利用数据挖掘完善电信增值业务精细化营销的研究
电信行业数据挖掘技术应用案例总结
电信行业数据挖掘技术应用案例总结数据挖掘技术是一种从大量数据中获取有用信息的技术，通过使用数据挖掘技术，电信行业可以挖掘出隐藏在海量数据中的商业价值，从而提升运营效率和用户体验。
本文将总结电信行业中常见的数据挖掘技术应用案例，以展示数据挖掘在电信行业中的重要作用。
1. 客户细分电信行业拥有海量的用户数据，包括用户的姓名、年龄、性别、通话时长、通话频率、上网流量等信息。
通过数据挖掘技术，电信公司可以将用户进行细分，以便更好地了解不同用户群体的需求，并提供个性化的服务。
例如，通过挖掘用户的通话记录和上网流量，可以将用户分为高通话时长用户、高上网流量用户等不同群体，并根据他们的喜好和需求提供相应的增值服务。
2. 欺诈检测电信行业一直面临着欺诈问题，例如，SIM卡被盗用或者用户欺诈行为等。
数据挖掘技术可以通过分析用户通话记录、短信记录以及其他使用数据的方式来检测潜在的欺诈行为。
通过建立欺诈检测模型，可以识别出一些异常行为，如通话时长、通话次数等异常指标，从而减少欺诈事件的发生。
3. 用户流失预测对于电信公司而言，用户流失是一个关键的问题。
通过数据挖掘技术，可以分析用户的使用行为和消费情况，找到用户流失的关键特征，并建立流失预测模型。
通过监测这些特征，并及时采取措施如提供个性化的优惠刺激措施，电信公司可以有效降低用户流失率，提升客户满意度。
4. 营销有效性分析数据挖掘可以帮助电信企业分析其营销活动的有效性。
通过挖掘用户的消费数据、行为数据和营销活动记录，可以了解营销策略的有效性，并进行相应的调整。
例如，通过分析用户对某项营销活动的响应情况，可以确定优化营销策略的方向，提高营销活动的成功率。
5. 路网优化在电信行业，实现高效的通信网络建设和优化是至关重要的。
通过数据挖掘，可以分析用户的通信网络使用情况，找出网络瓶颈，优化网络结构。
例如，在城市中，通过分析用户数据，可以确定最常用的通信信道和通信塔的位置，从而更好地优化通信网络，提供更好的信号覆盖和通信质量。
基于数据挖掘的精细化营销实例模型建立探讨
品 营销模 型 ， 差异 化 细 分 了客 户 群 体 ， 现 了营 销活 实 动可度 量 、 可调控 等精 准要 求 。
２ 精 细 化 营 销 支 撑 系统 实例 模 型 构 架
精 细 化营 销 支 撑 系统 实 例 模 型 主 要有 三个 模 块
长 点 。 商业 运 营角度 看 ， 从 成功运 营增 值业 务 ， 就意 也
一
笔宝 贵 的财 富 ， 而数 据挖 掘系 统正 是充 分 利用 这些
宝 贵 资源 ， 而 达到 降低 成 本 、 高 效 益 目标 的一 种 从 提
最有 效方 法 与手段 。 通过数 据仓 库 和统计 分 析模 型确
立 竞争 优 势 ， 以高 质量 的服 务 留住 现 有 客 户 ． 户 在 客
第 ３ １卷 第 ３期 ２１ ０ １年 ９ 月
山 东 通 信 技 术
Ｓ ａ ｄ ｎ ｍｍｕ ｉ ａｉ ｎ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｈ ｎ ｏ ｇ Ｃｏ ｎｃ ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏ
ＶＯｌ３１ ＿ ＮＯ． ３ Ｓｅ ２０１ ｐ． １
基 于数 据 挖 掘 的精 细 化 营销 实例 模 型 建 立 探讨
网 时 间越 长 客 户 终 生 价 值 （ ｕｔｍｅ ｉ ｉ ｌ Ｃｓ ｏ ｒ ｆ ＴｍｅＶａ— Ｌｅ
ｕ） 高 ， ｅ越 电信 公 司 的利 润越 高 。以精 细化 的 营销手 段
锁定新 产 品 的客户 群体 ， 实现 增 值业 务 的市 场份 额 提
升 ， 造 收 入 的新 增 长 点 。 创 为 有 效 开 展 增 值 业 务 营 销 工 作 ． 引 客 户 积 极 参 吸 加 促 销 活 动 ，青 岛 移 动 分 公 司 从 ２ ０ ０ ９年 ６月 份 起 探
电信行业大数据分析为电信运营商提供精准营销方案
电信行业大数据分析为电信运营商提供精准营销方案随着互联网的发展和智能设备的普及，电信行业的竞争变得日益激烈。
为了在竞争激烈的市场中保持竞争力，电信运营商需要借助大数据分析技术，为其提供精准的营销方案。
本文将探讨电信行业大数据分析在提供精准营销方案方面的应用和优势。
一、大数据分析在电信行业的应用1. 用户画像分析分析用户画像是电信运营商提供精准营销方案的基础。
通过收集用户的个人信息、通信习惯、消费行为等数据，并结合社交媒体分析、行为分析等多维度数据，可以建立用户的全面画像。
通过对用户画像的分析，电信运营商可以了解用户的需求和偏好，以便更加精准地进行营销推送。
例如，对于观影爱好者的用户可以推送优惠的视频流量套餐，对于商务用户可以推送高速稳定的网络服务。
2. 用户行为分析通过大数据分析用户行为，电信运营商可以获取用户的通信模式、使用场景、使用习惯等信息。
根据用户行为的分析结果，可以针对性地推出定制化产品和服务。
比如，通过分析通讯录联系人的地域分布，可以推测用户的地理位置，从而提供与当地相关的增值业务，比如周边商家特惠推广服务等。
3. 营销效果分析利用大数据技术，电信运营商可以对各类市场活动和推广策略进行数据监测和分析，评估其对用户购买决策的影响。
通过对不同的广告、促销活动的效果进行分析，运营商可以了解哪些策略获得了较好的销售结果，从而优化和调整营销策略，提高市场活动的效果。
二、电信行业大数据分析的优势1. 个性化营销通过大数据分析，电信运营商可以将用户划分为不同的细分群体，对每个群体提供个性化的产品和服务。
这样可以提高用户的满意度和忠诚度，提高销售转化率。
2. 预测用户需求通过对用户行为数据的分析，电信运营商可以预测用户的需求变化趋势。
