中国电信大数据典型应用场景(互联网缴费与细分市场用户特征研究)
运营商网络运营大数据应用实践研究
运营商网络运营大数据应用实践研究摘要：以电信运营商的大数据资源为基础，对网络运营大数据平台所要汇聚的数据范围、系统定位及功能架构进行了分析，并与4 G网络的建设和推广相联系，说明了怎样才能更好地运用网络运营大数据平台的大量数据资源，来对移动互联网的业务进行全面的评估，同时还可以对网络运营大数据平台在网络精细化运营中所具有的价值进行挖掘，为运营数据资源的内部应用提供借鉴。
关键词：运营商；网络运营；大数据平台；数据资源1.网络运营大数据概述1.1客户信息由顾客的实际注册信息、业务定单、消费、付款、投诉等信息构成，该信息以顾客关系管理（CRM）和客服系统为主，以“客户/人”为“主KEY”进行相关聚合，并体现出该用户所使用的电信服务的基础信息。
1.2用户实时业务信息具体包含了用户的实时位置信息、正在使用的业务类型、业务内容、 APP名称、终端型号版本、业务使用感知（时延、成功率、速率）等内容，它的主要作用是对用户的行为进行描述，能够反映出用户使用业务时实时体验的动态信息。
通常情况下，运营商会使用部署探针、镜像抓包等方式来对其进行捕捉和存储，之后再对其进行分析。
1.3网络/设备运行信息：具体内容有：反映各设备/各端口/各链路的速率、带宽、抖动、延时等硬件运行情况的信息，还有能够反映网络情况的业务统计信息（例如，无线信号强度/覆盖/干扰等一系列指标、各端口消息收发成功率及处理时延、各协议定义的计数器情况、性能指标等）等，这类信息通常是由网管系统进行监控和采集的。
在这些数据中，无论是用户实时业务信息还是网络/设备运行信息，都是从现网实时产生并实时采集到的动态信息。
这一类型的信息，不仅包括了用户使用电信业务及互联网业务的行为特点，而且还能反映出用户使用业务时的网络实时状况，这对运营商提升网络质量以及提升用户使用业务时的感知有着十分重要的作用。
2.网络运营大数据平台架构2.1实时性通信网络每时每刻都在对各种业务进行处理，因此，网络的运行情况也是实时变化的。
大数据应用场景之金融支付
大数据应用场景之金融支付1.1 支付应用1.1.1应用场景一——用户支付行为分析平台用户支付行为分析平台涉及的应用场景包括：支付渠道分析、支付内容分析等。
本模块将实现对用户支付行为的各维度分析，找到不同细分市场用户特征及用户行为，精准定位用户、精细化运营。
1、应用需求随着移动定位服务的流行，各大主流交易平台积累大量来自用户和商家的海量线上线下交易数据。
另一方面，以数据为原料的数据挖掘和机器学习技术在生活中发挥着越加重要的作用，通过挖掘数据中的“知识”，达到利用数据的目的，包括用户浏览记录和用户的支付行为，其中都包含着非常有价值的隐藏信息，能够为以后的服务质量得到极大的优化，合理的分配调度服务资源。
现急需一个平台根据用户的支付行为数据，为每个商家提供销售预测，基于预测结果，商家可以优化运营，降低成本，并改善用户体验。
通过预测结果帮助口碑成为更加智能的商业平台，更好地服务社会。
2、应用场景（1）支付渠道分析统计用户选择使用的支付渠道，进行大数据建模，根据不同商品领域，统计支付渠道。
现主流的支付渠道主要有第三方支付（微信、支付宝、京东钱包）、网银、信用卡、借记卡、手机支付（如Apply P ay、三星支付、华为支付）、话费支付、现金支付等。
（2）支付内容分析统计用户所支付的内容，统计通过不同渠道所支付的内容，如使用第三方支付最多的领域为：团购、火车票预订、综合电商、出行预订等，通过招行、工行和民生银行用户等网银支付的主要内容偏爱食品电商、品牌电商。
不同的支付渠道与不同的支付内容具有高度的相关性，且涉及到衣食住行等多个领域，可通过对应关系找出相应的特性，针对不同渠道不用内容的用户，准确定位，精准营销。
3、商业模式（1）搭建平台收取费用针对电商企业，分析不同支付渠道的支付内容，使企业可以对用户人群有进一步的了解。
1.1.2应用场景二——电商转化率分析平台1、应用需求转化率是电商平台最重要的衡量指标之一，提高网站的转化率，即交易次数与访问比，把用户活动转化为电商的商业价值，是电商顺利运营的核心。
中国电信市场预测分析
劣势（Weaknesses）：尽管主要竞争者在市场 份额上占据主导地位，但各家运营商在不同区域 和业务领域仍存在差异。例如，部分地区的网络 覆盖和服务质量可能存在不足。
家庭信息中心
随着家庭信息化的加速推进，家庭信息中心将成为宽带接入业务的重要发展方向。未来， 家庭信息中心将集成各种信息化应用和服务，提供全方位的家庭信息化解决方案。
行业应用与跨界合作
宽带接入业务将更加注重行业应用和跨界合作。例如，与教育、医疗、金融等行业合作， 推出更多具有创新性和差异化的宽带接入业务。
威胁（Threats）：电信市场的竞争日益激烈，新 进入者和替代品的出现可能对现有竞争者构成威 胁。同时，政策环境和监管要求的变化也会对市 场产生影响。
04
中国电信市场发展趋 势预测
技术发展趋势
5G网络普及
随着5G技术的不断发展和普及，未来中国电信市场将逐渐转向5G 网络，实现更高速、更低延迟的网络连接。
未来电信运营商将更加注重与各行业的跨界合作和 创新，实现更高效、更智能的服务。
绿色发展与节能环保
随着全球对绿色发展和节能环保的重视，电 信运营商将更加注重节能减排和绿色发展。
05
中国电信市场发展策 略建议
技术创新策略
1 2
5G技术驱动
加大5G技术研发和投资力度，加快5G网络普及 和应用推广，以满足用户对高速、低时延通信的 需求。
智慧城市建设
02
智慧城市的建设将为电信行业提供更多的应用场景和机会，包
括智能交通、智能安防、智能环保等领域。
大数据分析技术在电信行业中的应用案例研究
大数据分析技术在电信行业中的应用案例研究近年来，随着大数据技术的迅速发展，电信行业也开始广泛应用大数据分析技术来提升运营效率、改善用户体验等方面。
本文将通过介绍几个应用案例，阐述大数据分析技术在电信行业中的重要性及其带来的益处。
一、智能营销推荐电信运营商通常会收集到大量关于用户的数据，包括通话记录、短信记录、上网记录等。
通过大数据分析技术，可以对这些数据进行深度挖掘和分析，以获取用户的消费习惯、兴趣爱好等信息。
