Автореферат (1138747), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

И наоснове этих независимых факторов с использованием методов кластерногоанализа определяются группы тарифных планов.В рамках данной работы анализируется влияние тарифной политикикомпании на прибыль от ее основной деятельности. Для оценки прибыльностикомпании предлагается использовать характеристику долгосрочной ценностиклиента (CLV – client life-time value), которая показывает дисконтированнуюприбыль от клиента за все время потребления им услуг компании.

ПоказательCLV одновременно характеризует и удовлетворенность абонента своимвзаимодействием с компанией, т.к. позволяет учесть долю оттока абонентов наанализируемом временном периоде.Результаты кластеризации абонентов и тарифных планов могут бытьсведены в таблицу, представляющую собой матрицу, по строкам которойрасполагаются абонентские кластеры, характеризующие профили абонентскогопотребления, по столбцам группы тарифных планов.

В ячейках на пересечениистрок и столбцов показывается значение CLV абонентского кластера длякаждой группы тарифного плана (табл. 1).Табл. 1 CLV абонентского кластера для каждой группы тарифного плана.Абонентскиекластеры…1,12,1…,1Группы тарифных планов……1,2…2,2………,21,2,…,Где ∈ - профили потребления абонентских кластеров сотовойкомпании, i=[1,…,I], K – множество всех профилей абонентов; ∈ - ,кластеры тарифных планов, имеющих схожие стоимостные характеристики,j=[1,…,J], , - долгосрочная ценность абонентской базы при i=[1,…,I] и14j=[1,…,J], рассчитывается по формуле (1) Предложенной авторами Бергер иНаср. −1() = () ∗ ∑=1 (1+) − () ∗ ∑=1 (1+)−0,5(1),где T период планирования; () - долгосрочная ценность абонента запериод ; d - среднемесячная ставка дисконтирования; GC() - среднемесячнаямаржа от абонента за период ; M() - среднемесячные расходы напривлечение абонента за период ; – доля абонентов, оставшихся к концумесяца m; m – номер месяца.В результате данной оценки выявлена взаимосвязь профилейпотребления услуг сотовой связи абонентами и групп тарифных планов,имеющих сходные стоимостные характеристики.Гипотеза.

Можно предположить, что, несмотря на одинаковый профильпотребления, абоненты, выбравшие различные группы тарифных планов, иимеющие различные системы взаиморасчетов, будут приносить компанииразличную прибыль в долгосрочном периоде.Это непосредственно влияет на суммарный период потребленияабонентами услуг компании, то есть на отток абонентов. Анализируя даннуюматрицу, можно оценить, какие группы тарифных планов являются наиболеепредпочтительными для каждого профиля абонентского потребления, т.е.

укакой группы тарифных планов будет максимальное значение CLV к моменту , при заданном профиле потребления. Это позволит сделать вывод оцелесообразности перевода абонентов, имеющих определенный профильпотребления, на тарифные планы других групп.Утверждение 1. Абоненты из одного абонентского кластера, имеютсхожее потребительское поведение и при смене абонентами, принадлежащиходному абонентскому кластеру, одной группы тарифных планов на другую,характеристики абонентского потребления остаются неизменными, а выручка иотток меняются в соответствии с характеристиками той группы тарифныхпланов, которую выбрали абоненты.15Возможные изменения могут способствовать только увеличению объемовтрафика, так как тарифный план должен больше соответствовать профилюпотребления абонента.

Следовательно, определив для каждого профиляабонентского потребления те группы тарифных планов, которые приносятнаибольшуюприбыль,можностимулироватьабонентовквыборусоответствующих групп тарифных планов.Предлагаемая в (1) оценка долгосрочной ценности абонентской базы (CLV)фактически позволяет определить прибыль телекоммуникационной компании сучетом выбранных абонентами в течение всего срока их жизни групп тарифныхпланов. Для учета предпочтений инвесторов, формирующих стратегическиецели развития телекоммуникационной компании, характеристика CLV должнарассчитываться не для всей продолжительности жизни абонентов в компании, ана том периоде времени, который определяется инвесторами. Предпочтенияинвесторов можно выявить на основе результатов использования одного изметодов поддержки принятия решений.Предпочтения инвесторов характеризуются той долей голосующих акций , которая обеспечивает максимальную прибыль в каждом периодепланирования .

