Автореферат (Формирование тарифной политики телекоммуникационной компании), страница 5

Были выявлены следующие группытарифных планов: группа безлимитных и пакетных ТП; группа пакетных ТП с24включенным городским номером; группа поминутных ТП с единой ценой;группа поминутных ТП, ориентированная на СНГ; интернет ТП; интернет ТП свозможностью голосового общения, ориентированные на область; группа спосекундной тарификацией; поминутные ТП ориентированные на Москву; 2группы специфических, непопулярных ТП.Рис. 4. Расчеты CLV для всех абонентских кластеров и групп тарифных планов. 211.На рис. 4 в пунктах с 11 по 14 представлены расчеты CLV для всехабонентских кластеров и групп тарифных планов.

Расчет CLV всехабонентских кластеров по каждой группе тарифных планов, с ограничениемгоризонта расчета на четыре года.Анализ полученных Z-значений рассчитанных CLV показал, что средниезначения CLV для разных групп тарифных планов сильно различаются дляодного и того же абонентского кластера, характеризующегося определеннымтипом потребления. Например, для первого абонентского кластера среднеезначение колеблется от -0,4 до 6,3; для третьего от -0,4 до 5,9, для четвертого от-0,4, до 5,4.

Есть группы тарифных планов, которые независимо отДалее в пронумерованных от 11 до 14 пунктах списка раскрывается содержание узлов, указанных на рис. 4 впримечании к узлам модели225абонентского кластера имеют устойчиво низкое значение CLV. Например, длядевятой группы тарифных планов пределы составляют от -0,8 до 0,4; длядесятой группы – от -0,8 до -0,1.12.Фильтрация 1% наиболее малочисленных наблюдений, оказавшихся напересечении абонентских кластеров и групп тарифных планов, т.е. удаление изанализа тех абонентских кластеров и тарифных планов, которые содержатмалое количество абонентов13.Расчет CLV с ограничением горизонта планирования на 1, 2, 3 и 4 года.14.Выбортойгруппытарифныхпланов,котораяобеспечиваетмаксимальный CLV для каждого абонентского кластера на различныхинтервалах планирования.Проведенный анализ позволяет сделать вывод, что для большинстваабонентских кластеров независимо от расчетного периода максимальнуюприбыль дает одна и та же группа тарифных планов.

Исключение составляютпервый и двадцатый абонентский кластеры. Так для первого абонентскогокластера при расчете периода планирования от 1 до трех максимальноезначение CLV достигается при использовании третьей группы тарифныхпланов, при планировании на четыре года происходит переход на первую, какнаиболее доходную группу тарифных планов. Для двадцатого абонентскогокластера при планировании на один год CLV максимизируется на первойгруппе тарифных планов, а для всех последующих периодов на девятой.Т.е.

на данном этапе исследования, выдвинутая гипотеза о том, что дляразных расчетных периодов для каждого абонентского кластера группытарифных планов, приносящие максимальную прибыль, могут различаться,частично подтвердилась.Для всех абонентских кластеров максимальный CLV групп тарифныхпланов 2, 4, 6, 8, 10, 11 не превышает среднего значения ни в один из периодовпланирования. Следовательно, можно сделать вывод, что сотовому операторуследует подумать о целесообразности замены этих тарифных планов на другие,приносящие максимальную прибыль на каком-либо из периодов планирования,с одной стороны, и учитывающие предпочтения абонентов, с другой.26Модель оценки CLV для каждого абонентского кластера, в зависимостиот стоимостных характеристик тарифного плана приведена на рис. 5.Рис. 5 Построение моделей оценки CLV для каждого абонентского кластера, в зависимости отстоимостных характеристик тарифного плана.315.Исключение 5-и % абонентов наименее популярных для каждогоабонентского кластера тарифных планов.16.Построение нейронной сети прогнозирования CLV в зависимости отстоимостных характеристик, для каждого абонентского кластера на четырехлетнем периоде планирования.

Такая модель строится для каждого расчетногопериода.Полученнаянейроннаясетьиспользуетсядляопределенияоптимальной комбинации стоимостных характеристик тарифного плана,позволяющей получить максимальный CLV.17.ФрагментмаксимизирующегоинструментаCLVпутемформированияэволюционноготарифногоподбораплана,оптимальнойкомбинации стоимостных характеристик.Выбирая тарифный план, абонент руководствуется определеннымиДалее в пронумерованных от 15 до 17 пунктах списка раскрывается содержание узлов, указанных на рис. 5 впримечании к узлам модели327соображениями, которые определяют его потребительские предпочтения и, темсамым, тип потребительского поведения. Если при пользовании услугами связиабонент испытывает дискомфорт, вызванный спецификой данного тарифногоплана, это может привести к снижению лояльности абонента по отношению ккомпании.

Характеристикой этого является величина оттока абонентов длякаждогоабонентскогокластера,использующегоопределеннуюгруппутарифных планов.Проведенный анализ показал, что доля абонентов, ушедших в течениечетырех лет (отток), различается для разных абонентских кластеров и разныхгрупп тарифных планов и варьируется от 5% до 94%. Так для 9 группытарифных планов отток максимален, у тарифной группы 10, очевидно,минимальный отток, но при этом данная группа не приносит наибольшего CLVни для одного из абонентских кластеров.

