Диссертация (1138748), страница 19
Текст из файла (страница 19)
Втабл. 5 представлены Z-значения рассчитанных CLV.Табл. 5 Z-значения CLV абонентского кластера для каждой группытарифного плана.Абонентскиекластеры11234567891011121314151617181920212223243,21,41,71,70,60,50,71,80,50,20,50,20,3-0,20,5-0,3-0,30,40,1-0,20,0-0,4-0,7-0,623Группы тарифных планов456786,34,45,95,41,41,71,44,90,90,63,00,20,90,00,2-0,2-0,20,60,7-0,41,40,0-0,6-0,23,11,11,30,80,40,10,41,10,00,10,00,0-0,1-0,30,0-0,5-0,4-0,10,1-0,6-0,2-0,6-0,7-0,80,90,50,60,40,1-0,10,20,50,0-0,21,1-0,3-0,1-0,70,0-0,4-0,6-0,1-0,4-0,5-0,3-0,6-0,8-0,81,60,80,70,20,30,00,40,3-0,10,00,20,2-0,20,10,2-0,40,0-0,2-0,1-0,5-0,3-0,6-0,5-0,8-0,4-0,2-0,4-0,4-0,4-0,6-0,5-0,6-0,5-0,40,2-0,5-0,5-0,7-0,6-0,7-0,6-0,6-0,6-0,3-0,6-0,6-0,7-0,70,50,10,0-0,2-0,3-0,4-0,3-0,1-0,4-0,40,8-0,5-0,5-0,7-0,5-0,7-0,7-0,5-0,5-0,4-0,6-0,7-0,8-0,71,00,40,30,00,0-0,30,0-0,1-0,3-0,30,1-0,3-0,4-0,6-0,3-0,6-0,6-0,4-0,4-0,5-0,5-0,7-0,8-0,891011-0,20,4-0,2-0,3-0,3-0,1-0,6-0,6-0,5-0,50,6-0,6-0,6-0,7-0,7-0,4-0,7-0,6-0,6-0,1-0,6-0,6-0,8-0,6-0,3-0,1-0,3-0,4-0,5-0,6-0,5-0,6-0,6-0,6-0,4-0,6-0,6-0,7-0,7-0,7-0,7-0,7-0,7-0,7-0,7-0,8-0,8-0,81,20,60,40,20,2-0,10,00,1-0,2-0,20,1-0,1-0,3-0,2-0,1-0,5-0,4-0,3-0,4-0,4-0,4-0,7-0,7-0,8Анализ полученных Z-значений, рассчитанных CLV показал, чтосредние значения CLV для разных групп тарифных планов сильноразличаютсядляодногоитогожеабонентскогокластера,характеризующегося определенным типом потребления.
Например, дляпервого абонентского кластера среднее значение колеблется от -0,4 до6,3; для третьего от -0,4 до 5,9, для четвертого от -0,4, до 5,4. Есть группы114тарифных планов, которые независимо от абонентского кластера имеютустойчиво низкое значение CLV. Например, для девятой группытарифных планов пределы составляют от -0,8 до 0,4; для десятой группы– от -0,8 до -0,1.12.Некоторые пересечения абонентских кластеров и тарифных плановимеют весьма малое количество абонентов. Поэтому необходимоудалить из анализа данные связи абонентских кластеров и тарифныхпланов.
Фильтрация происходит путем отсечения 1% наблюденийсамых малочисленных пересечений абонентских кластеров и групптарифных планов.13.Расчет CLV с ограничения горизонта планирования на 1, 2, 3 и 4 года.14.Выбор группы тарифных планов, обеспечивающей максимальный CLVдлякаждогоабонентскогокластерана различныхинтервалахпланирования. Доходность каждой группы абонентов от выбраннойгруппы тарифных планов была оценена на основе показателя ценностиабонентской базы клиента (CLV - client lifetime value). В табл. 6 напересечении абонентского кластера и выбранной им группы тарифныхпланов приведены Z-значения среднего CLV по каждой группе.Как видно из представленной таблицы средние значения CLV дляразных групп тарифных планов действительно сильно различаются дляодного и того же абонентского кластера, характеризующегосяопределенным типом потребления. Стоит отметить, что есть группытарифных планов, которые независимо от абонентского кластера имеютустойчиво низкое значение CLV.Из табл.
