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葛長偉:SP自消費行為的4大目的解析

葛長偉 2009/08/14

對SP自消費行為的4大目的解析

  在前兩篇博文中,我分別分析了SP的饋贈套利和欠費套利問題。由于SP套利主要是通過自消費來實現(xiàn)的,所以下面來談?wù)勗鯓臃治鯯P自消費。

  什么是SP自消費?顧名思義,就是SP自己買卡消費自己的業(yè)務(wù)。

  無論是SP套利,還是SP自消費,都是移動夢網(wǎng)久治不愈的毒瘤。而且,更為可怕的是,這個毒瘤將會輕松地擴散到一切移動增值業(yè)務(wù)上,包括Mobile Market。

一、SP自消費的目的

  無利不起早,SP做自消費必有其目的。

  SP做自消費需要付出一定的結(jié)算成本,這個成本至少在15%以上。目前,我還沒聽說哪家SP已經(jīng)達(dá)到錢多得要燒的程度,所以燒錢玩應(yīng)該不會是目的。

  SP套利一般都用SP自消費,但是SP自消費卻未必都是為了套利:

1、套利

  用戶的錢難賺,運營商的錢好賺。

  SP自消費最主要的目的就是為了從運營商這里套利,所占比重至少超過98%。

  目前,欠費套利被視作惡意自消費,運營商有時還進行一陣風(fēng)式的打擊;對于饋贈套利,則基本上處于不聞不問狀態(tài),打擊力度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

2、刷排名

  最近,淘寶信用造假問題搞得沸沸揚揚。事實上,比起移動夢網(wǎng),淘寶的這類刷信用行為只能算“后起之秀”。

  在我印象中,夢網(wǎng)彩鈴上線沒有幾個月,彩鈴刷排名兼套利的問題就已經(jīng)相當(dāng)顯著。這些刷排名號碼的月彩鈴消費少則幾千元,多則幾十萬。百寶箱的情況也好不到哪里去,嚴(yán)重的時候,自消費一度超過總量的50%。

  Mobile Market要是也是定位在商店,那么恐怕也會很快出現(xiàn)刷排名問題。

3、賣個好價錢

  SP行業(yè)里面“注水豬肉”是很多的,很多靠自消費撐起來業(yè)績的SP,后來卻都賣了不菲的價格。特別是一些國外的投資機構(gòu),對國內(nèi)情況根本就不了解,卻付出數(shù)千萬美金來購買這些“注水豬肉”。

  假如市場里有人賣“注水豬肉”,市場管理方可能還來管一管。不過,在移動增值市場,作為管理方的運營商,卻基本處于不聞不問狀態(tài),因為這不是“惡意自消費”。

4、防止被淘汰

  這類情況恐怕不多,只是分析的時候遇到過。

  以前分析時遇到過一家SP,確實有顯著的自消費問題,但是金額不是很大,且相關(guān)號碼的費用都是實實在在用充值卡充進去的。后來找這家SP一問,回答是為了保住SP資格,防止自己被末位淘汰。

  移動夢網(wǎng)后來的高門檻其實是害苦了小SP,讓整個市場越來越缺乏活力,而真正的違規(guī)問題卻不見得有多少減少。在我印象中,越是大SP,違規(guī)起來越是百無禁忌,因為這些大SP有N多馬甲,根本不怕處罰。

二、SP自消費的危害

SP自消費對行業(yè)的危害主要體現(xiàn)在三個方面:
  1. 侵害運營商利益:套利SP成了運營商身上的寄生蟲。

  2. 破壞行業(yè)秩序:有此捷徑,干嘛還要辛辛苦苦去賺用戶的錢?

  3. 損害行業(yè)誠信:連H1N1都影響豬肉價,注水豬肉多了,其他的能不受影響?

  運營商看待自消費問題,一定不能只顧眼前,而應(yīng)該考慮整個移動增值產(chǎn)業(yè)的全局。

  運營商既然是移動增值市場的規(guī)則制定者,那么就有必要采取措施來維護這個市場的秩序,防止游戲規(guī)則成為可以隨意打破的“破窗”,避免這個市場成為“劣幣驅(qū)逐良幣”的檸檬市場,保證整個產(chǎn)業(yè)可以長期健康發(fā)展。

  所以,對SP自消費的打擊應(yīng)該針對全部,而不要再局限于所謂的“惡意自消費”。

三、如何分析SP自消費

對SP自消費的分析,主要有兩種辦法:

1、理想方法:基于客戶價值模型

  客戶價值模型是個非常有用的分析工具,是走向精細(xì)化運營的起點。

  客戶價值模型通過在用戶出賬費用中扣除各種成本因素,最后得出客戶實際的價值貢獻(xiàn)。有了價值模型,就很容易找出負(fù)價值客戶。找到了負(fù)價值客戶,那么與夢網(wǎng)用戶匯總表一關(guān)聯(lián),就能很輕松地發(fā)現(xiàn)SP自消費和套利情況。

  但是,客戶價值模型的建立比較麻煩,需要考慮結(jié)算成本、酬金成本、實物成本、欠費成本等各種要素。雖然目前中國移動各省的經(jīng)分系統(tǒng)都在建客戶價值模型,但估計實際建好的還不多。所以,這個方法目前要應(yīng)用還有些困難。

