爱立信:用大数据提升运营商NPS
2015年世界移动通信大会(MWC)期间,爱立信发布了大数据分析套件Expert Analytics 15.0。这套方案可以帮运营商预测NPS,并且提出改进方案。
NPS是目前最流行的客户忠诚度分析指标,用以计量客户向其他人推荐企业业务的可能性。在同一个用户调查样本中,业务推荐者的比例减去业务贬损者的比例,即为NPS。苹果、飞利浦等公司很早就启动了NPS考核,并将其视为“未来利润”。
对当前的运营商而言,更高的NPS不仅意味着领先于其他运营商,同样也可以在面对OTT冲击时降低用户流失率。
但是,3月3日,爱立信副总裁兼OSS&CEM产品管理主管Shamir Shoham在接受记者采访时表示,目前绝大部分电信运营商的NPS都低于5%,甚至很多为负值。而相比之下,苹果、Google等互联网公司的NPS超过70%。
“运营商的用户忠诚度远不及互联网企业。”Shamir Shoham对记者表示,“5%是很危险的,运营商至少要提升到30%以上。”
运营商的挑战
据Shamir Shoham透露,目前爱立信的大数据分析套件已经在数个运营商网络中得到验证。
其中,中国移动于2015年正式引入NPS(净推荐值)考核指标,启动经营策略转型,试图通过重视客户生命周期管理,培养忠诚客户。
在此之前的2014年8月,中国移动耗时半月在广东、北京等10个省市进行用户满意度调研。在调研报告中,中国移动称其NPS值为39.7%,而4G业务NPS值则为48%,两项NPS数值均远高于行业平均水平。该报告认为网络、自费、服务要素的提升是用户满意度较高的主要原因。
但是,需要指出,该报告只提到了“推荐者”的关注点,对于更受重视的“贬损者”,该报告并未分析原因。
同时需要指出的是,中国移动的此份NPS报告采用了业内最常用的问卷调查方式,这种方式很容易受到调查手段、调查时间、调查样本、客户心态、企业考核指标,甚至活动礼品等多方面的影响,导致这一重要数据失真。
“即便数据可靠,运营商仍然需要去分析影响用户忠诚度的原因和关键要素。”Shamir Shoham认为:运营商需要有效的方法准确判断NPS,并且搞清楚用户为什么不满意,然后才能改进服务体验,“整个流程耗时长、准确率低,这是运营商最大的挑战”。
德瑞咨询首席顾问宋永军在谈及中国移动NPS战略时也曾表示:运营商需要制定清晰的操作方案,比如针对NPS贬损者指标的深入调查分析,确保贬损者背后原因的挖掘;同时考虑将贬损度的调查与满意度调查结合,确保能找准客户感知的“痛点”。
除此之外,如果缺少清晰的操作方案,运营商在执行NPS时很有可能“沉迷于得分”。湖北移动客户服务中心康黎曾撰文指出:“目前使用NPS的企业普遍沉迷于‘得分’本身,而不是关注在驱动‘得分’改善的策略、行动以及由此所影响的客户体验上。”他建议,企业应该充分利用客户标签、大数据技术构建高效的策略。
用大数据改进NPS
运营商希望提高NPS,但却始终没有成熟的分析模型支撑运营商在庞大的用户群、复杂的网络环境中得出精准的结论。
Shamir Shoham表示,爱立信针对这一诉求推出了Expert Analytics 15.0分析套件,其可以在线、随时为运营商生成用户服务报告,并且根据爱立信服务水平指数(SLI)预测NPS,“明确告诉运营商,是哪些因素影响了用户满意度”。
他以欧洲某家运营商的案例介绍说,该运营商在某小区的用户中有25%的高价值用户,爱立信收集并分析这些用户的行为,以及对应的网络要素。比如,在线收集用户观看视频的时间,此时的缓冲、下载速率、以及时延指标。对应网页浏览,则采集网页打开时长;而对于用户通话行为,则采集通话时长、质量、计费等等。
“整个过程不影响用户感知。”Shamir Shoham表示,根据爱立信的分析模型,该运营商的SLI为6.09,通过SLI测算出的NPS也非常低。
Shamir Shoham表示,运营商可以针对SLI提出的问题加以改进,而前文提及的欧洲运营商,通过这套系统使得其高价值用户忠诚度明显提升,NPS超过了30%,“整个过程,运营商都不需要进行问卷调查”。
对于高忠诚度用户,运营商可以进一步开展位置信息、定向广告等业务。“目前我们正在与很多运营商进行这些尝试,很快会公布成果。”Shamir Shoham将此称之为大数据的“货币化”,是运营商通过NPS实现经营转型的下一步。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21