2020大数据客户标签管理系统
大数据时代下的客户关系管理应用
Internet economy 互联网经济33摘 要：随着信息技术的进步和市场经济的日趋完善，大数据时代逐步到来，市场竞争的焦点逐渐从产品的竞争向品牌、服务、客户关系等方面转变。
在大数据时代下加强客户关系管理，不断提升企业声誉和知名度，逐渐成为各类企业发展过程中的重要任务。
关键词：大数据时代；客户关系管理；知名度；市场拓展引言：进行相应的客户关系管理，保持较好的客户关系，为市场营销与推广提供支持，一直是企业建设和发展的重要任务。
大数据时代下，计算机、互联网、物联网、云计算等等逐渐得到推广和应用，这为企业收集客户相关信息、进行更为全面、细致的市场分析提供了便利条件。
因此，对于企业而言，顺应大数据时代的发展趋势，利用各种新的技术与手段加强客户关系管理，对于企业有效地分析和保留客户、提升企业的市场占有率和经济效益都有重要的积极意义。
一、大数据时代下客户关系管理的重要意义（一）提升客户忠诚度与粘性。
通过各种渠道了解客户需求并予以满足，是提升客户忠诚度和粘性的重要前提和基础。
企业进行客户关系管理，能够帮助企业通过更多渠道了解客户的消费习惯与偏好，以此为基础对自身的生产、销售和服务进行相应的调整，从而给客户提供更多其需要的产品和服务。
大数据时代下，信息交流渠道日趋丰富，企业在发展过程中获取信息、争取支持有了更加便捷的条件，企业可以借助各种新的信息化技术对客户行为相关信息进行提取和分析，从而更加迅速、直观地了解客户消费习惯和偏好，并利用相关的数据模型对客户消费趋势进行预测，从而为企业的生产和经营提供更多指导，这能帮助企业产品和服务更加契合市场需求，同时也能极大地减少经营者依靠经验和直觉进行判断产生的偏差，这对于避免客户流失、提升客户粘性有重要价值。
（二）赢得新用户并挖掘潜在市场价值。
企业的经营和发展往往离不开新市场的开辟和新客户的获取，这是企业获得新的增长点和持久竞争力的内在要求。
信息化时代的到来给国家、地区之间以及企业内外的信息交流提供了诸多新颖、高效的渠道，信息传输渠道的容量也随之大幅提升，企业在进行市场拓展的过程中往往会对这些渠道加以利用，借此来拓展市场范围，提升市场营销的效果。
招商银行智慧营销体系规划方案(2020-2022)
招商银行智慧营销体系规划方案(2020-2022)目录概述 ......................................第一篇零售金融智慧营销 ....................同业与金融科技公司智慧营销调研分析…….（-） 同业零售智慧营销发展水平分析（二） 金融科技公司先进理念借鉴………本行智慧营销体系建设现状与不足 （-）零售智慧营销建设现状（二） 存在的不足零皆智慧营销体系总体目标与设II 思路（-）总体目标（二）业务架构1・2. 3. 4. 5 （三） （四）数字化智能洞察 数字化营销运营 全渠道营销执行 数字化销售管理数字化分析闭环智慧营销案例图景系统架构零皆智慧营销具体措施与实施路径1. 第一阶段（2020-2021上半年）……2. 第二阶段（2021-2022）第二篇公司金融智慧营销一、同业与金融科技公司智慧营销调研分析……<-） 同业公司条线智慧营销调研….……（二） 金融科技公司智慧营销调研…….…公司智慧营销体系建设现状与不足公司智慧营销体系总体目标与设计思路.……总体目标业务架构营销闭环机制智慧营销体系主要对比案例系统架构四、 三、 <-)四、 附, （四） （五） 公司智慈营销具体措施与实施路径… （―）第一阶段（2020-2021上半年）（二）第二阶段（2021-2022 年）......2020年工作计划 ................... ….3 ….3 ....3 ・...3 ….5 ….7 ….7 ….7 ・...9 ….9 .10 .10 .11........ .12 .12 .13 .14 .15 .18 .18 .20 .23 .23 .23 .25 .26 .28 .28 .30 .31 .32 .33 .35 .35..37..39概述为加速推进本行零售与公司数字化营销体系建设，推动本行智慧营销业务、技术与数据的能力构建以及数字化营销运营人才培养，本行于7月份正式成立境内机构智慧营销领导小组，牵头开展智慧营销体系研究和规划工作。
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案(2020年最新完整版)
▪ 企业创新技术投入大
