基于顾客选择行为分析的手机套餐优化设计方法

论文摘要

2008年最新一轮电信行业重组之后,中国的电信服务行业形成了中国电信、中国移动和中国联通三家电信运营商全业务竞争的格局,电信市场竞争日趋激烈,早已成为“买方市场”。面向手机用户提供的移动业务服务是电信行业运营商竞争和关注的焦点,是本文研究的对象。手机套餐作为电信行业运营商移动业务服务(产品)的一种组合销售模式,已经成为运营商市场销售的核心销售产品。手机套餐的设计优化成为电信行业企业市场经营的重要基础工作,其管理呈现复杂性与专业性。手机套餐也经历了由混乱到规范、由面向产品到面向客户、由同质化向差异化的演变过程。虽然电信企业目前均已形成一套相对系统的手机套餐管理体系与设计流程,但是其管理模式还相对粗放。一方面没有形成科学的全生命周期管理体系,造成市场上大量复杂的、过时的、低效率的、甚至自相矛盾的手机套餐存在,推广效率低下,管理成本高昂的局面；另一方面,手机套餐的设计缺乏科学和量化的方法,不能将目标客户群的消费选择行为、消费能力、客户终身价值、市场竞争情况等因素根据历史数据进行综合考虑及科学规划,缺乏有效的套餐评价方法,不能够形成准确的套餐经营决策依据。本文立足了电信企业手机套餐产品的管理与设计优化的核心工作,结合作者在电信公司的工作实际,应用管理科学与工程的理论和方法,研究了手机套餐产品的管理和设计过程,主要成果集中在以下几方面：(1)提出了全生命周期套餐管理的体系架构,分析了套餐设计优化的核心流程、工作内涵及考虑的因素,建立了手机套餐从市场调研、套餐规划、客户分群、套餐设计等环节工作直至套餐优化、套餐退出的全生命周期管理体系,以实现手机套餐的专业化、系统化、流程化管理。(2)针对手机套餐的设计环节,提出一套基于顾客选择行为分析的手机套餐设计框架模型,实现了手机套餐设计从市场调研、目标客户分群、客户选择行为定量分析、基于客户终身价值的套餐效用测算、套餐方案评价到套餐优化方案选择的综合解决方案,从而为电信企业进行套餐设计过程提供方法论的指导。(3)从客户群体消费特征分析入手,提出了电信客户细分的三维模型,采用了Kohonen聚类方法根据历史数据对客户群体进行聚类分析,实现了对目标客户群按相似消费特征进行聚类分群,有利于电信企业根据不同分群客户的消费特征制定有针对性的套餐或营销服务策略；同时,该方法充分应用和挖掘电信企业大量的用户历史消费数据,能够借助数据挖掘工具与智能算法辅助企业进行客户分群研究、套餐效用评价及最优套餐设计方案决策等工作。(4)提出了基于顾客选择行为分析的手机套餐量化评价方法。该方法可以估算手机套餐各分档的市场占有份额和顾客终身价值,帮助电信企业量化对比不同的套餐方案,并在此基础上进一步进行优化决策。该评估模型中考虑了手机套餐的竞争套餐、公司现有套餐、收入长期性、未来收益和资金折现率等的影响,更加符合电信市场实际情况。(5)分析了均匀属性手机套餐的特点,在基于顾客选择行为分析的手机套餐量化评价方法的基础上,提出了针对均匀属性手机套餐设计优化的数学规划模型,并设计了遗传算法对建立的优化模型进行求解。该方法能够帮助电信企业应用先进的智能优化算法获得比较满意的手机套餐方案,避免手机套餐的设计单纯依赖人工经验和定性分析,实现手机套餐设计的科学化和系统化。(6)考虑了手机套餐设计中分档数量可变的情况,将套餐分档数量作为决策变量,建立了手机套餐设计的优化模型。通过求解该模型,不但可以获得最优手机套餐的分档属性水平值,而且也可以得到最优的分档数量,从而实现帮助电信企业应用量化方法选择分档数量可变情形下的最优手机套餐方案。设计了遗传算法与粒子群算法两种智能优化算法对建立的模型进行求解,并通过实验对两种算法的求解计算效果进行了分析和比较。本研究致力于解决电信企业套餐管理在宏观和微观两个层面的能力提升问题；宏观层面解决电信企业全生命周期套餐管理体系的设计问题,微观层面不仅提出了具体套餐设计的核心框架模型,也解决了套餐设计优化工作中基于客户行为分析及客户终身价值的量化评价与最优方案选择的问题。本研究对于电信企业提升套餐管理水平和实施科学量化的套餐设计和管理工作具有现实指导意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 问题的提出
• 1.3 研究目标
• 1.4 研究思路
• 1.5 研究主要成果
• 1.6 论文结构安排
• 第二章 相关理论基础和研究综述
• 2.1 引言
• 2.2 营销学经典理论
• 2.2.1 营销学经典理论
• 2.2.2 经典营销学理论的优势与不足
• 2.3 智能优化算法概述
• 2.3.1 遗传算法简介
• 2.3.2 粒子群算法简介
• 2.4 手机套餐设计研究综述
• 2.5 客户终生价值研究综述
• 2.5.1 客户终生价值的内涵
• 2.5.2 客户终生价值的相关研究
• 2.6 产品族设计研究综述
