甘肃-彩铃交往圈客户个性化彩铃运营场景说明书
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彩铃交往圈客户个性化彩铃运营场
景说明书
目录
1文档信息和版本控制 (4)
1.1文档信息 (4)
1.2文档历史 (4)
2简介 (5)
2.1背景 (5)
2.2总体思路及目标 (5)
2.3场景要素 (5)
2.3.1普通标签列表 (5)
2.3.2场景核心标签列表 (5)
2.3.3触点列表 (6)
2.4资源需求 (6)
2.4.1数据资源： (6)
2.4.2人力资源： (6)
2.4.3外部资源： (6)
2.5推广建议 (6)
3场景要素 (7)
3.1客户选择 (7)
3.1.1交往圈选取： (7)
3.1.2客户群选取： (7)
3.2运营触点 (8)
3.3运营时机 (8)
4执行流程 (9)
4.1总流程图 (9)
4.2客户选取 (9)
4.3业务推荐 (9)
5系统能力 (11)
5.1接入数据 ............................................................................................... 错误！未定义书签。
5.2核心标签 (11)
5.3触点打通 (12)
5.4其他能力 (12)
6运营评估 (13)
6.1评估方案： (13)
6.1.1相关指标： (13)
6.1.2结果评判： (13)
6.2运营经验： (13)
7附件 (14)
1 文档信息和版本控制1.1 文档信息
1.2 文档历史
2 简介
2.1 背景
由于传统的短信推送运营方式运营功率低，且容易引起客户投诉，降低客户的品牌满意度，因此业务运营需要开辟一种创新的运营方式。
甘肃公司希望通过对客户间交往关系的挖掘，尝试利用客户间自传播渠道进行自有业务运营，在提升运营响应率同时减少客户投诉。
2.2 总体思路及目标
若运营客户周边已有较好的彩铃业务使用氛围，则客户对彩铃业务应已有一定感知，因此更容易对个性化彩铃运营活动产生响应。
场景通过客户所在交往圈识别，找出彩铃业务发展已有一定基础的交往圈中，自身价值较高且还未使用业务的客户进行个性化彩铃业务推荐。
2.3 场景要素
2.3.1 普通标签列表
ARPU、被叫次数、是否彩铃客户、是否个性化彩铃客户、交往圈大小、交往圈密度、彩铃业务在交往圈中渗透率、客户一度强关系中彩铃业务渗透度、客户一度强关系中个性化彩铃业务渗透度。
2.3.2 场景核心标签列表
符合运营基础客户、高客户交往圈、高密度交往圈、高彩铃业务渗透交往圈、高一度强关系彩铃业务渗透度客户、高一度强关系个性化彩铃业务渗透度客户。
2.3.3 触点列表
短信下发平台、外呼
2.4 资源需求
2.4.1 数据资源：
本场景需要接入的重点数据有客户消费数据、客户彩铃使用数据、客户交往圈数据等
2.4.2 人力资源：
2.4.3 外部资源：
2.5 推广建议
此场景的复用价值强，可适用于大部分省公司的各类业务。
各省公司可以基于本省通话清单，结合基站信息，集团信息等重新挖掘本省交往圈，随后分析各业务在交往圈中的发展情况，对每个业务找出条件较好的圈子，分别进行业务运营。
3 场景要素
3.1 客户选择
3.1.1 交往圈选取：
本场景首先需要选取适宜业务发展的交往圈，以保证下一步选取的客户周边有较好的业务使用氛围，选取的主要维度如下（交往圈的具体详细说明及算法见附件）：
⏹交往圈大小：交往圈的必须有一定规模，才能保证客户业务在圈内的自传播空间，
场景首先选取所有交往圈大小大于50人的共约1万个交往圈，共覆盖约300万客户；
