电信行业收益管理研究

第1章绪论第1章绪论 11收益管理的内涵 收益管理（Revenue Management)的内涵重点包括以下几个方面：在平衡供求矛盾时，焦点应投向价格而不是成本；用以市场为基础的价格定位代替以成本为基础的价格定位；针对微观市场而不是宏观市场进行销售；为能够给你带来*大收益的顾客保留产品；决策不能靠假定，而要基于知识；运用产品的价值周期；不断评估收益机会。 概括地说，收益管理就是指把合适的产品按合适的价格在合适的时间,通过合适的渠道卖给合适的顾客，从而获得*大收益。因此，收益管理本质上是一种实施价格歧视的管理方法。 从收益管理的内涵可以看出，它提出了与传统经营理念不同的独特管理理念和准则，可以分为核心理念、定价准则、供给准则及实施要则四个层次，如表11所示。 表11收益管理独特的管理理念和准则 理念准则包含内容核心理念应用价格杠杆调节供求平衡收益*大化驱动利润*大化定价准则用市场定价代替成本定价定价要面向细分市场续表 理念准则包含内容供给准则把产品留给*有价值的顾客实施要则进行科学的预测把握产品的价值周期开发收益管理系统，不断更新收益管理方案12电信行业收益管理可行性分析 20世纪70年代，收益管理在航空业大量运用并收到良好成效后，收益管理作为一种先进的管理方法被越来越多的行业所接受。与传统运用收益管理的航空业相比，电信行业有很多与其类似的特征。正是因为这些共同的特征，使电信行业运用收益管理成为可能。 121产品具有易逝性，不能储存 易逝性有两方面的内容：一是指作为固定能力的库存资源和存货，库存的利用性难以转移，并且是不能储存和更新的；二是库存本身具备一定的时效性，必须在一定的时间段内被销售。一旦库存没有在界定的时间内被销售和利用，由于其不可储存性，它的价值将永远失去，而这种损失是不可补偿的。 类似于航空业，电信业的“带宽”具有易逝性，所以充分利用它防止其流逝非常重要，而且能带来可观的增收。除“带宽”之外，服务器的传输能力、转换能力都具有易逝性。 122运作能力相对固定 电信运营商一旦通信技术确定（如4G、5G）、基站位置和数量确定，那么它的运作能力也就相对固定。这也意味着较高的固定成本。固定能力或容量是指服务系统一旦建成，在系统内较快改变能力或容量是极为困难或不可能的，只能通过系统外的资源弥补，即使弥补，代价也极为昂贵。在无法利用外部资源进行弥补的情况下，如何有效利用现有资源实现收入*大化是唯一具有现实意义的问题。 本身的成本或边际销售成本较低，与固定成本相比，几乎可以忽略不计，即产品或服务的收益可以近似等于其利润。 123需求波动性强 需求波动性给销售的预测带来较大的难度，造成固定存货的销售风险。由于存货是固定的，并且这种产品或服务的转移存在高昂的转移成本，如何能够合理地保证存货的*优利用并且降低销售风险成为收益管理中的首要问题。 对电信产品的需求波动性是很大的，但是每天、每周的趋势是有规律可循的。 124需求可以按不同市场分类 由于不同的顾客对于产品或服务的特性组成有着不同的偏好和效用，因此，可以按服务或产品在价格、时间、地点、消费方式方面的不同，将顾客进行市场细分。针对不同的顾客，设计不同的套餐。 125竞争性的产业结构 电信业正在经历与航空业20世纪70年代放松航空管制之后类似的激烈竞争时代。对客户资源激烈的竞争使得应用收益管理成为必然。只有通过收益管理才能有效地增加市场占有率和提高收益。 13电信行业现状与困境 随着移动通信技术的蓬勃发展和持续变革，移动通信服务已经广泛地渗透到人们的日常生产生活中，深刻影响着人与人之间的沟通方式。电信行业也逐渐成为全面支撑信息化水平提升、发展方式转变、产业结构调整、小康社会建设的战略性和基础性产业。2013年8月，国务院印发“宽带中国”战略及实施方案，2014年2月，中央网络安全和信息化领导小组**次会议提出要建设“网络强国”，将我国电信行业的发展提到了一个新的高度。 