电信运营商基于大数据的业务模式分析

随着4G网络的大规模商用,移动互联网、物联网蓬勃发展,人们的行为、位置、甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据,这使电信运营商面临着不小的机遇和挑战。在综述大数据时代电信运营商所面临的主要机遇的基础上,分析了电信运营商在大数据应用方面的相对优势,介绍了数据挖掘及平台架构,探讨了电信运营商基于大数据的业务模式,以推进相关技术和应用,提升客户感知,支撑流量经营。     

论借助大数据能力开展流量经营营销实践

大数据正在越来越多地被电信运营商运用到市场分析、开展精准营销、提升产品体验等各个方面。文章综述了内蒙古移动公司在内容、业务、资费、终端等方面,开展基于大数据能力的流量精细化运营,通过客户标签和产品标签实现客户超细分,捕捉客户需求和商机,适时开展针对细分客户群体的静态、准实时或实时营销。     

基于知识图谱的新业务营销推荐系统

本文为了解决电信运营商目标用户筛选不准、营销资源利用率不高的问题,以“认知智能”为特色构建大规模语义网络,提出一种基于知识图谱的电信运营商互联网新业务推荐技术方案,将客户标签属性、内容偏好、异动行为、业务订购等多维数据进行语义整合,以实现面向目标客户的精准推荐。已在存量运营工作中显著提升业务推荐成功率,证明本文方法具有重要的参考价值。     

基于数据挖掘的电信企业客户行为分析研究

当今社会已经进入到了大数据环境,各类信息以海量形式存在着,移动互联网时代的电信运营商不仅拥有用户语音通信、更拥有互联网流量使用的丰富数据,在此环境下利用好这些数据进行挖掘使之为企业的营销、维系服务,是当今技术研究的重要课题之一。大数据展现在企业面前的不仅仅一系列的数字或文字,而是海量的客户信息,对其加以挖掘与研究能够了解客户的需求,客户的特征、消费偏好等,进而制定有效的营销、维系和服务策略,本文就此对大数据与客户关系之间的联系进行分析。     

自有与合作中国移动终端立足现在面向未来

在移动互联网加速发展下,移动终端作为应用和内容的载体,实现了互联网服务和广告向用户的更深渗透,也有效拉动了电信运营商的数据增值业务.终端已经成为用户接入互联网的第一入口.而如何做好终端营销、掌控用户第一入口是移动互联网时代运营商关注的焦点.为此,三大运营商也是使出浑身解数,其中中国移动在终端上的发展更是可圈可点.     

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。     

模糊决策法结合市场调查测量电信新业务偏好度的应用

电信运营商通过市场调查了解用户对业务的偏好度,以便业务改进和营销决策,这种方法已成为管理者常态应用的方法。但是传统的市场调查方法得到用户的消费行为数据实际上单个割裂信息的反应,而没有综合评估多因素的结果。而模糊决策法应用到市场调查中突破了传统方法的瓶颈,为电信运营商进行业务改进、营销方案的制定、精准营销的设计等提供科学参考依据。     

移动互联网时代运营商3G业务能力提升策略探讨

移动互联网时代用户的需求从单一性质的通信需求逐渐转变为融合性质的社会化需求,传统电信运营商对产业链的控制能力在逐步减弱,发展3G移动互联网、提升业务能力成为发展方向。文章指出运营商要在挖掘、发展和保有用户方面探索,建立客户感知管理体系、客户体验测评模型、客户价值评估体系、竞争对手检测体系,进而提升3G业务能力,在移动互联网产业链上取得优势地位。     

电信运营企业如何实现精确化营销

随着国内电信市场竞争的日趋激烈,电信运营商的经营模式逐渐从“技术驱动”向“市场驱动”、“客户驱动”转化。面对客户的多样化、层次化、个性化需求,大众化营销已失去优势。基于客户信息、客户价值和行为,深入数据分析的精确化营销理念逐渐被各大电信运营商所接受。那么电信运营商如何来实现精确化营销呢?     

基于大数据挖掘的终端感知与换机应用研究

面对超过大量客户数据和每天海量互联网行为数据,大数据挖掘技术的引入和应用将成为终端营销精细化管理的新手段。现有的终端营销技术方案存在用户喜好特征建模难、案缺乏大数据支撑、分析能力有限等问题,致使效果并不明显。基于大数据挖掘的终端感知与换机应用系统是基于信令监测平台实现的换机监控、预测及终端推荐系统,在有效地解决问题的同时,可为数据分析人员提供强大的数据支持和人性化的操作体验,使工作效率大幅提升。     

基于大数据挖掘的客户换机倾向评估模型研究

面对大量客户数据和每天海量互联网行为数据,大数据挖掘技术的引入和应用将成为终端营销精细化管理的新手段。基于终端营销存在的问题和不足,本文提出了基于大数据挖掘的客户换机倾向评估模型,具体包括基于聚类算法的隐形换机用户提取方法,基于神经网络的指标分析法,基于决策树的潜在换机模型。     