Долевые предпочтения рассчитываются таким образом, что:S∑ = 1; ≥ 0s=1Где: - доля голосующих акций, стремящаяся максимизировать прибыльпериода планирования s=[1,…,S], а S количество периодов планирования.В качестве критериев служат: долевая оценка предпочтений каждогоинвестора по различным периодам максимизации прибыли, а также, оценкастепени риска для данного периода в трех категориях (низкие, средние, высокиериски). Выявление предпочтений по периодам максимизации прибыли с учетомрисков позволяет более объективно учесть интересы инвесторов.В рамках каждого инвестора необходимо распределить его предпочтенияпо каждому периоду S.

С оценкой по двум критериям: – долевое16предпочтение максимизации прибыли за период s и – оценка величины риска. – множество значений или градаций критерия , – множество значенийили градаций критерия . В рамках данного исследования делается допущение,что важность критериев распределяется равномерно по всей шкале измерений.Всего инвесторов B, при b = [1…B].

Вид функции «свертки» критериевопределяется как мультипликативный (2), т. к. данный вид связи очевиден длявеличины риска и прибыли за период.(|, , ) = ,,∗ ,,(2)Где, и – коэффициенты важности соответствующих критериев, + = 1.Cнормированиемдлякаждогоинвестора∑=1 , ∗ ,=1Соотношение и определяется долей голосующих акций инвесторов.Общий вид расчета , определяется следующей функцией (3): = ∑=1( ∗ ,,∗ ,,/ ∑=1 (,,∗ ,,))(3)Где: - долевое предпочтение максимизации прибыли при планировании напериод s; при ∑=1 = 1; - доля голосующих акций инвестора b;На рис. (1) представлена разработанная информационно-логическаямодельформированиятелекоммуникационнойрациональнойкомпаниисучетомтарифнойполитикипрофилейпотребленияабонентских кластеров и предпочтений инвесторов.Для расчета CLV с учетом «горизонта планирования», а именно периодавремени, характеризующего предпочтения инвесторов, необходимо разбитьвесь период планирования на подпериоды, и для каждого из подпериодов ипрофилейабонентскогопотребленияопределитьоптимальнуюгруппутарифных планов в соответствии с (4):,−1,,, = , ( ) ∗ ∑=1− , ( ) ∗ ∑=1(1+)(1+)−0,5(4)Где: K - множество абонентских кластеров, состоящее из I кластеров, где ∈ ,дляi=[1,…,I],отражающих17профилипотребленияабонентовтелекоммуникационной компании; P - множество кластеров тарифных планов,состоящее из J кластеров, где ∈ , для j=[1,…,J], отражающих стоимостныехарактеристики устойчивых групп тарифных планов; ,, - долгосрочнаяценность абонента за подпериод при i=[1,…,I], j=[1,…,J] и s=[1,…,S]; ∈ ,при s=[1,…,S], подпериоды планирования определяются инвесторами; Tмаксимальныйпериодпланирования;d-среднемесячнаяставкадисконтирования; , ( ) - среднемесячная маржа от абонента за период ;, ( ) - среднемесячные расходы на привлечение абонента за период ; , –доля абонентов, оставшихся к концу месяца m; m – номер месяца.Для каждого профиля абонентского потребления i на заданном периодепланирования s определяется группа тарифных планов, максимизирующая CLV,в соответствии с формулой (5).∗,= ( max (t s , k i , P))(5)1≤≤Где: ∈ - группы тарифных планов, имеющих схожие стоимостныехарактеристики, j=[1,…,J];∗ ,∈ –группа тарифных планов, имеющая максимальное CLV для i-огокластера абонентов в s-ом периоде времени; ∈ -абонентскиекластеры,имеющиеразличныепрофилипотребления услуг сотовой компании, K – множество всех абонентов, i=[1,…,I]; ∈ - индекс периода планирования, T – общее время планирования,s=[1,…,S]; max CLV(t s , k i , P) – максимальная долгосрочная ценность абонентского1≤j≤Jкластера k i в период времени t s из всего множества групп тарифных планов P.18K множествоабонентскихкластеровБД компании- доходы от абонента(GC)- Расходы на абонента(M)- Доля оттока абонентов(r)K множество абонентскихкластеров Ki, где i = [1...I].Ki характеризуетсяповеденческимихарактеристиками, , = ( ) ∗ ∑P множество тарифныхплановP множество тарифныхпланов Pj, где j = [1...J].

