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随着政企业务从蓝海走向红海，运营商也启动战略转型。现如今，在保证政企业务市场占有率这场“战役”下，已经不仅是拓展新业务的“攻坚战”，谁能留住客户，服务好客户，如何“打好”防止客户流失的“保卫战”成为了运营商面临的新的挑战。
相对于大众市场成熟的存量客户运营，政企市场客户运营存在诸多短板，主要体现在客户异常洞察难、客户业务使用情况掌握不清晰、客户潜在需求挖掘难、客户自助服务手段弱、业务指标呈现不全和营销任务执行管控难这六个方面。
针对上述存量客户运营问题，借鉴互联网业界主流的AARRR、精益管理等客户运营做法，可以考虑从以下几个方面进行体系化的提升，从而形成政企客户数智化运营作战体系。
总之，从存量客户运营角度出发，可以考虑搭建“政企数字化运营作战体系”，从商机、策略、执行、评估全流程闭环管控，逐步实现存量客户运营的标准化，智能化，提高客户运营成效。
策略矩阵分为“异常策略矩阵”和“产品关联矩阵”。通过将存量客户运营风险和产品之间的关联关系的诸多场景，抽象出判断条件，进行模板化的预配置，解决风险和商机识别的场景模糊，无迹可寻的问题。
策略矩阵的配置能力，包含以下几个方面：
场景模板：基于具体的业务场景，抽象成场景模板，配置过程中，引用场景模板，差异化配置，通过场景模板的配置，针对于同一情况，如：大客户欠费催缴周期和中小企欠费催缴周期，同时引用“欠费催缴”场景模板，进行基本业务属性的定义。
场景条件配置：继承场景模板，配置不同场景下的判断条件，以表达式的方式进行可视化配置，如：大客户的催缴周期为：提前1个月发通知单。（表达式为：催缴单发起=缴费日期-30天）。
数据采集源：针对模板和条件，配置数据采集源，以接口地址方式进行配置。如欠费催缴场景调用：账务中心-欠费管理-XX服务。
异常策略矩阵的应用场景：针对所关注的客户异动场景进行分析，提炼成模型，对异动的条件进行模板化的配置，从如下维度进行配置：
客户细分维度：针对于名单制客户（行业客户）、中小企客户，按照不同的客户等级来配置异动情况的判断条件，如：判断欠费异动，名单制客户（行业客户）欠费5万元以上为异动，中小企客户欠费1万元以上为异动。
产品维度：针对重点产品的异动条件单独进行配置，如：行业短信，配置条件为：当期业务使用率低于档内使用率的30%，判断为异动；云空间使用量低于档内40%，判断为异动。
区域维度：由于业务发展发达地域和欠发达地域对异动情况的判断标准存在很大差异，需要根据各地域的业务发展情况，来进行异动标准的差异化处理。
产品关联矩阵的应用场景：从产品的设计视角出发，分析产品所面向的客户群体、市场定位、产品价值等方面的关系，构建产品关联策略模型，向潜在客户进行推荐，如：
面向旅游、酒店等行业客户，通常会订购彩铃、数字会议、彩信业务，那么将三种业务进行产品关联设计，打包进行组合订购推荐。
面向学校客户，通常会订购物联网卡，电子围栏，定位，数字教学等业务，当发现当前客户订购了部分业务，对其他业务进行推荐。
面向党政军类客户，将专线类、安全类产品进行行业解决方案设计，关联销售。
基于客户标签，按照异常策略矩阵配置结果，从客户、订购、合同等业务数据中检索到符合条件的客户，形成客户延续性商机、产品关联性商机、行业相关性商机：
客户延续性商机：通过对客户当前业务使用情况的采集、建模分析，向销售经理提出客户业务订购的升档建议和降档预警，在客户业务收入保有的前提下，规避存量业务收入下降的风险。
产品关联性商机：基于政企产品关联性矩阵的配置结果，根据客户当前已订购的产品之间的关联关系和使用情况的数据建模分析，向一线看管客户经理推荐关联附加订购的建议，增加附加业务的转定率。