运营商可以根据分析结果，对用户进行个性化的产品和服务推荐，提高销售成功率。
例如，通过分析用户的通话记录和上网记录，可以向用户推荐适合其使用需求的通信套餐和上网服务；通过分析用户的短信内容和兴趣爱好，可以向用户推荐他们感兴趣的广告等。
二、精细化运维管理电信网络的运维管理是一项庞大而复杂的任务。
大数据分析技术可以帮助运营商实时监测网络状态、故障诊断和预测，提升运维效率和网络可用性。
例如，通过分析网络设备的运行数据和历史故障数据，可以预测设备的故障风险，提前进行维护，避免设备故障对用户服务造成的影响；通过分析用户的网络连接质量数据，可以及时发现并解决网络问题，提供更稳定的网络服务。
三、智能客户服务电信运营商每天都会有大量的客户服务咨询和投诉，如何高效地处理这些咨询和投诉成为了运营商面临的一大难题。
大数据分析技术可以通过自然语言处理和机器学习算法，实现对客户咨询和投诉内容的智能化处理。
例如，通过分析客户的投诉内容和情绪表达，可以自动分类和分派投诉给相应的处理人员，提高投诉处理效率；通过分析客户的咨询和投诉内容，可以发现用户的需求变化和问题痛点，为运营商提供改进产品和服务的参考。
四、网络安全防护随着电信网络的覆盖面越来越广，网络安全问题也越来越突出。
大数据分析技术可以帮助运营商实时监测网络安全事件和异常行为，提升网络安全防护能力。
例如，通过分析网络流量数据和用户行为数据，可以及时发现和阻止网络攻击和恶意代码的传播；通过分析用户的设备安全风险数据，可以为用户提供定制化的安全服务，提升用户的网络安全意识和能力。
电信运营商行业5G应用场景创新与推广方案
电信运营商行业5G应用场景创新与推广方案第一章 5G应用场景概述 (2)5.1 5G技术发展背景 (2)5.1.1 国际竞争加剧 (2)5.1.2 我国政策支持 (3)5.1.3 产业需求驱动 (3)5.1.4 消费领域 (3)5.1.5 产业领域 (3)5.1.6 公共服务领域 (3)5.1.7 交通领域 (3)5.1.8 其他领域 (4)第二章智能家居 (4)5.1.9 市场概述 (4)5.1.10 市场现状 (4)5.1.11 5G技术特点 (4)5.1.12 5G智能家居解决方案 (4)5.1.13 政策引导 (5)5.1.14 技术创新 (5)5.1.15 市场拓展 (5)5.1.16 宣传推广 (5)第三章工业互联网 (6)5.1.17 引言 (6)5.1.18 发展趋势 (6)5.1.19 概述 (6)5.1.20 应用场景 (6)5.1.21 政策引导 (7)5.1.22 技术创新 (7)5.1.23 市场推广 (7)5.1.24 安全保障 (7)第四章虚拟现实与增强现实 (7)第五章智能交通 (9)5.1.25 我国智能交通概述 (9)5.1.26 智能交通发展成果 (9)5.1.27 5G车联网 (9)5.1.28 5G自动驾驶 (9)5.1.29 5G公共交通 (9)5.1.30 政策引导 (10)5.1.31 技术创新 (10)5.1.32 产业协同 (10)5.1.33 市场推广 (10)5.1.34 人才培养 (10)第六章智慧医疗 (10)第七章教育信息化 (11)5.1.35 发展背景 (11)5.1.36 发展现状 (12)5.1.37 在线教育 (12)5.1.38 智慧校园 (12)5.1.39 个性化教育 (12)5.1.40 远程教育 (12)5.1.41 政策支持 (13)5.1.42 技术支持 (13)5.1.43 应用推广 (13)5.1.44 合作共赢 (13)第八章文化娱乐 (13)第九章公共安全 (14)第十章电信运营商5G应用场景创新与推广总体策略 (16)5.1.45 角色概述 (16)5.1.46 角色定位 (16)5.1.47 消费领域 (17)5.1.48 行业应用 (17)5.1.49 公共服务 (17)5.1.50 政策支持 (17)5.1.51 技术研发 (17)5.1.52 市场拓展 (17)5.1.53 品牌建设 (17)5.1.54 人才培养 (17)5.1.55 国际合作 (18)第一章 5G应用场景概述5.1 5G技术发展背景信息技术的飞速发展，移动通信技术不断迭代升级。
大数据的6大应用场景
大数据的6大应用场景介绍随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为各个领域中的热门话题。
利用大数据可以帮助企业和组织更好地理解和利用数据，从而做出更明智的决策。
本文将探讨大数据的6大应用场景，包括营销、金融、医疗、物流、智慧城市以及农业。
营销大数据在营销领域有着广泛的应用和影响。
通过大数据分析，企业可以更好地了解目标客户的喜好、购买习惯和行为特征。
基于这些数据，企业可以进行精准的广告投放、个性化营销和客户细分。
以下是营销领域中大数据的几个常见应用场景：1. 个性化推荐大数据分析可以帮助企业了解用户的兴趣和偏好，从而给用户提供个性化的推荐。
例如，电商平台可以根据用户的购买历史、浏览记录和社交媒体行为，推荐符合用户兴趣的商品。
2. 地理定位营销利用用户的地理位置数据，企业可以向用户发送与其当前位置相关的优惠信息。
例如，当用户经过某家商店时，可以收到该商店提供的特别折扣。
3. 社交媒体分析通过大数据分析社交媒体中的用户行为和互动数据，企业可以了解用户的观点、情感和态度，进而优化其市场营销策略。
例如，一些企业可以通过分析用户发表的帖子或评论，了解用户对其产品或服务的反馈和意见。
金融金融领域对于大数据的应用也非常广泛。
大数据技术可以帮助金融机构更好地管理风险、提高业务效率和创新金融产品。
以下是金融领域中大数据的几个常见应用场景：1. 风险管理金融机构可以利用大数据技术对大量的交易数据和市场数据进行分析，识别潜在的风险和异常情况。
通过及时发现和处理风险，金融机构能够降低损失并保护投资者的利益。
2. 反欺诈利用大数据分析用户的交易和行为数据，金融机构可以识别和阻止欺诈行为。
例如，通过分析用户的消费习惯和行为模式，可以发现异常的交易行为，并采取相应的措施。
3. 个人信用评估大数据分析可以帮助金融机构更准确地评估个人的信用风险。