通过提前调整产品和服务策略，运营商可以更好地满足用户的需求，避免错失商机。
3. 风险控制大数据分析还可以帮助电信运营商进行风险评估和控制。
通过对用户的消费模式和行为进行分析，可以识别潜在的违规行为或欺诈行为，提前采取措施防范风险。
数据挖掘在电信行业中的应用
数据挖掘在电信行业中的应用近年来，随着信息技术的快速发展，数据挖掘在各个行业中的应用也越来越广泛。
尤其是在电信行业，数据挖掘技术的应用正发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨数据挖掘在电信行业中的应用，并阐述其对电信运营商的价值。
首先，数据挖掘技术在电信行业中的应用主要体现在用户行为分析方面。
电信运营商拥有大量的用户数据，包括通话记录、短信记录、上网记录等。
通过数据挖掘技术，可以对这些数据进行深入分析，挖掘出用户的行为模式和偏好。
例如，通过分析用户的通话记录和上网记录，可以了解用户的消费习惯和喜好，进而针对性地推荐相关的产品和服务。
此外，还可以通过数据挖掘技术预测用户的流失风险，及时采取措施保留用户。
其次，数据挖掘技术在电信行业中的应用还包括网络优化和故障诊断。
电信网络是一个复杂的系统，由大量的设备和节点组成。
通过数据挖掘技术，可以对网络中的各种指标进行分析和预测，及时发现网络故障和瓶颈，并采取相应的措施进行优化。
例如，通过分析网络设备的运行数据，可以预测设备的故障风险，提前进行维护，避免故障对用户造成的影响。
此外，还可以通过数据挖掘技术优化网络资源的分配，提高网络的性能和用户的体验。
另外，数据挖掘技术在电信行业中的应用还涉及市场营销和精准广告投放。
电信运营商为了吸引更多的用户和提高用户的满意度，需要进行有效的市场营销活动。
通过数据挖掘技术，可以对用户的特征和行为进行分析，找出潜在的目标用户，并制定相应的营销策略。
此外，还可以通过数据挖掘技术对广告效果进行评估和优化，提高广告投放的精准度和效果。
此外，数据挖掘技术在电信行业中的应用还包括欺诈检测和安全保障。
随着电信业务的不断发展，欺诈行为也在不断增加。
通过数据挖掘技术，可以对用户的信用和行为进行分析，及时发现和阻止欺诈行为的发生。
同时，数据挖掘技术还可以用于网络安全的保障，通过分析网络流量和用户行为，及时发现并应对网络攻击和恶意行为。
综上所述，数据挖掘技术在电信行业中的应用非常广泛，涵盖了用户行为分析、网络优化、市场营销、欺诈检测和安全保障等多个方面。
基于数据挖掘技术的电信客户精确化营销
和客 户价值 进行 准确判 断和 分析 。为客 户精确 化 营销 进行 数据 准备 。 【 键词 】 精确 营销 、 据挖掘 、 户 细分和 定位 关 ： 数 客
（ ｏ ｅ ｓｒ ｏ Ｐ ｗ ｒ ｅ ） Ｕ｛ ： 一… Nhomakorabea…
ｍ
；
…
・
ｌ ｜
ｉ
・
流失 管理 需要 很 好 的 了解 客 户 的行 为 ．最 重要 的 问题 是识 别客户 ． 些是 即将要 离 开选 择 的 电信公 司 ， 哪 同时 哪些 客户是 有利 可 图的 。 电信 来说 ， 止客 户离 对 阻
户群 体需 求设计 差异 化产 品 和服务 ；４ 提 供根 据 客户 性 ． （） 分类 器 可 以预测 出某 一个 特定 的属 性 。Ｍｉ Ｓ ｔ ｎ ｅ 可 ｅ 群体 的差 异化产 品 和服务 ；５ （ ）通 过营 销 活动反 馈 ， 进 以从一个 训 练集 中 自动地生 成分 类器 。这 个训 练集 由
２１ ０ ０年第 １ 期 １
福
建
电
脑
１９ １
基 于数据挖掘技术 的电信 客户精确化营销
黄 皴
（福 建福 富软 件技 术股份 有 限公 司 福 建 福 州 ３ ０ ０ ５ ０ ３）
【 摘 要】 ：本文主要介绍精确营销产生的背景 ， 以及精确定义和五个阶段 ， 重点介绍 了在精确营销过
耕 细作 的营 销操作 方式 ， 将市 场 做深 做 透 。 而获 得预 数据 库 中存 在 千万级 左 右的数 据集 中抽 取样 本 ．以作 进 精 确 营销通 常有 五个 阶段 ： １ 收集 和整 理 有关 的 套集成 化 的数据 挖掘 和数 据可 视化软 件 工具集 。 它能 （）
电信行业中的数据挖掘和营销策略
电信行业中的数据挖掘和营销策略近年来，电信行业呈现出蓬勃发展的趋势。
随着移动通信和互联网的普及，用户在使用通信服务时产生了大量的数据。
这些数据蕴藏着宝贵的信息和商机，通过数据挖掘技术和科学的营销策略，电信企业能够实现精准营销，提高用户满意度，增加收入。
一、数据挖掘在电信行业中的应用数据挖掘是指从庞大的数据集合中提取出对业务有用的信息和模式的过程。
在电信行业中，数据挖掘可以应用于以下几个方面：1. 用户行为分析：通过挖掘用户的通信行为、消费习惯和偏好，可以洞察到用户的需求，以及他们对不同产品和服务的接受程度。
基于这些分析结果，电信企业可以进行定制化的产品推荐和个性化的服务提供，提高用户黏性和满意度。
2. 客户细分：通过对用户数据进行聚类分析和关联规则挖掘，可以将用户划分为不同的细分市场。
在了解每个细分市场的需求和购买习惯后，电信企业可以有针对性地推出适合不同细分市场的产品和服务，提高市场占有率。
3. 潜在客户发现：通过数据挖掘技术，电信企业可以在海量的用户数据中发现潜在的潜在客户。
潜在客户是指那些未与电信企业建立联系，但有潜在需求的个人或组织。
通过针对潜在客户的精准营销策略，可以快速扩大市场份额并实现销售增长。
二、电信行业中的营销策略在电信行业，通过数据挖掘得到的用户洞察和市场情报需要结合科学的营销策略，才能真正实现商业价值。
1. 个性化营销：基于数据挖掘的分析结果，电信企业可以提供个性化的产品和服务，满足用户的个性化需求。
通过向用户发送个性化的促销活动和优惠券，可以增强用户的购买欲望和忠诚度。
