基于大数据营销应用体系的流量经营研究

借助标签应用平台等大数据工具,构建“点-线-面-立体”大数据营销应用体系,通过分析客户特征和痛点、匹配个性化营销策略、部署客户偏好渠道,实现流量精准营销,持续刺激客户流量增长,提升市场营销的效率和精准性,培养全员的大数据营销能力。     

基于数据挖掘的电信客户细分研究析

随着电信市场竞争的不断加剧,电信企业传统的营销模式正在向主动营销和精确营销转变,因此客户细分显得至关重要。本文讨论基于数据挖掘的客户细分方法,并结合数据挖掘实施过程对客户细分中的数据准备、宽表设计、数据质量探索、聚类分析和战略划分等关键点进行了分析总结,希望对电信企业实施客户细分有所帮助。     

电力营销客户标签分类方法优化设计

针对当前已有分类方法未能考虑类别标签，导致电力客户满意度大幅度降低的问题，提出优化设计电力营销客户标签分类方法，通过RFM模型识别不同客户的价值，对电力营销客户进行细分；将客户行为通过云模型变换算法转为云模型标签，划分客户类型，完成营销客户标签分类结构研究；依据标签分类结构三大节点特征，构建电力营销客户标签分类平台层；将得到的云模型作为营销活动的指导，完成电力营销客户标签分类方法优化。通过实验研究显示，所设计方法优化后标签分类使用效率提高，优化后的方法性能更佳。     

基于运营商大数据技术的精准营销应用研究

运营商大数据包含丰富的用户行为信息,具有全面性、多维性、客观性的特点。运用Hadoop大数据技术,通过分析建模、机器学习等操作,构建用户标签体系,对用户行为特征及偏好画像。销售企业能够结合自身产品服务的特点和用户画像信息,精确筛选目标客户进行营销,从而降低推广成本,提高转化效率,这就是基于运营商大数据的精准营销。     

流计算及其在电信实时营销中的应用

移动互联网时代,随着新技术的不断涌现,市场竞争愈加激烈,实时营销的需求逐渐增大。通过调研分析大数据实时流式处理技术,并结合其在满足非功能性需求方面的独特优势,设计了一个可以同时满足大数据存储、大数据实时处理的实时营销平台。实时数据处理首先将实时数据以日志的形式存储在Flume中,然后再通过Strom和Spark Streaming工具对实时数据进行实时处理与分析,并对数据进行标签,并将生成的标签存储在Redis数据库中,为发现目标用户进行精准营销做准备。     

大数据挖掘助力电信运营商终端营销

移动互联网时代掌控手机终端成为电信运营商维系客户与扩大市场的战略重心,各运营商在终端营销上均面临通信市场日趋饱和、被互联网异质业务管道化、客户转化质量与效益较低等问题,迫切需要挖掘海量客户及行为数据的价值,提升精细化管理水平,大数据挖掘的引入成为重要抓手。本文在描述电信运营商终端营销典型需求的基础上,阐述了大数据挖掘的主要分析应用手段,对建立客户上网行为分类标签、识别客户潜在换机需求和终端偏好、适配终端及流量套餐与业务应用、客户互联网应用偏好挖掘与实时营销等典型场景给出了建模思路与应用参考。     

电信客户细分中基于聚类算法的数据挖掘技术研究

结合市场细分和数据挖掘技术等相关理论,针对电信行业客户细分领域存在的问题,以某市电信公司提供的二十多万客户数据作为研究对象,基于CRISP-DM数据挖掘模型,通过数据挖掘工具中提供的K-means聚类算法完成对电信市场客户准确、有效的聚类细分,为管理和营销人员初步提供了制定管理或营销计划的依据。在完成客户细分模型的基础上,设计和实现了电信客户细分系统,并编码实现该系统功能的主要模块,将客户细分的整个流程通过自动化的过程描述出来。     

iPhone目标客户细分和业务应用研究

iPhone的引入给了中国联通的3G市场强力的牵引拉动。在新的形势下,当务之急是实现粗放式营销向基于数据挖掘的客户细分精准化营销,提升价值流量的转变。本文以客户细分理论、数据挖掘等为基础,构建基于整合OSS、BSS、MSS 3域数据的客户细分综合分析平台,对iPhone客户群进行细分研究以利于精细化营销,并对iPhone目标客户群用户业务应用进行分析和建议。     

大数据视角下分析移动互联网行为

通信技术的快速发展让人类进入到了大数据时代,信息交互成为了一种新的互联网交流形式。移动终端产生的数据庞大,在大数据时代的发展背景下,如何利用好手中的大数据解决处于移动互联网下的用户行为问题是本研究的关键。采用标签化的方法对客户的需求进行细分为客户的行为构建完整的标签库,从而提升客户细分能力。     

Nice制胜之道:“实时”响应,优化“互动”

