移动客户细分

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。

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。

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。

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。 对竞争对手的资费策略和市场活动保持高度敏感，及时调整应对策略。 战略层面： 持续关注客户需求变化，定期评估资费方案的有效性，并进行优化迭代。 探索新的资费模式和业务模式，例如基于5G、物联网等新技术的应用场景，打造新的增长点。 总结 本策略强调以客户为中心，通过精准的客户细分和差异化的资费设计，提升中国移动的市场竞争力和盈利能力。

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。

6% 低使用率组客户占全体客户的比例 平均年龄：30.99 岁 ARPU：68 元 在网时间：27 个月 女性比例：29% 预付费比例：81% VIP 比例：7% 基本功能使用、通话需求低 主要在本地活动，与市内用户沟通 与小灵通联系较多 每通电话时长较长，但通话次数最少 优惠时段通话次数占比最高（5%） 短信使用量较其他低端人群多 IP 通话比例高（28%），对资费敏感 主叫行为明显高于被叫，可能是受资费因素抑制 营业厅访问次数少 频繁拨打话费查询电话（1861）

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。

商业理解：确定业务目标，收集并探索相关数据。 数据理解：清理、转换和探索数据，识别模式和见解。 数据准备：准备和转换数据以用于建模。 建立模型：根据收集的数据建立和评估预测模型。 模型评估：评估模型的性能和准确性。 结果发布：将模型结果部署到业务中。 模型调优：根据业务反馈持续改进和调整模型。

采用 K-means 算法对某服装电商网站的客户进行细分。算法进行了改进，包括：- 排除数据集中的噪声点- 获取更准确的初始聚类中心改进后算法提高了聚类的准确率和紧密度。