⏹交往圈密度：交往圈的密度代表交往圈的内客户的联系紧密程度，联系越紧密的交
往圈，业务在圈内产生自传播的可能越大，自传播效果更好。
场景在上一步的基础上选取交往圈密度大于2.8的交往圈6359个，覆盖210万客户。
⏹交往圈业务渗透率：最终选取的交往圈应有较好的彩铃业务使用基础，从而使相应
的个性化彩铃运营活动更容易在圈内产生响应。
场景在上一步的基础上选取彩铃业务渗透率大于30%的交往圈2214个，覆盖80万客户。
3.1.2 客户群选取及细分：
在完成交往圈选取后即可根据客户属性选取实际运营客户，为确保客户对彩铃业务已有一定感知，从而使客户更容易理解接受个性化彩铃业务，除了以往常规维度外，场景要求客户一度强关系（即主要直接联系人）中至少有1名客户已使用彩铃业务。
最终满足以下条件的客户共约20万人，对其中的4万高ARPU客户使用外呼运营，其余16万客户采取短信运营：
3.2 运营触点
短信平台下发
对满足要求的客户，通过短信平台向用户推荐个性化彩铃业务。
外呼
在上一步客户要求的基础上，对高ARPU客户，通过外呼向客户主动推荐办理个性化彩铃业务。
3.3 运营时机
运营当月交往圈数据完成挖掘后7日内开始运营。
4 执行流程
4.1 总流程图
4.2 客户选取
首先使用虚拟关系模型进行客户交往圈属性挖掘，生成客户交往圈数据，然后将客户交往圈数据与原有数据进行汇总，生成场景所需全量数据，随后，使用彩铃交往圈及ARPU标签进行客户群选取个性化彩铃的运营目标客户。
4.3 业务推荐
为降低数据统计延时的影响，业务推荐应在运营清单完成后尽快进行。
分别将客户号码及将短信清单传送至短信下发平台（彩铃交往圈普通客户），将外呼清单下发至外呼运营部门（彩铃交往圈高ARPU客户）。
进行短信运营时，为提升客户阅读信息几率，短信发送应尽可能在客户空闲时段进行。
为降低客户因被骚扰产生的不满，清单中自动将上次运营过的客户进行剔重。
进行外呼运营时，应首先提醒客户注意到其周边客户的个性化彩铃使用情况，随后在此基础上向客户进一步介绍个性彩铃业务，客户产生办理意向后，引导客户通过短信、网站、或客户端等方式办理业务。
无论客户最终是否办理业务，外呼结束时均应邀请客
户帮助宣传个性话彩铃业务，并发送一条介绍个性化彩铃各种办理方法的短信给客户，供客户在给周边人介绍业务时使用。
5 系统能力
5.1 使用经分系统现有标签
本场景仅使用了经分系统现有的1个标签：
5.2 场景新建标签
5.3 触点打通
●虚拟关系模型与VGOP平台打通：
✓每月使用交往圈模型进行社交关系挖掘后，将产生数据标签同步至VGOP平台
●VGOP与短信平台打通
✓短信平台通过VGOP平台传送的客户清单及推荐短信进行下发。
●VGOP与外呼平台打通
✓VGOP平台自动下发客户清单至外呼运营部门，使相关外呼人员在实际运营时了解客户周围人使用个性化彩铃业务的情况。
5.4 其他能力
⏹自动汇总能力：活动执行过程中，会每日根据客户响应情况，基于交往圈属性、
客户基本属性形成汇总报表，发送至相关分析人员处。
6 运营评估
6.1 评估方案：
6.1.1 相关指标：
个性化彩铃运营响应率提升值：对比上次个性化彩铃运营活动实施期间，运营成功率(两次活动办理客户/实际运营客户)的差值
个性化彩铃运营投诉率减少值：对比上次个性化彩铃运营活动实施期间，客户投诉率(两次活动中因活动投诉的客户/实际运营客户)的差值
6.1.2 结果评判：
运营整体效能评估：对两次运营活动，若响应率提升值>4%，且投诉率减少值>0.1%，则认为运营效果良好。
6.2 运营经验：
7 附件
交往圈模型详细说明。