精确营销在电信直复营销中的应用

随着国内电信市场竞争的日趋激烈,电信运营商的经营模式逐渐从"技术驱动"向"市场驱动"、"客户驱动"转化。面对客户的多样化、层次化、个性化需求,大众化营销已失去优势,基于客户信息、客户价值和行为以及深入数据分析的精确化营销理念逐渐被各大电信运营商接受。文章给出具有广泛适用性的精确营销和直复营销的定义,在参考传统营销理论的基础上,对电信企业如何将精确营销应用于电信直复营销当中进行了探讨。     

数据挖掘助力精细化流量经营

移动互联网时代,移动数据流量正以前所未有的速度在增长,电信运营商面临着增量不增收、流量套餐渗透率不高、自有移动互联网业务推广难等问题。本文结合电信运营商的实际案例,介绍运用协同式过滤、社交网络分析、决策树等数据挖掘技术在流量套餐精确营销、移动互联网业务个性化推荐等流量经营重点工作中的应用和效果。     

试析数据挖掘技术在电信市场营销中的应用

随着我国电信市场的飞速发展,各大电信运营商在长途业务、lP业务、移动业务等领域中进行着激烈的竞争。以技术为动力,以销售为目标的传统的电信市场战略已经被以客户为中心,满足用户需求的市场战略所代替,客户资源是现今电信运营企业竞争的重点。随着数据挖掘技术的推广应用,其对电信行业用户流失的分析,成为各大电信企业关注的焦点,它对降低电信企业的运营成本,提高企业经营成果有着十分重要的作用。     

基于大数据挖掘的小区用户流向分析与应用

借助大数据技术,实现特殊场景特殊应用的分析与预测,有针对性地进行干预,是互联网时代业务推广的重要措施。对于电信运营商,通过MC口获取用户信令数据,然后在基于用户行为的大数据分析基础上,开展各类应用,如景区流量监测应用与人员分流、商圈应用与预防、交通规划等,对企业的市场扩展、历史沉默数据价值挖掘、企业形象树立、客户感知提升等,都具有重要贡献和意义。     

流量经营分析系统的设计与实现

随着手机上网速率的提升,智能终端功能的提高,移动互联网流量开始井喷,随之而来的是日趋激烈的移动互联网竞争,客户体验提升和新业务营销需要对海量的流量数据做分析,流量经营工作成为移动运营商新时期工作的重中之重.流量经营是指电信运营商提升单位流量价值、降低流量成本,以更好地满足用户需求的一系列运营手段.流量经营的本质是经营活动而非技术,不是单纯的流量计费,而是在经营活动中充分考虑流量成本并体现流量价值,从而实现基于用户体验价值的科学定价.流量经营分析系统根据用户、终端、内容、网络、业务、位置等维度实现流量的综合分析,整合了用户使用GPRS、WLAN上网的行为及内容等网络侧数据和经分侧数据,搭建了比较完善的数据流量运营分析支撑系统,实现了业务指标的集中化监控、用户内容分析、终端使用行为分析等功能.     

贝叶斯构造网络算法在电信CRM中的应用

客户流失是各大运营商面临的一个挑战，随着市场的逐渐饱和，减少客户流失成为企业战略发展的一个重要组成部分。数据挖掘技术的核心功能在于通过历史数据预测未来的发展趋势，数据挖掘技术的使用可以在客户流失前及时给营销人员预警，使营销人员可以及时的挽留客户，从而降低客户流失率。本文通过对客户流失的业务需求和数据挖掘技术的介绍，提出了一种客户流失预测分析的解决方案。     

基于大数据技术的电信触点统筹营销平台建设

近年来，移动通信与互联网行业高速发展，电信市场加速发展，5G部署、三网融合、流量对语音的替代、不限量流量产品的推出，都将对电信行业发展带来重大影响，运营商必须积极适应、有效应对，才能保持自己的地位。为了新形势发展的需要，必须进行基于客户需求的精准营销，建设基于大数据、基于用户触点的统一系统是公司发展的必要条件。因此，通过对电信运营商各触点系统的现状开展研究与分析，借助大数据挖掘的理论知识，结合触点系统建设知识及大数据模型技术手段的综合运用，对基于大数据的电信业务触点统筹精准营销系统构建进行详细的阐述。     

融合运营商网络行为数据的权益营销应用

移动互联网时代下,如何挖掘海量用户网络行为数据,提升数据变现能力对于业务运营具有重要的意义。融合电信运营商计费订购数据、移动认证登录数据和上网流量DPI解析数据等数据源,按照统一的标准构建业务分类标签,并根据用户使用行为记录输出兴趣偏好标签,最后辅助视频类权益计费业务的营销推荐,实验结果表明该方法能够显著提高订购转化率。     

数据挖掘技术在有线电视运营上应用

有线电视运营商通过多年的积累已经获取大量的用户数据和行为信息,但却没有很好的对这些信息进行挖掘与分析。相反数据挖掘技术已经在电信有了比较成功的应用。本文通过介绍数据挖掘技术和相关的算法,分析数据挖掘技术在有线电视运营上的应用,为有线电视运营商设计营销方案,预测和检验营销效果,从而提高有线电视运营商运营能力。