经过十多年的快速发展，我国电信行业取得的显著成绩，为世人所瞩目。截至2014年年底，移动电话用户总数达1286亿户，手机网民规模达到56亿人，两项数据均位居全球**。面对这样一个巨大的市场，电信运营商的每个管理决策都会对其收益和发展有重要的影响。而且移动通信技术发展迅猛，电信市场格局瞬息万变，电信运营商如何根据需求和自己供给能力的变化，来合理调整自己的运营策略显得尤为关键。 当前我国智能终端的用户普及率快速提升，移动互联网应用蓬勃发展，随之带来的是用户使用习惯的转变，从传统青睐语音业务逐渐转向依赖数据流量业务。因此，我国移动数据流量持续高速增长，根据工业和信息化部（以下简称工信部）电信研究院的数据，2011年我国移动数据流量仅为5640亿兆比特，预计到2016年我国移动数据流量将达到96560亿兆比特，年复合增长率高达765%。我国移动数据流量规模和移动数据流量收入增长情况及预测，如图11所示。 图11我国移动数据流量规模增长情况及预测移动数据流量的爆发式增长，推动了我国电信业从过去以语音业务为主的时代加快向当前以数据流量业务为主的时代迈进。2013年，我国非语音业务收入占比首次超过50%，2014年，我国非语音业务收入占比不仅提升至582%，而且移动数据及互联网业务收入对通信业营收增长的贡献率突破了100%。从国内电信运营商的财报数据来看，中国移动2013年语音业务收入3557亿元，同比下降34%，语音业务近10年以来首次出现负增长，而数据流量业务收入2069亿元，同比增长244%，数据流量业务有效缓解了语音业务收入下降带来的压力，成为中国移动营业收入增长的主要引擎。中国电信数据流量业务收入280亿元，同比增长407%，中国联通的移动电话用户2013年使用数据流量增长幅度*大，同比增长1203%，在语音业务增长乏力的情况下，数据流量业务同样也是这两家运营商营业收入增长的重要动力。 从全球范围来看，伴随着Skype、WhatsApp、微信等OTT应用的快速发展，数据流量业务正逐渐替代语音业务，成为全球电信行业新的增长点。根据思科2014年发布的全球移动数据流量预测白皮书，预计到2016年，全球手机数据业务流量将增长至每月173艾字节，也就是173万亿兆字节，一个巨大的天文数字！预计到2017年，全球数据流量业务收入将会全面超越语音业务收入，成为各大电信运营商的核心利润点。走在创新*前沿的美国四大电信运营商，AT&T、Verizon、Sprint、T-mobile已经调整运营重心，向用户主推语音和短信全免费而只对数据流量收费的套餐（Mobile Share Value Plans）。可以说，随着移动互联网的蓬勃发展和智能手机的全面普及，电信运营商向数据流量经营的转型势在必行。 然而，电信运营商从传统的语音业务经营模式向数据流量经营模式的转型并非一蹴而就，转型之路还面临诸多难题。 一是数据流量爆发式增长对电信运营商的网络资源提出新的挑战，网络拥塞现象时有发生。相比语音业务，数据流量业务具有不同的技术特征。语音业务只在接通时占用一个信道，且消耗资源很少，一个音节用几个比特就可以承载。而数据流量业务根据下载和上传的对象不同（如文字、图片、视频等），每秒流量消耗几千比特，甚至到几兆比特（1千比特=103比特，1兆比特=106比特）。所以，通常情况下，数据流量业务所耗用的网络带宽和资源要远远多于语音业务。因此，在以流量经营为主导的时代，给电信运营商带来极大挑战。然而除非移动通信技术升级换代，如从第三代移动通信技术（3G）升级到第四代移动通信技术（4G），否则移动通信网络的容量（网络资源）一般很难提升。因此随着数据流量的爆发式增长，用户感受到网络拥塞现象的频率也显著提升。网络拥塞将造成网页打开速度慢、照片无法下载、视频经常卡住等现象，将给用户带来极差的网络服务和用户体验，网络拥塞现象的高频率出现，容易造成用户忠诚度降低甚至离网。 