▪ IT和信息化维护能力差
缺技术
缺管理
▪ 缺少便宜好用的管理工具
▪ 企难以吸引到人才 ▪ 难以及时找到合适的人才
睿利而行
缺人才
工业园区
入驻企业 诉求
缺管理
缺资金
缺资金
▪ 企业融资困难 ▪ 企业资金周转慢
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案
工业园区信息化应用现状
睿利而行
系统信息共享不足
✓各系统相对独立、分散、集成度较低，各系统之间功能无法融合，不同 业务之间缺乏统筹协同，存在“应用烟囱”现象，系统间无法实现双向数 据集成，缺少通用的基础支撑软件打通底层，难以解决“信息孤岛”问题。
2、特色应用：智能安防系统、行为侦测系统、人脸布控系统、VR实训系统
3、基于AI的特色应用：网络监控、安防报警、AI人脸识别、远程智能智慧应用
4、报警系统集成接入
5、数字广播系统集成接入
6、周界控制系统集成接入
7、 LED显示屏联动报警集成接入
8、RFID人员动态集成接入
9、在线巡更系统集成接入
10、外来人员系统集成
服务实战效能不够
✓现有系统偏重档案数据录入、信息查询和统计报告功能，注重上对下的单向管理需要， 缺乏不同层级角色的定位与细分。面向基层的助推、减负功能不足，面向管理层智能分 析、风险预警、决策支持等功能不强，不能适应实战应用需要。
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案
工业园区建设的现状
2、大数据、物联网、AI智能总体架构 4、GIS地图综合监控平台 6、智慧运维综合管控平台
2020年度大数据提供商TOP100
公司与产业2020年度大数据提供商TOP100文/容见现代社会是信息的社会，社会方方面面都被急速编入信息的海洋，原因在于，只有信息技术才能最大限度地提高效率，节省成本。
从这个角度，大数据的诞生、发展、广泛应用几乎是必然的。
近年来，大数据技术服务商雨后春笋一般出现，传统产业的种种生产方式都开始引入大数据要素，一时间，大数据产业渗透到各个行业。
透过大数据在当下的广泛应用，我们可以看见整个社会生产消费机制的大变革。
战略性资源短短5年，中国大数据产业的整体规模已经翻了接近十倍，从2015年的1600多亿元增长到2020年的13000多亿元，这种增长速度是惊人的。
在大数据产业发展之初，其对于整个社会生产来说还是概念性、辅助性的，而今天，大数据产业已经成为诸多生产机制的基础和保障，产业细分也越加专业化。
在这背后，是全球数据量的急速上升，2020年，根据国际权威机构S t a t i s t a的统计，全球总数据量已经达到47Z B，而据预测，到2035年，全球数据将达到2142Z B，这样的膨胀速度将深刻地改变我们的时代。
由此，数据必然成为一种越来越重要的战略性资源。
我国的大数据发展经历了逐步迈进的过程，早在2014年3月，我国已经开始布局大数据，大数据首次被写进当年的政府工作报告，一年后，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》。
而到了2016年，在“十三五”规划纲要中，大数据已经上升为国家战略，年底，工信部发布了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》。
至此，大数据的发展已经有了清晰的规划，此后进入快车道，党的十九大报告提出“推动大数据与实体经济深度融合”，中央政治局就实施国家大数据战略进行了集体学习。
大数据连续6年写入政府工作报告。
而十九届四中全会首次公开提出“数据可作为生产要素按贡献参与分配”。
这成为又一个标志。
2020年4月，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》发布，数据要素的市场化配置由此上升为国家战略。
“端到端”智能化客户体验管理运营平台的研究
2020年12月“端到端”智能化客户体验管理运营平台的研究姜群（中国移动通信集团云南有限公司，云南昆明650000）【摘要】本文对在中国移动云南公司的客户体验管理体系进行分析,以“端到端”流程构建为核心,嵌入各个生产环节的不同指标和督办闭环为抓手,提出通过智能化IT手段搭建的“端到端”智能化客户体验管理运营平台,经运营,实现2020年1—11月客户满意度与经营成绩双提升,最终达成了对客户体验高效管理的目标。