Это означает, что, несмотря на низкийотток, данные тарифы не приносят достаточной прибыли на четырехлетнемгоризонте планирования. Вполне вероятно, что на более длительном периодепланирования данная группа тарифных планов стала бы оптимальной.Основной же вывод заключается в том, что отток клиентов одного и того жеабонентского кластера сильно различается в зависимости от используемойгруппы тарифных планов, доля оттока может отличаться между группойтарифных планов с наибольшим и наименьшим оттоком в несколько раз.На рис.

6 представлен основной экран разработанного программногоприложения, позволяющего получить оценку нового тарифного плана,предлагаемого менеджером телекоммуникационной компании.С помощью предложенного инструментария можно оценить CLV новоготарифного плана для каждого абонентского кластера компании.Любойтарифныйпланхарактеризуетсяустойчивымнаборомопределенных характеристик, различающихся своими значениями. После вводаконкретных значений характеристик нового тарифного плана программарассчитываетзначениеCLVдлякаждогоопределенного периода планирования.28абонентскогокластераиРис. 6 Windows-приложение оценки нового тарифного плана.Анализируя полученные результаты, можно принять обоснованноерешение о целесообразности использования данного тарифного плана длякаждого абонентского кластера. И тем самым, направить усилия маркетинговойслужбы на популяризацию данного тарифного плана среди абонентовсоответствующего абонентского кластера.При помощи этого инструмента можно в автоматическом режимеполучить комбинацию стоимостных характеристик, максимизирующих CLVабонентского кластера на заданном периоде планирования.

.293. РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯВходепроведенногоисследованиябылиполученыследующиерезультаты:1.Сформирована система из 34 количественных характеристик,отражающих активность потребителей рынка телекоммуникационных услуг иих потребительские предпочтения.2.Разработаны модели формирования абонентских кластеров, исходяиз набора абонентских характеристик, и группировки тарифных планов наосновестоимостныххарактеристиксиспользованиемметодовинтеллектуального анализа данных. Выявлено 24 абонентских кластера и 11групп тарифных планов.3.Выявлена взаимосвязь кластеров абонентского потребления и групптарифных планов на основе характеристики CLV и предложен подход кформированию тарифной политики с целью определения наиболее прибыльнойгруппы тарифных планов, исходя из профилей абонентов и предпочтенийинвесторов.4.Разработанинструментарийоценкиучетавыявленныхпредпочтений абонентов и инвесторов телекоммуникационной компании приформировании новых тарифных планов в форме Windows-приложения, наязыке C#.5.Апробированамодельформированиятарифнойполитикителекоммуникационной компании на выборке из 2 356 753 наблюдений запериод с 01.01.2011 по 31.12.2014.30СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИРаботы, опубликованные автором в ведущих рецензируемых научныхизданиях и журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования инауки РФ:1.

Неклюдов Д.Ю. Проблемы согласования решений, принимаемых на разныхуровнях иерархии управления предприятием // Инновации и инвестиции.2014. №8. С. 105-108 – 0,46 п.л.2. Неклюдов Д.Ю. Модификация метода анализа иерархий с учетомособенностей тактического уровня управления предприятия // Инновации иинвестиции.

2014. №10. С. 119-122 – 0,46 п.л.3. Неклюдов Д.Ю. Моделирование тарифной политики телекоммуникационнойкомпании с учетом предпочтений инвесторов // Аудит и финансовый анализ.2015. №4. С. 258-263 – 0,61 п.л.4. Bogdanova T.K., Neklyudov D.Yu. (2016) Improvement of a telecommunicationscompany tariff policy taking into account subscribers’ preferences.

BusinessInformatics, no. 2 (36), pp. 7-15 DOI: 10.17323/1998-0663.2016.2.7.15. (1,8п.л./0,6 п.л.)Другие работы, опубликованные автором по теме диссертации:5. Неклюдов Д.Ю. Связь стратегических целей предприятия и операционнойдеятельности сотрудников // Материалы четырнадцатого всероссийскогосимпозиума «Стратегическое планирование и развитие предприятий».

М.,2013. С. 101-103. – 0,12 п.л.6. НеклюдовД.Ю.телекоммуникационнойВыгодыоткомпании//кластеризацииМатериалыабонентовшестнадцатоговсероссийского симпозиума «Стратегическое планирование и развитиепредприятий». М., 2015. С. 94-96. – 0,12 п.л.7. Неклюдов Д.Ю. Изменение рынка телекоммуникационных услуг//Материалы второй научно-практической конференции «Молодая экономика:экономическая наука глазами молодых ученых». М., 2015. С. 100-102 – 0,12п.л.31Лицензия ЛР № 020832 от 15 октября 1993 г.Подписано в печать «__» декабрь 2016 г. Формат 60x84/16Бумага офсетная.

Печать офсетная.Усл. печ. л. 1.Тираж 100 экз. Заказ № ___ Типография издательства НИУ ВШЭ, 125319,г. Москва, Кочновский пр-д, д. 332.