中国移动客户细分模型中的低使用率组

第四步：通过因子分析寻找变量之间的关系，并优化变量组合。分析模型结果时，依据群间差距最大、群内差距最小的标准进行调整，逐步优化模型。数据探索和建模过程中，重点在于分析因子之间的关系。

综合运用聚类模型、CRM系统以及ARPU分析，中国移动正在优化客户细分方案，设计不同套餐以达到效益最大化。

考虑数据资源和移动用户特点，采用用户行为特征为基础，结合人口统计和客户价值，构建三维客户细分模型。模型聚焦高价值客户识别，针对目标客户群开展行为分析，制定差异化服务策略，满足客户需求，并整理背景资料，辅助市场营销。

从年龄分布图来看，短信零使用群的平均年龄为35.9岁，与全球通用户的年龄分布基本一致，表明没有特定年龄段对短信业务的特别排斥。

乐山市场显示出短信零使用群的平均ARPU为126.94元，略低于全球通平均ARPU的158.17元。此外，WAP的平均使用费为0.003元，GPRS为0.193元，IP为1.289元，分别为总体平均的15.8%、62.5%和41.6%。这一类不使用短信的群体通常消费水平较低，对新技术不太敏感。

深入了解客户：客户细分模型的重要性 客户细分是产品开发和市场营销的基石。通过将客户划分为不同的群体，企业能够更好地理解客户需求，并制定更有针对性的策略。中国移动客户细分模型就是一个很好的例子，它能够帮助企业实现： 产品/服务差异化: 洞察客户对产品的偏好，开发满足特定需求的产品和服务。 渠道优化: 了解客户对销售和服务的要求，设计高效的销售渠道。 精准营销: 分析客户对市场活动的反应，制定精准的推广策略。 价格策略制定: 评估客户的价格敏感度，制定合理的价格策略。 利用客户细分模型，企业可以实现资源的优化配置，提升产品竞争力，实现市场营销目标。

中国移动资费设计策略 本策略依托客户细分模型，制定精准资费方案，提升市场竞争力。 竞争分析与目标设定 对比分析主要竞争对手资费设计，明确自身优劣势和竞争方向。 制定清晰的资费目标，例如提升用户ARPU值、降低用户流失率等，并确定实现目标的方法论。 客户细分与资费制定 深入分析客户群体，进行细分，例如按消费水平、业务偏好、生命周期等维度进行划分。 基于客户细分结果，制定差异化的资费元素，包括语音、流量、短信、增值服务等，满足不同客户群体的需求。 设计多样化的资费套餐组合，并根据市场反馈进行动态调整。 资费计划实施与优化 战术层面： 制定详细的资费计划执行方案，明确时间节点和责任人。 对

详细数据分析——变量描述（一） t组1t组2t组3t组4t组5t组6t组7t组8t组9t组10 t客户分群tcluster-1tcluster-8tcluster-12tcluster-9tcluster-7tcluster-5tcluster-10tcluster-3tcluster-11tcluster-4tcluster-6tcluster-2 t客户数t占总客户比例t0.065 t0.090 t0.197 t0.193 t0.102 t0.158 t0.125 t0.011 t0.035 t0.020 t0.005 t0.001 tARPUt68.53 t98.87 t126.41 t

随着云计算技术的日益成熟，中国移动正积极推进其云计算工作思路和规划建设。