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用户保有的目标是提升客户稳定和提升客户收入，从这个角度看，细分用户群可以从客户价值度、客户稳定度细分，建立客户价值—稳定度模型，找到低稳定用户，高价值用户优先保有。
第一步，建立客户价值模型
利用运营商积累的用户数据，采用数据挖掘方法建立数据模型是常用方法。建模流程主要包含业务理解、数据准备、数据探索、模型建构、模型评估、部署应用几步。
图1 业务建模流程
从业务经验出发，客户贡献度和客户忠诚度，业务使用的稳定性都是影响客户价值的因素，那包含的业务指标有：客户历史贡献、当前贡献、业务量多少、客户交往圈大小、本网通话占比、在网时长、合约情况、合约剩余时长、停机、欠费等。
根据业务指标，使用德尔菲专家打分法赋予指标权重，形成客户价值指标评价体系，并计算每个客户得分。对客户得分结果进行聚类，形成高、中、低价值客户分层。如客户得分结果呈正态分布，说明模型的拟合度较好。
第二步，建立客户稳定度模型
用户稳定度模型从业务上考虑主要包含用户基础属性、业务捆绑、消费行为、业务使用、消费趋势等方面，具体包括：套餐类型、终端品牌、合约捆绑情况、增值业务使用情况、最近半年缴费次数、ARPU下降趋势等指标。
通过提取历史稳定用户和离网用户数据，作为训练集，找到影响客户稳定度的重要因子，通过决策树模型等方法输出稳定度预测的规则集，将用户划分为高稳定、中稳定、低稳定用户。
稳定度模型评估主要通过覆盖率、命中率等指标评估。覆盖率是指预警用户名单中真实发生离网的用户在所有离网用户中的占比，命中率是指预警用户名单中真实离网用户在预警用户名单中的占比。
第三步，细分用户，确定客户保有优先级
根据客户价值度、稳定度，对用户进行细分，形成细分用户群，将客户细分为操心客户、关心客户、放心客户、用心客户，如下所示：
图2 基于客户价值-稳定度的细分客户群
客户保有优先级为操心客户、关心客户、放心客户、用心客户，营销资源有限情况下应重点优先关注操心用户。
寻找客户稳定度低的原因一般有两种方法，一是通过访谈调研等收集用户离网原因，二是通过数据特征发现，虽然客观数据并不能直接反应用户流失原因，但用户行为数据透露的信息往往比调研得来的主观数据更真实。从“说”到“做”还有距离。
由于访谈调研营销资源投入成本高，有效性差，运营商越来越倾向于发挥数据的作用。从数据发现，离网用户存在明显的聚类特征：
离网用户语音饱和度严重不足，流量饱和度严重不足或者大幅溢出，呈现两极分化离网用户交往圈衰减明显离网用户在入网4-9个月，入网2年时离网最高
同样，稳定度较高的用户也有明显的聚类特征：
使用融合套餐、增值业务用户离网率明显较低使用V网业务、交往圈较大用户离网率远低于其他用户
所以提升客户稳定度可以从以下三方面入手：
第一，利用痛点，优化产品
持续的为客户提供优质化产品和服务是存量客户运营之本。解决用户使用产品的主要痛点是重中之重。从以上套餐使用饱和度可以看出，用户对资费设计并不满意，套餐使用饱和度严重不足短期内能提升运营商收入，对用户忠诚度却有一定的损害。通过主副卡业务、流量转送等提升套餐使用饱和度，对套餐使用过饱和用户推荐套餐升档或流量包等满足其流量需求。
第二，找到痒点，提升用户粘性
所谓痒点，是指用户听到后非常有兴趣，想要购买的产品或服务。比如苹果合约机最初推出时，承诺较高月消费就能享受零元购机活动，对于果粉来说就是无法抵挡的诱惑，像合约机、合约套餐、融合业务、积分等粘性业务都属于这类。
