| 报告类型 | 纸介版 | PDF Email版 | PDF 光盘版 | 两种版本价格 |
| 价格 | | 12000元 | | |
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| English | | | | |
| 报告页数 | 50页 | 图表数 | | |
报告目录
查看简介
1. 管理者摘要
1.1. 研究背景
1.2. 研究发现和结论
1.2.1. 研究发现
1.2.2. 关键结论
2. 客户价值模型
2.1. 模型的基本要求和关键点
2.1.1. 模型的基本要求
2.1.2. 模型的关键点
2.2. 模型的总体设想
2.2.1. 客户价值理论计算模型
2.2.2. 客户价值实际应用模型
3. 模型主要应用方法
3.1. 模型应用体系
3.2. 数据业务价值验证思路
3.3. 深度运营体系价值验证思路
4. 执行案例分析
4.1. 数据业务价值验证整体思路
4.2. 数据业务深度运营重点工作价值评测
4.3. 飞信深度运营体系工作体系价值评测
5. 主要应用成果
5.1. 数据业务价值验证
5.1.1. 新增数据业务客户价值
5.1.2. 粘性数据业务客户价值
5.1.3. 收入型数据业务客户价值
5.1.4. 完整生命周期数据业务客户价值
5.2. 深度运营体系价值验证
5.2.1. 客户体验层客户满意度跟踪
5.2.2. 飞信“双客户端”客户价值跟踪
5.2.3. 营销支撑层绩效跟踪
5.2.4. 飞信产品优化—“群组功能上线”客户价值跟踪
6. 小结
6.1. 主要结论
6.2. 主要价值体现
6.2.1. 已有价值体现
6.2.2. 后续价值体现
图 目 录
图1 报告整体架构
图2 数据业务收入占比
图3 数据业务生命周期客户价值
图4 数据业务深度运营“足球赛”
图5 数据业务生命周期价值
图6 深度运营体系评测
图7 深度运营工作四层次理论
图8 广东省汕头市离网率比较
图9 广东省汕头市数据业务SV
图10 跟踪期内数据业务粘性价值
图11 完整生命周期客户价值
图12 数据业务直接价值
图13 数据业务成本与收入跟踪
图14 不同生命周期时长数据业务总成本与总收入比值
图15 完整生命周期内客户客户数据业务直接价值
图16 飞信活跃度比较
图17 获取期运营方案效果评估
图18 提升期运营方案效果评估
图19 稳定期运营方案效果评估
图20 飞信群组功能使用和参照组对比
图21 飞信直接价值和粘性价值
表 目 录
表1 广东省广州市数据业务ARPU值比较
表2 广东省深圳市数据业务ARPU值比较
表3 陕西省西安市数据业务ARPU值比较
表4 广东省佛山市离网率比较
表5 广东省东莞市离网率比较
表6 陕西省西安市离网率比较
表7 飞信活跃度
表8 飞信直接价值
报告简介
随着语音资费的不断下降和语音市场的逐渐饱和，数据业务将是未来移动通信收入增长的第一驱动力。近年来数据业务占比呈上升趋势，尤其是非短信数据业务增长迅速，但是数据业务的关键价值表现在哪里，未来会不会给运营商带来新的客户价值增长点？如何评测处于不同数据业务生命周期的客户价值？没有直接收入的数据业务的价值终究体现在哪里？要回答这些问题，我们需要对数据业务进行深度运营。
深度运营就好比一场精彩的足球比赛：产品优化层是坚固的后防防守，是保证深度运营得以顺利进行的保障；而运营管理则是维系前场与后场的中间纽带，在深度运营过程中起着承上启下、组织控制的作用；客户体验的提升，是提升价值绩效的最直接最有效的临门一脚，而进球得分，也就是价值绩效，则是评价整场比赛的直观体现。那么各环节的工作绩效如何用价值评测呢？
我们认为客户价值模型是一个有效的评测体系，可以正确的评测数据业务价值与深度运营体系。客户价值模型的基本要求是可量化，对数据业务的价值和深度运营的成效都可以做到量化的评估；价值模型的关键点是要考虑数据业务在各个方面所表现出的特性与价值。价值模型从直接价值和间接价值两方面对数据业务价值进行描述。直接价值即数据业务直接带来的业务收益，通过直接价值指标与业务成本指标进行计算，评估数据业务的直接价值，其关键点包括业务的收入，运营成本支出(营销费用、设备折旧费用)；间接价值是指数据业务除了直接收益外，在用户粘性、用户口碑、业务交叉营销等方面带来的间接收益，包括降低客户离网率而提升的粘性价值；提升客户体验与客户满意度而提升客户的自主传播意愿，实现数据业务的口碑价值；通过交叉营销促成客户对新业务的购买，实现新服务价值。
基于以上背景和考虑，本报告主要研究了数据业务生命周期客户价值，包括数据业务价值体现、完整生命周期价值体现和深度运营体系验证。
研究亮点
报告的主要亮点有：
1、建立了可量化数据业务的价值模型，将客户价值模型固化到深度运营日常工作中，作为评测深度运营工作的一把标尺，显性化了数据业务深度度运营工作的价值。客户价值模型如下：
CLV（客户总价值）＝CCV（客户当前价值）＋CPV（客户间接价值）
CPV（客户间接价值）＝SV（客户粘性价值）＋PPV（客户口碑价值）＋NSV（新服务价值）
CCV，客户总价值，客户为企业带来的直接收入；
SV，客户粘性价值，是一个相对价值；是指相对于参照组而言，目标组因为离网率的降低而带来的人均离网损失的降低；
PPV，客户口碑价值，由于口碑与客户满意度等主观因素相关，价值无法精确体现，因此可以用满意度调研的跟踪结果作为用户口碑价值的一个参考值；
NSY，新服务价值(交叉营销价值)，客户使用业务而带动新业务使用，在此过程中的为中国移动节省的新业务发展成本即为运营过程中所体现的新服务价值。
2、完整生命周期数据业务客户价值主要结论是：数据业务捆绑的最佳周期为4~5个月，数据业务的成本占比也随生命周期的延长而降低，数据业务贡献与生命周期长短成正比关系，加强稽核可以有效提升数据业务质量。
3、利用价值模型，对深度运营工作进行深度量化，量化了数据业务价值和深度运营工作成绩。
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