客户关联分析帮助T-Mobile美国改善营销活动和降低客户流失率

美国无线电信消费市场饱和已久，导致了各大电信公司之间愈演愈烈的用户争夺战。由于用户争取成本节节攀升，T-Mobile营销团队希望找到新的途径来保住其好不容易才获得的用户，例如通过利用从其大量、详实的客户数据中揭示的新洞见。T-Mobile美国公司客户智能总监Mikael Weigelt表示，公司正在利用SAS®软件提供的价值来开展客户分析、建模和营销活动实施。

“我们意识到，我们在设计更有效的购买建议和营销活动时所需要的线索就藏在我们每时每刻收集的大量数据之中”，他说，“我们使用SAS软件创建了关于我们数百万用户的大量行为模型，然后在此基础上进行评分，以区分具有不同产品兴趣的客户或者在历史上显示有流失倾向的用户类型。”

“在选中目标用户后，我们结合使用SAS营销自动化解决方案来实施我们的营销活动，效率非常高。确定用户是否为合适营销目标的业务规则有许多，例如：用户资历（customer tenure）、他们是否符合获得新手机/升级手机的条件、他们的资费计划、他们的信用等级等等。SAS营销自动化（SAS Marketing Automation）解决方案帮助我们使所有这些属性信息一目了然。”

了解有影响力者的社交网络

为了使这些洞见更加深刻，T-Mobile已开始使用一种新工具：SAS客户关联分析（SAS Customer Link Analytics）。该解决方案使营销人员能够根据客户间的关系识别社区、根据社会影响力测量和细分客户以及根据客户所在社区内的变动来定位客户，从而帮助改善客户保留、交叉销售及追加销售。它使T-Mobile营销人员能够快速发现先前不出名的客户之间的社交网络，并揭示社区内的领导者、跟随者和其他成员。通过结合此类基于角色的变量，SAS客户关联分析解决方案增强了现有细分模型，使T-Mobile能够发现如何才能以最佳方式定位有影响力者。

“像任何电信服务提供商一样，T-Mobile也有大量和详细的用户通话记录”，Weigelt说，“我们用SAS软件筛选这些记录和了解我们的用户如何互动。他们在一天当中的什么时间通话？他们的通话频率如何？通话时间是多长？他们交换的消息有多少？这些测度标准可以衡量其互动的力度和强度，创建其社交网络图。我们可使用该结果来识别有影响力者和跟随者，并将这些区别用于我们的营销活动。”

据Weigelt说，公司决定在此战略行动中使用SAS软件时一点周折也没有。“在我们的概念证明阶段期间，我们评估了多家厂商，SAS显然是最好的。我们分析了大约10亿个明显的关联，所以复杂性非常高。来自SAS客户关联分析的结果显著优于竞争对手。

“SAS 软件显著提高了我们对营销决定的信心，包括目标营销客户是谁，应当提供什么购买建议以及如何把营销活动结合起来。另外，好处似乎还扩散到我们的目标市场的跟随者。我们希望对每一位用户识别出更多的属性，并用它们来增强和改进我们的现有模型。这能够和应当提高我们模型的精确度和增加我们的信心。通过识别有影响力者，我们能够提出非常特别的购买建议，以提高接受率并在其跟随者中间产生病毒营销效应。“

“我们还会考虑负面影响——有影响力者的流失对其跟随者有何影响？首先，我们相信SAS客户关联分析解决方案会帮助我们保留我们用户中的有影响力者，使我们的流失率降低约25%。这会使我们的客户流失从2%降低至1.5%，这对T-Mobile将是一个很大的收获。虽然现在宣布胜利还为时尚早，但我们的试验表明，我们有望获得很好的结果，而且我们在该工具上的投资回报将非常非常高。”