经典案例-大数据支撑市场存量发展创新方案

大数据支撑市场存量发展创新方案

【摘要】

随着大数据的应用越来越广泛,运营商对基于大数据支撑下的应用场景进行了探索。为提高存量用户的营销效率,提升获取目标用户的精准性,文章对目标用户的社会交往圈进行深入研究,分析存量用户的画像特征,利用数据挖掘技术,构建相关分析模型,得到用户的新型立体标签,为存量用户的营销推广提供数据分析和决策优化支撑能力,为运营商存量用户的经营开拓了一个新的思路。

【关键词】

大数据、存量、营销、精准

1简介

1.1背景

本文论述了如何依托公司级大数据平台实现网络、资费、渠道、服务、营销、终端、业务等七方面的提升改进，构建了4G时代存量经营新模式。结合实例，提出了存量用户经营总体策略，针对导致客户离网的主要原因，以中高端客户、流量客户为重点，基于大数据平台建立了闭环的存量用户分析预警与离网挽留流程机制，为减少离网保住规模增加收入提高忠诚度的市场目标提供了有力支撑

1.2创新点

✓利用大数据平台，基于SEQ的业务精准营销

✓利用大数据平台，基于SEQ的区域精准营销。

✓利用大数据平台，基于SEQ的用户精准营销。

✓利用大数据平台，基于SEQ的终端精准营销。

2大数据支撑存量

2.1基于业务营销

依托多维度数据分析体系的能力，针对多维数据深度挖掘，实现用户业务、网络地图、用户行为、终端倾向模型建立，助力前端市场部门实现智慧营销。

模型模型建立原则模型应用

用户业务模

型针对不同网站、不同业务协议，

实施流量区域、用户年龄段、业

务时间分析，建立热门业务模型

针对不同网站、应用，制定业务流量减免政策

（市场部）

根据流量区域分布、与区域价值实施区域流量

减免政策（市场部）

网络地图模

型地理化分析工具对网络流量、用

户密度、用户群分布信息进行地

理化呈现，建立区域可视化网络

地图，支撑市场应用

用户渗透率：用户营销策略制定（存量部门）

潜在离网用户：潜在边界投诉用户，实施客户

关怀（客服部）

流量/用户密度地图：渠道建店选址（渠道部）

用户行为模

型

融合计费级信息，以用户年龄

段、终端类型、套餐类型、业务

偏好、用户群维度建立用户行为

模型

套餐升级定向营销（市场部）

合约套餐机型定制（市场部）

闲时流量包制定（市场部）

终端倾向模

型基于用户PS业务详单，识别用

户访问华为官网、小米官网等访

问历史，结合用户终端型号，建

提供换机意向用户明细：制定相应营销策略，

精准投放营销成本（市场、渠道部）

主流终端：重点推广主流终端，提高营销成功

立终端倾向模型率（市场、渠道部）

后期可根据三网协同发展，打破存量市场宽带捆绑困境，开展存量经营，坚持以4G业务为核心，实现光。针对不同网站、不同业务协议，实施流量区域、用户年龄段、业务时间分析，建立热门业务模型，加快拓展城区高价值家庭市场，发挥破局作用。在公共热点、偏远农村区域，将无线局域网作为有效手。

融合计费级信息，以用户年龄段、终端类型、套餐类型、业务偏好、用户群维度建立用户行为模型。

基于用户PS业务详单，识别用户访问华为官网、小米官网等访问历史，结合用户终端型号，建立终端倾向模型。

2.2基于区域分布

地理化分析工具对网络流量、用户密度、用户群分布信息进行地理化呈现，建立区域可视化网络地图，支撑市场应用。

用户渗透率：用户营销策略制定（存量部门）。

潜在离网用户：潜在边界投诉用户，实施客户关怀（客服部）。

流量/用户密度地图：渠道建店选址（渠道部）。

2.3基于用户行为

通过SEQ平台大数据挖掘，识别常用视频业务用户行为习惯，针对不同用户视频业务习惯定向营销天翼视讯优惠政策，助力存量发展。

通过SEQ平台大数据挖掘分析闲时（晚23点至凌晨6点）用户流量行为，识别出用户闲时流量使用情况，匹配市场经分系统未定制闲时流量包用户，针对闲时流量多但未定制闲时流量包的用户进行定向闲时流量包影响，培养用户习惯，助力存量增长。

定向营销类别营销种

类

数据源数据关联营销方案输出

精准业务营销天翼视

讯定向

营销

1.用户级视频总流量数据

获取

1.每用户天翼视讯占总视

频流量占比

1.视频流量少且用天翼视

讯用户—五颗星

2.用户级天翼视讯总流量

数据获取

2.根据用户视频总流量及

天翼视讯流量占比分类

2.视频流量少但未用天翼

视讯用户—四颗半

3.视频流量多但天翼视讯

少用户—四颗星

4.视频流量多且未用天翼

视讯用户—三颗半

闲时流

量包定

1.用户全天总流量及闲时

（晚23点至凌晨6点）流

1.每用户闲时流量占总流

量百分比

1.闲时流量占比(40-60)但

未定制闲时流量包的用户

向营销量数据获取—五颗星

2.已定制闲时流量包用户

数据获取2.每用户闲时流量包定制

情况获取

2.闲时流量占比(60-80)但

未定制闲时流量包的用户

—四颗半

3.根据用户闲时流量包流

量占比及闲时流量包定制

情况分类

3.闲时流量占比(80以上)

但未定制闲时流量包的用

户—四颗星

翼支付定向营销1.用户级网上支付总流量

和访问网上支付次数获取

1.每用户翼支付占网上支

付总流量百分比

1.网上银行支付流量多未

用翼支付用户—五颗星2.用户级翼支付总流量和

访问翼支付次数获取

2.每用户翼支付支付次数

占总网上支付次数占比

2.网上银行支付流量多用

翼支付流量很少用户—四

颗半

3.根据用户翼支付支付流

量、次数占总支付流量、

次数占比分级营销

通过SEQ平台大数据挖掘分析现网用户使用网上银行支付行为习惯，针对使用网上银行支付流量多但未使用翼支付的用户进行定向翼支付营销。

用户分类建议营销级别网上银行支付流量多未用翼支付用户五颗星网上银行支付流量多用翼支付流量很少用户四颗半

2.4基于终端网络

通过运维网优平台和市场经分系统相互结合的方式，通过大数据挖掘，更快速更精准的识别3G用户常驻小区信息，通过就近原则下发营业厅进行精准营销。