数据驱动全生命周期客户经营
数据驱动下的电信业务数字化转型
数据驱动下的电信业务数字化转型摘 要 针对新形势下电信运营商传统业务发展乏力的问题，文章通过对全球运营商案例进行分析，提出以用户为中心、以大数据贯穿电信业务发展所涉及的渠道、建设、营销等流程，实现电信业务在互联网+背景下的数字化提质增效。
关键词 数字化转型；大数据；运营商刘 楠 刘颖慧 蔡一欣 廖 军中国联通研究院 北京 100176引言随着数字化时代到来，平台经济日益兴起，电信行业的生态也正发生着巨大的变化，业务扩展、服务创新等方面获取新的发展机遇，但同时也受到不小的冲击和挑战，在和互联网企业的直接交锋中节节退败。
腾讯的微信和电信运营商抢入口，阿里的电商和运营商抢生意，“管道业务”愈显沉重，电信业与互联网融合发展差距空间巨大，无论是内部管理还是对外服务，电信运营商转型势在必行[1-5]。
面对我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，以及十九届四中全会和中央经济工作会议中进一步强调“坚持改革创新、与时俱进，善于自我完善、自我发展”、“坚持新发展理念，坚持以供给侧结构性改革为主线”等要求，电信运营商积极响应推动企业数字化转型进程，走价值经营道路，在转型中变危为机、在转型中提质做强，充分发挥信息通信对产业链和经济社会发展的带动拉动融通作用，助力推进国家治理能力和治理体系现代化。
1 传统电信业务面临诸多困境面对新形势、新要求，“散点式”的强调网络能力开放、搭建运营能力中台、重塑业务流程等不足以真正支撑起运营商转变当前的经营困局，电信运营商急需制定清晰科学的转型战略，在做强优势资源的同时，持续推进数字化运营，激发人员活力，创新增长能动，全面提升价值创造能力，实现持续健康发展，正视并解决传统电信业务存在的诸多问题。
1)产品有效供给能力不足，缺乏全产品理念。
国内运营商产品同质化尤为严重，订购规则复杂。
对客户需求感应力和挖掘能力薄弱，相比互联网类公司缺乏敏捷响应的产品供给体系，全产品供给运营思维尚未建立。
2)客户运营体系不健全，以被动响应客户为主。
质量管理中的创新管理方法
质量管理中的创新管理方法在当今竞争激烈的市场经济环境中，企业要立于不败之地，不断寻求创新管理方法是至关重要的。
质量管理作为企业发展的重要一环，更需要不断进行创新，以满足市场需求并提高竞争力。
以下将介绍在质量管理中的创新管理方法，并探讨其在企业发展中的作用。
一、生命周期管理生命周期管理是一种全面的质量管理方法，它考虑产品或服务的全生命周期，包括设计、生产、销售、使用和回收等环节。
通过生命周期管理，企业可以从产品设计阶段就考虑到后续环节，降低产品在生产和使用过程中可能出现的问题，提高质量和可靠性。
二、全员参与在质量管理中，全员参与是至关重要的。
企业应该建立一个全员参与的质量管理体系，让每个员工都认识到自己的工作对产品质量的影响，激发员工的责任感和创造力，共同推动质量管理不断创新。
三、数据驱动在现代信息化时代，数据是企业管理的重要依据。
质量管理中的创新管理方法应该充分利用数据分析技术，提取数据中的有用信息，通过数据驱动的方式指导质量管理工作，及时发现问题并采取有效措施。
四、整体质量成本管理在传统的质量管理中，注重产品质量的过程中，企业往往会忽视到质量管理本身也是需要成本的。
整体质量成本管理是一种能够全面衡量质量管理成本的方法，通过降低质量管理成本，提高效率，实现质量管理成本和质量水平的双赢。
五、创新教育培训员工是质量管理中的关键环节，他们的知识水平和技能水平直接影响产品质量。
因此，企业应该注重对员工的教育培训，并不断创新培训方式和内容，使员工在学习过程中更容易接受和掌握新知识，提高质量管理的专业水平。
