一、用户数据收集与清洗
通过CRM系统、业务办理记录及用户行为分析平台，采集客户基础属性、消费特征、业务偏好等全维度数据。重点包含资费套餐使用情况、终端更换周期、投诉记录等核心字段，采用数据清洗工具剔除异常值和重复记录。
- 基础信息：入网时长/年龄/职业
- 消费特征：ARPU值/套餐溢出率
- 行为轨迹：营业厅到访频次/线上触点
二、多维分层标准建立
基于价值贡献度和服务敏感度双轴模型，建立四象限分层体系。采用RFM模型(最近消费时间、消费频率、消费金额)量化客户价值，结合投诉响应速度、增值业务开通率等指标评估服务敏感程度。
- 高价值高敏感：VIP专属服务通道
- 高价值低敏感：主动维系策略
- 低价值高敏感：自助服务引导
- 低价值低敏感：成本优化管理
三、差异化策略制定
针对不同层级用户设计触点管理方案：对高价值用户配置专属客户经理，提供优先叫号、跨域业务办理等特权；对潜力用户推送定向优惠包；对大众用户优化自助服务动线设计。
| 层级 | 服务响应时限 | 营销触达方式 |
|---|---|---|
| VIP用户 | ≤30分钟 | 客户经理直联 |
| 潜力用户 | ≤2小时 | AI外呼+短信 |
四、动态监测与优化
建立分层效果评估指标体系，包括层级迁移率、客户满意度、ARPU提升值等核心KPI。通过A/B测试验证策略有效性，每季度更新分层模型参数。
- 监控预警：设置层级降级预警线
- 迭代机制：客户标签季度刷新
- 异常处理：建立客诉溯源通道
科学的用户分层体系需要贯穿数据采集、模型构建、策略执行与效果验证全流程。通过动态调整的分层机制，营业厅可实现服务资源精准投放，提升20%以上的客户维系效率。
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