基于系統(tǒng)動力學(xué)的手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)模型研究

王永　胥冬川　劉蕾

[摘要]為最大程度地減少客戶流失，在保持老客戶的基礎(chǔ)上吸引新客戶，采用系統(tǒng)動力學(xué)方法，對手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)行為進行研

究。首先分析了手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)的心理博弈過程，在此基礎(chǔ)上分析手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)行為的主要影響因素，構(gòu)建了手機用戶

轉(zhuǎn)網(wǎng)的系統(tǒng)動力學(xué)模型。利用此模型分析了多種因素對手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)的影響，仿真結(jié)果表明，手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)對控制變

量的敏感程度從強到弱依次為：行業(yè)競爭強度、企業(yè)挽留力度、改善企業(yè)形象和用戶間的影響力。此項研究對通信運

營企業(yè)減少客戶流失有積極的理論指導(dǎo)作用。[關(guān)鍵詞]系統(tǒng)動力學(xué)；客戶滿意度；客戶流失傾向；手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)[中圖分類號]TP391.9

[文獻標識碼]A

[文章編號]1006—5024（2014）07—0106—04

一、引言

近年來，尤其是牌照發(fā)放后，移動通信行業(yè)的競爭日益激烈，爭奪客戶資源成為了通信運營商的首要工作之一。如何最大程度地減少客戶流失，在保持老客戶的基礎(chǔ)上吸引新客戶，對通信運營企業(yè)有重要的作用。當(dāng)前，對客戶流失問題的研究有多種方法，如數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹和客戶細分等。王黎用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立了客戶流失的預(yù)測模型。賀仁龍等建立了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電信客戶細分模型，有利于對目標客戶開展精確化的營銷活動。羅彬等針對電信客戶流失問題，融合粗糙集理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和蜂群算法，提出了一種集成多分類的客戶流失預(yù)測模型。何躍等應(yīng)用決策樹算法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了固網(wǎng)運營商客戶的收入流失預(yù)警模型。夏國恩、陳云等采用支持向量機技術(shù)進行客戶流失的預(yù)測研究，并通過實證研究說明了算法的有效性。目前，以系統(tǒng)動力學(xué)為基礎(chǔ)，從整體上來研究客戶流失的情況還比較少。和現(xiàn)有的研究方法相比，系統(tǒng)動力學(xué)是以系統(tǒng)的觀點進行研究，可以更好地處理長期性和周期性的問題。因此，本文以系統(tǒng)動力學(xué)作為工具，建立手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)模型，通過模型仿真來分析影響用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)的各主要因素，從整體上為通信運營商減少客戶流失提供理論性的指導(dǎo)。

二、手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)的心理博弈過程

手機客戶在日常使用中會因為某些原因而產(chǎn)生不滿，當(dāng)不滿被積累或不滿現(xiàn)象頻繁出現(xiàn)時，客戶就傾向于尋找其他替代品，從而產(chǎn)生離網(wǎng)心理。有時即使沒有不滿，客戶也會受到競爭對手誘導(dǎo)因素的影響而產(chǎn)生潛在的離網(wǎng)心理?？蛻粼诋a(chǎn)生離網(wǎng)心理后，會把相關(guān)因素集中比較，衡量離網(wǎng)的利弊并做出決定和付諸行動，這就是客戶離網(wǎng)的心理博弈過程，如圖1所示。在此過程中，客戶首先考慮的是離網(wǎng)阻礙因素，包括轉(zhuǎn)網(wǎng)成本和潛在損失等，然后將原運營商和目標運營商的滿意因素進行比較，最終作出決定。

三、手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)的系統(tǒng)動力學(xué)模型

（一）模型假設(shè)

手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)模型的基本假設(shè)為：

1.假設(shè)在仿真時間范圍內(nèi)通信行業(yè)的相關(guān)政策不變，即不考慮政策變動對系統(tǒng)產(chǎn)生的影響。

2.假設(shè)研究區(qū)域內(nèi)無大規(guī)模人口流動，即不考慮諸如節(jié)假日等大規(guī)模人口流動對系統(tǒng)產(chǎn)生的影響。