• 2.6.1 产品族设计的相关概念
• 2.6.2 产品族设计的相关研究
• 2.7 本章小结
• 第三章 电信企业手机套餐管理体系设计
• 3.1 引言
• 3.2 手机套餐的形式与特点
• 3.2.1 手机套餐的形式
• 3.2.2 各电信运营商主流套餐示例
• 3.2.3 手机套餐的作用
• 3.3 电信企业的套餐管理体系
• 3.4 手机套餐生命周期管理流程的主要环节
• 3.4.1 市场调研
• 3.4.2 客户细分
• 3.4.3 套餐规划
• 3.4.4 套餐设计
• 3.4.5 套餐定价
• 3.4.6 套餐配置
• 3.4.7 套餐营销
• 3.4.8 套餐评估
• 3.4.9 套餐梳理
• 3.4.10 套餐退出
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于顾客选择行为分析的手机套餐设计框架模型
• 4.1 引言
• 4.2 手机套餐设计的内涵和描述
• 4.3 手机套餐设计问题和产品线设计问题
• 4.4 基于顾客选择行为分析的手机套餐设计的研究框架
• 4.4.1 市场调研
• 4.4.2 客户细分
• 4.4.3 套餐效用计算
• 4.4.4 顾客购买选择行为分析
• 4.4.5 手机套餐方案的评价
• 4.4.6 手机套餐的设计优化
• 4.5 本章小结
• 第五章 电信客户的消费行为分析及市场细分
• 5.1 引言
• 5.2 电信客户细分模型构建
• 5.2.1 数据除噪
• 5.2.2 相关性分析选取细分变量
• 5.2.3 电信业务经验模型
• 5.2.4 验证性因子分析
• 5.3 Kohonen聚类分析
• 5.3.1 Kohonen神经网络
• 5.3.2 聚类结果
• 5.3.3 结果分析
• 5.3.4 数据除噪中的去除群体
• 5.4 相关营销分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 基于顾客选择行为分析的手机套餐评价方法
• 6.1 引言
• 6.2 手机套餐评价问题的描述
• 6.3 基于顾客选择行为分析的手机套餐评价方法
• 6.3.1 基于顾客选择行为分析的手机套餐评价流程和步骤
• 6.3.2 手机套餐分档的效用计算
• 6.3.3 顾客选择行为的分析和表达
• 6.3.4 顾客生命周期和顾客保持率
• 6.3.5 手机套餐产品的费用估算
• 6.3.6 基于顾客选择行为分析的手机套餐方案评价模型
• 6.4 案例分析
• 6.4.1 案例介绍
• 6.4.2 案例的计算求解
• 6.5 本章小结
• 第七章 均匀属性水平下的手机套餐设计优化模型及求解方法
• 7.1 引言
• 7.2 均匀属性水平下套餐设计优化问题的描述
• 7.3 均匀属性水平下的手机套餐设计优化模型
• 7.3.1 决策变量
• 7.3.2 目标函数表示
• 7.3.3 优化模型的约束表达
• 7.3.4 优化模型的建立
• 7.4 求解优化模型的遗传算法
• 7.4.1 染色体编码
• 7.4.2 交叉算子
• 7.4.3 变异算子
• 7.4.4 适值函数和选择策略
• 7.4.5 停止准则
• 7.5 案例分析
• 7.5.1 小规模案例及计算分析
• 7.5.2 较大规模案例及分析
• 7.6 本章小结
• 第八章 分档数量可变的手机套餐设计优化模型及求解方法
• 8.1 引言
• 8.2 分档数量可变的套餐设计优化问题的描述
• 8.3 分档数量可变的的手机套餐设计优化模型
• 8.3.1 决策变量
• 8.3.2 顾客保持率函数
• 8.3.3 目标函数表示
• 8.3.4 优化模型的约束表达
• 8.3.5 优化模型的建立
• 8.4 求解优化模型的遗传算法
• 8.4.1 染色体结构
• 8.4.2 种群初始化
• 8.4.3 交叉算子
• 8.4.4 变异算子
• 8.4.5 适值函数
• 8.4.6 染色体修复策略
• 8.4.7 选择策略
• 8.4.8 停止准则
• 8.4.9 遗传算法流程图
• 8.5 求解优化模型的粒子群算法
• 8.5.1 种群拓扑结构
• 8.5.2 粒子更新
• 8.5.3 群体规模
• 8.5.4 惯性权重
• 8.5.5 学习因子
• 8.5.6 最大速度
• 8.5.7 停止准则
• 8.5.8 粒子群算法程序流程图
• 8.6 案例分析
• 8.6.1 案例介绍
• 8.6.2 求解结果及分析
• 8.6.3 两种智能算法的比较
• 8.6.4 套餐分档管理费用对求解结果的影响
• 8.6.5 与均匀属性水平下手机套餐优化模型的结果比较和分析
• 8.7 本章小结
• 第九章 结论及展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简介
• 攻读博士期间发表的论文
• 附件