行业相关性商机：分析行业客户的痛点和对业务使用诉求，将政企独立的产品，以解决方案的方式进行封装推荐，有助于行业市场空间的扩展。
发现符合条件的目标客户和对应的场景后，需要根据不同场景的需要进行策略的配置和匹配，主要包含异常策略匹配和商机策略匹配：
通过风险和商机描述的模板化设计，能够更加清晰的反应风险和商机的真实情况，使得一线销售经理能够更加准确的理解任务的背景、问题、目标，进行有针对性的处理，提高风险问题的解决效率，提升商机的转化率。
定义异常和商机数据发现后，提醒任务工单的生成，审批，调度、发布、监控等流程环节。由于一线销售经理每天接收的任务工单比较多，其中存量客户运营风险类任务是尤为重要的，因此，在任务类型中，需要将“客户运营风险类”任务明显的进行标记，对SLA提出明确的要求，并进行全程的监控。
对于异常风险类提醒，在运营策略工单派发的同时，要对每一类风险，提供描述上的标准化配置，如： “客户经理XX您好，您所看管的客户XX，当期采购行业短信服务的标准是XX10万条，截止到X月份，该客户只使用了XX万条，低于常规业务使用的范围，请及时进行跟进”。
对于商机类提醒，对商机进行合理的分类，对商机内容进行标注化描述，如：“客户经理XX您好，您所看管的校园客户XX，当前已采购“物联卡”业务，根据行业客户通用订购喜好分析判断，该客户可能需要订购“电子围栏”业务，请及时进行跟进”。
利用大模型、OCR、语音识别等AI技术，为客户经理及运营人员提供AI助手、AI离职交接、AI智能标签、AI诊断算法等辅助工具：
AI助手：在销售经理需要了解存量客户的运营状况时，看通过简单的语音输入，将存量客户的健康状态指标进行检索、整理、直观的呈现给一线人员。
AI离职交接:当销售经理离职交接时，AI会辅助整理被看管客户近三个月内的合同、订购、账单等数据，以短胶片的方式呈现给交接人，方便接手人员对客户快速的进行了解，提高服务的质量和效率。
AI智能标签：基于存量客户的真实情况，进行标签化的封装，在各类应用需要获取存量客户信息了解时，利用AI技术来进行快捷的数据访问。
AI诊断算法: 构建客户健康度模型，通过AI技术随时对客户的健康状况指数进行实施的监管。
为更高效服务于中小企业，改善当前各类服务强依赖于一线人员的困境，实现为一线减负，可进一步丰富政企自助服务能力，包含：
业务办理类服务：业务预约办理、二次变更类业务请求、缴费充值、发票申请、发票打印等。
自助查询类服务：查询订购关系、查询业务使用量、查询历史账单、查询欠费等。
咨询投诉类服务：产品服务咨询、解决方案咨询、服务使用故障投诉、故障解决进度查询、故障解决满意度评价等。
通过加强中小企业客户自助服务能力，一方面可以避免看管客户经理线下对客户照顾不全，所引起的客户服务体验问题；另一方面，政企客户利用线上自助渠道进行快捷业务操作，提升了业务处理的效率。同时加强了政企客户与运营商之间的线上互动，精准掌控客户对自助能力的使用动态，从而提升业务服务水平。
政企客户营销执行涉及多方、多人协同。可围绕派单、执行、反馈、监控，形成闭环的流程，加强营销任务的执行效率。具体从以下几个方面进行提升：
全渠道任务派发协同：存量客户运营的任务工单生成后，以待办任务的方式，同时派发到网格APP、政企工作台等其他应用终端，任务在各应用的操作结果可以继承，数据统一存储。
智能化任务调度：任务工单进行分门别类，基于工单类型设定处理SLA时效，任务工单按照处理时效倒序、任务重要程度、任务所关联的客户等级、任务所关联的产品等级、任务的风险系数等维度进行排列，在工单任务处理过程中，可进行任务转派，回退，分拆等操作，方便工单任务的顺利执行。