【关键词】通信工程;通信企业管理;客户满意度管理【中图分类号】F626【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2020）12-0229-020引言关注客户体验，以差异化的服务体验取得市场竞争优势，是本文的重点，以下将会对体系化运营的构建构成和成效进行详细阐述。
1“端到端”客户体验运营体系构建1.1总体运营目标以满意度持续提升为目标，依托智能化客户体验管理平台，面向全业务打造体验获取、体验挖掘与分析、体验运营和体验闭环评估的智能化客户体验管理工作闭环体系，为智慧服务运营赋能，打造从体验获取、研究、管理到修复的全自动闭环运营体系和能力。
1.2总体运营架构面向CHBN业务的端到端客户体验运营，主要面对三个“端到端”过程管理：产品全生命周期“端到端”过程产品的管理；客户信息消费服务“端到端”过程管理；客户问题响应“端到端”过程三个核心流程。
借鉴应用架构模式搭建N个可落地和闭环的客户体验运营执行流程，包括产品体验评测、服务监控、问题督办、客户关怀流程等[1]。
通过对以上业务执行流程进行IT系统化研发后，在云南移动的组织架构内，形成了“1个平台+3个核心流程+ N个执行流程”的端到端客户体验运营体系架构，该体系架构实现层内部内聚，层之间解耦，提升系统可维护性、可扩展性。
1个平台是指以上的N个执行流程，需要通过平台系统方式在线承载，目的是提高工作效率和打通跨部门工作流程，解决当前的三大困难。
N个执行流程是面向客户全生命周期体验的三个核心网流程或落地流程。
亿美满意通移动客户管理系统
服务范围
服务涵盖企业资源规划、销售管 理、市场营销、客户服务及具体需求，提供定制化 的解决方案和实施计划。
行业地位与影响力
01
02
03
市场份额
在中国CRM市场占有一 定份额，是众多知名企业 的首选CRM解决方案提 供商。
公司背景
成立时间
亿美满意通成立于2010年，是一家 专注于提供移动客户关系管理（ CRM）解决方案的公司。
注册资本
亿美满意通注册资本为5000万元人 民币。
总部地点
公司总部位于上海，并在全国范围 内设有分支机构。
员工人数
目前，公司拥有超过300名的专业 研发和技术支持团队。
产品与服务
产品类型
亿美满意通主要提供移动客户 关系管理（CRM）软件、企
客户信息集中管理
亿美满意通移动客户管理系统 可以集中管理客户信息，避免 信息分散导致的不准确和混乱
。
快速响应客户需求
通过系统，企业可以快速响应 客户需求，提高客户满意度和
忠诚度。
个性化服务
系统可以根据客户信息和偏好 ，提供个性化的服务和推荐， 增加客户满意度和忠诚度。
提升销售业绩
提高销售效率
亿美满意通移动客户管理系统可以自动化销售流 程，减少人工操作，提高销售效率。
客户服务支持
移动办公支持
系统提供24小时在线客服支持，可以及时 解决客户问题，提高客户满意度。
该系统支持手机和平板设备，可以随时随地 进行客户管理相关工作。
系统架构与技术
基于云计算技术
该系统采用云计算技术， 可以实现数据的高效存储 和处理，提高系统的性能 和稳定性。
高度可扩展性
大数据标准产品-智信平台
大数据智信系统中国联通公益短信品牌2020年1月1背景2产品介绍3案例分享使最基础的移动通信服务，也是最喜欢的一种通信方式之一。
现在进入了互联网的时代，生活节奏变得越来越快，视频、语音变得廉价，短信使用场景被逐渐压缩，但是短信的作用仍不可替代，在人们的生活中起到不可或缺的作用。
必要性短信不可缺/便利u 手机用户是非常庞大的，基本上人手一台手机，只要掌握了用户资源，就能够广范围的覆盖。
精准用户进行短信投放，就可以避免用户资源的浪费。
u 在进行宣传时，要保证数据的准确，这些都需要对用户十分了解，根据用户的侧重来选择合适的渠道，也可以从职业、年龄等方面进行分析，更高精准的分析选择。
精准性/广泛性短信的部分功能是微信等社交软件无法替代的。
社交软件则受制于平台的限制，无法达到即时通讯的效果。
相较于其他方式，短信的价格比较低廉，仍适用于政府/企业开展短信服务。
价格低廉目录1背景2产品介绍3案例分享智信系统智信系统是由山东联通开发运营的大数据运营平台，面向政府公益机构，提供非商业性短信通知，提供不同场景的定制化条件发送短信内容的服务。
形象宣传 应急指挥 安全提醒 公益服务应用场景智信系统—需求客户政府部门及公益机构 景区运营服务，优质的景区服务水平是营销的根基保障，通过好的内营销助力景区稳步发展。
打造传播性强、吸引力强的景区旅游品牌，聚焦景区特色，与市场需求和媒体需求对接，形成差异化景区营销及景区品牌宣传。