2. 多渠道营销：电信企业可以利用数据挖掘技术和营销自动化工具，向用户提供多渠道的营销服务，包括短信、邮件、社交媒体等。
通过多渠道的营销，可以提高品牌曝光度，扩大市场影响力。
3. 战略合作：通过数据挖掘技术，电信企业可以找到与其目标市场相契合的合作伙伴，实现资源共享和互补。
通过与其他企业进行战略合作，可以拓展市场份额、提高产品创新能力，进一步提升竞争力。
电信增值业务的数据分析与挖掘
电信增值业务的数据分析与挖掘近年来，电信行业发展迅速，增值业务成为了运营商提高收入和用户体验的重要手段。
然而，随着用户需求的多样化和市场竞争的激烈化，如何通过数据的分析与挖掘来精准预测用户需求、优化增值业务已成为电信运营商亟需解决的问题。
本文将围绕电信增值业务的数据分析与挖掘展开讨论，探索其在业务发展中的潜力与应用。
一、电信增值业务数据的收集与整理数据分析与挖掘的前提是有可靠的数据来源。
电信运营商作为数据的拥有者，需要建立健全的数据采集渠道和隐私保护机制，确保数据的高质量和安全性。
一方面，可以通过用户注册信息、账单数据、业务使用记录等多渠道收集用户的个人信息和通信行为数据；另一方面，可以与合作伙伴共享数据，如位置信息、社交媒体数据等，以实现更全面、多样化的数据分析与挖掘。
二、基于数据的用户画像与需求分析用户画像是电信运营商了解用户需求的重要工具，它通过对用户的基本信息、行为偏好、社交关系等多个维度进行分析，形成用户的全貌。
运营商可以通过用户画像，更准确地判断用户对电信增值业务的需求，为用户提供个性化的增值服务。
数据分析与挖掘技术可以通过对大量用户数据的挖掘，识别用户的特征和行为规律，从而洞察用户的潜在需求，实现用户需求的精准匹配。
三、增值业务市场的竞争情况分析电信增值业务市场竞争激烈，分析市场情况对电信运营商来说至关重要。
数据分析与挖掘可以对市场竞争对手和用户需求进行深入分析，了解竞争对手的优势和劣势，把握市场趋势，为运营商提供决策参考。
例如，通过对用户数据的挖掘，发现用户对某一特定增值业务的需求较高，运营商可以及时推出相应服务，占据市场先机。
四、电信增值业务的用户满意度分析用户满意度是衡量增值业务质量和用户体验的关键指标。
通过对用户的反馈数据、评价数据和行为数据进行整理和分析，电信运营商可以了解用户对不同增值业务的满意度，并发现用户不满意的原因和问题。
同时，通过数据挖掘技术，可以寻找用户满意度与其他因素的关联性，为提升用户满意度提供科学的依据。
数据挖掘技术在电信行业的使用技巧
数据挖掘技术在电信行业的使用技巧随着信息技术的发展，电信行业积累了大量的用户数据。
这些数据蕴含着巨大的商业价值，然而如何有效利用这些数据成为了电信业务发展的关键。
数据挖掘技术作为一种重要的分析工具，能够帮助电信行业挖掘数据中的隐藏信息，提升运营效率和客户满意度。
本文将探讨数据挖掘技术在电信行业的使用技巧，并解析其对业务发展的影响。
首先，数据挖掘技术在电信行业的使用技巧之一是用户行为分析。
电信行业拥有庞大的用户群体，通过数据挖掘技术可以分析用户的通信习惯、消费行为、偏好等信息。
通过对用户行为的分析，电信运营商可以定制个性化的产品和服务，提高用户满意度和粘性。
例如，通过挖掘用户使用手机的时间、地点和持续时长等信息，电信运营商可以推送相应的套餐和增值服务。
此外，用户行为分析还可以帮助电信运营商识别潜在的高价值用户和流失风险用户，从而制定有针对性的营销策略。
其次，数据挖掘技术在电信行业的使用技巧之二是投诉处理和客户关系管理。
客户投诉是电信运营商面临的一个重要挑战，如何快速准确地处理和解决投诉是提升客户满意度的关键。
通过挖掘客户投诉数据，电信运营商可以了解客户的投诉偏好、投诉原因及投诉满意度，并针对性地改进产品和服务。
同时，数据挖掘技术可以帮助电信运营商建立客户关系管理系统，实现客户全生命周期管理。
通过对客户数据进行挖掘，电信运营商可以实现客户分类、精准营销和客户关系维护等。
例如，通过数据挖掘技术可以挖掘出具有相似消费行为和偏好的用户群体，并向他们提供个性化的服务和优惠，从而提高客户满意度和忠诚度。
第三，数据挖掘技术在电信行业的使用技巧之三是网络安全和风险管理。
电信行业面临着各种网络攻击和欺诈风险，如何及时发现和应对这些风险是保障网络安全的关键。
数据挖掘技术可以通过对大量网络日志和流量数据的挖掘，发现异常行为和潜在风险。
通过建立风险预警系统，电信运营商可以及时发现并应对潜在的网络攻击和欺诈行为，保障网络安全。
电信行业中的数据挖掘技术分析
电信行业中的数据挖掘技术分析随着信息技术的不断发展，数据量大大增加，电信企业面临着海量数据在处理和管理过程中的种种难题。
其中，数据挖掘技术在电信行业中的应用得到了广泛关注和重视。
本文从电信行业的角度出发，对数据挖掘技术在电信行业中的应用进行深入分析和探讨。
一、电信行业中存在的数据挖掘难题电信行业中涉及的数据类型很多，包括用户的基本信息、通话记录、短信记录、上网记录、账单信息等等，数据量庞大、种类繁多。
如何从中挖掘出有价值的信息，满足用户需求，是电信企业面临的巨大挑战。
首先，电信数据本身存在的问题就导致了数据挖掘难度的增加。
电信数据不仅数量大、类型多，而且数据质量参差不齐，存在各种错误和异常，如数据缺失、重复、错误等等。
这些问题在数据挖掘过程中将会产生误导性影响，干扰正确决策的制定。
其次，由于电信行业的竞争激烈，电信公司发展速度快，数据增长速度更快。
数据体积的快速增加需要更强大的计算能力和更复杂的算法来解决问题，对数据分析师的专业素养及能力需求逐步提高。
二、电信行业中数据挖掘技术的应用1. 个性化服务基于用户的历史数据和趋势分析，电信公司可以进行基于个性化服务的推荐。
例如，在通信网络中进行在线广告投放和销售策略定制等。
2. 欺诈检测电信公司可以通过分析网络中数据的“异常”行为来检测欺诈行为。
例如，预测和检测拨号电话恶意行为。
