在电信业新增市场增长趋缓的背景下，如何维系存量用户成为各通信运营商关注的焦点，而用户维系的前提在于能否对用户进行有效细分。

　　用户维系成本投入的极限是每用户平均收入(ARPU值)与离网率的乘积。如针对ARPU值为100元的用户群，其月离网率如果仅为5%，则每户每月维系成本投入不能超过5元，否则维系收益为负。但5元的维系成本对有离网倾向的用户而言，无法起到维系效果，这就是维系工作的最大难题。解决这一难题的一个途径就是用户细分，通过细分找出高离网率、高收入贡献的用户群，如找到离网率为10%的用户群，则投入成本可以提高到10元/户，这样就能将维系成本投入到值得维系的用户群中，解决维系成本投入的难题。

　　用户细分需要根据用户在特征变量上的不同表现，按照科学的方法把用户分成不同的组群，满足两方面的内容：组群内用户在某一特征或若干特征的表现上相同或者相似；组群间用户在细分的特征变量上表现不同或差异性较大。

　　现有用户细分方法分析

　　(一)主要研究方法

　　以往用户细分的手段是通过聚类算法，将用户分成不同的用户群，识别这些不同用户群的消费习惯和消费特征。主要有设备商分类标准和运营商分类标准两种。

　　1.设备商分类标准

　　聚类的纬度主要有用户背景属性、行为属性、账务属性和扩展属性，衍生出来的用户细分的模型有很多种，常见的有ARPU值模型、积分模型和综合价值模型。

　　用户细分是按照不同标准对用户进行区别，用户细分管理支持各种用户细分要求。常用的用户细分模型可以包括以下三类。

　　其一是用户生命周期，是描述用户生命过程的模型，比如可以将用户的各个生命阶段划分为潜在用户、新用户、成长用户、稳定用户、波动用户、流失倾向用户和历史用户几部分。其二是用户价值模型，从用户的贡献度和忠诚度方面加以考察，贡献度可以按ARPU值作为分析依据，比如分为高贡献用户、中等贡献用户和低贡献用户三个等级。其三是用户行为模型，从用户的呼叫、消费、支付和资费选取等方面来考察用户的行为，在用户细分时分别建立用户的呼叫特征模型、消费特征模型、支付特征模型和资费特征模型。

　　2.运营商分类标准

　　运营商最常用的是采取“客户金字塔”细分法。“客户金字塔”是根据销售营收或利润等重要客户行为指针为基准，划分为VIP客户、主要客户、普通客户和小客户四种类别。

　　VIP客户指客户金字塔中最上层的客户，也就是在过去特定期间内，依购买金额所占最多的前1%客户；主要客户指客户金字塔中，除了VIP客户外，在此特定期间内，消费金额占最多的前5%客户；普通客户指除了VIP客户与主要客户，购买金额最多的前20%客户；小客户指除了上述3种客户外，消费金额为其他客户。

　　随着存量细分工作的深入，运营商又在“客户金字塔”细分法基础上提出“五分”法。“五分”法是依据CDMA“存量经营”发展的需要而提出的市场细分方法，包括“分级”、“分档”、“分期”、“分群”和“分类”，分别按照按照用户ARPU值、用户预存款、用户的品牌属性和用户是否享受补贴等属性细分用户。

　　分级是按照用户ARPU值，分别将用户分成八级，如第一级为ARPU值介于0元与50元之间的用户；分档是按照用户预存款的大小，将用户分成八档，如第一档为预存款介于0元与50元之间的用户；分期是按照用户入网时长细分用户，将用户分成八期，如第一期为入网1个月以内的用户；分群是按照用户的消费行为，细分用户品牌，将用户分成世界风、如意通、新势力三群；分类是按用户属性将用户分为终端补贴用户、话费补贴用户、无补贴用户三类。

　　(二)以往细分方法存在的不足

　　针对性不强。以往细分方法主要是针对所有通信用户，细分目的主要是用于新业务营销，没有专门针对CDMA用户以维系用户为目的的细分。CDMA用户发展不同于一般的GSM用户发展，入网一般都是与CDMA终端捆绑在一起的，需要有针对性的细分。