旅游相关部门、各级文化和旅游管理单位及景区管理部门为各级政府、交管、公安、旅游、社区、公益服务组织、水电气暖公共服务公司、社保医保机构，提供形象宣传、应急指挥、安全提醒、公益服务等类型的非商业性短信通知，提供不同场景用户的定制化条件发送短信内容的服务。
智信系统—短信渠道根据客户的实际需求，对进入特定区域范围的特定用户群体发送公益类、非营利性的短信通知。
支持文本、图片、音频、视频等多媒体短信的发送。
指定区域范围发送公益类短信中国联通特定区域半径：xxxxKM特定用户群指定用户群体智信系统—优势全平台化运营快捷高效管理短信专注于多场景、定制化、公益性的通讯新引擎多种发送场景外显号码个性配置精准定位人群实现短信快速触达短信结果分析定期生成数据报告智信系统—属性标签短信渠道·普通短信 ·数字短信投放区域·山东省 ·地市 ·区县 ·景区 ·特殊区域 · …用户模型·用户实时漫入 ·用户常驻 ·用户本地漫出返回投放时间·年 ·月 ·周 ·小时外显号码自定义外显号码基础配置·免打扰名单· N天内是否重复发送短信·自定义免打扰时间段智信系统—平台使用商机提报短信申请短信投放制定计划·确定短信内容·选择属性标签·预估短信发送量（可选）关联合同·审核合同的规范性·项目与合同进行关联·商务审核通过技术审批·确定短信规则无误·完成审批，等待发送根据用户实际需求，完成短信申请流程目录1背景2产品介绍1案例分享【所属行业】：文旅行业【客户类型】：某文化和旅游局【短信类型】：普通短信/数字短信【客户诉求】：客户以当地旅游特色宣传，唤起旅游群体为主。
基于大数据标签管理技术供应商画像系统建设
基于大数据标签管理技术供应商画像系统建设摘要供应商画像系统应用以大数据技术作为框架底座，通过企业级标签化管理理念，实现了对企业供应商精细化、可视化、智能化等管理，最大程度降低供应商管理风险、物资质量风险、供货周期风险及物资价格风险等，提升企业供应商管理整体效率，有效防范管理与运营风险。
关键词大数据、标签体系、数据分析1研究背景近年来，集团公司积极响应国家号召，努力实现清洁能源及流域生态环保“两翼齐飞”，践行和推动生态优先、绿色发展。
公司作为主力骨干开展了多个大型海上风电、水电工程、大保护环保项目，围绕项目重点做了供应商画像系统，重点解决数据条块化及孤岛现象，面临海量数据难存储、数据通讯难畅快、信息难共享、信息安全隐患等问题，进而导致对数据资产管理能力薄弱，无法全面细致的了解工程设施设备等资产的健康状况，不能有效的进行资产盘点、管理和运用，针对集团工程建设和运营管理过程产生的大量数据，有必要打造覆盖全过程、全要素的供应商画像系统，将数据资源形成可充分理解和利用的数据资产，并构建典型的供应商应用场景，充分发挥数据资产在工程建设和运营管理中的应用价值。
2 整体架构设计图2-1 供应商画像系统整体架构供应商画像系统整体架构如图2-1所示，供应商画像系统建设内容包含四部分，接下来分别介绍。
3 供应商主题库建设3.1主题库初步规划全面梳理与供应商信息相关的数据源，依托大数据技术实现多源异构供应商信息的汇聚采集。
构建供应商主题数据仓库，如基础信息库、履约信息库、合同信息库、外部数据库等，按照业务维度对统一数据源的数据进行加工处理，支撑上层数据应用工作开展。
3.2技术要求覆盖全域数据：数据集中建设，覆盖所有业务过程数据，业务使用的数据在数据体系总能找到需要的数据。
结构层次清晰：纵向的数据分层，横向主题域、业务过程划分，让整个层次结构清晰易理解。
数据准确一致：定义一致性指标，统一命名、统一业务含义、统一计算口径，并有专业团队负责建模建工，保障数据的准确一致。
华住集团首推GOP管理系统
华住集团首推GOP管理系统
作者：洪蕾
来源：《中国信息化周报》2020年第18期
近日，华住集团推出行业首创的加盟店GOP管理系统，该系统能够帮助华住加盟业主更清晰地了解酒店经营毛利率以及主要经营费用的健康情况，并通过大数据分析和技术测算，清晰地展现酒店运营状况。
此次推出行业首创的GOP管理系统，正是华住践行用互联网思维赋能行业的产物。
GOP率是一個考验酒店经营管理水平的重要指标。
在土地租金成本和工资水平越来越高的背景下，拥抱互联网技术提升坪效（营收/建筑面积）和人效（营收/员工数）成为酒店提升GOP率的核心。
此次GOP管理系统的诞生，正是华住在酒店业多年深耕并结合互联网技术后诞生的产物，以技术赋能酒店，进一步强化了酒店业精细化管理体系的搭建，无疑再次成为行业树立技术赋能传统行业的典范。