通过分析大量的个人数据，例如贷款记录、信用卡账单和支付宝账单等，可以建立更精确的个人信用评估模型。
浅谈运营商大数据的应用场景
浅谈运营商大数据的应用场景大数据技术的广泛应用对我国各领域均带来了较为深远影响，运营商大数据应用的受关注程度也因此不断提升，相关研究和实践的大量涌现便能够证明这一认知。
基于此，本文将简单介绍运营商大数据应用场景，并结合实例，深入探讨运营商大数据实际应用，希望研究内容能够为相关业内人士带来一定启发。
标签：运营商;大数据;应用场景前言大数据技术能够从以往无法利用的数据中获得智慧，较好服务于人的洞察和决策能力增强。
结合实际调研可以发现，近年来我国运营商大数据应用场景极为多样化，如交通管理领域、体育赛事挖掘领域、自身管理领域，为深入了解这类应用，正是本文围绕运营商大数据应用场景开展具体研究的原因所在。
1 运营商大数据应用场景1.1典型应用场景对于运营商大数据应用来说，典型应用场景主要包括潜在离网用户维挽场景、数据变现场景、综合网管分析平台—基站关联分析场景。
所谓潜在离网用户维挽场景，指的是基于大数据技术开展针对性的用户管理，通过分析潜在离网用户数据，开展针对性的用户管理、营销策划与实施、闭环反馈，并实现工作的整体联通。
基于海量用户数据，运营商可基于大数据技术针对性分类、识别和管理所有用户，这一过程一般需通过大数据平台实现，营销策略基于用户大数据分析结果触发，配合针对性的渠道选择、资源套餐匹配、用户选择效果反馈，离网用户维挽场即可在大数据技术支持下顺利实现;所谓数据变现场景，指的是在非数字媒体/户外数字媒体价值评估场景中，对受众开展的一种独特性测量，结合具体的数据分析和需求分析，即可基于广告屏分析，最终为受众测量提供高水平服务;所谓综合网管分析平台—基站关联分析场景，指的是基于离网用户的业务行为与位置轨迹、基站地图与网络质量KPI，开展针对性的大数据建模分析，由此即可判断用户常出没的基站与其离网是否存在关联，由此可得出基站的未离网用户列表、基站供需平衡度、输出质差基站列表等信息，可服务的商用场景确定可由此实现，大数据技术的应用价值也能够得以更好发挥[1]。
电力行业中的大数据分析应用案例
电力行业中的大数据分析应用案例近年来，大数据分析在各个行业中崭露头角，为企业提供了更准确、高效的决策支持。
电力行业作为其中重要的一员，也开始广泛应用大数据分析技术，以提高电力系统的稳定性、效率和安全性。
以下是电力行业中的一些大数据分析应用案例。
一、用于负荷预测与能源调度的大数据分析电力系统的负荷预测与能源调度是电力行业中最核心的任务之一。
利用大数据分析技术，可以对历史数据进行深入挖掘，发现负荷的周期性规律和异常变化趋势，从而准确预测未来的负荷情况。
同时，通过分析实时数据，结合天气、经济等因素，制定合理的能源调度方案，最大程度地利用可再生能源和传统能源，提高能源利用效率。
二、用于电网设备监测与维护的大数据分析电力系统中的各种设备需要定期监测和维护，以确保电网的正常运行。
大数据分析技术可以对电网设备的运行数据进行实时监测和分析，及时发现设备故障和隐患，预测设备寿命和维护周期，提供精确的维护计划。
此外，结合人工智能技术，还可以建立智能诊断模型，实现设备的故障自动诊断和预警，从而提高设备的可靠性和安全性。
三、用于优化电力市场交易的大数据分析电力市场交易是电力行业中关键的一环，也是利用大数据分析的重要场景。
通过对市场交易数据进行深入挖掘和分析，可以准确把握市场供需关系，预测电力价格和市场波动趋势，帮助企业制定合理的购电和售电策略。
同时，大数据分析还可以对市场参与者的行为进行数据挖掘，识别潜在的欺诈行为和违规交易，维护市场的公平和透明。
四、用于能源消费分析与用户管理的大数据分析大数据分析技术对于能源消费分析和用户管理也起到了重要作用。
通过对用户能耗数据的深度分析，可以揭示能源消费的规律和特点，提供合理的节能建议和能源管理方案。
同时，结合用户的个人信息和用电特征，可以建立用户画像和精准营销模型，提供个性化的服务推荐和精准营销策略，提高用户满意度和忠诚度。
综上所述，大数据分析在电力行业中的应用案例丰富多样，从负荷预测和能源调度、设备监测和维护、市场交易、用户管理等方面，都能发挥重要作用。
大数据分析案例分享
大数据分析案例分享在当今数字化时代，大数据已成为一项被广泛应用的技术。
大数据的浪潮充满着无限的探索和创新，为各行各业带来了前所未有的机遇与挑战。
在这里，我将分享几个大数据分析案例，让我们来一起探索大数据的应用之美。
一、餐饮行业大数据应用餐饮行业一直是人们生活中至关重要的领域之一，而随着大数据时代的到来，餐饮企业也开始在数据分析方面下功夫。
例如，中国大型餐饮连锁企业某某公司利用大数据分析，将消费者的饮食习惯偏好进行了深度探索。
通过智能识别和分析消费者的点餐记录、支付方式、用餐人数、用餐时间等信息，公司可以对其消费者群体进行精准营销，比如准确推荐客户想点的美食，以及更加针对性的精准营销。
此外，通过大数据分析，企业还可以更好地评估自身业务运营情况，更具备可持续发展能力。
二、金融行业大数据应用金融行业在大数据时代中应用广泛。
例如，银行可利用大数据分析实时监测客户交易风险、识别风险反洗钱等领域；信托公司可借助大数据分析技术了解资产负债表的现状，进一步优化资产负债管理；保险公司则可通过对大数据进行分析，评估保险公司风险负担能力及客户服务水平等方面的绩效，从而提升公司的市场竞争力和大众信任度。
三、互联网行业大数据应用随着互联网的快速发展，大数据分析技术已经成为互联网上各大互联网公司的核心竞争力。
像淘宝、美团等电商平台企业都可以利用大数据分析，对客户行为、用户评价、商品热度等进行监控和分析。
同时，通过对人工智能技术的创新应用，这些平台上诸多重要环节，如客户服务、物流服务可实现自动智能化，有效提升客户体验和满意度。
四、医疗行业大数据应用医疗行业的大数据应用正在逐步成为一个新的热点。
因为大数据技术可以对大量病例和医疗记录进行系统性分析，识别出更精准的病因和病情，还能针对不同人群出现的疾病创建数据模型并进行创新的治疗方案，为受到疾病折磨的人们带来了福音。
同时，大数据分析技术还可以有效优化医疗资源的分配，提高医疗服务效率。
大数据应用的五个典型应用场景