六、持续改进质量管理是一个持续改进的过程，企业应该建立一个持续改进机制，不断挖掘问题和潜在风险，并及时采取纠正措施。
通过持续改进，企业可以不断提高产品质量，满足客户需求，保持竞争力。
七、卓越质量管理卓越质量管理是一种全方位的质量管理方法，它强调对质量的全面认识和把握，追求卓越品质和客户满意度。
企业要做好卓越质量管理，需要有一支专业的团队，建立一套完善的管理体系，注重跟踪和评估结果，并不断改进和优化。
业务数据全生命周期管理工作思路
备份内容
数据库零级 数据库正文 非结构化数据备份 数据备份模式及保留 周期
运维经理 研发经理 业务经理 签订《数据管理服 务协议 建立数据备份 及清理策略 按协议执行备 份及清理任务 检查数据备份情况并 测试数据有效性
3.3数据管理工作流程—数据调阅流程
3.3数据管理工作流程—数据调阅流程
银行计算机系统生产数据调用申请书
修改维护阶段：根据通过审批流程的《哈尔滨银行应用系统 生产数据维护申请书》进行数据维护，并记录相关信息。
数据 管理
4
5 6
数据调阅阶段：业务部门提交经主管业务部门审批通过的《哈 尔滨银行应用系统生产数据调用申请书》。经科技部审批通过 后，运维中心提取数据并漂白后反馈业务部门。
数据备份阶段：根据已签订的《数据管理服务协议》建立备份策略， 并制定恢复测试计划，验证备份数据的可用性。
优化存储结构
Norm E
Optinize Support
优化数据存储结构，有效控制在 线数据规模，提高生产数据访问 效率。
全生命 周期管理
提高效率
提高系统资源使用效率，确保系 统安全、稳定、高效运行。
fficiency
数据支撑
做好历史数据管理，为客户服务
和经营分析提供数据支撑
2.1数据的全生命周期管理—方案
• • • 建立实施信息分类保护体系，培训员工信息保护流程。 严格管理客户信息的采集、处理、存贮、传输、分发、
数据管理制度，包括但不限于组织管理、 部门职责、协调机制、安全管控、系 统保障、监督检查和数据质量控制等方
面。
备份、恢复、清理和销毁。 保存交易记录，确保完整性，安全保存和可恢复。
《商业银行数据中心监管指引》 银监办发[2010]114号
业务数据全生命周期管理工作思路
《商业银行数据中心监管指引》 银监办发[2010]114号
应建立数据安全管理制度，规范数据的产 生、获取、存储、传输、分发、备份 、恢复和清理的管理，以及存储介质的台
帐、转储、抽检、报废和销毁的管理，保证
数据的保密、真实、完整和可用。
《商业银行信息科技风险管理指引》 银监发[2009]19号
• 建立实施信息分类保护体系，培训员工信息保护流程。 • 严格管理客户信息的采集、处理、存贮、传输、分发、
• 在数据的整个生命周期中，不同阶段的数据其性能、可用性、保存等要求也不一样。 • 通常情况下，在其生命周期初期，数据的使用频率较高，需要使用高速存储，确保数据的高可用性。 • 随着时间的推移，数据重要性逐渐降低，使用频率会随之下降，应将数据进行不同级别的存储，为其提供适当的可用性、存储空间。 • 最终大部分数据将不再会被使用，可以将数据清理后归档保存，以备临时需要时使用。
实现历史数据的“管、控、查”
管理对 象
结构化 数据
在线
DB
数据存放策略 近线
DB
非结构 化 数据
离线
数据 访问方式
平台 接口
在线访问 专门工具访问
生产数据库 归档/历史数据库
专门工具访问 大数据平台
恢复后访问 在线访问
备份工具/磁带 生产存储
内容检索平台
专门工具访问
备份工具/磁带
恢复后访问
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2.1数据的全生命周期管理—理论与方法
