百億+ 年數據量的運營商,如何通過神策數據實現業務增長?

有數據顯示，2020 年上半年，三大運營商營收均有所增長。中國移動以 3898.63 億人民幣排在首位，其次是 1938.03 億元的中國電信與 1504 億元的中國聯通。（數據源於網絡）究其原因，除了 5G 建設的推動，不容忽視的還有數據驅動的力量。

由於市場競爭越來越激烈，客戶要求越來越高，看似不斷增長的規模背後，卻是越來越低的利潤。如何利用前沿技術尋找新的發展機會呢？

運營商特有屬性決定了其業務與用戶的複雜度，跟隨時代轉型需要依賴自動化運營與管理，而自動化又取決於對數據的分析。為了更好的提升數據採集與分析能力，通過數據驅動發現問題與趨勢，優化產品與服務，運管商企業 A 期望通過神策數據分析能力的加持，領先行業發展，實現突破式增長。

智能語音一體化場景分析，首解率有效提升

註：首解率 = 語音導航首解量/語音導航接通量，首解指首次通話解決客戶問題。

如今，智能語音技術的發展越來越成熟，它將成為人機互動的全新方式，持續影響著運營商企業內部服務模式的更迭，創新的業務內容和形式將會是提升運營商企業實力與競爭力的關鍵。

企業 A 在接入智能語音客服系統之後，人工話務佔比有效降低，充分調動了客戶積極性，但智能語音客服的首解率難以提升，客戶對服務的滿意度也略有下降。

神策數據基於企業 A 的 IVR 數據、智能語音數據、人工客服數據等自有平臺數據，融合人工客服系統及其他內部在線系統的數據導入，分析核心運營指標及業務場景，針對功能使用、頁面點擊、用戶滿意、問題解決等提出優化方案。

在首解率方面，神策數據打通智能語音客服與人工客服雙端數據，完整還原用戶在一通電話內的所有相關行為事件，基於用戶行為數據形成更豐富的用戶標籤，補充客戶畫像和坐席畫像，依據其業務分析需求，通過城市、用戶星級、入口、業務四個維度分析查看並深度下鑽，發現首解率與其相關性，以此探索首解率低的原因。

除此之外，若在上述各維度的數據分析結果均沒有明顯差異，則可以判定是語音系統識別轉寫能力的問題或者是流程設計的問題。

通過對智能語音客服場景化實踐數據進行分析，企業 A 可快速定位首解率低的原因，對每次產品改動後的效果評估提供數據支撐，並針對性地設計解決方案，實現產品和流程的創新與迭代。

用戶行為數據分析，月活顯著提升

信息化水平不斷提高的同時，運營商企業的網絡規模、用戶數量等隨之遞增，但如何提升用戶質量和活躍度依舊是運營商企業亟待解決的問題。 企業 A 通過神策數據分析，對數據行為、業務流程、產品功能等展開深入洞察，構建數據分析指標體系並配置數據報告概覽，以此構建用戶行為數據根基，實現用戶全渠道全生命周期運營，高效促活，推動增長。

渠道追蹤，流程優化，助力首頁抵達率提升面對多條渠道投放，運營商企業 A 在無渠道追蹤標識的情況下，僅能實現 Android 端渠道包來源統計，很難完成渠道全面追蹤。

鑑於此，企業 A 通過神策數據打通用戶標識 ID，實現用戶全端渠道數據追蹤，分析渠道投放的質量，針對性調整投放策略，實時獲取渠道數據，並為接下來的分析、運營、銷售等工作提供支持。

用戶從渠道感知到運營商信息，到下載並激活 APP，再到完成註冊、實名認證後方可成功抵達 APP 首頁。企業 A 通過對用戶註冊路徑進行分析，發現在用戶「完成註冊」到「實名認證」階段流失率較高，這一方面是因為用戶對企業的信任還未建立，不願意過多填寫個人信息，另一方面可能是因為用戶對企業 A 的產品使用意願並不強烈。但無論是哪一個原因，我們都可以清晰地了解到「實名認證」流程對用戶的流失有較大影響。

在了解以上情況後，企業 A 將「實名認證」流程進行優化，調整其為可跳過的步驟。此後，首頁抵達率明顯提升。

2.通過報錯分析提升綁卡完成率

在企業 A 的產品流程中，用戶到達首頁之後，是否綁定銀行卡是決定用戶活躍度和留存率的關鍵行為。

通過對用戶行為數據的報錯內容分析發現，用戶在「發起綁定銀行卡」到「綁卡完成」的過程中，提交銀行卡號環節有較大流失，原因可能是用戶的銀行卡並未開通快捷支付、用戶所選定的銀行卡所屬銀行系統升級、用戶未授權企業 A 的 APP 相關權限等。我們可以看到，「打開失敗，請在設置-應用程式中開啟相關權限」報錯率較高。

* 圖中為模擬數據

這裡有必要講一下，企業 A 在提交銀行卡環節設置了兩種方式：一種是通過相機拍照系統識別，一種是手動輸入銀行卡號，但是 APP 往往會默認開啟相機拍照功能，這樣的話，對於那些沒有打開相機權限或者無法及時完成拍照的用戶就會產生阻塞，報錯率也隨之增長。

企業 A 的產品人員在了解該問題後及時優化產品路徑，給客戶主動選擇的機會，大大拉升了用戶轉化率。

3.用戶分群助力沉默用戶召回

一個產品的成功與否不僅與「下載量」有關，而且與「如何留住即將流失的用戶」和「召回沉默用戶」密不可分。因為下載數據在某些時候會誤導企業對產品健康度的判斷，並非所有的用戶在下載之後就能高頻留用，提高留存增加活躍度始終是關鍵。

企業 A 使用神策用戶畫像系統創建用戶分群，將已註冊但過去 30 天內並沒有啟動 APP 的用戶作為沉默用戶召回動作的目標受眾，並細分為「註冊後即沉默用戶」和「參與過活動或交易後沉默用戶」，基於其行為屬性和業務偏好屬性分別進行簡訊和優惠活動策略召回。

綜上所述，無論是渠道追蹤、產品優化，還是沉默用戶召回，都需要通過數據進行分析，主動發現可能會影響產品、用戶和服務的潛在問題並制定行動方案來進行解決，不斷地執行糾正並驗證評估，提高效率的同時增強用戶對企業的忠誠度，進而實現企業的業務增長。