大数据应用的五个典型应用场景来源：中国计算机报时间：2015-03-24 11:31:09 作者：数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景，分享给大家！"数据将成为一种战略性原料，每一个企业、科研团队和政府，都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。
"电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据，对大数据怦然心动的企业也确实很多。
但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研，IBM发现，大多数企业都已经认识到'大数据'改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。
的确，在主动或被动迎接大数据时代之时，企业管理人员迫切需要在实干之前，明确很多问题的答案：3V之外大数据还具备何种属性？什么是大数据解决之道的要素？大数据实施是否有章可循？......以《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子，IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。
在此基础上，以"智慧的分析洞察"为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践，形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。
IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠明确发力点在大数据和分析领域，IBM公认已经具备了充分的技术优势。
IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示："数据构成了智慧地球的三大元素：物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来'大数据'这场信息社会的变革。
作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。
"要实现这一愿景，有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。
大数据在中国电信的应用实践(大数据能力开放)
大数据在中国电信的应用实践(大数据能力开放) 大数据在中国电信的应用实践(大数据能力开放)1.引言1.1 背景1.2 目的1.3 范围2.大数据在中国电信的应用介绍2.1 中国电信的大数据战略2.2 大数据应用的目标和优势2.3 大数据应用的实际情况3.大数据技术架构3.1 数据采集与处理3.2 数据存储与管理3.3 数据分析与挖掘3.4 数据可视化与展示4.大数据在营销领域的应用4.1 用户画像分析4.2 精准营销4.3 市场预测与决策支持5.大数据在网络运维领域的应用5.1 故障预警与主动管理5.2 网络质量优化5.3 智能运维与故障定位6.大数据在风险控制领域的应用6.1 金融风险监测与预警6.2 信用评估与反欺诈6.3 风险控制策略优化7.大数据在智慧城市建设领域的应用 7.1 智慧交通管理7.2 智能能源管理7.3 智慧安防系统8.大数据在客户服务领域的应用8.1 个性化推荐8.2 智能客服与在线支持8.3 客户满意度分析与提升9.大数据能力开放9.1 数据共享与合作9.2 开放平台建设9.3 开放数据集与API10.本文涉及附件附件1、中国电信大数据应用案例合集附件2、大数据技术架构图附件3、大数据应用示例截图11.法律名词及注释- GDPR：《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation），是欧盟制定的关于个人数据保护与隐私的法规。
- CCPA：加州消费者隐私保护法（California Consumer Privacy Act），是加州通过于2018年6月28日的立法，旨在保护个人隐私的法规。
- 个人信息：根据相关法律定义，个人信息是指能够单独或与其他信息结合识别、推断出个人身份的信息，包括但不限于姓名、联系号码、方式号码、电子邮箱等。
附件：附件1：中国电信大数据应用案例合集附件2：大数据技术架构图附件3：大数据应用示例截图法律名词及注释：GDPR：《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation），是欧盟制定的关于个人数据保护与隐私的法规。
电信企业对IDIC模型的实际应用
电信企业对IDIC模型的实际应用IDIC，即识别客户（identify），对客户进行差异分析（differentiate），与客户保持互动（interactive）,调整产品或服务以满足每个客户的需要（customize）。
对于IDIC 模型，我们的客户关系管理课堂上进行了细致的阐述。
我发现我们的实际生活中，对于IDIC 模型的应用还是很广泛的。
作为一个营销专业的学生，真的会发现，我们考虑一个问题越来越专业。
愈发觉得自己学习的东西很有意思。
下面来分析一下电信这个企业对IDIC的应用。
一．识别客户通过查阅各种资料，可以了解到电信企业拥有业务受理开通的CRM系统，进行计费、帐务及欠费处理的计费系统，卡类业务的智能网系统，客户服务的10000号系统，营销服务的渠道系统，还有结算系统、宽带、窄带及小灵通系统等等。
企业运营的海量客户数据就在这些系统中。
有些电信企业还建立了数据仓库系统，对这些客户信息进行整合管理，另外建立企业统一数据视图，并确保了数据来源的广泛性、完整性和准确性，为数据挖掘创造了更好的条件。
我们从企业数据仓库中确定了以下数据的来源：客户基本资料，用户基本资料，账单信息，本地通话信息，长话通话信息，卡通话信息，结算信息，窄带通话信息，宽带通话信息，客服交互行为，缴费信息，欠费信息，服务使用信息。
由此可以识别客户，进行客户分群。