施。 • 应采用加密或其他有效措施实现系统管理数据、鉴别信息和
重要业务数据采集、传输、使用和存储过程的保密性。
3
1.1数据管理的外因--国际会计准则等业务管理需求
银行的数据保存周期策略，最常用的经验法则是13个月规则和7年规则。
民生银行在大数据背景下客户关系管理的问题及措施
民生银行在大数据背景下客户关系管理的问题及措施利率市场化改革、宏观经济新常态、互联网金融和大数据时代的来临正从经营环境和商业模式两个维度彻底颠覆着商业银行赖以生存发展的生态环境。
我国银行业正迎来改革开放三十年来前所未有之大变局。
可以预期，内外部经营环境的变化和大数据的应用将共同推动商业银行进入真正向“以客户为中心”的业务转型期。
客户将成为未来银行可持续发展的最重要驱动力，银行业的竞争焦点从基于产品和服务的竞争逐渐转变为基于客户智慧和客户价值的竞争。
一、大数据的定义各行各业都在讲大数据，但是至今仍没有一个被广泛采纳的大数据的明确定义。
一般来讲，大数据具备4个特点：第一，数据体量巨大，计算量大；第二，数据来源多样，包含结构化、半结构化和非结构化等多种类型的数据；第三，数据价值密度低，整体价值却弥足珍贵；第四，数据收集、处理、共享、分析速度要求快。
上述特征反映了大数据的一些共同特点，但尚未完成真正反映大数据的本质。
笔者将国际国内大数据研究成果与中国民生银行应用实践相结合，综合考虑数据结构、数据技术和数据价值等不同维度，对大数据给出以下定义：大数据是指把结构化、半结构化、非结构化海量数据通过数据技术进行收集、整理而成的数据集或数据群。
利用数据挖掘分析技术能够使这些数据集群产生巨大的商业价值。
二、大数据驱动银行客户关系管理进入智能化时代大数据将助力商业银行由传统的“以产品为导向”向“以客户为中心”的精细化管理和营销模式转型，使我国商业银行客户关系管理进入真正的智能化时代。
（一）客户营销个性化大数据的广泛收集和应用使商业银行能够更加全面、准确的了解客户并挖掘出客户的潜在金融需求，从而有的放矢的进行产品设计和金融创新。
银行可以通过大数据分析平台，接入客户通过社交网络、电子商务、终端设备、电话投诉等媒介产生的海量碎片化、非结构化数据，结合银行掌握的交易数据等结构化数据，构建更加全面、客观的客户洞察。
真正从大数据中洞察客户智慧和发掘潜在商机，围绕客户需求为其提供个性化的服务。
【银行培训课纲】数字驱动下的客户细分与精准营销-上海宇谷吴海斌老师
数字驱动下的客户细分与精准营销体系化、数据化、指标化、常态化一、大数据背景下精准营销新机遇1.智能营销的发展趋势i.环境变迁与后数字营销时代来临：用户、入口和口碑ii.智能营销的发展和变化：互联网化、移动化和场景化2.大数据营销综述：基于用户洞察的商业价值挖掘i.用户画像ii.用户行为分析iii.用户关系iv.用户分群3.场景化营销：基于新技术的传统营销革新i.场景营销的应用ii.场景的构成要素iii.营销平台的选择4.精准营销的软硬件投入和准备i.（1）大数据分析技术ii.（2）软件/硬件投入（氛围营造、WIFI设备、流量入口建设等）二、数字化转型下的银行客户精细化管理趋势1.零售银行的客户管理战略：以客户为中心i.以客户为中心的组织架构a)零售战略规划路径b)银行客户的管理权归属c)全行的客户数统一（360视图）ii.客户为中心的渠道和产品策略a)产品为客户服务的理念和组织架构b)产品是客户管理的支撑和推动，而不是股管理和支配部门c)渠道与客户管理的支撑和口径一致性iii.客户的周期管理a)有效的生命周期设计理念b)长效和自动的客户管理设计c)数据和分析的价值iv.