亚信北京研发中心总监 刘丰
随着中国电信拆分和重组的完成，市场竞争日趋激烈，可以说中国电信业正经历着一场空前的战争。整个战争涉及三个方面：关系的利润率(Wallet sharing)、新获取的客户数量(Aquire)和关系的保持时间(Retention)。这三个纬度实际上就是运营商收益立方体的三个维度，经营分析系统就是从这三个维度不断提高运营商的收益，把一个小的立方体变成一个大的立方体。
一个客户从入网、在网使用服务、到离网，是一个完整的生命周期。利用经营分析系统可以从多角度深入了解现有及潜在客户的基本属性、消费行为和消费倾向，根据不同客户的特色需求推出一些个性化的服务，设计针对性的产品品牌，提客户的消费水平(ARPU)；另一方面, 通过对客户的深入了解，提供个性化的服务，提高客户的满意度，从而不断延长客户的在网时间，使客户从原来较低的价值曲线提升到较高的价值曲线；
在运营商竞争日益同质化的今天，经营分析系统能够为运营商们带来多方面竞争优势已成为运营商们的共识。
经营分析系统的实施
亚信是较早致力于经营分析系统的软件提供商。早在1999年，亚信曾为上海移动实施了一套移动反欺诈系统，这是经营分析系统的前身；2002年5月，亚信为浙江移动成功实施了经营分析系统，该系统完全满足中国移动经营分析的规范。迄今为止，亚信已拥有辽宁移动、山东、浙江、上海、江西、广东、四川、重庆、贵州、云南等11个省的市场份额。亚信在电信CRM项目中积累了丰富的建设实施经验。
在经营分析系统的施工中上，亚信制定了一套严谨的工程实施指导规范，它规定整个工程要由调查、整理、抽取、加载、核查、安装、核查、加载，启用工程9个部分组成。对于每个施工环节，都有明确定义的工作任务和输入输出文档。在施工中重点关注以下几个问题：
首先是数据质量问题，数据的质量对经营分析系统十分重要，实际上对于任何一个IT系统都一样，IT系统再怎么完善，里面的数据质量不高，系统本身就是一个不可用的系统。
例如，数据质量问题包括对数据错误修复和系统间的代码一致性问题。在数据错误修复中，我们需要分析BOSS数据源的每个字段，确定每个字段的取值的合法性，范围、最小值、最大值，是否有空值和默认值等等。同时，通过配置映射文件，可以将BOSS的代码映射到经营分析系统的代码。对数据源的处理会生成正确文件和错误文件日志，以便对错误文件进行核查。代码问题实际上是指BOSS里面的代码会不断的发生变化，比如说客户类型，可能最初是四种客户类型，随着BOSS不断发展会有不同的客户类型出现，那么如何动态的反应到经营分析系统里，就需要预先把这些代码做加载，使得在装载其他客户数据之前就进行处理。
再有就是BOSS系统和经营分析里面的口径统一的问题。BOSS系统和经营分析系统对业务指标的定义可能不同，首先需要核查两者的定义是否一致，如果不一致，需要对经营分析系统的相关处理程序做客户化修改和二次开发。在实施前先要把经营分析系统得到的结果和BOSS系统做对比，需要保证两个系统的统计结果在一定的误差范围内。统计口径的核查一定要在大量历史数据加载之前完成，避免重复加载历史数据（历史数据的加载非常耗时），影响工程进度。
经营分析系统实施中碰到的诸多困难，需要软件提供商与用户紧密合作，才能顺利地克服项目中遇到的这些问题。当然，更重要的是，需要提供商建立强有力的项目管理和质量保证体系，才能确保经营分析系统项目按计划顺利实施。
经营分析系统的应用
经营分析系统是业务和技术紧密结合的系统，对技术，业务和管理要求都非常高。为此亚信成立了一支专门的应用咨询队伍，包括技术专家和业务专家两类工程师。技术专家主要负责数据挖掘方面的技术方面，包括选择合适的数据挖掘算法，调整数据挖掘算法参数，数据挖掘模型调优等；业务专家主要侧重数据挖掘的结果分析，以及挖掘数据在业务上的应用。两者是相辅相成的，在业务专家的配合下，技术专家获得的枯燥的数字形式的挖掘结果变得有价值，同时业务专家也在数据挖掘过程中提供业务指导，使得数据挖掘有的放矢。