任务堵点督办：工单任务会对每个执行环节进行时效性的管控，并且进行任务的执行流畅程度进行实时的监控，当任务执行环节超时时，会被判断为任务堵点，针对任务堵点，会对任务责任人进行及时的提醒，同时会提供任务执行过程监控大屏的呈现。
任务完成时间预测：为了能够使任务的发起人以及各参与方能够准确了解任务的执行过程和当前的进度，策略体系提供任务环节指引的同时，会按照环节的时效预判任务的预计完成时间，以便满足流程透明化的要求，提升存量客户运营任务工单的执行效率和前端体验。
对于耗时长、质量低，影响存量客户运营效率的关键短板节点（如方案制作等），需加强节点管控。
对任务工单的执行提供场景化的监控能力。细化任务工单执行流量波动分析，根据任务工单类型细化流量波动/异常的监控。
场景化监控配置
场景化监控执行
自动化预警推送
智能化监控报告生成
根据PDCA方法论，搭建存量客户运营任务工单流程健康度评估体系，定期对各类工单任务执行流程的超时率、退单率等维度按权重评分，评估流程健康度；分析堵点，对流程环节、时限设置提出合理化建议。
评估配置。从多维度（时间效能、满意度、工作质量等）、多角度（发起人、执行人等）设置工单任务执行健康度评估指标及其权重。
指标计算。根据评估配置计算各项指标，最终计算任务执行流程健康度评分。
检查评估。利用直方图分析方法，分析各营销任务流程环节执行情况，制定95%线（95%任务都可及时完成）、80%线和50%线标准，分析流程执行时限阈值偏差（如时限阈值2小时，但平均能在30分钟内完成，偏差值较大），评估任务时限设置合理性。同时输出低效人员及组织排行榜，督促提效。
工单任务执行流程优化建议：根据平均结果，利用大模型生成流程优化建议，包括易超时环节时限加长建议（50%的任务单都超时，可能意味时限设置不合理）、时限冗余偏差过大环节时限缩短建议、人工处理环节压降等。
存量客户运营需要各类角色来协作完成，评估效果需对各类角色的任务边界、职能等进行明确区分，聚焦商机签单，存量续约，重点产品保有等指标的完成度，通过存量客户运营效果评估模型，来对各类角色任务完成的效果进行打分、排名，奖惩和激励。
存量客户运营效果评估模型，可通过“风险规避（降低流失）”和“商机效果（增量提升）”两个方面来进行设计：
风险规避：
风险判断准确率：主要用来评估策略矩阵的配置是否符合客户的真实的情况；
风险维系是否及时：主要是评估工单执行是否及时；
风险是否解除：主要是评估经过风险判断和处理，风险的问题是否依然发生。
商机效果：
商机判断准确率：通过客户有无诉求来评估策略矩阵的配置判断出的商机是否有效；
商机转化：主要是综合评估通过存量客户运营体系产生的线索转化为有效商机的比例和周期；
商机成交比例：主要是评估商机最终是否成功转化为订单。
为了显性化赋能运营指挥决策和作战，可对存量客户运营的指标数据进行量化，通过业务发展视图来进行分维度的呈现。
运营管理维度：运营数据下钻到区域、网格、到达最小运营单元。
产品经理维度：从产品、行业、客户维度呈现业务指标
客户经理维度：可见客户业务发展、业务使用、业绩情况等
在运营视图呈现方面，可充分利用大模型技术，智能按需定制生成个性视图。
知道业务发展视图要哪些数据并自主去取
能够读懂数据背后的意义
业务发展由浅及里，由表入深
通过政企数字化运营作战体系的构建，实施和评估，有效的降低存量客户流失的风险，准确的挖掘存量客户的潜在购买机会，最终实现“发展新客户、留住老客户、老客户价值转化”等方面的提升。
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