百亿 + 年数据量的运营商,如何通过神策数据实现业务增长?
刘田 神策数据 2020-11-26


 有数据显示,2020 年上半年,三大运营商营收均有所增长。中国移动以 3898.63 亿人民币排在首位,其次是 1938.03 亿元的中国电信与 1504 亿元的中国联通。(数据源于网络)究其原因,除了 5G 建设的推动,不容忽视的还有数据驱动的力量。

由于市场竞争越来越激烈,客户要求越来越高,看似不断增长的规模背后,却是越来越低的利润。如何利用前沿技术寻找新的发展机会呢?

运营商特有属性决定了其业务与用户的复杂度,跟随时代转型需要依赖自动化运营与管理,而自动化又取决于对数据的分析。为了更好的提升数据采集与分析能力,通过数据驱动发现问题与趋势,优化产品与服务,运管商企业 A 期望通过神策数据分析能力的加持,领先行业发展,实现突破式增长。

智能语音一体化场景分析,首解率有效提升

注:首解率 = 语音导航首解量/语音导航接通量,首解指首次通话解决客户问题。

如今,智能语音技术的发展越来越成熟,它将成为人机交互的全新方式,持续影响着运营商企业内部服务模式的更迭,创新的业务内容和形式将会是提升运营商企业实力与竞争力的关键。

企业 A 在接入智能语音客服系统之后,人工话务占比有效降低,充分调动了客户积极性,但智能语音客服的首解率难以提升,客户对服务的满意度也略有下降。

神策数据基于企业 A 的 IVR 数据、智能语音数据、人工客服数据等自有平台数据,融合人工客服系统及其他内部在线系统的数据导入,分析核心运营指标及业务场景,针对功能使用、页面点击、用户满意、问题解决等提出优化方案。

在首解率方面,神策数据打通智能语音客服与人工客服双端数据,完整还原用户在一通电话内的所有相关行为事件,基于用户行为数据形成更丰富的用户标签,补充客户画像和坐席画像,依据其业务分析需求,通过城市、用户星级、入口、业务四个维度分析查看并深度下钻,发现首解率与其相关性,以此探索首解率低的原因。  除此之外,若在上述各维度的数据分析结果均没有明显差异,则可以判定是语音系统识别转写能力的问题或者是流程设计的问题。

通过对智能语音客服场景化实践数据进行分析,企业 A 可快速定位首解率低的原因,对每次产品改动后的效果评估提供数据支撑,并针对性地设计解决方案,实现产品和流程的创新与迭代。

用户行为数据分析,月活显著提升

信息化水平不断提高的同时,运营商企业的网络规模、用户数量等随之递增,但如何提升用户质量和活跃度依旧是运营商企业亟待解决的问题。 企业 A 通过神策数据分析,对数据行为、业务流程、产品功能等展开深入洞察,构建数据分析指标体系并配置数据报告概览,以此构建用户行为数据根基,实现用户全渠道全生命周期运营,高效促活,推动增长。

  1. 渠道追踪,流程优化,助力首页抵达率提升

面对多条渠道投放,运营商企业 A 在无渠道追踪标识的情况下,仅能实现 Android 端渠道包来源统计,很难完成渠道全面追踪。

鉴于此,企业 A 通过神策数据打通用户标识 ID,实现用户全端渠道数据追踪,分析渠道投放的质量,针对性调整投放策略,实时获取渠道数据,并为接下来的分析、运营、销售等工作提供支持。

用户从渠道感知到运营商信息,到下载并激活 APP,再到完成注册、实名认证后方可成功抵达 APP 首页。企业 A 通过对用户注册路径进行分析,发现在用户“完成注册”到“实名认证”阶段流失率较高,这一方面是因为用户对企业的信任还未建立,不愿意过多填写个人信息,另一方面可能是因为用户对企业 A 的产品使用意愿并不强烈。但无论是哪一个原因,我们都可以清晰地了解到“实名认证”流程对用户的流失有较大影响。  在了解以上情况后,企业 A 将“实名认证”流程进行优化,调整其为可跳过的步骤。此后,首页抵达率明显提升。

2.通过报错分析提升绑卡完成率

在企业 A 的产品流程中,用户到达首页之后,是否绑定银行卡是决定用户活跃度和留存率的关键行为。

通过对用户行为数据的报错内容分析发现,用户在“发起绑定银行卡”到“绑卡完成”的过程中,提交银行卡号环节有较大流失,原因可能是用户的银行卡并未开通快捷支付、用户所选定的银行卡所属银行系统升级、用户未授权企业 A 的 APP 相关权限等。我们可以看到,“打开失败,请在设置-应用程序中开启相关权限”报错率较高。 

* 图中为模拟数据


这里有必要讲一下,企业 A 在提交银行卡环节设置了两种方式:一种是通过相机拍照系统识别,一种是手动输入银行卡号,但是 APP 往往会默认开启相机拍照功能,这样的话,对于那些没有打开相机权限或者无法及时完成拍照的用户就会产生阻塞,报错率也随之增长。


企业 A 的产品人员在了解该问题后及时优化产品路径,给客户主动选择的机会,大大拉升了用户转化率。

3.用户分群助力沉默用户召回

一个产品的成功与否不仅与“下载量”有关,而且与“如何留住即将流失的用户”和“召回沉默用户”密不可分。因为下载数据在某些时候会误导企业对产品健康度的判断,并非所有的用户在下载之后就能高频留用,提高留存增加活跃度始终是关键。

企业 A 使用神策用户画像系统创建用户分群,将已注册但过去 30 天内并没有启动 APP 的用户作为沉默用户召回动作的目标受众,并细分为“注册后即沉默用户”和“参与过活动或交易后沉默用户”,基于其行为属性和业务偏好属性分别进行短信和优惠活动策略召回。  综上所述,无论是渠道追踪、产品优化,还是沉默用户召回,都需要通过数据进行分析,主动发现可能会影响产品、用户和服务的潜在问题并制定行动方案来进行解决,不断地执行纠正并验证评估,提高效率的同时增强用户对企业的忠诚度,进而实现企业的业务增长。

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