从电信市场细分角度来看，电信市场一般分为公众客户市场和商业客户市场两个部分。
前者包括家庭用户，管理人员，商务人员，技术人员，工人，学生等；后者则包含企业，宾馆，政府机构，学校等。
还有一种利润发展潜力都很大的客户被称为大客户。
二．对客户进行差异分析由于电信客户对各类产品的消费情况有较大差别，变量中会出现较多的0值，比如大量客户国际长途、电话卡或增值业务等的消费记录可能都为0值，他们采用客户分群模型确定进行营销的战略分群的优先级及营销的目标客户群。
通过RFM分析法应用层次分析法来确定RFM模型中每个变量的权重,在此基础上,应用K均值聚类法来对客户进行分类,之后分析每一类客户的行为特征和价值,并且对不同的顾客类别采取不同的策略.中国电信公司对大客户的界定一直处于探索和完善的过程中，即要将目前电信市场中保有的高价值客户纳入重点服务范围，也希望能确认对电信企业战略发展起到重要影响的客户。
各行业大数据应用场景探索
各行业大数据应用场景探索随着科技的飞速发展，大数据已经成为了我们时代的一个重要概念。
大数据的挖掘和应用已经渗透到各个行业中，为企业和个人提供了新的机遇和挑战。
本文将探索各行业中的大数据应用场景，展示大数据对不同行业的影响以及带来的机会。
一、零售行业随着电商的兴起，零售行业已经成为了大数据应用的热点领域之一。
通过分析消费者的购买行为、偏好和需求，零售商可以更准确地预测销售趋势，制定精细化的营销策略。
同时，利用大数据技术，零售商还可以对库存进行精确管理，减少物流成本，提高供应链的效率。
此外，通过对销售数据的分析，零售商可以打造个性化的推荐系统，提高用户体验，增加销售量。
二、金融行业金融行业是一个典型的数据密集型行业，大数据应用在金融行业中的潜力巨大。
通过分析大量的金融交易数据和市场行情，金融机构可以预测股市的涨跌，提供投资建议。
大数据技术还可以用于信用评估，通过分析个人的消费习惯和行为数据，评估其信用风险。
此外，大数据还可以帮助金融机构进行反欺诈分析，提高交易的安全性。
三、医疗行业在医疗行业中，大数据的应用可以大大提升医疗效率和质量。
通过分析大量的医疗数据和疾病模式，医疗机构可以提前预测疾病的发生，采取针对性的预防措施。
大数据还可以用于辅助医学诊断，通过对患者的个人信息、症状和病历数据的分析，帮助医生准确诊断疾病。
此外，通过对大数据的分析，医疗机构还可以制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。
四、制造业在制造业中，大数据应用可以使生产更加智能化、高效化。
通过监控设备的传感器数据，制造商可以实时监测设备运行的状态，及时发现故障并进行维修，避免生产线的停滞。
同时，利用大数据的分析能力，制造商还可以优化生产计划，减少生产成本，提高产品质量。
另外，通过对大数据的分析，制造商还可以进行可持续性发展的评估，减少对环境的影响。
五、交通运输行业交通运输行业是一个涉及大量数据的行业，大数据应用可以提高交通效率和安全性。
通过分析交通数据和智能交通系统提供的实时信息，交通运输机构可以预测交通堵塞，调整交通流量，提高道路利用率。
中国电信数字化平台总体规划,围绕场景应用,自上而下
中国电信数字化平台总体规划,围绕场景应用,自上而下首先，转意识，数字化转型要牢牢对准业务的本质，以客户为中心，通过技术使能业务，协同创造价值。
数字化转型是业务与技术双轮驱动，是双人舞，不能单人舞。
转意识，要全员深入了解数字化转型的内涵，明确数字化转型的核心目标，集中力量分阶段办大事。
转意识，一方面要转业务意识，技术要围绕业务目标开展，改善业务管理模式，深化管理经验与管理规则的数字化转型；另一方面要转技术意识，业务要牵引技术升级，由简单的流程管理、数据管理向多维的智慧管理、信息管理转型。
2021 年中国电信集团层面成立了数字化转型推进工作组，统筹推进数字化转型。
工作组组长由集团公司主要领导担任，成员包括前端业务部门、主要后端管理部门及云网运营部（大数据和AI 中心），各业务部门为数字化转型主体责任部门。
战略部、人力部、财务部负责数字化转型机制创新及激励考核制定，云网运营部（大数据和AI 中心）推进落实数字化转型具体工作。
明确数字化转型为企业一把手工程，全面铺开，自上而下转意识。
其次，转文化，数字化转型要将各自为战、数据烟囱林立、管理孤立的文化转变为开放共享、数据融通、管理交互的文化。
对于实现业务的快速响应，平台尤为重要，大家一起建平台、使用平台，形成“人人为我、我为人人”的平台文化和用数据说话的文化，除了“我需要别人为我做什么”，还需要“我能为大家提供什么”。
中国电信探索基于具体任务逐步扩展方式，同时为长期推进企业内部数字化转型积累经验，重点考虑数据管理、中台建设、基础管理、技术创新、组织变革等问题，迭代更新数字化转型整体目标、整体架构和推进路径，并按年度分业务领域更新细项目标，落实到每个任务的考核激励机制上，通过典型问题的解决提振信心。
再次，转组织，业务和IT 部门要组成一个联合团队，改变过去那种“业务部门提需求，IT 部门响应”的单向组织架构。
将技术能力建在业务上，业务主管深度参与、引领牵头，技术人员成为业务不可缺少的部分，形成长期固定的组织形式。
中国电信大数据应用实践
对 中国电信运 营商而 言， 三 网总 的活跃 移动 连 接 超过 １ ０ 亿， 其 中超 六成 终端 为智 能终端 ， 每天各类 应用和 业务被使 用 ， 持续 产 生大 量 的数 据 流 。 用户通 过 智 能终 端 的
发展 。 根据集 团规 划 ， 云计算分公司作为大 数 据运 营 支撑 单位 ， 承 担大 数 据产 品集 约 开发、 运营、 销售 、 服务和 经营支撑工作 。
发 展方 向有 较 大 的影 响 ； 从数 据 的有 效 性 看， 在大 量 数 据 中寻 找 关联 信息并 验 证 其 有效 性 ， 是 非常巨大 的工作 量； 从 业务 逻辑 看， 对 于 运营 商 来讲 ， 将 原 本用 于 经 营 的
数 据产 生机 制用 于大 数 据 领域 ， 需 要从 硬
主要研 究方 向为消费 者研究 、 互 联网网民行为分析 和数据挖 掘 、 新媒 体传播 及媒介价值 研究 、 网络
营销效果 评估优化 、 汽车数字营 销。