客户的价值评估a)客户价值是产品价值的总计；b)解析每个客户在每个产品收入和成本1)怎样确认客户产品的收入2)怎样拆解客户的成本c)客户的银行粘度（PPC）d)产品持有数的价值和设计思路1)如何解析和定义产品的有效数2)如何统计和规划3)怎样由PPC指导产品和客户客户策略三、数字化转型下的客户细分的目的和方法1、客户细分是客户管理的基础i.客户细分对银行管理的价值ii.客户细分的常见方法a)资产切分b)自然价值属性分类（CLUSTER）2、自然价值属性分类-Clusteri.Cluster的方法论；ii.Cluster的分类方法案例；a)数据选择；b)数据清洗；c)数据量大与相关性强的数据处理方法；d)CLUSTER的确定原则e)怎与判断CLUSTER分类的好坏f)怎样在各个分类群中做客户画像g)如何在实际业务中使用CLUSTER的结构iii.Cluster分类的周期追踪和优化-业务价值三、数字化转型下的客户分析策略1、预测模型的常见金融应用场景：i.客户行为预判-购买、需求ii.风险预测-贷前、贷中、贷后iii.RTC-催收的预测2、数据分析的常见指标i.社会属性信息及衍生a)常见社会属性信息b)一般如何衍生ii.RFM的重要性及衍生a)RFM的维度b)RFM的衍生方式iii.外部数据的补充a)哪些外部数据有效客户管理b)最新的数据合作理念和方法1.多方安全计算和联邦学习2.如何利用安全计算进行客户经营。
上海移动客户生命周期管理的尝试与经验
上海移动客户生命周期管理的尝试与经验通信市场经过几年来的快速发展，一些主要城市如北京、上海目前的移动用户普及率已趋于饱和，新增市场空间狭窄。
面对这样的经营环境，运营商必须在发展模式、经营模式和管理模式上努力创新。
近日，记者采访了上海移动总经理郑杰，他热情地介绍了上海移动在实现客户生命周期管理方面的经验。
记者：上海移动率先引入“客户生命周期管理”这一新的管理理念，并付诸实施。
请您谈谈为什么要这么做？郑杰：引进客户生命周期管理，可以说是贯彻落实科学发展观、推广国际先进管理理念的一次全新的尝试。
今年年初，中国移动提出了“从以企业扩张、投资拉动为主的规模型发展阶段，转向以企业价值最大化为核心发展目标、以市场需求为基本驱动力、以精细管理为主要管理方式、以团队经营为总体经营理念的规模效益型发展阶段”的工作要求。
这就要求我们认真地思考如何正确地对待竞争，如何很好地处理规模与效益之间的矛盾。
针对这些问题，上海移动进行了深入思考。
首先，我们始终坚持聚焦客户而非竞争对手，以客户需求为出发点，积极主动地推出新业务包括资费，实现服务和业务领先，而不是被动地模仿竞争对手。
同时，要做到新增与存量兼顾，保证新增客户的质量和存量用户价值贡献的最大化。
基于这些考虑，上海移动将2004年作为“效益年”，大力推进企业实现从规模型发展向规模效益型发展的转变。
围绕这一工作主线，公司就年度经营工作进行了周密的规划和部署，通过多项战略、经营和管理举措以求真正做到客户价值、股东价值和企业价值的保护和提升。
这些举措之一就是对客户生命周期管理工作的启动和推广。
记者：如何理解“客户生命周期管理”的内涵？郑杰：所谓“客户生命周期管理”，即从客户考虑购买哪一家运营商的服务，到入网后对其收入贡献和成本的管理，离网倾向的预警和挽留直到客户离网后进行赢回的整个过程。
这个过程包括了11个关键的价值创造环节，即客户的购买意向，新增客户的获取，客户每月收入贡献的刺激与提高，客户日常服务成本的管理，交叉销售/叠加销售，话费调整，签约客户的合同续签，客户在品牌间转移的管理，对离网的预警和挽留，对坏账的管理，对已流失的客户进行赢回。
产品运营全生命周期管理
产品运营全生命周期管理在现代数字化时代，产品运营已经成为企业发展的重要组成部分。
随着互联网技术的快速发展，市场竞争日益激烈，产品运营全生命周期管理正变得越来越关键。