3.假設(shè)用戶之間口碑效應(yīng)隨其人際關(guān)系變化，即客戶的人際關(guān)系越廣，其口碑影響就越大。

（二）因果關(guān)系圖分析

本文構(gòu)建的手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)因果關(guān)系如圖2所示。圖中有兩個正反饋環(huán)和一個負反饋環(huán)，反饋環(huán)的主要輸出變量為用戶流失傾向。用戶流失傾向即用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)的可能性，定義其取值范圍為[0，1]。影響用戶流失傾向的因素主要有用戶感知、用戶間的口碑效應(yīng)和運營商的挽留力度。從用戶流失傾向出發(fā)，用戶流失傾向越大則感知質(zhì)量越差，進而感知價值也越小，導(dǎo)致用戶期望與感知差距變大，致使用戶滿意度下降，這即是第一個正反饋環(huán)。在這個正反饋環(huán)中，用戶流失傾向不斷地變大，進而離網(wǎng)用戶數(shù)也會增加。用戶間的口碑效應(yīng)對用戶流失傾向的影響構(gòu)成了第二個正反饋環(huán)，用戶間的口碑效應(yīng)越強，用戶流失傾向也就越大。在移動通信行業(yè)客戶趨于飽和且競爭日益加劇的背景下，在網(wǎng)用戶增長空間變小并且還可能不斷減小。為了維系客戶，運營商會采取適當(dāng)?shù)耐炝舸胧?，比如改善企業(yè)形象、改變營銷方案等。企業(yè)形象與用戶感知是正相關(guān)，即企業(yè)形象越好則用戶感知也越好，繼而用戶滿意度上升，最終實現(xiàn)減少用戶的流失傾向的目的，這即是因果關(guān)系圖中的負反饋環(huán)，它的作用是限制用戶的流失。在此系統(tǒng)中，正負反饋環(huán)互相約束，在不同階段交替發(fā)揮著主導(dǎo)作用，進而推動系統(tǒng)的發(fā)展。

（三）存量流量圖

根據(jù)因果關(guān)系圖，構(gòu)建手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)的系統(tǒng)動力性模型。本模型的存量變量包括流失傾向、客戶生命周期、其他用戶對業(yè)務(wù)的態(tài)度累計值、離網(wǎng)用戶數(shù)和在網(wǎng)用戶數(shù)。采用Ven—sim—PLE軟件實現(xiàn)的手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)動力學(xué)模型如圖3所示。

四、模型的仿真分析

以中國移動某省公司的下屬某城區(qū)公司為例進行仿真分析，仿真時間從2009年1月起至2012年12月，總共48個月。

（一）模型檢驗

為了檢驗?zāi)Ｐ偷目煽啃?，選擇在網(wǎng)用戶數(shù)和離網(wǎng)用戶數(shù)兩個變量的仿真結(jié)果與企業(yè)實際數(shù)據(jù)進行對比。選取數(shù)據(jù)為該城區(qū)公司2009年1月至2010年12月的實際運營數(shù)據(jù)。結(jié)果如圖4和圖5所示。

從圖4中可以看出，在網(wǎng)用戶數(shù)的仿真結(jié)果與實際值之間的擬合程度很高。而在圖5中，實際離網(wǎng)用戶數(shù)對比仿真值有些波動，這是因為在現(xiàn)實中存在一些不可控因素的影響，比如春節(jié)返鄉(xiāng)和暑期學(xué)生畢業(yè)離校等，這會導(dǎo)致離網(wǎng)用戶數(shù)產(chǎn)生較大波動。由于在本模型中忽略了這些不可控因素，并且用戶實際離網(wǎng)數(shù)在仿真值上下均勻分布，這說明仿真結(jié)果是符合現(xiàn)實情況的。因此，模型滿足現(xiàn)實性檢驗的要求。

（二）模型仿真及分析

選擇了三個可控變量對模型進行仿真分析，通過改變可控變量的值觀察其對整個系統(tǒng)帶來的影響。

1.行業(yè)競爭強度

競爭強度反映行業(yè)競爭的激烈程度，是隨市場變化的動態(tài)變量。將行業(yè)內(nèi)的競爭強度增強30%和減弱30%，得到競爭強度對客戶流失情況的影響分別如圖6和圖7所示。

仿真結(jié)果表明，競爭加劇時，用戶流失傾向明顯變大，且增長趨勢在初期就比較明顯，離網(wǎng)用戶數(shù)的增加在短期內(nèi)不明顯，但隨著時間的推移，離網(wǎng)用戶數(shù)增長得越來越快。在移動通信行業(yè)中，企業(yè)主要通過推出新的資費產(chǎn)品來進行客戶競爭。在初期，用戶的感知和滿意度體驗尚不充分，但形成口碑效應(yīng)后，競爭強度的影響力就大大加強。相反，在競爭強度減弱時，用戶流失傾向在經(jīng)過一段時間波動后慢慢趨于0，離網(wǎng)用戶數(shù)增加的趨勢也明顯變小，企業(yè)表現(xiàn)為一定程度的壟斷，用戶流失傾向大大減小。仿真結(jié)果表明，在網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)質(zhì)量不變的情況下，企業(yè)間的競爭表現(xiàn)為價格戰(zhàn)，因此通過降低資費可以吸引新客戶和盡可能的挽留老客戶。

2.企業(yè)挽留力度

企業(yè)為了留住老客戶而采取措施的強度即企業(yè)挽留力度，取值范圍為[0，1]。值為1時表明企業(yè)采取的挽留措施完全實行。企業(yè)挽留力度的初始值設(shè)為0.6，然后與其上下變動30%的情況進行分析比較，結(jié)果如圖8所示。