  關(guān)于如何建立客戶價值模型,以及如何應(yīng)用客戶價值模型分析SP套利問題,我將在今后的博文中詳細(xì)闡述。

2、簡易方法:基于客戶行為特征

  應(yīng)用自消費號碼特征來分析相對比較簡單,因為SP自消費號碼跟正常號碼的行為特征相差很大。

  SP自消費號碼主要有兩個特征:

1、集中

  從實際分析情況看,目前的SP自消費主要都是專業(yè)的自消費公司在運作,因為這些號碼往往消費多家SP。這類自消費的特曾是:自消費號碼除了基本沒有語音業(yè)務(wù)(或極少),只有SP消費外,另外一個最大的特征就是:集中;分析這些自消費號碼在入網(wǎng)時間、入網(wǎng)渠道、套餐編號上的分布特性,可以發(fā)現(xiàn)顯著的聚集現(xiàn)象。

2、超高

  SP有時自己也拿少量號碼自己做自消費。有時候一些SP的BD直接拿自己的號碼做自消費,消費金額數(shù)十萬。比較惡劣的情況是,一些SP拿公免、測試號碼做自消費,金額還非常之高。所以,只要符合集中或超高特征的號碼,都可以列為自消費嫌疑號碼。

四、“簡易法”分析SP自消費的具體實現(xiàn)

  利用用戶行為特征分析SP自消費雖然不夠徹底,但勝在實現(xiàn)方法非常簡單。我從2005年開始就用這種簡易法分析自消費,

  這個方法大致思路如下:

  1、步驟一:準(zhǔn)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù),主要需要數(shù)據(jù)倉庫的用戶寬表和分用戶、SP的匯總表。

  2、步驟二:確定初步嫌疑號碼,沒有通話、信息費較大的號碼以及信息費超高的號碼都該列入嫌疑對象。

  3、步驟三:分地區(qū)、入網(wǎng)時間、入網(wǎng)渠道、品牌、套餐、SP匯總用戶數(shù)和信息費,將一些顯著不集中的用戶給過濾掉。這個過濾門檻要設(shè)的稍微低一些,具體值看經(jīng)驗。

  4、步驟四:進一步過濾離散用戶,突出高度集中分布的嫌疑用戶可以分別按以上項目的幾個進行組合,排除一些離散用戶。

  5、步驟五:生成最后自消費分析表

  這個方法看著不起眼,代碼量很少,思路很簡單,但實際分析效果其實非常不錯。

五、“簡易法”分析代碼案例

1、步驟三的代碼案例

  I-NSERT INTO STAT_MW_WG_ZXF

  S-ELECT p_月份,地區(qū)代碼,品牌類型,業(yè)務(wù)類型,SP代碼,‘*‘ SP名稱,套餐編號,‘*‘ 套餐名稱,

  TO_CHAR(入網(wǎng)時間,‘YYYYMM’) 入網(wǎng)月份,DECODE(停開狀態(tài),‘00000‘,‘否‘,‘是‘) 是否停機,

  COUNT(1),SUM(DECODE(上行次數(shù)+下行次數(shù),0,0,1)),SUM(DECODE(計次信息費+包月信息費,0,0,1)),

  SUM(計費通信費),SUM(計次信息費),SUM(包月信息費),SUM(計次信息費+包月信息費),SUM(上行次數(shù)),SUM(下行次數(shù)),SUM(包月次數(shù)),SUM(上行計費次數(shù)),SUM(下行計費次數(shù)),

  SUM(出賬總費用),SUM(代收_信息費),NULL

  FROM DM_MW_WG_ZXF

  WHERE 月份 = p_月份

  GROUP BY 地區(qū)代碼,品牌類型,業(yè)務(wù)類型,SP代碼,套餐編號,TO_CHAR(入網(wǎng)時間,‘YYYYMM’),DECODE(停開狀態(tài),‘00000‘,‘否‘,‘是‘)

  HAVING SUM(計次信息費+包月信息費)>1000;

2、步驟四的代碼案例

  DELETE STAT_MW_WG_ZXF

  WHERE 月份 = p_月份 AND

  SP代碼 IN (S-ELECT SP代碼 FROM STAT_MW_WG_ZXF WHERE 月份=p_月份 GROUP BY SP代碼 HAVING SUM(總信息費)<10000);

  DELETE STAT_MW_WG_ZXF

  WHERE 月份 = p_月份 AND

  (地區(qū)名稱, 品牌名稱) IN (S-ELECT 地區(qū)名稱, 品牌名稱 FROM STAT_MW_WG_ZXF WHERE 月份=p_月份 GROUP BY 地區(qū)名稱, 品牌名稱 HAVING SUM(總信息費)<20000);

  DELETE STAT_MW_WG_ZXF

  WHERE 月份 = p_月份 AND

  (地區(qū)名稱,品牌名稱,套餐編號,入網(wǎng)月份 ) IN (S-ELECT 地區(qū)名稱,品牌名稱,套餐編號,入網(wǎng)月份 FROM STAT_MW_WG_ZXF WHERE 月份=p_月份 GROUP BY 地區(qū)名稱,品牌名稱,套餐編號,入網(wǎng)月份 HAVING SUM(總信息費)<3000);

  DELETE STAT_MW_WG_ZXF

  WHERE 月份 = p_月份 AND

  SP代碼 IN (S-ELECT SP代碼 FROM STAT_MW_WG_ZXF WHERE 月份=p_月份 GROUP BY SP代碼 HAVING SUM(總信息費)<10000);

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