6 видно, что для большинства абонентских кластеровмаксимальную прибыль дает одна и та же группа тарифных плановнезависимо от расчетного периода. Однако есть кластеры, гдемаксимальная прибыль на разных периодах времени достигается прииспользовании разных групп тарифных планов. Это, например, 1 и 20кластеры.115Табл. 6 Взаимосвязь абонентского кластера, групп тарифных планов иZ значения среднего CLV для разных периодов расчета прибыли.Период расчета прибыли1 годАбонентскиекластера123456789101112131415161718192021222324ТП3311111111175151151111151ZзначениясреднегоCLV1,60,60,70,90,10,10,10,6-0,1-0,20,3-0,1-0,1-0,20,0-0,4-0,3-0,1-0,2-0,3-0,3-0,6-0,7-0,6Проведенный2 год3 год4 годТП3Z-значениясреднегоCLVТП3Z-значениясреднегоCLVТП3Z-значениясреднегоCLV3111111111751511511911512,50,91,11,30,30,40,41,00,1-0,00,60,10,1-0,00,2-0,3-0,20,1-0,1-0,2-0,2-0,5-0,6-0,63111111111751511511911513,01,21,41,50,40,50,61,50,30,10,70,20,20,10,4-0,3-0,10,20,0-0,1-0,1-0,5-0,6-0,61111111111751511511911513,21,41,71,70,60,50,71,80,40,20,80,20,30,10,5-0,3-0,00,40,1-0,10,0-0,4-0,5-0,6анализпозволяетсделатьвывод,чтодлябольшинства абонентских кластеров независимо от расчетного периодамаксимальную прибыль дает одна и та же группа тарифных планов.Исключение составляют первый и двадцатый абонентский кластеры.Так для первого абонентского кластера при расчете периодапланирования от 1 до трех максимальное значение CLV достигается прииспользовании третьей группы тарифных планов, при планировании начетыре года происходит переход на первую, как наиболее доходнуюгруппу тарифных планов.
Для двадцатого абонентского кластера при3Номер группы тарифных планов, обеспечивший максимальную прибыль за расчетный период.116планировании на один год CLV максимизируется на первой группетарифных планов, а для всех последующих периодов на девятой.Т.е. на данном этапе исследования, выдвинутая гипотеза о том, чтодля разных расчетных периодов для каждого абонентского кластерагруппы тарифных планов, приносящие максимальную прибыль, могутразличаться, частично подтвердилась.Рис. 18 Построение моделей оценки CLV для каждого абонентского кластера,в зависимости от стоимостных характеристик тарифного плана 4Для всех абонентских кластеров максимальный CLV групп тарифныхпланов 2, 4, 6, 8, 10, 11 не превышает среднего значения ни в один изпериодов планирования.
Следовательно, можно сделать вывод, чтосотовому оператору следует подумать о целесообразности замены этихтарифных планов на другие, приносящие максимальную прибыль накаком-либоизпериодовпланирования,соднойстороны,учитывающие предпочтения абонентов, с другой.Далее в пронумерованных от 15 до 17 пунктах списка раскрывается содержание узлов, указанных на рис.17 в примечании к узлам модели4117иМодель оценки CLV для каждого абонентского кластера, в зависимостиот стоимостных характеристик тарифного плана приведена на рис. 19.15.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 начетырех летнем периоде планирования. Такая модель строится длякаждого расчетного периода.
Полученная нейронная сеть используетсядля определения оптимальной комбинации стоимостных характеристиктарифного плана, позволяющей получить максимальный CLV.17.Фрагментинструментаформированиятарифногоплана,максимизирующего CLV путем эволюционного подбора оптимальнойкомбинации стоимостных характеристик.3.3 Выявление динамически устойчивых групп тарифных планов.Дляхарактеристикитарифныхплановпервоначальнобылииспользованы 14 стоимостных показателей, таких как: стоимость минутыголосового вызова, стоимость одного мегабайта трафика, стоимостьотправленного смс сообщения и т.п.