在大数据繁荣时代,Nice能帮助企业实现实时营销,将服务转化为销售……2012迎来了大数据繁荣时代。作为提供基于意图业务解决方案的全球领先服务商,近年来Nice在大数据市场上表现不凡,产品不断创新,业绩不断攀升,呈现出强劲的增长态势。近日,Nice高层在京解读了其制胜之道:"实时"响应客户需求,优化企业和客户的"互动"。把服务转化为销售实际上,Nice制胜之道体现在企     

基于移动通信客户行为分析的精确营销策略研究

随着全业务和3G运营的发展,粗放式的营销方式已明显滞后于电信市场的发展。将精细化营销、数据挖掘等营销管理理念和智能计算方法运用到电信产品营销中,提出了基于移动通信客户行为分析的精确营销策略模型。本模型依据客户行为分别建立客户价值模型、客户粘性模型、客户异动模型和客户需求鉴别模型,利用4个模型构建营销矩阵,实现客户群细分,针对不同客户实施不同保有和营销策略并对模型实施应用评估。精确营销策略能够为营销队伍提供常规化营销支持服务,提升企业市场竞争力。     

立足小数据基础的电信企业大数据分析应用发展策略

在对大数据和小数据、大数据分析和小数据分析两组关系进行研究的基础上,立足企业自身商业问题和已有小数据优势,提出了电信企业大数据分析应用发展策略.电信企业应当选择并采集、存储有用大数据,与自身小数据一道,发掘数据因关联而更完善、更全面、更细粒度的客户洞察价值,为实现企业实时营销、精确营销以及职能管道和客户体验运营管理提供有力支撑.     

客户关系管理中基于数据挖掘的客户细分研究

客户关系管理(CRM)是适应企业"以产品为中心"到"以客户为中心"的经营模式的战略转移和关系营销的需要而发展起来的新的管理理念,它把在保证企业利益的前提下追求客户满意和客户忠诚作为最终目标。客户细分是客户关系管理系统的核心功能之一,可以对客户获取、客户保持及客户增值等客户关系管理过程提供全面支持,提升客户满意和客户忠诚。本文将从客户关系管理中客户细分问题的特点出发,探索基于数据挖掘的客户细分模型,为客户关系管理提供新的应用方法。     

基于客户消费行为的电信客户细分

在电信移动增值业务的营销中,客户细分是精确营销的基础,科学的客户细分能避免推荐的盲目性。本文结合电信行业特点,将RFM模型和层次分析法结合起来衡量客户价值,并采用聚类方法对客户细分,挖掘出潜力客户,有效地降低了营销成本。     

黑龙江高校通信市场发展策略研究

校园市场作为重要的细分市场,是通信新增客户主要来源。现在校园用户以90后为主,具有鲜明的追求新鲜、时尚、有趣等事物的特点。本研究结合校园市场特征和校园用户特点,将校园通信市场定位于"新产品的实验田,忠诚客户的培育场",承接校园定位,提出"重塑品牌,扎根校园,深入创新"的发展策略,具体举措包括树立独特校园品牌文化;结合大数据技术,创新产品种类,丰富产品内涵;整合企业资源,创新商业模式;创新营销模式等。     

一种基于大数据分析的市场营销运营体系

在移动互联网时代,传统业务逐步萎缩,有些濒临退市,新型业务的发展与推广,是互联网公司的重要决策,市场营销竞争异常激烈。以现有营销模式为基础,结合当前市场规模和环境,提出一种基于大数据分析的市场营销运行体系,构建了涵盖方案策划、目标客户选取、营销事件捕捉、商机把握、营销匹配、多波次营销、渠道执行与效果评估等功能、形成了场景支撑、渠道支撑、实时营销、客户洞察、数据深度解析等能力。     

对齐齐哈尔联通产品管理的思考

根据STP营销理论,指出齐齐哈尔联通现阶段的产品营销大致处于目标市场营销阶段,为完成该阶段市场细分、产品管理的任务,从指导原则、保障体系等方面提出了改善营销工作的思路,即以客户导向、市场竞争导向、战略导向和服务导向为指导原则,以信息流动系统、科学可行的分析系统和激励、监控机制为保障体系.     

面向3G的客户标签精确营销体系搭建

文章总结了国外运营商的先进经验,对客户标签体系进行了探索,搭建了客户标签精确营销体系架构,结合现有营销活动过程建立了基于客户标签的精确营销闭环模式,并以手机证券的精确营销作为实证研究,结果表明其营销效果较传统营销手段成功率有大幅提高。     

电信行业基于数据驱动的精准营销模式研究

移动互联网背景下,随着大数据技术的不断发展,客户的需求越来越个性化,客户体验要求越来越高,包括对客户需求的准确把握以及需求响应的实时性,传统的营销模式已不能满足创新业务的快速发展。描述了大数据背景下电信行业开展由数据驱动的精准营销的流程与方法以及支撑数据驱动精准营销所需的一些关键IT支撑能力。     

中国电信大客户营销与普通用户市场营销比较

论述了在中国电信市场营销活动中,通过细分市场的方法,把电信客户细分为集团客户（大客户）和零散客户（普通客户）。详述了大客户营销与普通客户不同特点和采取的不同策略,达到搞好全员营销、用心服务的目的。