彭宜丹 刘洪伟 高鸿铭

摘  要：电信用户的消费行为与消费特征不尽相同，如何对电信用户群体进行有效划分，是值得关注的问题。文章研究了利用电信用户的自身属性与业务属性，构建潜在类别模型，通过10个外显变量对其进行分类，并根据划分结果分析每一类用户的消费特征。研究结果表明，电信用户可分为临时型、低值型、传统型、公务型、佛系型和稳定型6种类型，其中公务型用户群体消费水平最高且相对稳定，具有较高的用户维护价值，运营商应给予最多的关注。

关键词：电信用户;RFM分析;潜在类别模型;用户分类

中图分类号：TP311.13       文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）02-0006-06

Abstract：The consumption behavior and consumption characteristics of telecom users are different. How to divide telecom user groups effectively is a problem worthy of attention. Based on the self attributes of telecom users and service attribute，this paper constructs latent class model，classifies them by 10 explicit variables，and analyzes the consumption characteristics of each category of users according to the classification results. The results show that telecom users can be divided into six types：temporary，low value，traditional，official，buddhist and stable. Among them，the consumption level of official users is the highest and relatively stable，which has higher user maintenance value，and operators should pay more attention to it.

Keywords：telecom user;RFM analysis;latent class model;user classification

0  引  言

随着5G技术的逐渐成熟，移动5G用户数正呈井喷式上升，对于移动运营商来说，如何在新的竞争环境下获取更高收益的问题迫在眉睫。同时，由于移动互联网的高速发展，电信行业传统的通话、短信业务量严重下滑，取而代之的是流量消费的需求日益增加。面对电信用户消费结构的变化，运营商如何管理用户关系、识别用户特征、有效划分用户类别并进行精准营销，以减少用户流失，在新一轮的“抢人大战”中占据主导权显得尤为关键。

一般来说，用户分类管理是用户关系管理的重要手段，用户细分主要基于用户的三大特征，即人口统计学特征，行为特征以及心理特征。随着研究的深入，相对于其他行业来说，电信行业在数据流量上拥有优势，电信运营商通常依据其中1～2个维度对用户进行等级划分，使用不同的营销手段，例如，中国三大运营商之一的移动根据用户网龄、月均消费金额、合约情况、停机次数等数据对用户进行星级评定，对于不同星级的用户给予不同的优惠政策。……