联通大数据中心

大数据精准营销是2018年营销界当仁不让的主流。

如今，年轻人受到的影响大多来自自媒体平台，而非严肃、传统的媒体。另一方面，ai技术的发展让营销平台可以对庞大的用户群体行为大数据进行深度学习和分析，将合适的内容在合适的场景传递给合适的用户。

做好营销的关键在于，营销平台必须与内容化广告融合，优化ai算法、采集数据精准、降低存储消耗，使用简单易懂，它不只是软件产品，还必须是营销产品。而传统的营销方式早已不能满足营销的需求，营销成本越来越高，客户却不见增多，这也是很多企业老板很头疼的事情！在这个互联网快速发展的时代，人的作用逐渐缩小，慢慢变为数据信息时代，得数据者得天下！

2018年，营销势必朝着大数据精准获客的方向发展！我认为，大数据精准获取客户、智能获取数据信息才是营销解决方案的方法！

用户画像。运营商可以基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术(如分类、聚类、rfm等)进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。

(2)关系链研究。运营商可以通过分析客户通讯录、通话行为、网络社交行以及客户资料等数据，开展交往圈分析。尤其是利用各种联系记录形成社交网络来丰富对用户的洞察，并进一步利用图挖掘的方法来发现各种圈子，发现圈子中的关键人员，以及识别家庭和政企客户;或者分析社交圈子寻找营销机会。如在一个行为同质化圈子里面，如果这个圈子大多数为高流量用户，并在这个圈子中发现异网的用户，我们可以推测该用户也是高流量的情况，便可以通过营销的活动把异网高流量的用户引导到自己的网络上，对其推广4g套餐，提升营销转化率。总之，我们可以利用社交圈子提高营销效率，改进服务，低成本扩大产品的影响力。

(3)大数据在精准营销应用。运营商在客户画像的基础上对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，并在在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的需求，实现精准营销。如我们可以利用大数据分析用户的终端偏好和消费能力，预测用户的换机时间尤其是合约机到期时间，并捕捉用户近的特征事件，从而预测用户购买终端的真正需求，通过短信、呼叫中心、营业厅等多种渠道推送相关的营销信息到用户手中。

(4)个性化推荐和投放。利用用户画像信息、客户终端信息、客户行为习惯偏好等，运营商可以为客户提供定制化的服务，优化产品、流量套餐和定价机制，实现个性化营销和服务，提升客户体验与感知;或者在应用商城实现个性化推荐，在电商平台实现个性化推荐，在社交网络推荐感兴趣的好友。

第三方面，客户关系管理。此方面包括客服中心优化和客户生命周期管理。

(1)客服中心优化。客服中心是运营商和客户接触较为频繁的通道，因此客服中心拥有大量的客户呼叫行为和需求大数据精准营销。我们可以利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户的行为特征、选择路径、等候时长，并关联客户历史接触信息、客户套餐消费情况、客户人口统计学特征、客户机型等数据，建立客服热线智能路径模型，预测下次客户呼入的需求、投诉风险以及相应的路径和节点，这样便可缩短客服呼入处理时间，识别投诉风险，有助于提升客服满意度;另外，也可以通过语义分析，对客服热线的问题进行分类，识别热点问题和客户情绪，对于发生量较大且严重的问题，要及时预警相关部门进行优化。

(2)第五方面，数据商业化。数据商业化指通过企业自身拥有的大数据资产进行对外商业化，获取收益。国内外运营商的大数据精准营销和数据商业化都处于探索阶段，但相对来说，国外运营商在这方面发展的更快一些。

(3) (1)对外提供营销洞察和精准广告投放。

(4) 营销洞察：美国电信运营商verizon成立了精准营销部门precisionmarketing division。该部门提供精准营销洞察(precision marketinsights)，提供商业数据分析服务。如在美国，棒球和篮球比赛是商家为看中的营销场合，此前在超级碗和nba的比赛中，verizon针对观众的来源地进行了数据分析，球队得以了解观众对赞助商的喜好等;美国电信运营商sprint则利用大数据为行业客户提供消费者和市场洞察，包括人口特征、行为特征以及季节性分析等方面。

(5)精准广告投放：verizon的精准营销部门基于营销洞察还提供精准广告投放服务;at&t提供alert业务，当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券

大数据，指的是大数据平台+技术+业务。面向业务目标，运用大数据能力引擎提供一系列的分析能力，深度洞察用户。这里的大数据不仅仅是技术、还包括大数据分析、数据可视化和数据开放共享的一切能力。只有运用了这样的能力才能将底层融合的数据资源充分盘活。

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