王永 胥冬川 刘蕾
[摘要]为最大程度地减少客户流失,在保持老客户的基础上吸引新客户,采用系统动力学方法,对手机用户转网行为进行研
究。首先分析了手机用户转网的心理博弈过程,在此基础上分析手机用户转网行为的主要影响因素,构建了手机用户
转网的系统动力学模型。利用此模型分析了多种因素对手机用户转网的影响,仿真结果表明,手机用户转网对控制变
量的敏感程度从强到弱依次为:行业竞争强度、企业挽留力度、改善企业形象和用户间的影响力。此项研究对通信运
营企业减少客户流失有积极的理论指导作用。[关键词]系统动力学;客户满意度;客户流失倾向;手机用户转网[中图分类号]TP391.9
[文献标识码]A
[文章编号]1006—5024(2014)07—0106—04
一、引言
近年來,尤其是牌照发放后,移动通信行业的竞争日益激烈,争夺客户资源成为了通信运营商的首要工作之一。如何最大程度地减少客户流失,在保持老客户的基础上吸引新客户,对通信运营企业有重要的作用。当前,对客户流失问题的研究有多种方法,如数据挖掘、神经网络、决策树和客户细分等。王黎用数据挖掘技术建立了客户流失的预测模型。贺仁龙等建立了基于数据挖掘技术的电信客户细分模型,有利于对目标客户开展精确化的营销活动。罗彬等针对电信客户流失问题,融合粗糙集理论、神经网络和蜂群算法,提出了一种集成多分类的客户流失预测模型。何跃等应用决策树算法和RBF神经网络建立了固网运营商客户的收入流失预警模型。夏国恩、陈云等采用支持向量机技术进行客户流失的预测研究,并通过实证研究说明了算法的有效性。目前,以系统动力学为基础,从整体上来研究客户流失的情况还比较少。和现有的研究方法相比,系统动力学是以系统的观点进行研究,可以更好地处理长期性和周期性的问题。因此,本文以系统动力学作为工具,建立手机用户转网模型,通过模型仿真来分析影响用户转网的各主要因素,从整体上为通信运营商减少客户流失提供理论性的指导。
二、手机用户转网的心理博弈过程
手机客户在日常使用中会因为某些原因而产生不满,当不满被积累或不满现象频繁出现时,客户就倾向于寻找其他替代品,从而产生离网心理。有时即使没有不满,客户也会受到竞争对手诱导因素的影响而产生潜在的离网心理。客户在产生离网心理后,会把相关因素集中比较,衡量离网的利弊并做出决定和付诸行动,这就是客户离网的心理博弈过程,如图1所示。在此过程中,客户首先考虑的是离网阻碍因素,包括转网成本和潜在损失等,然后将原运营商和目标运营商的满意因素进行比较,最终作出决定。
三、手机用户转网的系统动力学模型
(一)模型假设
手机用户转网模型的基本假设为:
1.假设在仿真时间范围内通信行业的相关政策不变,即不考虑政策变动对系统产生的影响。
2.假设研究区域内无大规模人口流动,即不考虑诸如节假日等大规模人口流动对系统产生的影响。
3.假设用户之间口碑效应随其人际关系变化,即客户的人际关系越广,其口碑影响就越大。
(二)因果关系图分析
本文构建的手机用户转网因果关系如图2所示。图中有两个正反馈环和一个负反馈环,反馈环的主要输出变量为用户流失倾向。用户流失倾向即用户转网的可能性,定义其取值范围为[0,1]。影响用户流失倾向的因素主要有用户感知、用户间的口碑效应和运营商的挽留力度。从用户流失倾向出发,用户流失倾向越大则感知质量越差,进而感知价值也越小,导致用户期望与感知差距变大,致使用户满意度下降,这即是第一个正反馈环。在这个正反馈环中,用户流失倾向不断地变大,进而离网用户数也会增加。用户间的口碑效应对用户流失倾向的影响构成了第二个正反馈环,用户间的口碑效应越强,用户流失倾向也就越大。在移动通信行业客户趋于饱和且竞争日益加剧的背景下,在网用户增长空间变小并且还可能不断减小。为了维系客户,运营商会采取适当的挽留措施,比如改善企业形象、改变营销方案等。企业形象与用户感知是正相关,即企业形象越好则用户感知也越好,继而用户满意度上升,最终实现减少用户的流失倾向的目的,这即是因果关系图中的负反馈环,它的作用是限制用户的流失。在此系统中,正负反馈环互相约束,在不同阶段交替发挥着主导作用,进而推动系统的发展。
(三)存量流量图
根据因果关系图,构建手机用户转网的系统动力性模型。本模型的存量变量包括流失倾向、客户生命周期、其他用户对业务的态度累计值、离网用户数和在网用户数。采用Ven—sim—PLE软件实现的手机用户转网动力学模型如图3所示。
四、模型的仿真分析
以中国移动某省公司的下属某城区公司为例进行仿真分析,仿真时间从2009年1月起至2012年12月,总共48个月。
(一)模型检验
为了检验模型的可靠性,选择在网用户数和离网用户数两个变量的仿真结果与企业实际数据进行对比。选取数据为该城区公司2009年1月至2010年12月的实际运营数据。结果如图4和图5所示。