无论是拨打明显的骚扰电话，还是利用电话账单欺诈，这些都可以通过使用数据挖掘技术来防范。
3. 网络推荐通过分析用户目前所拥有的数据，电信公司可以推出不同类型、不同服务或产品的推荐。
目标广泛，服务范围涉及宽，包括通信、信息咨询、电子商务等各个方面，适用范围极广。
4. 资源利用率通过分析用户的使用模式，电信公司可以进行网络资源优化，并提高网络的资源使用率。
三、数据挖掘在电信行业的未来展望数据挖掘技术作为电信行业中的关键技术之一，其应用前景广泛。
未来，电信公司将继续集中精力研究、应用和开发数据挖掘技术，以满足不断变化的市场需求。
数据挖掘在电信增值业务中的应用
产能经济419数据挖掘在电信增值业务中的应用卢永才 中国联通赤峰分公司摘要：在现代化科学技术应用发展中，由于数据挖掘技术应用方式出现了差异，使得数据挖掘技术应用体系出现了差异。
尤其是在数据挖掘技术处理中，将其技术应用与电信增值业务处理结合，这样才能保障在技术应用处理中，更加有效地为数据处理提供指导。
鉴于此，本文针对数据挖掘在电信增值业务中的应用进行了研究，希望在本文研究帮助下，能够为数据挖掘在电信增值业务处理中的技术应用提供指导。
关键词：数据挖掘；电信；增值业务；应用管理中图分类号：TP311.13 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2019)016-0419-01前言数据挖掘与电信增值业务作为当前我国信息化技术发展中较为重要的一项技术应用形式，要想更好地展示出我国数据挖掘技术处理效果，就应该按照数据挖掘处理技术应用中的要求，将数据处理技术应用形式转变，这样才能保障在数据挖掘技术处理中，更加有效的为电信增值业务处理提供指导。
本文针对数据挖掘在电信增值业务中的应用研究，其意义在于按照数据挖掘技术处理中的要求，将电信增值业务处理方式转变，这样才能更好地为电信增值业务处理提供保障。
一、数据挖掘定义数据挖掘指的是在现有科学技术发展中，由于数据挖掘技术应用形式转变而生成的一种新型技术应用体系。
由于在现代化科学技术发展影响中，人们对信息化技术应用方式出现了差异，使得信息化技术应用体系出现了改变。
要想更好地展示出数据技术应用体系，就应该按照数据技术处理中的要求，对技术应用形式转变，这样才能保障在数据技术应用形式构建中，更加有效地为数据技术处理提供帮助。
在当前通信市场构建中，由于为了更好地展示出数据技术应用效果，需要按照数据技术处理中的要求，对其技术应用形式分析，这样才能保障在数据技术处理中，更加有效的为数据管理工作实施奠定基础。
在数据挖掘技术处理中，为了能够更好的展示出数据挖掘技术应用效果，应该按照其技术应用中的要求，对各个技术应用应用中的要求，对其技术处理中的数据应用形式分析，这样才能保障在技术应用和分析中，为整体的技术应用效果控制奠定基础。
电信业如何开展及运用数据挖掘技术
摘要：本文重点探讨电信业如何开展及运用数据挖掘技术，提高市场差异化营销能力。
用实际证明数据挖掘技术对市场精细化营销具有切实的指导作用。
一、研究背景依照国外电信市场的发展经验和历程，市场竞争中电信公司的成功经营之道是：通过数据仓库和统计分析模型确立竞争优势以高质量的服务留住现有客户；客户加入时间越长，客户终生价值(Customer" Life Time Value)越高，电信公司的利润越高提高通话量和设备利用率，用比竞争者更低的成本争取新客户，扩大市场份额放弃无利润和信用差的客户，降低经营风险和成本使用柏拉图80/20"定律，掌握80%的现在和未来利润的来源：20%的企业客户了解客户对电信服务的需求，推出满足客户需求的打包服务，提高客户忠诚度和留住客户目标客户划分越明确，促销效果越好，竞争对手的客户转换率越高电信经营机构如何利用客户的特征数据和行为数据，获得客户的行为模式，从而更好地为客户服务，是企业增强核心竞争力迫切需要解决的问题。
对于一个相对成熟的电信运营商来说，各运营与支撑系统所积累的海量历史数据无疑是一笔宝贵的财富，而数据挖掘系统正是充分利用这些宝贵资源，从而达到降低成本、提高效益目标的一种最有效方法与手段。
二、数据挖掘技术及其应用技术上的定义及含义数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。
这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
商业角度的定义数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
基于数据挖掘的精确营销应用研究
基于数据挖掘的精确营销应用研究市场竞争的加剧，企业利润空间的急剧减小，使得经营者不得不在新的领域开辟领地。
本文以电信业中短信增值业务为例，分析了精确营销以及实现途径。
关键词：数据挖掘精确营销短信增值业务电信服务行业竞争的加剧和用户群体的需求多样化，使得传统的电信增值服务行业的大众营销策略已很难适应新形势的发展需要，运营商也面临着诸多营销问题的挑战，就短信增值业务而言，由于消费者防范意识增强、政府主管部门及运营商对SP（电信增值服务提供商）监管与管理力度加强，原有的营销手段（如群发、强行定制、技术手段欺诈等）效果越来越差，SP业绩纷纷出现下滑情形。
如何拓展营销思路、发掘新的营销方法，成为SP企业生存与发展的关键。
这样一种背景下，短信提供企业如何开发新客户，如何大幅度降低营销成本，实施类似“GPS”式的精确营销就自然成了必由之路。
精确找出具有属性近似的客户群体，也就是将客户类聚成为精确营销的对象，显然数据挖掘为精确营销的运行奠定了坚实的基础。
本文结合数据挖掘技术，对其拥有的大量客户数据进行挖掘分析，提出了一种根据历史数据类聚具有相同特征的客户群体，根据不同客户群体的不同特征制定相应的营销策略。
数据挖掘在客户类聚中的作用随着营销的统计方法日益精确化，服务的日益个性化，客户类聚在不同情况下常常精确到能适用多种统计方法。
