電話外呼營銷中對于目標客戶的篩選至關重要，數據資產成為營銷的核心競爭力。因此，如何精準地篩選到與外呼推廣產品相匹配的客戶，是一個需要不斷完善改進的過程。伴隨著移動運營商營銷成本投入的下降，對外呼營銷成功率的要求也越來越高。另一方面，伴隨著移動互聯網的快速發展，互聯網側的客戶行為大數據不斷成為應用熱點，對于客服中心來說，是接觸客戶最頻繁的觸點，無論是熱線渠道，還是新興的電子渠道（網站、APP客戶端），蘊藏著無盡的過程大數據金礦，這需要我們從每個細節入手，真正挖掘大數據之后的需求價值，針對性用于移動4G精準營銷。
客服（廣州）中心加強“4G環境下的客戶需求識別能力”建設，多渠道整合客戶數據，探索客戶行為的有效識別，及時挖掘過程數據金礦，精準定位4G終端潛在客戶，形成大數據挖掘模型，并針對性開展4G外呼項目，沉淀梳理總結經驗，常態開展全流程的過程數據精準營銷體系，有效提升了4G終端外呼成功率。下面我們將具體介紹四類大數據模型用于終端外呼營銷過程中的探索與應用。
模型一：1008666電話商城呼入流失客戶挖掘模型
作為10086的熱線分支，1008666電話商城是廣州移動客服中心4G終端銷售、合約高價值業務的營銷專線，客戶免費撥打電話即可便捷購買移動4G手機，廣州1008666電話商城14年銷售手機11.6萬臺，呼入話務145萬，接觸訂單轉化率8%。未轉化的133萬話務里面蘊藏著豐富的客戶需求與過程數據金礦，記錄并分析每一次客戶接觸的機會，一線話務人員加強與客戶的交流，每周定期層層分析“下單失敗”的話務，挖到暫未下單但后續仍然有可能促成交易的客戶，用于外呼精準營銷實現1008666電話商城呼入未下單客戶價值提升。下面以一周內的1008666呼入話務來描述大數據模型的設置過程：
1、客戶放棄交易，關鍵點信息收集: 對所有的1008666來電話務，設置專門話務歸檔收集客戶聲音，在一線人員與客戶的熱線交互過程中調研客戶放棄原因與偏好。一周內收集流失客戶1.65萬名。我們發現，在客戶放棄交易原因中需進一步考慮占50.36%，物流配送咨詢類占11.67%，機型不適合占10.36%；客戶手機購買偏好分析中，有52.59%重點考慮千元以下4G手機，有66.77%優先辦理移動合約機。
2、流失客戶錄入，層層數據挖掘，定位“可補救客戶”
（1）信息分析，剔除無效來電后剩余客戶12517名：分析流失客戶信息，剔除調研歸檔為“購買后咨詢配送/無客戶所需機型”等判定為不會再次購買的客戶，定位移動購機意向客戶12517名。
（2）行為追蹤，挖掘仍有購機需求客戶11850名：聯動網管中心提取客戶在撥打1008666電話后，在主流電商網站/APP瀏覽手機行為的客戶264名；應用4G換機打分模型及高頻換機標簽（3年換機6次以上），篩選客戶11586名。
（3）終端過濾，定位尚未發生換機的客戶8506名：應用移動客戶數據庫匹配篩選出未更換終端的客戶8506名。
3、后續外呼跟進，流失客戶轉化為營銷訂單：通過啟用服務關懷式、私人定制式的外呼口徑向目標客戶推廣4G移動手機，總體下單率達9.40%，較普通項目高出6pp。
模型二：移動電子渠道下單失敗客戶準實時修復模型
隨著互聯網的發展，越來越多的客戶通過網站、APP來查詢及辦理業務，移動電子渠道是接觸客戶的第一大渠道，一天內廣東移動官網的活躍客戶數446萬，App客戶端登錄123萬次，短廳辦理業務量760萬次……然而在龐大的數字背后，由于系統側（系統不穩定、網絡斷線）、客戶側（操作錯誤、輸入信息有誤）原因造成的業務辦理失敗層出不窮，據統計客戶通過移動官網、APP、短廳辦理業務的成功分別為87%、64%、91%，更有調研得出客戶通過電子渠道首次辦理業務失敗后，有高達53%的客戶選擇放棄交易，電子渠道的“短暫功能缺陷”與“交互性缺陷”帶來了大量的交易流失，而人工服務則能夠很好地彌補電子渠道的“天生缺陷”，只要我們能夠及時有效地獲取到客戶的業務辦理失敗信息，這些信息是最直接的營銷機會，還可以重塑客戶對電子渠道、10086熱線的良好感知！
1、失敗數據的獲取：由于失敗數據過多，根據公司4G發展的需要，開發互聯網場景數據支撐工具，實時提取在移動官網、APP等渠道4G套餐辦理失敗、4G手機進入到下單流程但最終完成訂單的客戶明細，針對性開展4G終端、4G套餐等高價值業務營銷。