李名洋 （ １ ９ ８ ３ 一 ） ， 男， 中国电信股份有 限公司云 计算分公司数据 分析师 。 主要负责大数 据分析 、
模 型搭建 应用 、 行业大数 据研 究等 作。
・ 数 据 生 产 线 技 术 架 构 设 计 。适 应 电信 大 数 据 两种 业 务 数 据 模 型 ， 包 括 批
大数 据 的应 用问题不 仅仅是 一 个企 业 内部 的事情 ， 也 是 整 个 行业 乃至 跨 行业 的 事情 。 从 软硬件方 面看 ， 大 数 据应用涉及硬 件 设施 、 基础软件 、 应 用 软件 和 信 息服 务 等方面； 从 数 据 生产 流 程 看 ， 大 数 据 应 用
大数据和数据分析在电信行业中的应用案例
大数据和数据分析在电信行业中的应用案例在当今数字化的时代，电信行业作为信息通信的核心领域，面临着海量数据的产生和处理需求。
大数据和数据分析技术的应用，为电信行业带来了前所未有的机遇和变革。
通过对用户行为、网络性能、市场趋势等方面数据的深入挖掘和分析，电信运营商能够实现更精准的营销策略、更高效的网络优化以及更优质的客户服务。
以下将详细介绍一些大数据和数据分析在电信行业中的应用案例。
一、客户细分与精准营销电信运营商拥有庞大的用户群体，每个用户的消费习惯、需求和行为特征都不尽相同。
通过大数据分析，可以对用户进行细分，将用户划分为不同的群体，如高价值用户、潜在流失用户、新用户等。
以某电信运营商为例，他们通过收集用户的通话时长、短信数量、上网流量、消费金额等数据，运用聚类分析算法，将用户分为了多个细分群体。
针对高价值用户，运营商为其提供个性化的套餐推荐、优先的客服服务以及专属的优惠活动，从而提高用户的满意度和忠诚度。
对于潜在流失用户，通过分析其近期的消费行为变化，如通话时长减少、流量使用降低等，及时采取挽留措施，如提供额外的优惠套餐或增值服务。
此外，大数据分析还能够帮助运营商精准地预测用户的需求。
例如，根据用户的历史浏览记录和应用使用情况，提前向用户推荐可能感兴趣的新应用或服务，提高营销的成功率。
二、网络优化与资源管理网络质量是电信运营商的核心竞争力之一。
大数据和数据分析在网络优化方面发挥着重要作用。
通过收集基站的信号强度、网络拥塞情况、设备故障等数据，运营商能够及时发现网络中的问题，并进行针对性的优化。
比如，某地区的某个基站在特定时间段内经常出现网络拥塞的情况。
通过对该基站周边用户的流量使用数据进行分析，发现是由于该地区在该时间段内有大量用户同时使用高流量的应用，导致网络资源不足。
运营商根据这一分析结果，及时对该基站进行了扩容和升级，有效地解决了网络拥塞问题，提升了用户的网络体验。
同时，数据分析还可以帮助运营商实现资源的合理分配。
电信、联通大数据产品体系与定价比对
计费模式发布时间全新推出营销方式按Saas服务和接口调用方式计费2017/5/17\按咨询报告和接口调用方式计费按Paas服务、Saas服务、咨询报告和接口调用方式计费按咨询报告和接口调用方式计费按Saas服务、咨询报告和接口调用方式计费2017/5/17\按第三方建模、Saas服务、咨询报告和接口调用方式计费2017/5/17\按报告内容和频次计费2015/11/272015/11/27以测试、体验式营销切入按第三方建模、Saas服务、咨询报告和接按查询调用的记录条数、第三方建模和接口调用方式计费2018/1/112018/1/112018/1/112015/11/272015/11/27\中国电信大数据合作2017年3月1日，与国家旅游2017年6月15日，中国电信了战略合作协议，成立城市来大数据合作提供支持。
2017年7月10日，浙江托普战略合作框架协议。
双方将等领域展开深度合作。
2017年7月14日，中国电信疗大数据及相关产业互联网2017年8月30日，中国电信署战略合作协议，旅游大数发布了《2017上半年中国自2018年1月15日，深圳和而立战略合作框架协议,充分信在互联网络、云计算、大2018年6月29日，中设设计观”交通大数据创新研究与2018年7月16日，贵阳货车在云计算贵州信息园代表双在云计算贵州信息园代表双“物联网”领域开展深度合2018年11月26日，吉利控股方将在企业信息化建设、车作等领域合作，共同构建智2018年12月2日，买化塑与大数据研究、用户研究、用中国联通大数据合作案例2017年8月，腾讯作为重要战略投资人参与联通混改。
2017年8月4日，中国联合网络通信集团与中国工商银数据、技术等各项资源，共同开拓大数据、物联网等金融”的新生态。
2017年9月16日，基于联通的通信行为抓取能力和腾讯骗等大数据安全产品，在诈骗信息拦截等方面取得显2017年9月25日，中国银联与中国联通在北京签署了大2017年9月26日，为拓展中国市场，现代汽车集团与联集团首个海外大数据中心。
典型领域的大数据应用——大数据行业分析（三）
典型领域的大数据应用——大数据行业分析（三）前两篇文章中，我们对大数据行业的数据源、数据交易与使用中的问题做了分析，并且对大数据的底层技术——分布式计算与数据挖掘做了简单梳理。
本文我们在之前分析的基础上，对大数据在各行业的应用做一个简单介绍，并且做一些简单的总结。
| 电子商务行业2016年中国电子商务交易额达到22.97万亿元，同比增长25.5%。
电子商务的快速发展带来了相当大的数据流量，由此产生的大数据也进一步促进了电子商务的发展，因此电子商务与大数据之间存在着协同发展的关系。
在电子商务领域，大数据的价值主要体现在市场营销与个性化导购环节。
第一，随着用户消费行为的数据化，利用大数据进行商品推介成为可能，企业可以根据消费者的各种行为剖析消费者的消费行为，实现精细运营和精准营销；第二，电商平台在运行过程中存储了海量的交易数据，平台通过专业的数据挖掘，可以形成面向进驻商家的多项数据产品，实现了数据的商品化，甚至开源为非平台的其他用户提供数据产品及软件，实现从交易平台到“生态圈”基础服务提供商的角色转变。
如淘宝网的Ocean Base云存储系统；第三，利用大数据开拓产业边界。
拥有大数据的公司利用大数据技术优势，可以实现跨界运营，例如平台可以分析进驻平台的小微企业的交易数据、信用数据、客户评价数据，掌握其信用状况，并对其借贷中的风险进行把控。
