業的可持續發展。另外,在本次專項行動中,還進行了微信、支付寶托收等電子支付類自動繳費項目的推廣嘗試,取得很好的效果。電子支付類自動繳費項目具有操作簡便、易推廣的特點。設置成功后,繳費動作交由系統自動判斷及執行,消除了因客戶遺忘疏忽導致話費漏繳的因素。僅通過一次客觸就能解決目前及往后的追欠問題,符合“最低限度打擾客戶”的原則,是一個徹底解決問題的好辦法。
參考文獻
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