如何掌控GOP的盈利能力，大致可从酒店收益管理、餐饮成本分析、酒店各部门边际收益分析、酒店保本点分析、未来十年经营预测等方面进行考虑。
华住集团认为，要从根本上达到GOP率提升的目的，就需要坚持和加盟商共同面对一切困难，缔造持久的合作伙伴关系。
据悉，为了保证加盟伙伴能拥有更好的客户体验感和更高的效率，华住对GOP系统进行了反复的测试和优化：通过账号权限进行管理并配置严密的信息安全策略;系统后台计算采取系统直接取数的模式;每月业主仅需填写约20条酒店经营费用数据即可;最终分析结果采用的是可视化结果呈现模式。
未来，华住将继续坚守企业初心和目标，运用技术化手段，为酒店赋能，提升酒店收益，成就更多加盟伙伴的美好生活。
大数据在信息管理系统中的应用
2021.51概述随着经济的快速发展,大数据的时代已经来临。
“大数据”信息搜集库,不但能为管理人员带来及时的数据收集体验,还能满足全球信息化的要求,为用户搭建高效安全的信息建设化平台。
传统数据库存在很多缺陷和不足,比如容易带来信息泄露的问题,加大用户的使用难度。
而加入了“大数据”的信息管理系统,具有很多优势和特点,在各大企业的技术层面都占有一席之地。
“大数据”库的数据信息,一般都是在云端进行存储,能为用户提供全面的“处理”系统,维护各种信息漏洞,实现跨部门的数据共享和传输。
当前使用“大数据库”的信息管理系统有很多,比如医保系统、银行系统、图书管理系统等,都要使用大数据来调取和分析数据,让人们的生活更加丰富多彩。
特别是随着信息技术的不断发展,各种各样新颖的信息收集渠道出现在管理人员面前,这就更需要相关部门引入大数据的技术,把“互联网+”和内部的管理系统联合起来,实现数据的收集和管理,推动通信技术创新发展。
同时,“大数据”在学校中也呈现出新特点。
为了培养学生的学习能力,有效监督学生的学习过程,教师可以使用大数据,了解学生们的作业完成情况,记录学生的学习笔记。
通过大数据,学生信息的登记变得十分便捷,他们也能通过信息系统,搜寻自己需要的学习资料,不断提升自己的综合素质。
2在信息管理系统中的应用2.1整合信息管理的资源大数据时代下的数据库管理,不同于传统数据,具有很多复杂的操作技术,同时兼备“速度快、性质复杂”的特点。
管理人员要明确数据搜集的信息,并通过大数据系统,筛选出有价值的信息,整合信息管理的资源。
“大数据”的数据库涵盖面非常广,无论是社区、学校、集市,还是游乐园、菜市场等场所,都能在大数据库中找到其数据信息。
随着大数据技术全面普及,“信息安全”问题也逐渐出现在人们的视野中。
很多“黑客、计算机漏洞”是数据管理人员面临的难题。
如果处理不好,很容易影响内部系统的数据管理,甚至造成隐私泄露等。
所以股那里人员必须加强安全方面的建设力度,积极引进各种技术性人才,不给黑客和网络攻击者有机可乘的机会。
大数据导论(通识课版)-第3章-大数据技术(2020年春季学期)
3.2.3 数据采集的数据源
3. 日志文件 数据的概念
日志文件数据一般由数据源系统产生，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控 的流量管理、金融应用的股票记账和Web服务器记录的用户访问行为。通过对这些日志信息 进行采集，然后进行数据分析，就可以从公司业务平台日志数据中，挖掘得到具有潜在价值的 信息，为公司决策和公司后台服务器平台性能评估，提供可靠的数据保证。系统日志采集系统 做的事情就是，收集日志数据，提供离线和在线的实时分析使用。
分布式文件系统分布式文件系统distributedfilesystem是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统主节点客户端客户端机架1机架n数据节点数据节点访问请求访问请求复制文件块分布式文件系统的整体结构大数据导论通识课版厦门大学计算机科学系林子雨ziyulinxmueducn332大数据时代的数据存储和管理技术2newsql和nosql数据库1newsql数据库?newsql是对各种新的可扩展高性能数据库的简称这类数据库不仅具有对海量数据的存储管理能力还保持了传统数据库支持acid和sql等特性?