爱立信：用大数据提升运营商NPS

3/11/2015,2015年世界移动通信大会(MWC)期间，爱立信发布了大数据分析套件Expert Analytics 15.0。这套方案可以帮运营商预测NPS，并且提出改进方案。

　　NPS是目前最流行的客户忠诚度分析指标，用以计量客户向其他人推荐企业业务的可能性。在同一个用户调查样本中，业务推荐者的比例减去业务贬损者的比例，即为NPS。苹果、飞利浦等公司很早就启动了NPS考核，并将其视为“未来利润”。

　　对当前的运营商而言，更高的NPS不仅意味着领先于其他运营商，同样也可以在面对OTT冲击时降低用户流失率。

　　但是，3月3日，爱立信副总裁兼OSS&CEM产品管理主管Shamir Shoham在接受记者采访时表示，目前绝大部分电信运营商的NPS都低于5%，甚至很多为负值。而相比之下，苹果、Google等互联网公司的NPS超过70%。

　　“运营商的用户忠诚度远不及互联网企业。”Shamir Shoham对记者表示，“5%是很危险的，运营商至少要提升到30%以上。”

运营商的挑战

　　据Shamir Shoham透露，目前爱立信的大数据分析套件已经在数个运营商网络中得到验证。

　　其中，中国移动于2015年正式引入NPS(净推荐值)考核指标，启动经营策略转型，试图通过重视客户生命周期管理，培养忠诚客户。

　　在此之前的2014年8月，中国移动耗时半月在广东、北京等10个省市进行用户满意度调研。在调研报告中，中国移动称其NPS值为39.7%，而4G业务NPS值则为48%，两项NPS数值均远高于行业平均水平。该报告认为网络、自费、服务要素的提升是用户满意度较高的主要原因。

　　但是，需要指出，该报告只提到了“推荐者”的关注点，对于更受重视的“贬损者”，该报告并未分析原因。

　　同时需要指出的是，中国移动的此份NPS报告采用了业内最常用的问卷调查方式，这种方式很容易受到调查手段、调查时间、调查样本、客户心态、企业考核指标，甚至活动礼品等多方面的影响，导致这一重要数据失真。

　　“即便数据可靠，运营商仍然需要去分析影响用户忠诚度的原因和关键要素。”Shamir Shoham认为：运营商需要有效的方法准确判断NPS，并且搞清楚用户为什么不满意，然后才能改进服务体验，“整个流程耗时长、准确率低，这是运营商最大的挑战”。

　　德瑞咨询首席顾问宋永军在谈及中国移动NPS战略时也曾表示：运营商需要制定清晰的操作方案，比如针对NPS贬损者指标的深入调查分析，确保贬损者背后原因的挖掘;同时考虑将贬损度的调查与满意度调查结合，确保能找准客户感知的“痛点”。

　　除此之外，如果缺少清晰的操作方案，运营商在执行NPS时很有可能“沉迷于得分”。湖北移动客户服务中心康黎曾撰文指出：“目前使用NPS的企业普遍沉迷于‘得分’本身，而不是关注在驱动‘得分’改善的策略、行动以及由此所影响的客户体验上。”他建议，企业应该充分利用客户标签、大数据技术构建高效的策略。

用大数据改进NPS

　　运营商希望提高NPS，但却始终没有成熟的分析模型支撑运营商在庞大的用户群、复杂的网络环境中得出精准的结论。

　　Shamir Shoham表示，爱立信针对这一诉求推出了Expert Analytics 15.0分析套件，其可以在线、随时为运营商生成用户服务报告，并且根据爱立信服务水平指数(SLI)预测NPS，“明确告诉运营商，是哪些因素影响了用户满意度”。

　　他以欧洲某家运营商的案例介绍说，该运营商在某小区的用户中有25%的高价值用户，爱立信收集并分析这些用户的行为，以及对应的网络要素。比如，在线收集用户观看视频的时间，此时的缓冲、下载速率、以及时延指标。对应网页浏览，则采集网页打开时长;而对于用户通话行为，则采集通话时长、质量、计费等等。

　　“整个过程不影响用户感知。”Shamir Shoham表示，根据爱立信的分析模型，该运营商的SLI为6.09，通过SLI测算出的NPS也非常低。

　　Shamir Shoham表示，运营商可以针对SLI提出的问题加以改进，而前文提及的欧洲运营商，通过这套系统使得其高价值用户忠诚度明显提升，NPS超过了30%，“整个过程，运营商都不需要进行问卷调查”。

　　对于高忠诚度用户，运营商可以进一步开展位置信息、定向广告等业务。“目前我们正在与很多运营商进行这些尝试，很快会公布成果。”Shamir Shoham将此称之为大数据的“货币化”，是运营商通过NPS实现经营转型的下一步。(编辑 卢爱芳 施建)


来源：21世纪经济报道