本文将介绍产品运营的定义、重要性，以及一些常用的产品运营策略和技巧。
1. 产品运营的定义1.1 产品运营概述产品运营是指产品从研发到上市再到退市的整个生命周期中的管理活动。
它包括市场调研、产品定位、用户体验设计、市场推广、用户运营、数据分析等各个方面。
产品运营的目标是提高产品的竞争力，满足用户需求，实现可持续发展。
1.2 产品运营的重要性产品运营在产品全生命周期中发挥着重要的作用。
它能够帮助企业更好地了解用户需求，优化产品功能和设计，提高用户满意度。
同时，产品运营还能够通过市场推广和用户运营实现产品的销量增长和市场份额提升。
产品运营对企业的发展具有重要的战略意义，可帮助企业在竞争激烈的市场中取得优势。
2. 产品运营策略2.1 市场调研和产品定位在产品运营的早期阶段，进行市场调研是非常重要的。
通过调研可以了解市场的需求和竞争情况，确定产品定位和发展方向。
产品定位应该与目标用户群的需求相契合，同时要考虑产品的差异化竞争优势。
2.2 用户体验设计用户体验是产品运营中的关键环节。
一个优秀的产品应该具备良好的用户界面、出色的交互设计和简洁的操作流程。
通过用户调研，可以了解用户的需求和偏好，从而进行用户体验设计的优化。
2.3 市场推广市场推广是产品运营中的重要环节，它能够帮助产品扩大知名度和用户群体。
市场推广的方式包括线上和线下两种，如搜索引擎优化、社交媒体推广、内容营销等。
市场推广的目标是提高产品的曝光度，吸引更多的目标用户。
2.4 用户运营用户运营是产品运营中的长期工作，它旨在通过与用户的深度互动，提高用户粘性和忠诚度。
用户运营的方式包括用户反馈收集、客户关怀、用户培训等，通过与用户的良好互动，可以增强用户对产品的满意度和信任感。
2.5 数据分析数据分析是产品运营中的重要支撑，通过对用户数据的收集和分析，可以获取用户行为和偏好的宝贵信息。
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以语音识别、语义分析技术为基础，通过可灵活配置的规则引擎实现客服坐席服务质量自动化评价和电话销售合 规性自动化检查，识别出风险录音再提交人工复核，大幅提升质检覆盖率，减少人工机械作业，提高运营效率
应用场景示例：电销客户智能筛选
根据历史成交数据进行交易成因分析，在此基础上训练出智能筛选模型，基于客户特征属性、产品特征属性、渠道 特征属性等信息对目标客户的成交可能性进行评分，以辅助电销人员选择目标客户，提高成交率。
应用场景示例：在线智能营销
在电子渠道交互过程中实时识别客户身份，结合客户特征和产品属性，对客户精准推送适需的产品 内容。
应用场景示例：FCR深度分析
• FCR精确核算：基于语音识别 和语义分析技术，对同一号码 在一定时间内重复呼叫的录音 文件进行自动对比分析，剔除 业务主题明显不同的重复来电， 使FCR更加准确的反映呼叫中 心运营的实际状况 FCR成因分析：通过自动化聚 类、分类算法，进行重复来电 成因分析，为业务流程优化及 产品设计改进提供依据 FCR风险预警：通过历史重复 来电分析，识别出高危敏感客 户，提供个性化服务支持
弄潮数据海洋，桥接智能世界
数据驱动全生命周期客户经营
客户经营能力将成为金融机构的核心能力
新的市场背景下，客户的行为模式、消费习惯、审美意识全面向互联网时代迁移，传统金融机构只有具备更强的客 户经营能力，经营思路从专业有序转向开源节流，才能真正掌控未来。
互联网环境下企业客户经营模式的变化
金融机构的全生命周期客户经营
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金融大数据实验室：携手探索，共创价值