目前具有代表性的newsql数据库主要包括spannerclustrixgeniedbscalarcschoonervoltdbrethinkdbscaledbakibancodefuturesscalebasetranslatticenimbusdbdrizzletokutekjustonedb等大数据导论通识课版厦门大学计算机科学系林子雨ziyulinxmueducn332大数据时代的数据存储和管理技术2newsql和nosql数据库2nosql数据库?nosql是一种不同于关系数据库的数据库管理系统设计方式是对非关系型数据库的统称它所采用的数据模型并非传统关系数据库的关系模型而是类似键值列族文档等非关系模型?nosql数据库没有固定的表结构通常也不存在连接操作也没有严格遵守acid约束因此与关系数据库相比nosql具有灵活的水平可扩展性可以支持海量数据存储大数据导论通识课版厦门大学计算机科学系林子雨ziyulinxmueducn332大数据时代的数据存储和管理技术2newsql和nosql数据库2nosql数据库灵活的可扩展性灵活的数据模型与云计算紧密融合nosql优点大数据导论通识课版厦门大学计算机科学系林子雨ziyulinxmueducn332大数据时代的数据存储和管理技术2newsql和nosql数据库3大数据引发数据库架构变革oldsql分析事务互联网一种架构支持多类应用onesizefitsallnewsql分析oldsql事务nosql互联网大数据时代架构多元化多架构支持多类应用大数据引发数据处理架构变革大数据导论通识课版厦门大学计算机科学系林子雨ziyulinxmueducn34数据处理与分析341数据挖掘和机器学习算法342大数据处理与分析技术大数据导论通识课版厦门大学计算机科
构建网络大数据驱动的宽带数字化运营体系
构建网络大数据驱动的宽带数字化运营体系摘要：针对运营商数据网专业数字化运营的运营组织、流程设计、场景建设、运营效果等方面进行了分析论述。
以网络大数据分析为基础，聚焦“大光衰整治，端业匹配，以移促固”三大场景，精准描绘质差用户画像、整合运营流程、创新装维支撑工具为主要手段，结合客户营销赋能，最终实现客户感知提升、运营效率改善、产品营销精准的网络数字化运营目标。
详细介绍了宽带场景中的具体创新方法及落地效果。
为运营商数字化运营提供参考经验。
关键词：数字化运营；宽带；场景1 概述内外部环境推动网络数字化转型，第十四个五年规划和2035年远景目标纲要将加快数字化发展，建设数字中国实施“上云用数赋智”行动，推动数据赋能全产业链协同转型。
集团公司提出构建智慧运营大脑实现数据、技术驱动；智慧赋能畅通智慧运营体系，实现业务数据化、数据业务化。
落实公司全面数字化转型的要求，依托数字化运营竞赛契机，坚持创新驱动，推进重点场景落地实施，加快提升网络自主创新能力，完善网络产品创新体系，不断提升网络数字化能力，提升网络支撑能力，推进网络数字化转型，实现网络高质量发展。
2 宽带数字化运营创新点依托集团数字化运营宽带网络“大光衰整治，端业匹配，以移促固”三大场景，利用云计算、大数据、IT化手段，重点解决影响客户感知的触点时长，维修效率，网络感知等问题。
围绕提高效益、提高效率、提升服务、保障安全，采用创新的方式，实现大数据赋能的数字化运营，促进端网业协同发展，加速队伍转型，与时俱进把握好数字化转型的脉络。
(1)整合部省工单派发算法，创新装维支撑手段，提升光衰场景整治效率(2)构建基于端网业服大数据的算法模型，精准客户画像，提升端业匹配整治效率。
(3)打造数据+策略+触点的数字化营销模式，细分场景精准施策，提升以移促固转化率。
2.1 实施方案2.1.1 建立实体运营机构为充分发挥数字化运营场景效果，有效匹配各数字化运营场景的落地推广，内蒙古联通体系化推进网络数字化运营，建立了区/市两级在网络部内设网络中台运营中心，设置运营统筹、场景建设、平台运营、数据运营、资源保障等专职岗位，承接上级网络数字化运营相关工作，统筹本级网络数字化各项运营工作落地，指导下级网络数字化实施执行。
大数据客户标签管理系统
用户流失预警
生存分析模型（Survival Analysis）
Model base
• 用户价值分析 • 用户营销管理 • 流失情况分析 • 唤醒沉默用户 • 分析用户一切与时间有关的选择
和行为。包括用户流失、用户再 次浏览/购买/下载时间等。了解 用户行为背后的影响因素
时 间决 析序 策 列树 分
神 经 网 络
贝 叶 斯 估 计
回 归 分 析
大数据分析算法
用户关系模型
自然语言模型
时间衰减算法
价值分布
文本挖掘模型
社会网络分析（SNA）
• 用户评论、留言等文本信息分析， 以精炼方式及时捕捉用户真实意见 及话题
• 准确计算时间、场景、行为类别等 因素对标签准确度影响权重
TagWorks for User