Pjхарактеризуетсястоимостнымхарактеристикамтарифных планов- Период планированиятарифной политики (T)- Временной шагпланирования тарифнойполитики (ts), где s = [1...S]- Ставка дисконтирования(d)−1- Период планированиятарифной политики (T)- Временной шаг планированиятарифной политики (ts), где s =[1...S]- Предпочтения о периодемаксимизации прибылителекоммуникационнойкомпанииМетод взвешеннойсуммы критериев− ( ) ∗ ∑(1 + )(1 + ) −0,5 =1 =1Где, K – множество абонентских кластеров состоящее из I кластеров, где ki K, при i=[1, ,I],отражающих профили потребления абонентов телекоммуникационной компании;P – множество кластеров тарифных планов состоящее из J кластеров, где pj P, при j=[1, ,J],отражающих стоимостные характеристики устойчивых групп тарифных планов;CLVi,j,s – долгосрочная стоимость абонентской базы при i=[1, ,I], j=[1, ,J] и s=[1, ,S]T - максимальный период планирования, ts T, при s=[1, ,S];GC(ts) - доходы от абонентов к моменту ts;М(ts) – расходы на абонента к моменту ts;r – доля оттока абонентов за период от t0 до ts;d – ставка дисконтирования;ИнвесторыРасчет доходности абонента покаждому кластеру тарифныхпланов для каждого абонентскогокластера.

На всех периодахпланирования тарифной политикиВычисление доли инвесторовпредпочитающих максимумприбыли по каждому периодувремени планирования тарифнойполитики- a(ts) доля инвесторовжелающая получитьмаксимум прибыли напромежутке времени[0,ts]- CLV(t,i,j) абонента накаждом пересеченииабонентского кластера,кластера тарифныхпланов и периодепланирования () = ∑ ∑ ∗ ( ) ∗ (, , , )=1 =1Где, Pr(T) – прибыль телекоммуникационной компании, полученная на всем горизонтепланирования;as – доля инвесторов, желающих получить максимум прибыли на промежутке времени [0,ts];CLV(T|ki,maxPi,s) – Доходность абонента кластера ki при использовании группы тарифных планов смаксимальным доходом maxPi,s, на всем периоде планированияAbon(ki) – количество абонентов ki-го кластера абонентского потребленияПрогнозирование прибылителекоммуникационнойкомпании с учетом предпочтенийинвесторов и абонентовПрибыльтелекоммуникационнойкомпании за период ТРис.

1. Информационно-логическая модель формирования тарифной политики телекоммуникационной компании19Утверждение 2. Считается, что компания на основе анализа фактическогопрофиля потребления способна простимулировать абонента сделать выбор тоготарифного плана, который наилучшим образом учитывает его предпочтения.Влияние маркетинговой политики компании и эффективность маркетинговыхмероприятий при формировании тарифной политики в рамках данной работыне рассматриваются, так как учет маркетинговой активности целесообразнопроизводитьприболееширокойпостановкезадачи:«Формированиемаркетинговой политики компании».Замечание.

Характеристики

Список файлов диссертации