企業(yè)對老客戶的挽留可以增強現(xiàn)有戶的感知質(zhì)量和滿意度，隨著企業(yè)挽留力度的加強離網(wǎng)用戶數(shù)增加的趨勢不斷變小。

3.用戶影響力

用戶影響力表現(xiàn)為客戶之間的口碑效應(yīng)?？蛻艨诒侵缚蛻糁g關(guān)于產(chǎn)品、服務(wù)或組織等非正式、不含商業(yè)目的的人際傳播。用戶在體驗?zāi)承┊a(chǎn)品或者服務(wù)后常常會向周圍的親朋好友表達自己的滿意或者不滿等，因此用戶的人際關(guān)系越多，其口碑效應(yīng)越大，用戶間影響力也越強。采用歸一化方法設(shè)定其取值范圍為[0，1]，初始值為0.2表示有輕微的影響力。將初始的用戶影響力與增加30%的情況進行比較，結(jié)果如圖9所示。從圖中可以看出，用戶影響力加大，用戶流失傾向的增加速度會慢慢變大，但變化程度不大。另外，離網(wǎng)用戶數(shù)對用戶影響力的變化不敏感。這說明用戶影響力并不是影響手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)的關(guān)鍵因素。

綜上分析，用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)對以上三個變量的敏感程度從強到弱為：行業(yè)競爭強度、企業(yè)挽留力度和用戶間的影響力。

五、結(jié)束語

本文在分析用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)心理博弈的基礎(chǔ)上，以系統(tǒng)動力學(xué)為研究工具建立了手機用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)模型，其重要意義在于結(jié)合了計算機仿真、系統(tǒng)思考、反饋控制論、信息論等方法，用系統(tǒng)的觀點來分析了各因素對用戶行為的影響程度。依據(jù)模型的仿真結(jié)果，對企業(yè)提出以下幾點策略建議：

（一）依據(jù)外部環(huán)境調(diào)整經(jīng)營策略

由于用戶轉(zhuǎn)網(wǎng)行為對行業(yè)競爭強度的變化敏感度最大，因此，企業(yè)首先要時刻關(guān)注外部環(huán)境，根據(jù)不同市場形勢，及時調(diào)整企業(yè)經(jīng)營策略，如：為提高企業(yè)市場份額，可適當(dāng)犧牲價格，采取成本定價法、滲透式定價法等，并可開發(fā)低邊際成本的增值業(yè)務(wù)。這樣可能導(dǎo)致利潤下降，但資金利用率會有所提高。同時也要適時推出新產(chǎn)品，保持與提升自己品牌的核心競爭力。

（二）做好客戶服務(wù)

從企業(yè)內(nèi)部來說，提高用戶忠誠度和滿意度可以有效防止客戶的流失。因此，企業(yè)需加強對客戶的關(guān)懷，比如：建立完善客戶數(shù)據(jù)庫，對客戶進行劃分。對重點客戶進行重點維護和細分，并可以根據(jù)客戶的主要使用業(yè)務(wù)分類推出其專享服務(wù)，如針對喜愛上網(wǎng)的用戶可為其提供大數(shù)據(jù)流量包，對于商務(wù)人士可推出低通話費套餐、提供全球漫游等；對普通客戶要定期進行反饋咨詢，及時處理好投訴與問題。并可以實行“買、贈”的定價模式，保持客戶存量的穩(wěn)定；對于已流失客戶群體，需及時清理結(jié)算相關(guān)業(yè)務(wù)，保護消費者應(yīng)有利益，提升企業(yè)好感度。

（三）擴大用戶影響力

企業(yè)需對用戶影響力給予重視，客戶在人際交往中產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)是不可忽略的。企業(yè)可以采取送積分或優(yōu)惠套餐等措施來激勵客戶自發(fā)宣傳，并推出本企業(yè)客戶專享特權(quán)，這不僅可提高用戶忠誠度，還能在一定程度上擴大用戶群規(guī)模。

（四）提高促銷力度

對于一些不可控因素，如春節(jié)返鄉(xiāng)和暑期學(xué)生畢業(yè)離校等，可以在特定的時期推出適當(dāng)?shù)亩▋r策略，換費不換號。或者采取捆綁銷售策略，如訂制合約機、包月話費等。這樣可盡量降低其產(chǎn)生的離網(wǎng)用戶數(shù)量。

本文選擇了行業(yè)競爭強度、企業(yè)挽留力度和用戶間的影響力這三個可控變量對模型進行仿真分析，通過改變可控變量的值觀察其對整個系統(tǒng)帶來的影響。而實際上如政府政策、人口流動等其他因素也對系統(tǒng)模型有著重要的影響。下一步研究可以考慮這些不確定性因素。

[責(zé)任編輯：方平]