我们已经拥有了一些客户标签
标签的建立
*标签的申请，创建， 应用，评估，退役需 要系统工具支持
*地区公司没有系统 级参与，只能随时提 出，随意添加
*大标签池，依靠人 为分类管理。
标签的分层
*单个标签，需要组 合标签的工具和能力
*补充增加标签业务 属性分类及权重
*各个标签之间需要 建立关联关系管理
01
产品定位
02 产品功能
03 产品价值
04 应用方向
数据整合
基于业务场景，对标签全流程，全生命周 期管理。企业可以对用户标签的定义，创 建，使用，业务价值评估，业务退役等环 节图形化管理。企业数据资产一目了然。
标签建模
标签生产
场景应用
01
产品定位
02 产品功能
03 产品价值
04 应用方向
全数据归集于一个数据资产平台
大数据时代下的客户关系管理应用
Technology Application技术应用DCW201数字通信世界2020.09技术一直是推动社会文明发展的重要工具，随着信息技术的高速发展，当前是信息时代即信息中拥有自成脉络的潜在价值，尤其是企业客户关系处理过程中，在大数据的帮扶下，借由信息化平台审筛信息能够极大地推动营销，实现企业阶段性扩张，从而达到创收盈利的目的。
现阶段，企业和客户关系管理正朝着更细化的方向发展，客户的诉求都借助信息倾泻而出，企业要想在市场中立足就必须把握住海量信息流中的关键元素，进而实现定点推送的效果，客户体验感上升进而客户粘性也会有所增加，通过孵化企业信息化平台，企业盈利点也将朝向更丰富的层面发展。
本文就大数据和客户关系管理之间涉猎的数据挖掘、技术分析为落脚点，且以大数据在客户关系管理中的优势为发散点，阐述何为精准营销以及精准营销的必要性，将筹建精准营销系统作为企业发展的关键举措。
1 大数据与客户关系管理1.1 数据挖掘和分析技术通过和传统营销的比对发现传统营销中对信息利用率并不高，用于提升客户体验的关键元素筛选不到位，细化梳理信息的流程模棱两可，进而导致客户的阶段性流失，面对此类现状，导入大数据技术能够有效地利用信息背景、信息密度等，通过底层数据推演进而类比海量数据的关联，可以实现跳跃选择、精准选择的效果，不是对重复性质的假设模式的推演，客户群体的检索定位更加快捷。
客户群体的消费呈现动态，因而数据的采集使用都需要高度时效性，对数据的深度挖掘、摘选过滤，通晓信息关联间的合理性，通过新建数据推演模型，定义检索关键词，为客户打定标签，模拟客户的消费习惯，如此一来客户消费动态即可有所掌握。
1.2 大数据在客户关系管理中的优势首先，大数据作为工具能够帮助企业提高客户黏性即忠诚度，企业可采取深度攫取策略，通过对客户信息的分析，精准拟定直捣性强的服务和产品，帮助客户对企业内容进行持续关注。
其次，企业发展靠的还是持续注入的新客源，基于传统的经营模式，企业界定客户价值往往是通过客户带来的利润进行定夺，在此类定义的筛选情况下，有的客户信息流不健全，客户就会被动地摘出，这种客户的更迭是不健全的。
基于知识图谱的大数据资产管理系统设计
基于知识图谱的大数据资产管理系统设计摘要：随着大数据时代的到来，企业在管理海量数据时面临着诸多问题，如数据资产的管理、分析和推荐。
本文基于知识图谱构建了大数据资产管理系统，实现了数据资产的统一管理和智能推荐。
主要包括基于知识图谱的数据资产建模、数据源集成、数据资产管理、面向用户行为的数据推荐等功能模块，并采用机器学习算法对数据进行分析和挖掘。
该系统可以有效提高企业的决策效率和数据利用率。
关键词：知识图谱；大数据资产管理；数据建模；数据源集成；数据推荐；机器学习一、前言随着互联网技术的快速发展和移动智能终端设备的普及，数据量呈现爆发式增长。
据统计，截至2020年，全球数据总量已经达到了59.5 ZB（1 ZB = 1021 bytes）。
在这样海量数据的背景下，如何高效地管理数据，对企业的决策效率和运营效率具有非常关键的作用。
二、大数据资产管理的需求1.数据结构复杂多样大数据的数据类型众多，包括文本、图像、音频、视频等多种形式。
而且数据之间存在关联和交叉，构成了一个复杂多维的数据网络，需要进行有机整合和管理。
2.数据来源分散大数据源于多个渠道，涉及到多个系统和应用程序。
这些数据来源不仅数据类型不同，而且数据量不同，需要进行集成和整合。
3.数据安全保障大数据涉及到用户的隐私和商业机密等敏感信息，需要实现数据的安全保障和访问控制。
4.数据挖掘分析大数据本身具有价值，需要通过对数据的挖掘和分析，提炼出有用的信息和结论，为企业的决策提供依据。