基于数据挖掘的客户类聚有许多基于统计的客户分类所没有的优点。
能够客观反映客户群体内在的属性。
基于数据挖掘的分类是一种客观的分类，而不依赖主观的变量和分段的选择。
它只与客户群体内在的特性和状态有关。
通过分析客户组的特点，可对客户群体组成有深刻的了解，并制定针对一个客户组或几个客户组的针对性营销方案。
综合反映对客户多方面特征的认识。
基于数据挖掘的客户分类是考虑了客户的多方位变量而进行的分类，而非一两个变量的统计分析，所以这样的分类不是只基于客户的一两个侧面，而是基于客户的多方面特性，这样能全面把握客户，使得相应的营销方案具有更好的准确性。
数据挖掘在电信业中的应用研究
数据挖掘在电信业中的应用研究
随着电信业的快速发展，巨量的数据已经在运营商、设备商和服务提供商的业务中积累。
随着数据量的不断增加，数据挖掘的应用变得越来越广泛，使电信公司能够更好地发现和把握商机。
数据挖掘技术在电信行业中的应用是多方面的，如以下方面：
1.用户行为分析
运营商可以根据用户数据进行分析和挖掘，进而发现用户的需求、习惯和行为特点。
通过对用户行为的分析，电信公司可以更好地把握用户的需求，提供更定制化、更优质的服务。
2.客户细分
3.故障分析和主动预测
在传统电信维护中，故障诊断和解决往往是由维护人员手动处理的。
然而，数据挖掘技术可以使故障诊断和解决自动化、更为高效。
电信公司可以通过分析网络设备和服务的数据，进行故障分析和主动预测，以提高网络的可靠性和稳定性。
4.广告推荐和个性化服务
5.竞争分析和市场预测
通过挖掘市场数据和竞争对手的数据，电信公司可以更深入地了解市场情况和竞争态势。
电信公司可以通过分析消费者趋势和行为数据等市场信息，以及竞争对手的营销策略和趋势等数据，为电信公司制定更优化的策略和预测市场趋势。
总结：数据挖掘技术的应用已经成为电信公司的一个重要的发展趋势。
通过数据挖掘技术，电信公司可以更好地把握客户的需求，提高服务质量，为企业的成长提供重要的支持和帮助。
数据挖掘技术在电信行业中的应用案例分析
数据挖掘技术在电信行业中的应用案例分析在如今信息爆炸的时代，电信行业的竞争日益激烈，传统的经营模式已经不能满足企业对于市场洞察、客户分析和营销推广的需求。
为了提高服务质量、增加用户粘性和优化运营效率，越来越多的电信企业开始运用数据挖掘技术来挖掘潜在的商业机会和优化业务流程。
本文将以几个实际案例来分析数据挖掘技术在电信行业中的应用。
首先，数据挖掘技术在电信运营商的客户关系管理中发挥了重要作用。
运营商通过收集和分析海量的用户数据，可以挖掘出用户的消费行为、使用偏好和需求特征，以便精准进行市场分析和用户细分。
例如，某电信运营商通过数据挖掘技术，将用户细分为青年用户、家庭用户和商务用户等不同群体，针对不同群体提供个性化的产品和服务。
这不仅能够更好地满足用户的需求，还能够提高用户的忠诚度和满意度。
其次，数据挖掘技术在电信行业中被应用于营销推广和精准广告投放。
运营商可以通过数据挖掘技术挖掘用户的消费偏好、个人特征和行为习惯，从而进行个性化的营销推广。
例如，某电信运营商利用数据挖掘技术，分析用户的上网行为和关注点，将相关广告投放到用户感兴趣的领域。
这样不仅能够提高广告的点击率和转化率，还能够减少用户的不适感和打扰感，提高用户体验。
此外，数据挖掘技术还可以在电信行业中应用于网络安全领域。
随着网络攻击和用户隐私泄露事件的增加，电信企业急需寻找一种能够及时监测和预警网络安全威胁的方法。
数据挖掘技术通过对网络流量数据和用户行为数据的分析，能够发现网络异常行为和潜在的安全威胁。
例如，某电信企业通过数据挖掘技术，成功发现了一起大规模的网络攻击事件，并采取了及时的措施阻止了攻击的扩散。
这充分展示了数据挖掘技术在网络安全领域中的重要作用。
此外，数据挖掘技术还可以在电信行业中应用于运营商的网络规划和资源调度。
电信运营商需要不断扩张网络覆盖范围，提高网络质量和容量，以满足用户的需求。
通过数据挖掘技术，运营商可以对历史网络数据和用户需求数据进行分析，预测未来的网络流量和带宽需求，从而准确规划网络资源和合理进行资源调配。
基于数据挖掘方法的电信行业增值业务精确营销研究
务 行 业 的 大众 营 销 策 略 已很 难 适 应 新形 势 的 发 展
要 求 。充 分 获 取 并 利 用相 关 数 据 信 息 ，使 用 数 据 挖掘 方 法 发现 潜 在 客 户并 展 开 针 对 性 营 销 ，已 成
、 勺 出 Ｉ 注
基于数据挖掘方法的电信行业增值业务精确营销研究
Ｄａｔ ｉ ｎｇ ｍ ｅｔ ｏｄ ｂ ａ ｍ ｎｉ ｈ ａｓｅｄ ｏｎ ｖａｌ ｕｅ－ ａｄｄｅｄ ｓｅｒ ｃｅｓ ｉ ｈｅ ｔ ｅｃｏｍ ｍ ｕｎｉ ｔ ｏｎ ｖｉ ｎ ｔ ｅｌ ｃａ ｉ ｓ
ｉ ｄｕｓ ｒ ａｒ ｅｔｎｇ ｒ ｅａｒ ｎ ｔｙｍ ｋ ｉ ｅｓ ｃｈ ａｃｃｕｒ ｔ ｙ ａ ｅｌ
巩建 光
ＧＯＮＧ ｉｎ ｇ ａ ｇ Ｊａ — ｕ ｎ
（ 哈尔滨工程大学 ，哈尔滨 １ ０ ０ ） ５ ０ １
摘
要 ： 在 电信行业竞 争日益激烈的今天 ，增值业务成 为各大运营商新 的利润 增长点和重点关注的领 域。一方面增值业务类 型众 多且仍呈增长态势 ；另一方面用户群体的 需求多样 化 ，营销人员
越来越难 以捕捉用户 的个性化需求 ，传统 的电信 增值服务营销策 略已很难 适应新形势的发展
需要 ，基于数据挖掘方 法的增值业务精确营销应运 而生。本文将分类预测 与关联规则两种挖
掘模式纳入到精确营销 的最 关键 步骤—— 目标客户 筛选 中 ，从用户消费行为差 异分 析角度和 增值业务交叉销售角度建立 了精 确营销模型 ，分别应用 于潜在客户的挖掘和对 同一种增值业 务不 同产品的深度营销。 关键 字 ：数据挖掘 ；增值业务 ；精确营销 ；Ｃ５ ０ ．
