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市場調査レポート

積極的な顧客管理によるチャーンの削減

Churn Reduction Through Active Customer Management

発行 Mobile Market Development Ltd 商品コード 294548
出版日 ページ情報 英文 24 Pages
納期: 即日から翌営業日
価格
本日の銀行送金レート: 1USD=114.71円で換算しております。
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積極的な顧客管理によるチャーンの削減 Churn Reduction Through Active Customer Management
出版日: 2013年12月01日 ページ情報: 英文 24 Pages
概要

新規顧客の獲得はもはや容易ではないため、オペレータは、現在の顧客ベースの価値の拡張に一層の重点を置いています。同時に、モバイル顧客は変化しています。彼らは市場で提供されるサービスをより意識しており、常に良い契約を探し求めています。加入者はニーズに対してより具体的になりつつあり、期待は絶えず増加しています。

当レポートでは、チャーンの管理においてオペレーターが顧客の契約期間延長に向けてどのように努力しているかを調査しており、概略以下の構成でお届けいたします。

第1章 概要

第2章 イントロダクション

第3章 チャーンのコンセプト

  • チャーンの定義
  • 顧客生涯価値
  • チャーン促進因子の理解
  • チャーンの内部責任

第4章 ビッグデータ・データ分析の役割

  • イントロダクション
  • チャーンの特定
  • チャーンの予測
  • 顧客生涯価値の計算
  • キャンペーン選定の自動化
  • 影響の測定

第5章 継続的な顧客関与

第6章 ケーススタディ

  • T-Mobile USA
  • Telefonica O2 UK
  • Telstra - Australia
  • Etisalat Nigeria
  • Orange Cote d'Ivoire

第7章 データ分析アプローチの持続可能性

  • yuMobile Kenya

第8章 主な調査結果・提言

  • 主な調査結果
  • 提言

付録:質問へのフィードバック

目次

New customer acquisitions are no longer easy to make, hence operators have become more focused on extending the value of their current customer base. At the same time, mobile customers are changing. They are much more aware of offers in the markets and are always looking for a better deal. Subscribers are becoming more specific about their needs and their expectations are continually increasing.

Additionally, subscribers are faced with very few barriers to switching providers. Operators looking to stem the flow of subscribers from their network need to find ways to provide customers with a reason to stay. This requires significant insight into customer behaviour and motivation and demands constant subscriber monitoring in real time in order to identify early indications of churn and take timely action.

This report looks at how operators are striving to increase customer tenure in order to bring churn under control.

Table of Contents

1 Overview

2 Introduction

  • 2.1 Background to the Report
  • 2.2 Report Content
  • 2.3 Currency and Conversions
  • 2.4 Further Questions and Feedback

3 Churn Concepts

  • 3.1 Definition of Churn
  • 3.2 Customer Lifetime Value
    • 3.2.1 Value of Influencers
  • 3.3 Understanding Churn Drivers
  • 3.4 Internal Responsibility for Churn

4 The Role of Big Data and Data Analytics

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Identifying Churn
  • 4.3 Predicting Churn
  • 4.4 Calculating Customer Lifetime Value
    • 4.4.1 Social Network Analysis
  • 4.5 Automation of Campaign Selection
  • 4.6 Measurement of Impact

5 Continuous Customer Engagement

6 Case Studies

  • 6.1 T-Mobile USA
  • 6.2 Telefonica O2 UK
  • 6.3 Telstra - Australia
  • 6.4 Etisalat Nigeria
  • 6.5 Orange Cote d'Ivoire

7 Suitability of a Data Analytics Approach

  • 7.1 yuMobile Kenya

8 Key Findings and Recommendations

  • 8.1 Key Findings
  • 8.2 Recommendations

Appendix - Feedback Questions

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