三、知识图谱与大数据资产管理知识图谱是一种新型的人工智能技术，指将事实和概念进行结构化描述，并建立关系，形成一个具有逻辑和推理能力的知识网络。
知识图谱可以将海量的非结构化数据转化为结构化的数据，使得数据可以进行精准分析和管理。
大数据资产管理系统中，知识图谱主要起到以下作用：1.数据建模通过对数据结构进行分析，将数据进行建模和分类，形成一个具有良好结构和协调性的知识图谱，便于对数据进行管理和分析。
客户标签化管理
客户标签化管理在现代商业环境中，客户标签化管理成为了企业重要的战略工具。
随着信息技术的发展和应用，企业越来越能够获取客户的各种数据信息，并将其转化为有价值的商业智能。
客户标签化管理通过对客户数据的整合和分析，进而形成有效的客户标签，帮助企业更好地理解客户需求、提供个性化的服务，并最终提升客户满意度和忠诚度。
一、客户标签化管理的定义客户标签化管理是指将客户的各种属性和行为数据进行整合、分析和利用的过程。
通过对客户数据的清洗和分析，企业可以更好地了解客户的个体差异和行为特征，以及客户与企业之间的关系。
在这个过程中，企业可以为客户贴上不同的标签，以便更好地进行细分和管理，并基于客户标签提供个性化的服务和营销策略。
二、客户标签的种类根据不同的分析目的和数据特征，客户标签可以分为多种类型。
1.人口属性标签：例如客户的年龄、性别、职业等，这些标签可以帮助企业了解客户的基本信息和生活习惯。
2.消费行为标签：例如客户的购买频率、购买金额、购买渠道等，这些标签可以帮助企业了解客户的消费习惯和偏好。
3.互动行为标签：例如客户的网站浏览记录、社交媒体互动等，这些标签可以帮助企业了解客户的兴趣和需求，并提供更有针对性的推荐和服务。
4.价值评估标签：例如客户的生命周期价值、购买潜力等，这些标签可以帮助企业了解客户的价值，并进行精准的客户分类和管理。
三、客户标签化管理的价值客户标签化管理为企业带来了巨大的价值和竞争优势。
1.个性化营销：通过客户标签化管理，企业可以更好地了解客户的需求和偏好，提供更加个性化的产品和服务。
这样一来，企业可以有效地提高客户满意度，同时也增加了客户忠诚度和复购率。
2.精准营销：客户标签化管理可以帮助企业进行精准的客户分类，从而实现不同客户群体的差异化管理和营销。
通过对不同标签客户的特点和行为进行分析，企业可以制定相应的营销策略，提高营销效果和投资回报率。
3.客户细分：客户标签化管理可以帮助企业对客户进行更加精准的细分。
顾客档案数据库
顾客档案数据库简介顾客档案数据库是一个用于存储和管理顾客信息的系统。
通过建立一个可靠和安全的顾客档案数据库，企业能够更好地了解和满足顾客的需求，提供个性化的服务，并与顾客保持紧密的联系。
数据采集和存储顾客档案数据库的建设需要收集和存储各种顾客相关的信息，包括但不限于以下内容：1. 基本信息：姓名、性别、年龄、联系方式等；2. 购买记录：购买的产品、购买日期、购买金额等；3. 偏好和兴趣：顾客的喜好、偏好、兴趣爱好等；4. 交流记录：与顾客的交流内容、时间、方式等。
这些数据可以通过多种途径采集，包括线上渠道（如网站、应用）、线下渠道（如门店、客服电话）等。
为了保护顾客隐私和数据安全，建议采用合法合规的方式进行数据采集，并确保数据存储在安全可靠的服务器中。
数据分析和应用通过对顾客档案数据库的数据进行分析，企业可以得出有关顾客行为和喜好的洞察，从而作出更加准确和有针对性的决策。
以下是一些常见的数据分析和应用方式：1. 顾客细分：将顾客按照不同的特征进行分类，如年龄、性别、购买行为等，以便进行个性化营销和服务；2. 购买预测：通过对购买记录和交流记录的分析，预测顾客可能的购买需求，提前进行产品准备和市场推广；3. 满意度调查：通过顾客档案数据库进行满意度调查，了解顾客对产品和服务的满意程度，优化和改进企业的经营策略。
数据保护和合规性在建设和运营顾客档案数据库时，企业需要重视数据保护和合规性。
以下是一些关键的方面：1. 合法合规：采集和使用顾客数据需要遵守相关的法律法规，如个人信息保护法规等；2. 数据安全：确保顾客数据存储在安全可靠的服务器中，并采取相应的技术和措施防止数据泄露和滥用；3. 顾客隐私权：尊重并保护顾客的隐私权，只在获得顾客同意的情况下使用其个人信息。
总结顾客档案数据库是一个重要的工具，可以帮助企业更好地了解和服务顾客。
在建设和运营顾客档案数据库时，需要注意数据采集和存储、数据分析和应用、数据保护和合规性等方面的问题，以确保数据的可靠性和安全性，并遵守相关的法律法规。