如何利用数据挖掘进行精细化运营
如何利用数据挖掘进行精细化运营随着科技的进步和信息化的发展，数据已经成为企业运营中不可忽视的重要资源。
利用数据挖掘技术进行精细化运营，已经成为企业发展的关键策略之一。
本文将探讨如何有效地利用数据挖掘进行精细化运营，以实现企业的可持续发展。
一、数据挖掘的定义与作用数据挖掘是一种从大量的数据中发现有价值的信息、模式和规律的技术。
利用数据挖掘技术，企业可以从海量的数据中深入剖析，发现用户需求、行为习惯、购买偏好等有关信息，从而为企业精细化运营提供有力支撑。
数据挖掘不仅可以挖掘潜在的商机，还可以帮助企业追踪市场动态，制定更加精准有效的营销策略。
二、数据挖掘在精细化运营中的应用1. 用户画像挖掘通过数据挖掘技术，企业可以从大数据中了解用户的基本信息、兴趣爱好、消费行为等，并形成用户画像。
通过用户画像的分析，企业可以更好地了解用户的需求，推出更加符合用户口味的产品和服务，提升用户粘性和满意度。
2. 营销活动精准投放利用数据挖掘技术，企业可以进行市场细分，将目标客户划分为不同的群体，然后有针对性地进行营销活动。
通过对用户数据的分析，企业可以了解不同用户群体的兴趣爱好、购买习惯等，从而制定个性化的推广方案，提高广告投放的精准度和效果。
3. 产品优化和创新通过对用户行为数据和反馈数据的挖掘，企业可以了解用户对产品的使用情况和评价，进而优化和改进产品的功能和体验。
同时，通过对市场竞争对手的数据进行分析，企业可以及时了解市场动态，进行产品创新和差异化竞争。
4. 客户关系管理优化数据挖掘可以帮助企业建立更加客户导向的运营模式，实现精细化的客户管理。
通过对客户数据的挖掘，企业可以了解客户的生命周期价值、忠诚度和风险等指标，为企业制定精确的客户关系管理策略提供决策支持。
三、数据挖掘的关键技术与方法1. 数据收集与清洗精细化运营需要大量的数据支撑，因此数据的收集和清洗非常关键。
企业需要收集各个环节产生的数据，并通过数据清洗技术去除错误和冗余数据，确保数据的准确性和完整性。
数据挖掘在电信行业中的应用
数据挖掘在电信行业中的应用数据挖掘是一项利用计算机算法探寻大数据规律和模式的技术，而在电信行业中，这项技术的应用已经变得越来越普遍。
借助数据挖掘，电信公司可以探测出顾客的需求、优化了解市场趋势、精准化推销产品并提高客户满意程度。
本文将探讨数据挖掘在电信行业中的应用及其效果。
1. 电信行业中数据挖掘的基本方法在研究数据挖掘应用于电信行业之前，首先需要理解基本方法。
数据挖掘通常包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测。
分类是将大量数据分为不同类别的过程，而聚类是将数据按相似性分为不同的组。
关联规则挖掘是发现大量数据之间的联系，预测则是基于历史数据对未来发展趋势进行预测。
在电信行业中，这些基本方法可以用于识别和分析客户的行为和需求，例如，分类和聚类可以用于区分不同类型的用户，而关联规则挖掘用于识别特定用户的偏好，并与其他用户数据进行比较。
预测技术可以使用机器学习模型来分析不同的客户行为、生命周期和变化，并根据这些信息为客户提供最佳的重点服务。
2. 数据挖掘在电信行业中的实际应用电信行业中广泛应用数据挖掘，已具备很高的成熟度。
当今市场上的大多数电信公司都利用数据挖掘技术以提高服务质量和顾客满意度。
下面列出了一些实际应用：2.1. 用户行为分析通过数据挖掘分析，电信公司可以精确地识别客户的行为。
一些基本数据如使用网络时间、拨打位数、接听呼叫次数等使用数据可用于创建个人资料，这些个人资料可以展示出这一特定客户的行为和偏好。
服务商可以了解用户的兴趣爱好，以便更好地进行针对性推销。
2.2. 呼叫中心质量管理调查表明，用户讨论服务问题时，往往会抱怨对话中的某些词或特定习语。
通过数据挖掘技术分析记录的对话内容，服务提供商可将相关信息纳入呼叫中心质量管理部门的考虑范围中，从而提高对话质量和客户满意度。
2.3. 服务优化电信公司可以跟踪用户的行为和服务质量，并识别一些用户类型和关键指标，比如平均话费、欠费等。
该信息可用于为客户设计具有可预测性的服务，以提高客户满意度并降低流失率。
利用数据挖掘提升电销活动效果
利用数据挖掘提升电销活动效果随着信息技术的发展，电销已成为企业扩大市场份额、推广产品的重要手段之一。
然而，在庞大的市场竞争中，如何提升电销活动的效果成为企业亟需解决的问题。
数据挖掘作为一种通过分析大量数据来发现潜在模式和关联规则的技术手段，为电销活动的优化提供了新的思路和方法。
本文将探讨利用数据挖掘来提升电销活动效果的实践与应用。
一、数据收集与整理为了利用数据挖掘技术提升电销活动效果，首先需要收集并整理相关数据。
这些数据可以包括客户的基本信息、购买记录、消费行为等。
可以通过电话录音、客户关系管理系统、在线调查等方式获取这些数据。
收集到的数据需要经过清洗与整理，确保数据的准确性和一致性。
二、数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等环节。
通过清洗数据，可以去除掉重复的、无用的或错误的数据，提高数据的质量。
同时，需要处理缺失值，填充缺失值或删除缺失值，确保数据的完整性和可用性。
异常值检测可以帮助发现异常数据点，进一步优化数据质量。
三、特征选择与提取在进行电销活动数据挖掘之前，需要对特征进行选择和提取。
通过选择最相关的特征，可以降低数据挖掘的计算复杂度，提高模型的准确性。
特征选择的方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
此外，还可以通过特征提取的方法将原始数据转化为更有意义的特征表示，如主成分分析、因子分析等。
四、模型构建与评估在进行电销活动数据挖掘时，需要选择合适的模型来分析数据。