| 金融行业一直以来，金融企业对数据的重视程度非常高。
麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。
以银行业为例，中国银联涉及43亿张银行卡，超过9亿的持卡人，超过一千万商户，每天近七千万条交易数据，核心交易数据都超过了TB级。
以金融行业最具代表性的银行为例，根据业务驱动应用场景大致可分为精准营销、风险控制、改善经营、服务创新和产品创新等五个方面——（1）精准营销：互联网时代的银行在互联网的冲击下，迫切的需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。
电信大数据分类类目表、共享场景、安全技术
附录A（资料性）电信大数据分类类目表A.1用户身份相关数据（A类）用户身份相关数据包括用户身份标识信息和用户网络身份鉴权信息。
表A.1A类数据类目表A.2用户服务内容数据（B类）用户服务内容数据包括用户服务内容数据和联系人信息。
表A.2B类数据类目表表A.2B类数据类目表（续）A.3用户服务衍生数据（C类）用户服务验证数据包括用户服务使用数据和设备信息。
表A.2C类数据类目表A.4企业运营管理数据（D类）企业运营管理数据包括企业管理数据、业务运营数据、网络及IT系统运维数据和合作伙伴数据。
表A.3D类数据类目表附录B（资料性）电信大数据共享场景B.1数据共享形式大数据提供的形式分别为：原始数据、脱敏数据、标签数据和群体数据，以上形式的具体描述为：a）原始数据，是指数据的原本形式和内容，未作任何加工处理。
b）脱敏数据，是对各类数据所包含的自然人身份或网络身份标识、用户基本资料等隐私属性进行模糊化、加扰、加密或转换后（如：对身份证号码进行不可逆置换，但仍保持相应格式）形成的无法识别、推算演绎（含逆向推算、枚举推算等）、关联分析不出原始用户身份标识等的新数据。
c）标签数据，是对用户个人敏感属性等数据进行区间化、分级化（如：消费类信息仅区分高、中、低三级等）、统计分析后形成的非精确的模糊化标签数据。
模糊处理达标基线是：仅根据模糊化标签属性，无法推理计算匹配到具体个人；且标签数据无法精确描述具体个人实体的任何敏感特征。
d）群体数据，即群体性综合性数据，是由多个用户个人或实体对象的数据进行统计或分析后形成的数据。
如：群体用户位置轨迹统计信息、交易统计数据、统计分析报表、分析报告方案等。
根据群体数据，应无法推演、无法与其它数据关联间接分析出个体数据。
群体数据中不应包括任何用户身份标识等敏感信息。
B.2场景基本分类与安全措施要点电信数据使用场景基本分类及安全措施要点如表B.1所示。
表B.1场景基本分类与安全措施要点B.3位置类场景B.3.1机构选址与门店客情分析服务机构选址服务场景如表B.2所示，仅提供分析报告，可能会用到的数据包括自然人身份标识、用户基本资料、消费信息和账单、网络设备及IT系统支撑数据这四个子类的群体数据，以及位置信息子类的标签数据和群体数据。
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针对网厅第三季度充值营销活动，提 取有较强的网购偏好、交费较频繁、 并且目前以营业厅缴费方式为主的用
户，进行短信渠道推送。
营销卖点： 1、充值优惠 2、充值抽奖
营销效果评估_提升ຫໍສະໝຸດ 厅缴费700万账期 2012年8月 2012年9月 8-9月缴费用户中5-7月无网厅缴费行为
淘宝客户端活跃用户
805033
APP名称 窝窝团-电影优惠团购 家电商城 优惠行 阿里巴巴 易迅网 新蛋商城 当当网 淘宝网 高朋团购 IKEA 宜家 美团团购 凡客诚品 折扣宝团购大全 移动好乐买 一淘-比价团购 条码 口袋购物 梦芭莎 邦购商城 糯米网
营销策划执行
电商类应用 活跃用户具 有网银支付 的能力和习 惯，是电渠 充值交费的 潜在客户。
高端精英
高端精英人士是核心骨干，他们一般都很忙碌，有着自己的人生追求和休闲方式，非常注重自己的形 象。对于新事物往往无暇顾及，也不愿花太多的精力去体验时尚。同时他们对电信收入有着巨大贡献， 对于此类客户，应该以优质服务为主，使其能节约大量的宝贵时间从事自己的事业。
细分维度
性别 类型
使用行为
固定资产
通过终端营销捆绑，为赢得 未来打下基础； 提供多样化个性化的增值业 务。
通过预存赠费、预存赠礼等 活动，延长在网时间； 推荐低档终端营销
职场新人
他们刚离开象牙塔走向社会，在思想和行动上还保留了校园生活的痕迹；
交际圈仍以同学为主，经常和同学交流经验； 对于未来，有着美好的规划和激情； 由于收入偏低开销较大，多数居住在合租房或廉租房，且可能会常搬家；
大数据典型应用场景
深圳天源迪科信息技术股份有限公司 2014年11月
目录
场景一 互联网缴费 场景二 细分市场用户特征研究
活动概述
营销活动名称：互联网缴费 活动发起部门：四川电信电子渠道中心 活动描述：
全面分析用户的充值交费行为，识别出经常使用互联网支付的用户，引导用户后续都采 用手机进行缴费或互联网方式缴费，分流营业厅的渠道压力，节约运营成本。
培养习惯、蓄势待 发
可支配资金较少，对于中意的新事物往往有心无力。
重点关注流量经营，培养用 户使用习惯； 辅以终端营销，延长在网时 长。
商旅人士
经常出差，出差目的包括商务办公与旅行； 交通方式多以飞行为主，是至少1家航空公司的会员； 追求简约而不简单的风格，注重随身物品的便携性与功能多样性，常配 有高端手机、笔记本、摄像机等数码产品； 通信消费较高，但多数为漫游，价值流失较大。
定义
在小蓝工业园基 站内工作时段的 通话次数 / 工 作时段总通话次 数
打分规则
工业园用户
占比80%打分100，
占比70%打分90，
占比50%打分70，
占比40%打分60，
占比0%打分0。 中间线性得分
0.7 * Index_1 + 0.3 * Index_2
Index_1: 小蓝工业 园基站通 话次数占 比
以初高中文化的青壮年为主，平均年纪比较轻，也是农村中受教育程度 较高的群体； 由于离家较远，亲人不在身边，有一定的长话需求； 收入较低，十分关注资费，离网概率极高； 他们思想活跃，向往美好未来，适应能力强； 大多只能吃青春饭，从事简单体力劳动，对现有工作不太满意，稳定性 极差。