二是传统营销模式造成“大进大出”困境。当前，国内电信运营商采用的营销策略仍是以传统语音时代的策略为主：推出大量细分人群的套餐（如中国移动现有套餐多达53种），在广告宣传、降价促销、终端补贴等方面投入大量营销费用来吸引新用户入网，缺少对存量用户的深耕细作。电信运营商花费巨额营销费用一味发展新增用户，大量新用户入网会带来数据流量的爆发式增长，对电信运营商的网络优化、服务质量、负载均衡等提出了更高的要求，如果运营商的网络优化等工作未能及时改善，网络内的所有用户，包括新用户、老用户都会感受到网络拥塞现象，降低网络服务质量和用户体验，容易造成大量用户离网。根据易观国际的相关报告，当前数据流量时代的用户离网率比起过去语音时代有明显的提升，离网人群中有的是刚入网的新用户，有的是已在网的老用户，甚至是十多年的忠实老用户，在电信运营商某些区域的离网率甚至超过入网率。这就是“大进大出”困境，花高额成本吸引新用户入网，却带来新老用户共同离网，实在是得不偿失。 三是数据流量经营面临“增量不增收”的困境。2013年，我国移动互联网数据流量同比增长713%，同期移动数据业务收入增速仅为555%；2014年，我国移动互联网数据流量同比增长629%，同期移动数据业务收入增速仅为418%，连续两年移动数据业务的量收“剪刀差”保持在20个百分点左右。电信运营商为改善数据流量经营下的用户体验，投入了大量资金用于4G基站建设，如何在数据流量增长的基础上不断提高收入，解决“增量不增收”的问题，尽快回收基站建设投入的成本，也是电信运营商面临的一大挑战。 面对移动通信网络的固定容量，为解决“大进大出”和“增量不增收”的困境，本书提出了一种动态定价的方法，根据网络内用户流量使用情况动态地进行定价调整，这样一方面可以控制网络拥塞，防止用户的“大进大出”；另一方面也可以不断优化定价结构，提高运营商的收益。 除了刚提到的网络资源，电信运营商还拥有另外一个独特的资源是码号资源。由于政府对码号资源的管制，每个运营商拥有的手机号码总数都是有限的。而手机卡与手机号码是一一对应的，所以电信运营商拥有的手机卡（SIM卡）资源也十分有限。但另一方面，随着电信市场竞争的日趋激烈，尤其在42家虚拟运营商获得工信部颁发的移动通信转售业务的经营牌照后，运营商之间的竞争越发激烈，所以各大运营商不仅通过自有渠道（营业厅）面向新用户销售手机卡，还广泛地利用各类型社会渠道进行大面积销售手机卡，吸引新用户入网。电信运营商的社会渠道代理商包括多种，大到苏宁、国美、迪信通这样的大卖场、连锁渠道，小到便利店、报刊亭这样的小门店，因此电信运营商在每个城市的社会渠道代理商常有几十上百个。 面对有限的手机卡资源和庞大的代理商数量，电信运营商应当如何合理地分配手机卡资源也是一个棘手的问题。并且，电信运营商为了客户细分，针对不同人群推出不同类型的手机卡，如中国移动推出神州行5元卡、神州行家园卡、神州行畅听卡、动感地带卡等数十种卡。所以，电信运营商需要分配的手机卡的种类也是纷繁复杂的，在考虑码号资源有限（手机卡资源有限）的前提下，电信运营商需要协同考虑分配给各代理商的手机卡种类和手机卡数量问题。目前，代理商中经常出现有的类型手机卡不够用，但有的类型手机卡却卖不完的现象。而且不同代理商缺少或富余的手机卡类型也各不相同。 为此，本书还创新地提出了根据各代理商的历史销售数据来估计该代理商处用户对不同类型手机卡的需求，在需求估计的基础上利用分配计划（Assortment Planning）的方法设计一定种类的手机卡组合，再为每个代理商分配其中的一种手机卡组合。 总之，本书聚焦于新时代电信运营商在数据流量业务定价、手机卡资源分配等方面的难题，构建相关数学模型并进行求解优化，以期为电信运营商在新时代的转型发展提供管理建议和优化方法。