常用的数据挖掘模型包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
通过构建合适的模型，可以挖掘出对电销活动效果有较高贡献的特征和模式。
同时，需要对模型进行评估，选择合适的评估指标，如准确率、召回率、F1值等，评估模型的性能和效果。
五、结果解读与应用通过数据挖掘技术，可以得到一些有价值的结论和模式。
通过对这些结论和模式的解读，可以为电销活动的优化提供指导。
例如，可以通过分析客户的购买行为推断客户的偏好和需求，进而优化产品推荐策略；可以通过分析客户的流失行为，提前采取措施降低客户流失率。
数据挖掘技术在南昌电信精确化营销中的应用的开题报告
数据挖掘技术在南昌电信精确化营销中的应用的开题报告一、背景随着互联网和移动通信技术的不断发展，数据成为了一种无价的资源。
在传统营销模式下，企业为了扩大市场占有率，通常采用广告投放、促销活动等手段，但这种模式存在着过度投入、难以衡量效果等问题。
而现在，企业可以通过数据挖掘技术，从大量的数据中挖掘出消费者行为模式、购买意向等信息，然后通过个性化的营销策略，精准地满足消费者需求，提升销售额。
南昌电信是中国移动通信领域的重要企业，为了提升市场竞争力，必须尽可能地了解消费者需求，从而个性化地营销。
因此，本文打算从数据挖掘技术的角度出发，探究南昌电信在精确化营销方面的应用情况。
二、研究目的本文旨在探究南昌电信在精确化营销方面的应用情况，并进一步分析其效果。
具体研究目的如下：1. 通过分析南昌电信的营销业务，在理论和实践层面上介绍数据挖掘技术在精确化营销中的应用。
2. 通过案例研究，探究南昌电信基于数据挖掘技术的精确化营销策略，以及其对消费者行为和销售额的影响。
3. 分析数据挖掘技术在南昌电信未来发展中的应用前景和挑战。
三、研究方法1. 文献研究法：通过查阅大量文献资料，探究数据挖掘技术在精确化营销中的应用现状和发展趋势。
2. 案例研究法：通过对南昌电信精确化营销案例的研究，分析其数据挖掘技术在精确化营销中的应用情况和效果。
3. 问卷调查法：通过问卷调查的方式，了解消费者的购买意向、行为特征等信息，为南昌电信的精确化营销提供数据支持。
四、预期结果1. 通过文献研究，探究数据挖掘技术在精确化营销中的应用现状和发展趋势。
2. 通过案例研究，分析南昌电信基于数据挖掘技术的精确化营销策略，以及其对消费者行为和销售额的影响。
3. 通过问卷调查，收集消费者的购买意向、行为特征等信息，为南昌电信的精确化营销提供数据支持。
4. 分析数据挖掘技术在南昌电信未来发展中的应用前景和挑战。
五、研究意义本文旨在探究数据挖掘技术在南昌电信精确化营销中的应用情况和效果，并分析其应用前景与挑战。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
利用数据挖掘完善电信增值业务精细化营销的研究
李晓亮
【摘要】由于我国电信行业的飞速发展，传统的电信产品营销方式已经无法推动电信业务的发展，因此诸多电信运营商纷纷采用精细化营销方式。
同时，大部分电信运营商意识到要实现电信增值业务精细化营销的顺利发展，则需要注重进行用户信息数据的挖掘。
本文针对精细化营销以及数据挖掘进行分析，阐述总结出如何实施精细化营销以及如何促进增值业务的发展，以期对电信增值业务精细化营销的完善尽绵薄之力。
【关键词】数据挖掘完善电信增值业务精细化营销研究
随着我国电信行业改革的逐步推进，用户对于电信运营商以及相关产品的选择范围不断扩大，导致电信运营商的竞争愈发激烈。
同时，伴随着网络时代变革，用户的个性化需求不断得以突显，致使电信运营商必须改变过去粗放型的营销手段，积极推行精细化营销方式。
由于电信行业属于数据密集型行业，因此在进行精细化营销运行过程中，需要注重数据挖掘，利用数据挖掘实现对电信增值业务精细化营销的完善。
1 精细化营销以及数据挖掘
1.1精细化营销和数据挖掘的意义
1.1.1利导市场预测及实时反馈
电信运营商依托智能分析技术以及数据挖掘技术进行精细化营销，借助数据挖掘分析找寻盈利机会。
通过分析用户的性别、年龄等因素，预测用户潜在的购买动向；针对数据库中用户信息进行科学分析，制定相对应的营销策略，提升营销实效性；积极研究所掌握的数据，充分比较不同类型的数据，合理有效进行数据的对比，找寻出更广阔的市场潜力；电信运营商通过市场调研以及销售服务等方式，充分获知产品的质量以及功能信息，经过有效的信息整合将整理后的信息输入信息数据库，积极进行用户反馈信息的分析，并针对性地进行产品开发完善。
可见，精细化营销和数据挖掘能够有效利导市场预测及实时反馈。
1.1.2 推进用户盈利情况分析
精细化营销和数据挖掘能够帮助运营商获得最优用户，有助于较为准确分析计算出用户的盈利情况，确定潜在的同类最佳用户；针对盈利情况较高的用户，运营商依托精细化营销以及数据挖掘方式，分析获知用户兴趣爱好，为其提供相应的全方位服务，确保用户的满意度；通过精细化营销和数据挖掘能够有效挖掘出具备较强发展潜力的用户，对该类用户进行针对性服务，提供较为优惠的条件，从而拓展隐形潜力用户的开发。
可见，精细化营销和数据挖掘对电信运营商推进用户盈利情况分析意义巨大。
1.2精细化营销的发展
精细化营销自上世纪末期开始逐步发展起来，其注重给予用户全方位的服务，促进企业与用户建立良性关系。
精细化营销借助现代化网络信息技术以及计算机信息管理系统，为企业建立较为全面的用户信息数据库，依托用户信息数据库的建立、维护以及挖掘，保持企业与用户的联系与沟通的紧密性。
企业通过开展精细化营销，积极收集用户的全面信息，充分预测用户可能购买的产品以及接受的服务，从而有效进行相应产品及服务的科学定位，针对性进行营销信息的设计制作，突显出用户的个性化特征，进而完成产品及服务的销售。