　　以技术为导向的细分，对CDMA用户营销历程、离网原因了解不足。设备商提供的细分标准，常常是以技术为导向的，一旦建立好细分标准，就觉得万事大吉，但是对于用户维系来说，这远远不够。要做好维系用户细分，只有明白用户是通过什么营销活动进来的，用户为什么会离网，才能有针对性地明白用户如何细分。以上这些方面需要的不仅仅是技术专家，还需要业务专家。

　　操作性不强。“客户金字塔”细分法利用单一因素细分市场比较简便、易行，但难以反映用户深层次的属性特征，最低端的小客户用户群巨大，离网率最高，但无法有效维系。而“五分法”细分，每一类下面有3-8种分法，按5的5次方测算，至少有三千种分法，分类过于理想化，无法进行实际操作。

　　CDMA业务专项细分法

　　用户细分首先应遵循完整性原则与互斥性原则，即：数据库中的每一个用户都必须属于一个细分群；数据库中的每一个用户都仅能属于一个细分群。

　　在遵循两大原则前提下，本文从CDMA营销发展实际出发，提出以下细分标准。

　　1.按计费平台不同，分为预付费用户和后付费用户。

　　2.后付费用户中，按特殊业务不同，分为掌中宽带用户和非掌中宽带用户。

　　3.非掌中宽带用户中按是否有客户经理维系，分为客户经理维系用户和非专人维系用户。

　　4.非专人维系用户中按产品是否特殊，分为特定产品用户和一般用户。

　　5.一般用户按是否随终端一起捆绑销售发展，分为机卡捆绑用户和单卡销售用户。

　　6.机卡捆绑用户中按是否享受补贴，分为租机补贴用户、话费补贴用户、其他机卡捆绑用户。

　　7.单卡销售用户中按套餐性质不同，分为优惠资费套餐用户、区域市场套餐用户、集团套餐用户、分销套餐用户和老化套餐用户。

　　应用实例

　　(一)用户细分

　　我们对截至2007年12月底，某地市运营商CDMA的几十万用户按上述标准进行细分，共分为12类，分别是：预付费用户、掌中宽带用户、客户经理一对一维系用户、特定产品用户、租机补贴用户、话费补贴用户、其他机卡捆绑类用户、优惠资费套餐用户、区域市场套餐用户、集团套餐用户、分销套餐用户和老化套餐用户。

　　一对一维系用户群所占比例最高，达23.79%，其次是享受话费补贴用户、单卡销售分销套餐用户和预付费用户，比例分别为15.05%，12.26%，12.08%；占比最低为单卡销售集团套餐用户，1.04%。

　　(二)锁定高流失用户群

　　通过对以上12类用户群的离网率高低进行分析，我们得出如下结论：话费补贴用户最稳定，月离网率最低；其次是特定产品用户，一对一维系用户和租机补贴用户也较稳定；单卡销售类用户群流失率明显高于机卡捆绑类；流失率最高的集中在三类用户群上，分别为单卡老化套餐、单卡集团套餐和单卡分销套餐，其平均流失率为8%，其中老化套餐用户月离网率高达13%，远高于全网平均流失率5%。

　　(三)制订对应维系措施

　　1.单卡销售老化套餐用户维系

　　老化套餐用户的有效维系措施是向现行优惠套餐迁转，但在实际操作过程中，由于信息传递无效性、迁转手续繁琐等原因，造成套餐迁转的有效率极低。

　　根据我们分析，锁定套餐用户平均ARPU值58元，其中APUR20元以上用户占比97%。为提高迁转有效率，我们针对以上用户开展预存200送100元话费套餐迁转活动，并利用点对点短信通知形式进行定向营销，极大提高了老化套餐的迁转成功率。

　　2.单卡销售分销套餐和集团套餐用户维系

　　分销与集团套餐资费均为现行主流资费，通过细致分析，我们发现高离网率与发展渠道网内洗牌存在一定联系，代理商为套取佣金，重复发展用户入网导致离网率较高。因此，我们一方面限制部分高离网率、低资费套餐销售，避免代理商以低资费套餐重复发展高资费套餐用户入网；另一方面放开在网高资费用户向低资费套餐的迁转限制，避免用户离网。

　　(四)效果分析

　　通过细分用户，确定高离网用户群进行专项维系，上述三类用户群平均离网率由8%降低到7%，其中套餐老化用户群离网率由13%降低到8%，细分维系取得了一定效果。

    从中可以看出，数据挖掘效果取决于两大主要因素：
    1.明细数据
    2.分类方法的确定
 

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