经营分析的应用主要包括：客户分析、使用量分析，业务收入分析，竞争分析以及专题分析和数据挖掘等等，其中专题分析又包括客户流失分析，客户价值分析，套餐分析、产品价值分析等。我们以客户流失为例，介绍亚信在经营分析系统的应用经验。
按照通常的理解，客户满意度和客户忠诚度应该是成正比的关系，如果客户满意，就应该是忠诚度很高的客户，实际上并不尽然。随着不同行业竞争情况的不同，可替代品牌的不同，以及转换成本的不同而不同。例如固话业务，客户可能对服务特别不满意，但是转换成本非常高，所以他不会轻易流失，体现出的结果是忠诚度很高。移动通信与此相同，但是随着竞争的不断加剧，号码携带业务的推出和3G技术的发展，客户的选择范围会逐渐扩大，客户流失会日益严重，会成为运营商关心的最主要的问题之一。
数据挖掘包括三个步骤，样本数据组织，确定关键因素，然后是数据挖掘。亚信选择了包括投诉次数、通话次数，失败通话次数等进行分析，对1到4月份的历史数据进行数据挖掘，预测6到7月份客户流失的可能性。在我们所做的流失用户的数据挖掘中，数据挖掘的纯度和覆盖率都在70%以上，这是非常好的挖掘模型。在对数据挖掘模型进行分析后，发现客户交往圈是非常关键的因素，一般交往圈小于20的客户流失率会非常高，而中国移动目前流失的基本上就是这些客户。
经营分析系统的发展方向
未来经营分析系统会沿两个坐标轴发展，横轴是数据源不断扩展，新的数据源，如网管，MIS,OA等数据源会不断加入经营分析系统中，以便从更多的角度，更多的方位分析客户；从纵轴来看，会不断增加新的应用，包括专题分析和数据挖掘的深化，及对营销活动管理和操作型CRM的支持等。
另外经营分析系统需要与操作型CRM(或BOSS)系统形成微观和宏观两个层次的闭环互动。
从微观角度，经营分析系统需要和操作型CRM(或BOSS系统)形成闭环互动。目前操作型CRM(或BOSS)更多的是给经营分析系统提供数据源，经营分析系统发现的规律还没有反应到BOSS系统上。下一步在系统设计上会把经营分析系统发现的规律以各种方式反应到BOSS中。最基本的思路是把经营分析的分析结果，通过BOSS的客户属性的方式反应到BOSS系统中。如，客户价值，客户的流失概率等，可以作为BOSS系统的属性。如果某个客户流失概率很高，客服和营业厅人员会注意挽留他；如果客户是高价值客户，客服和营业厅人员可以对他格外关怀。
从宏观角度看，经营分析系统要不断对业务做出指导。仍以客户流失分析为例，客户流失只是客户生命周期管理中的最后一个环节。运营商真正要做的是在整个客户的生命周期中，注意客户关系的管理和经营，不断提高客户满意度和客户价值曲线，而不是当客户真正有流失倾向的时候，再去想补救措施。当然我们也可以根据流失分析的结果和对流失用户的分群，设计促销手段，做到尽量挽留客户，这实际上是亡羊补牢的做法，最好做法是防患于未然，根据流失分析的结果不断反思在整个客户的生命周期中，我们的业务流程还有哪些方面需要加强。
运营商和客户的关系好比是婚姻，你要像对待婚姻一样对待客户关系，客户流失就如同“离婚”，当爱人跟你提出分手时才想到送花、过生日晚会已经晚了，最主要就是日常的感情沟通来达到和谐。总之，经营分析不是目的，真正的目的是分析的结果不断指导运营，使得各个部门认识到客户流失不只是大客户经理的责任，而是整个公司的市场销售和服务的工作的反应，只有整个运营商的各个部门都努力管理和经营客户关系，才能根本上解决流失问题。
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