精细化营销在世界各国的企业中都得到了推广应用，诸多企业注重利用强大的营销数据库，实现企业间的实力竞争，可见，精细化营销与数据挖掘在企业产品及服务营销中起的作用愈发重要，现已受到众多企业管理者的青睐。
1.3精细化营销的步骤
精细化营销注重产品市场的细化，重视目标群体的确定，注意战略方案的运用，从而实
现企业的可持续发展，提升企业的实效性。
对于电信增值业务以及运营商，在采用精细化营销过程中具体步骤如下：
第一步：积极进行信息来源拓展。
电信运营商依托第三方渠道，充分开发渠道信息，完成信息交换，有效利用品牌效应，进行用户产品维护，从而提升电信增值业务的实效性。
第二步：注重进行产品介绍完善。
通过完善电信增值业务介绍，增强用户业务体验，电信运营商实施精细化营销，必须重视电信增值业务体系的构建，关注接待服务的健全完善。
第三步：重视提供服务的针对性。
比如电信运营商可以通过举办用户优惠活动，积极做好活动宣传、邀请等工作，让用户体会到运营商的诚意，从而对运营商产生好感。
第四步：努力做到价格合理与服务周全。
制定科学合理的电信增值业务价格标准，构建具体全面的服务模式，提升服务的技巧水平，营造诚信和谐的营销氛围，提高用户的满意度与忠诚度，促进业务的稳健推广。
1.4运营商在精细化营销的问题
1.4.1营销方案个性设计缺失
目前，电信运营商主要依托数据进行用户的分类查找，用户在一定程度上进行了细分，但细分的程度有限的，尚未根据用户的具体情况进行针对性的细化，从而无法制定真正意义上的个性化营销方案。
可见，营销方案个性设计的缺失成为运营商在精细化营销过程中亟待解决的问题之一。
1.4.2广告信息无法精准推送
电信运营商作为信息服务的引领者，其虽然在信息收集整理中经验丰富，但通过广告以及海报等宣传手段进行营销活动开展时，往往无法将信息及时准确送达特定的用户处，从而使得营销活动只针对部分细分用户，诸多目标用户往往失去参与的机会。
可见，广告信息无法精准推送是运营商在精细化营销过程中存在的难题之一。
1.4.3办理具体业务较为繁琐
电信运营商为了避免与用户发生纠纷，防治社会渠道作假行为，突显具体业务办理正规以及谨慎性，需要用户携带有效证件，亲自来到营业厅办理签字，并留下相关证件的复印件。
由于办理业务过程较为繁琐成为运营商在精细化营销过程中存在的难题。
2 如何实施精细化营销
2.1构建用户中心
电信增值业务在很多方面具备互联网的特质，既存在全国统一建网形式，也具有区域分片设点形式，因而致使业务种类较多，业务数据分别置于不同类型设备之中。
在进行诸多信息数据整理分析时，面对庞杂的信息数据来源，完成重要数据的查找提取较为困难，因而需要建立用户数据中心，进行用户信息数据的统一采集整理，充分考虑数据信息系统容量，努力提升数据信息采集处理速度，保证信息数据存储安全性，从而确保增值业务精细化营销的稳健推进。
2.2拓展用户的数据来源
目前，电信运营商已经掌握大量的用户数据，并已针对话音业务进行了较为深入的研究，取得了较为突出的成绩。
然而，当运营商运用精细化营销进行增值业务推进时，语音信息数据显现的过于单薄，因此需要挖掘注重业务方面的数据信息。
用户在增值业务使用过程中，主要产生增值业务定退信息以及增值业务使用记录信息。
针对用户增值业务使用记录的研究分析，可以推测出用户的使用习惯以及兴趣等个人特征，能够借助业务间交叉对比，了解用户针对新业务的接受度。
3 如何促进增值业务的发展
3.1精细化营销
在电信增值业务策划阶段，精细化营销主要承担细分用户集群、明确用户需求以及进行
用户需求业务策划等任务。
由于电信运营商在进行增值业务策划时，无法准确针对用户的业务兴趣进行营销刺激，业务策划者往往利用主观判断，缺乏市场调研分析，缺少用户信息数据研究，从而影响电信增值业务的推广。
精细化营销理念能够有效利导运营商突显业务特色，明晰增值业务的策划方向，提升增值业务营销实效性。
精心化营销在电信增值业务方面的合理应用，需要充分发掘产品能量，拉动用户增值业务需求，加大广告设计新颖性，提高用户增值业务认知度，提升精细化营销理念的产品渗透，开拓更为巨大的电信增值业务前景。
3.2推广细分用户群
电信增值业务的市场推广手段可以分为运营商渠道、非运营商合作及营销渠道、内容提供商自有渠道。
运营商渠道主要包括短信群发、位置营销以及市场营销活动等形式；非运营商合作及营销渠道包括影视广播、手机内置以及报纸杂志等形式；内容提供商自有渠道包括网站联盟、新闻发布会以及门户网站等形式。
运营商渠道由于运作成本较低，需要进行资金投入较少，甚至有些运作方式无需资金投入，故该渠道成为推广的首要选择；内容提供商自有渠道由于系媒体内容提供商，能够借助具备的推广途径进行产品营销，成本需求相对较少，但其受到各类管理平台的限制，因而风险性较大，该渠道作为推广的次要选择；非运营商合作及营销渠道由于需要投入成本最大，收益成功性难以预测，因此选择该渠道务必要慎重。
3.3进行商业模式的创新
目前，在电信增值业务的发展中，电信运营商注重对新业务的开发设计，然而部分增值业务的发展不够理想，究其原因时电信增值业务盈利模式构建欠缺合理性及创新性。
电信运营商可以依据个人以及企业用户等服务对象的不同层次的需求，将电信增值业务的收入来源划分为基础通信类以及企业商务应用类等类型，设计出针对性的产品，以满足不同层次用户的个性化需求，从而提升电信增值业务的经济效益。
4 结语
总而言之，电信运营商在实施增值业务精细化营销过程中存在诸多问题，要解决这些问题关键在于数据的挖掘，只有通过数据合理有效深挖，方能获得更为广泛、更为科学的用户数据信息，才能有助于更好地实施精细化营销活动，在进行数据挖掘时，必将面临诸多制约因素，因而需要正视存在的制约因素，寻找到科学合理的解决方案，为电信增值业务的顺利发展推进开辟道路。
参考文献：
[1]范爱民.精细化管理[M].北京：中国纺织出版社.2010：95.
[2]舒新义.营销精细化管理探析[J].供电企业管理，2009，3（2）：15.。