Между этими показателями также былавыявлена сильная статистическая взаимосвязь. На основе факторного анализабыли получены 5 независимых факторов. С использованием этих факторов исамоорганизующихсякартКохоненабылапроведенакластеризациямножества из 83 тарифных планов и получено 11 групп тарифных планов (ТП)имеющих статистически значимые различия. Были выявлены следующиегруппы тарифных планов: Безлимитные и пакетные ТП. Пакетные ТП с включенным городским номером. Поминутные ТП с единой ценой. Поминутные ТП, ориентированные на СНГ. ТП, полностью ориентированные на Интернет.118 ТП с возможностью голосового общения, ориентированные наИнтернет. ТП, ориентированные на Московскую область. ТП с посекундной тарификацией. ТП с поминутной тарификацией, ориентированные на Москву. 2 группы специфических ТП.3.4 Оценка предпочтений инвесторов методом взвешенной суммыкритериев.В рамах исследования был проведен опрос 4-х лиц, принимающихрешения (ЛПР), заинтересованных в развитии сотовой компании.
Получены ихдолевые оценки по максимизации прибыли в зависимости от величиныпериода планирования, представлены в табл. 7.Табл. 7 Долевое предпочтение максимизации прибыли в зависимости отпериода планированияИнвестор1234Период планирования (лет)125%000225%050%100%350%50%50%040%50%0%0Инвесторы указали оценки о максимизации прибыли исходя из своихпредпочтений.В табл.
8 указаны оценки величины риска от фокусирования компаниина данный период планирования.Табл. 8 Оценка величины риска в зависимости от периода планированияИнвестор1234Период планирования (лет)1234Низ.Низ.Низ.Низ.Ср.Низ.Ср.Ср.Ср.Ср.Ср.Ср.Выс.Ср.Выс.Выс.ЛПР условились, что коэффициент важности долевого предпочтениямаксимизации прибыли на заданном периоде планирования равен 0,66, а119коэффициент важности величины риска от предпочтения максимизацииприбыли заданного периода планирования равен 0,33. Что означает, что припланировании тарифной политики сотовой компании в два раза важнееориентироваться на максимизацию прибыли, чем на оценку рисков.
Доляголосующих акций распределена среди инвесторов согласно табл. 9.Табл. 9 Доля голосующих акций каждого инвестораИнвестор1234Доля голосующихакций53%27%13%7%И используя полученные оценки и формулу (38) рассчитаем долевоепредпочтение максимизации прибыли при планировании на каждый изчетырех периодов. Полученные методом взвешенной суммы критериевдолевые предпочтения инвесторов относительно максимизации прибыликомпании по периодам планирования представлены в табл. 10Табл. 10 Долевое предпочтение максимизации прибыли в каждый периодпланирования тарифной политики телекоммуникационной компании.ДолевоеПериодпредпочтениепланирования максимизацииприбыли112%222%353%413%Из табл.
10 видно, что наиболее ярко мнения инвесторов сошлись намаксимизации CLV абонентов в трехлетней перспективе. Распределениеполученных оценок говорит о том, что руководство компании отходит оториентации на краткосрочные доходы, которые не несут большой ценностидля развития компании и удовлетворения спроса потребителей.Полученные предпочтения будут использованы при формированиитарифной политики и расчете ожидаемой прибыли компании в каждый периодпланирования.1203.5 Оценка предпочтений абонентов телекоммуникационнойкомпании.Выбирая тарифный план, абонент руководствуется определеннымисоображениями, которые определяют его потребительские предпочтения и,тем самым, тип потребительского поведения.
Если при пользования услугамисвязи абонент испытывает дискомфорт, вызванный спецификой данноготарифного плана, это может приводить к снижению лояльности абонента(Меркулова,Чернявский,2008)ккомпании.Этотфактможетхарактеризоваться величиной оттока абонентов для каждого абонентскогокластера, использующего определенную группу тарифных планов. Какпоказано в таблице 11, при одном и том же типе потребительского поведениявероятность оттока абонентов в разных группах тарифных планов различна.Средняя за четыре года вероятность оттока абонентов показана напересечении абонентского кластера и номера группы тарифных планов.Вторая выдвигаемая в данной работе гипотеза состояла в том, чтоприбыль компании зависит не только от группы тарифных планов, выбраннойдля данного абонентского кластера, но и от периода времени, за который онарассчитывается. В таблице 6 на пересечении каждого абонентского кластера ипериода, за который рассчитывалась прибыль, приведены группы тарифныхпланов, принесшие максимальную прибыль компании, и Z-значенияполученной от них прибыли.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