从图4中可以看出,在网用户数的仿真结果与实际值之间的拟合程度很高。而在图5中,实际离网用户数对比仿真值有些波动,这是因为在现实中存在一些不可控因素的影响,比如春节返乡和暑期学生毕业离校等,这会导致离网用户数产生较大波动。由于在本模型中忽略了这些不可控因素,并且用户实际离网数在仿真值上下均匀分布,这说明仿真结果是符合现实情况的。因此,模型满足现实性检验的要求。
(二)模型仿真及分析
选择了三个可控变量对模型进行仿真分析,通过改变可控变量的值观察其对整个系统带来的影响。
1.行业竞争强度
竞争强度反映行业竞争的激烈程度,是随市场变化的动态变量。将行业内的竞争强度增强30%和减弱30%,得到竞争强度对客户流失情况的影响分别如图6和图7所示。
仿真结果表明,竞争加剧时,用户流失倾向明显变大,且增长趋势在初期就比较明显,离网用户数的增加在短期内不明显,但随着时间的推移,离网用户数增长得越来越快。在移动通信行业中,企业主要通过推出新的资费产品来进行客户竞争。在初期,用户的感知和满意度体验尚不充分,但形成口碑效应后,竞争强度的影响力就大大加强。相反,在竞争强度减弱时,用户流失倾向在经过一段时间波动后慢慢趋于0,离网用户数增加的趋势也明显变小,企业表现为一定程度的垄断,用户流失倾向大大减小。仿真结果表明,在网络和服务质量不变的情况下,企业间的竞争表现为价格战,因此通过降低资费可以吸引新客户和尽可能的挽留老客户。
2.企业挽留力度
企业为了留住老客户而采取措施的强度即企业挽留力度,取值范围为[0,1]。值为1时表明企业采取的挽留措施完全实行。企业挽留力度的初始值设为0.6,然后与其上下变动30%的情况进行分析比较,结果如图8所示。
企业对老客户的挽留可以增强现有户的感知质量和满意度,随着企业挽留力度的加强离网用户数增加的趋势不断变小。
3.用户影响力
用户影响力表现为客户之间的口碑效应。客户口碑是指客户之间关于产品、服务或组织等非正式、不含商业目的的人际传播。用户在体验某些产品或者服务后常常会向周围的亲朋好友表达自己的满意或者不满等,因此用户的人际关系越多,其口碑效应越大,用户间影响力也越强。采用归一化方法设定其取值范围为[0,1],初始值为0.2表示有轻微的影响力。将初始的用户影响力与增加30%的情况进行比较,结果如图9所示。从图中可以看出,用户影响力加大,用户流失倾向的增加速度会慢慢变大,但变化程度不大。另外,离网用户数对用户影响力的变化不敏感。这说明用户影响力并不是影响手机用户转网的关键因素。
综上分析,用户转网对以上三个变量的敏感程度从强到弱为:行业竞争强度、企业挽留力度和用户间的影响力。
五、结束语
本文在分析用户转网心理博弈的基础上,以系统动力学为研究工具建立了手机用户转网模型,其重要意义在于结合了计算机仿真、系統思考、反馈控制论、信息论等方法,用系统的观点来分析了各因素对用户行为的影响程度。依据模型的仿真结果,对企业提出以下几点策略建议:
(一)依据外部环境调整经营策略
由于用户转网行为对行业竞争强度的变化敏感度最大,因此,企业首先要时刻关注外部环境,根据不同市场形势,及时调整企业经营策略,如:为提高企业市场份额,可适当牺牲价格,采取成本定价法、渗透式定价法等,并可开发低边际成本的增值业务。这样可能导致利润下降,但资金利用率会有所提高。同时也要适时推出新产品,保持与提升自己品牌的核心竞争力。
(二)做好客户服务
从企业内部来说,提高用户忠诚度和满意度可以有效防止客户的流失。因此,企业需加强对客户的关怀,比如:建立完善客户数据库,对客户进行划分。对重点客户进行重点维护和细分,并可以根据客户的主要使用业务分类推出其专享服务,如针对喜爱上网的用户可为其提供大数据流量包,对于商务人士可推出低通话费套餐、提供全球漫游等;对普通客户要定期进行反馈咨询,及时处理好投诉与问题。并可以实行“买、赠”的定价模式,保持客户存量的稳定;对于已流失客户群体,需及时清理结算相关业务,保护消费者应有利益,提升企业好感度。
(三)扩大用户影响力
企业需对用户影响力给予重视,客户在人际交往中产生的网络效应是不可忽略的。企业可以采取送积分或优惠套餐等措施来激励客户自发宣传,并推出本企业客户专享特权,这不仅可提高用户忠诚度,还能在一定程度上扩大用户群规模。
(四)提高促销力度
对于一些不可控因素,如春节返乡和暑期学生毕业离校等,可以在特定的时期推出适当的定价策略,换费不换号。或者采取捆绑销售策略,如订制合约机、包月话费等。这样可尽量降低其产生的离网用户数量。
本文选择了行业竞争强度、企业挽留力度和用户间的影响力这三个可控变量对模型进行仿真分析,通过改变可控变量的值观察其对整个系统带来的影响。而实际上如政府政策、人口流动等其他因素也对系统模型有着重要的影响。下一步研究可以考虑这些不确定性因素。
[责任编辑:方平]