培养明天的用户
价格打折、关注加 倍
维系、同时注重策反
话务优惠套餐
修车洗车服务 家政服务
感谢各位领导的聆听！
深圳天源迪科信息技术股份有限公司
示例数据
人数
1060 1750 2630 2800 3080 1920 930 1400 1100 2460
商旅人士识别方法
为了能对客户特征库中的“商旅人士”进行合理的细分，需要分析商旅人士区别于其他群体所特有的维 度，如：所乘坐交通工具的订票信息、漫游集中地区、工作日与节假日的漫游特点、是否有移动上网的 终端设备等。
加强周边相关服务
无线宽带套餐； 地图、导航类的流量经营； 与航空公司合作推出新业务； 天翼俱乐部机场贵宾服务；
他们消费力度大，话务、数据均远高出整体平均水平； 高端精英 关注信号强度和通话质量，追求个性化服务；
他们是企业的骨干、是家庭的核心，对电信业务发展有着重要影响。
中坚力量、追求服 提供优质服务；
数据口径解释
客户基数：805033为C网客户，将其匹配客户下的所有C网、宽带、固话后，共计目标客户250万。 交费金额及笔数：因原始目标客户可能涵盖了部分分销商等高值客户，最终数据已将8-9月交费次数大于10， 交费金额大于5000的客户剔除。
目录
场景一 互联网缴费 场景二 细分市场用户特征研究
用户细分原则
✓ 校园基站内通话次数 ✓ 校园基站内通话次数占比 ✓ 校园基站内通话天数 ✓ 校园基站内通话天数占比 ✓ ……
分析用户行为
是否务工人群
学生群体、务工人群识别方法
在工业园上班的用户，工作时段的通话多集中在工业园基站范围内。 工作时段：周一到周五8：00-18：00，节假日除外。
指标
Index_1: 小蓝工业 园基站工 作时段通 话次数占 比
用户细分原则
运筹帷幄，顾全大局
高度
细分群体适合迅速营销
速度
五度法
覆盖客户群体广 广度
角度 从外在、内在双重角度洞察客户
深度 深入探索分析用户特征
用户细分群体
细分群体
群体特点
营销定位
营销手段
学生群体 务工人群
追求个性，对人生有着自己独特的看法和观念； 倡导新潮，对生活充满了期待与好奇； 充满活力，对周围的事物有着强烈的关注； 有着高于一般同龄人的敏锐和视野； 消费行为、特点和方式，将左右和引领整个社会青年的趋向； 是未来中坚力量的预备层。
网购偏好分析-URL/APP收集
APP编码 452758 110086 258380 449465 453204 489792 118961 507520 797340 529526 523268 420306 527859 482393 507807 497962 418680 124649 776278 308103 479458 249949 739733
务
高档终端捆绑；
学生群体、务工人群识别思路
通过对用户活跃基站（包括通话、上网、位置注册等）分析，准确定位工业园、校园的用户。
校园
确定校园基站
✓ 校园基站内通话次数 ✓ 校园基站内通话次数占比 ✓ 校园基站内通话天数 ✓ 校园基站内通话天数占比 ✓ ……
分析用户行为
是否学生群体
工业园
确定工业园基站
活动效果： 活动开展的2个月内，共计提升电渠充值缴费 700万，新增电渠缴费人数43857人，共
计交费69519次，单笔交费均额102元。
用户特征分析： 1、网购偏好用户； 2、具备网上支付能力，有支付宝使用记录； 3、用户充值缴费习惯：缴费渠道、缴费方式、缴费频次、缴费金额、欠费行为等。
活动步骤
商旅人士识别方法-口径定义
细分维度
出行方式 出行频率 使用行为
终端设备
细分群体
飞机
火车 大巴 常年在外 出差较多 偶然出差 省内漫游突出 省际漫游突出 国际漫游突出 漫游三高小组 低档手机 中档手机 高档手机 有笔记本
条件
近3个月内打电话或网上订购机票3次以上
近3个月内打电话或网上订购火车票3次以上 近3个月内打电话或网上订购汽车票3次以上 近3个月内漫游天数超过50%（45天以上） 近3个月内漫游天数为20%-50%（18-45天） 近3个月内漫游天数不超过20%（18天以下） 省内漫游时长位于前30% 省际漫游时长位于前30% 国际漫游时长位于前30% 三类漫游均位于前30% 非3G智能、价格低于1000元 3G智能、价格位于1000-2500元之间 3G智能、价格位于2500元以上 近3个月内拨打过笔记本维修服务热线
交费人数 53838 58408 43857
占比 6.69% 7.26% 5.45%
交费次数 154883 158583 69519
交费金额 15797342.77 16443955.5 7103028.23
单笔均额 102.00 103.69 102.17
增长数据评估分析
提升电渠充值缴费700万
网厅充值交费提升：在淘宝活跃用户中，2014年8月共53838人交费154883次，产生交费金额1579万，单笔 交费金额102元；2014年9月共58408人交费158583次，产生交费金额1644万，单笔交费金额103.69元。 剔重网厅交费活跃用户：将以上用户中，剔除5-7月有网厅交费行为的用户，2014年8-9月共43857人交费 69519次，产生交费金额710万，单笔交费均额102元。
细分群体
男性 女性 总裁高管 高级白领 私营业主 价值很高 圈子很大 圈内异网多 市话多 长话多 漫游多 有车一族 有房
营销方向
户外探险、高尔夫、自驾游等活动 举办天翼俱乐部活动-女性沙龙讲座，如美容、形象设计、气质提升 MBA管理培训、商务交流会、高端商务手机 推荐融合套餐、微博新闻之类的3G应用 举办天翼俱乐部活动-私营业主创业沙龙 加强服务力度、维持客户消费水平
在小蓝工业园基 站内的通话次数 / 总通话次数
占比80%打分100，
占比70%打分90，
占比50%打分70，
占比40%打分60，
占比0%打分0。
中间线性得分
非工业园用户
得分
[90, 100] [80, 90) [70, 80) [60, 70) [50, 60) [40, 50) [30, 40) [20, 30) [10, 20) (0, 10)
营销活动开展的四个步骤：
营销策划
营销执行
营销效果评估