2、針對性營銷口徑設計：針對客戶辦理業務的差異，設計以“服務修復”為主題的營銷口徑。
3、實時外呼修復營銷：準實時的外呼回訪客戶，為客戶重新下單或辦理業務，修復客戶的渠道感知。
4、客戶訂單挽留：對于放棄辦理的客戶（特別對于放棄購機的客戶），從客戶的消費行為分析，為客戶推薦更為合適的產品，客戶接受則在線為客戶辦理。
5、滿意度監控：通過監控客戶對外呼修復的短信滿意度情況，評估外呼成效，優化外呼營銷口徑，并形成閉環的優化機制。
電子渠道實時修復式的外呼模式，不但大幅提高了營銷的成功率（成功率接近13%，普通項目僅4%），而且帶來了客戶感知的提升，有99.2%的客戶對外呼修復表示滿意，這在無形中提升了10086外呼營銷的品牌知名度。
模型三：外部主流電商手機瀏覽、關鍵字搜索客戶挖掘模型
智能手機的普及運營商高速4G網絡的發展，越來越多的客戶使用手機來獲取需要的信息，比如想更換一款手機，則可以提前在JD亞馬遜等電商平臺APP來查詢當前的熱銷機型，了解查詢意向機型的參數配置等信息，也可以通過手機端的搜索引擎來找到需要的機型?？蛻粼谑謾C端的搜索、查詢行為，是客戶真實需求最直接的展現！外呼營銷銷售手機前，通過網絡側的數據提取，提前定位此部分客戶群，則可極大地提升電話外呼營銷成功率。
通過不斷嘗試，借助網絡側應用，采集的GN口數據，分析客戶歷史上京東、天貓、亞馬遜等電商網站/電商APP上瀏覽手機產品的記錄，找到有直接需求的客戶，并結合換機行為分析，最終進行數據清洗后得到精準外呼數據，以“三星note3外呼營銷項目”為例：
1、網絡側客戶定位：篩選出在手機端搜索引擎搜索“三星手機”品牌的客戶，瀏覽過JD等主流電商三星手機頁面的客戶1.69萬人。
2、換機行為匹配：網絡側客戶的瀏覽行為有可能只是客戶的簡單查詢而已，為了更精準的定位有購機需求的客戶，我們通過后臺數據庫，找到其中一年以上未換機或有頻繁換機行為的客戶（一年以上2次）2568人。
3、外呼數據清洗：剔除掉低值、外呼敏感客戶，得到我們最終的外呼數據1302人。
通過以上客戶篩選，累計成功銷售三星手機301臺，外呼營銷成功率11.7%，成功率是同類項目其他數據的3倍。
模型四：物流配送失敗客戶修復模型
電話外呼營銷手機后，物流配送給客戶，但經過統計，外呼項目的成功妥投率僅65%，以客服（廣州）中心為例，每月的終端訂單量8萬單，就有2.8萬張訂單未成功轉化為銷量！我們通過調研客戶未簽收手機的原因發現，38%的客戶因種種原因造成了非主觀性無法簽收，對于此類客戶及時進行外呼回訪，將最大程度挽留一部分客戶，因此配送失敗類客戶數據成為有效的外呼重復營銷數據。
通過對訂單系統每天掃描，定位出妥投失敗數據，實時回訪客戶，為客戶重新下單，營銷成功率為11%，這是普通外呼項目的2倍！
模型五：基于關注相同APP應用群體挖掘模型
客戶手機端APP的應用越來越廣泛，各類功能的APP越來越多的充斥到我們的生活中，APP的使用對智能手機、網絡環境有了更高的要求，因此可通過定位出使用特定APP的人群，針對性的推廣移動產品（4G手機、4G網絡）。以向打車類APP軟件的使用人群推薦手機為案例講解。
1、打車類APP安裝客戶獲取：通過移動GN端口，掃描安裝打車軟件的客戶。
2、特定客戶群特征分析：乘客要求地址定位迅速準確，且支付需要穩定快捷，因此對網速、流量需求高；司機對流量需求高，月均流量需求超過600M；網速需求高，需定位接單；備用終端需求高，多個終端同時搶單（有購買手機需求）。
3、外呼精準營銷賣點：用4G終端，暢想高速移動4G網絡，打車搶單不用愁！
2014年客服（廣州）中心應用大數據模型，累計外呼規模13.3萬，成功銷售4G終端1.2萬臺，外呼營銷成功率達到8.77%，是普通外呼項目的2.1倍，大數據應用共節約外呼資源18萬call，相當于節省營銷成本95萬元。
然而，任何數據模型都不是一成不變的，移動互聯網的發展下客戶的行為在變，客戶的需求在變，客戶數據不斷產生，客服（廣州）中心將緊跟互聯網發展，不斷探索優化大數據模型應用，準確把握客戶的行為動向，把握每一次與客戶接觸的機會，挖掘其潛在營銷商機，為客戶提供最需要最適合的產品，實現營銷價值與客戶滿意度的雙重提升。作者單位為中國移動廣東分公司客戶服務（廣州）中心
京公網安備 11010502049343號