近年來,隨著互聯網、通信和物聯網技術的發(fā)展,互聯網公司發(fā)展迅速,互聯網公司豐富的內容應用和基于客戶的個性化營銷給電信運營商帶來了極大的挑戰(zhàn)。同時,攜號轉網業(yè)務的推廣、5G技術的商用,進一步削弱了運營商傳統業(yè)務經營的優(yōu)勢。對客戶個性化需求發(fā)掘的缺乏,沒有針對性營銷活動,傳統的粗放式經營沒有將運營商的產品和用戶的需求有效的結合起來,營銷成功率低,導致運營商面臨可能淪為“管道”的危機,滿足用戶個性化需求的精準營銷的實施迫在眉睫。本文以HN電信公司基于大數據的精準營銷的實施為例,主要通過以下幾個方面說明了基于大數據的精準營銷開展的必要性、可行性和有效性:1、分析目前HN電信公司傳統經營模式中存在的問題,說明傳統的撒網式經營已經不能滿足用戶的需求和市場的需要;2、基于HN電信公司的特性,從信息全面的數據來源的保障和不斷探索升級的大數據平臺,說明大數據技術應用在HN電信公司的營銷活動實施過程中的可行性;3、總結目前HN電信公司在部分場景的營銷活動中基于大數據的精準營銷的開展效果,說明精準營銷在HN電信公司實施的有效性。 

【文章來源】：河南財經政法大學河南省

【文章頁數】：49 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

HN電信公司數據處理流程

24圖4-2HN電信公司大數據實時能力平臺架構大數據實時能力平臺提供了數據的匯聚、挖掘、服務提供等能力。數據的采集部分是基于各域的、集成的、可變的、細粒度清單級數據集合，用于支持對于實時的、分域分業(yè)務類型的、全網數據集成的需求。通過一點采集，數據增量、全量采集，為數據整合層提供基礎數據，同時對于數據源系統采集前后的數據質量進行稽核。數據源主要有消息流、訂單、信令數據、計費、增值賬單、互聯網上網日志、綜采話單、位置信息、OIDD等。數據實時處理部分中數據整合層是可以生成面向主題域的、初步清洗整合、穩(wěn)定的、基于時間序列沉淀的細節(jié)數據整合層，數據整合層數據域的劃分原則上以企業(yè)級數據模型8大域為劃分，按規(guī)范統一數據模型和數據編碼，保證匯聚的數據完整性以及可共享，并支撐集團對數據模型的要兩級共享要求。數據的實時處理組要分為數據的實時處理和數據的準實時處理兩部分，其中數據的實時處理時首先將需要實時同步的表采用ETL或SQOOP導出一份全量數據到HBASE下面，實時統計分析場景使用HIVEONHBASE的方式直接加工，從接口向上層的數據加工均采用HIVE避免表關聯和復雜計算，最終將數據放在行云數據庫中用于對外開放指標庫、標簽庫、應用寬表。實時消息流數據采集與處理采用Kafka+Storm典型架構實現。數據的準實時處理時需按照業(yè)務要求，定時將數據從HBASE抽取到HIVE中，確保接口數據具備時點拍照

35級包包含20G流量，49元升級包包含60G流量，流量均為暢享非暢享套餐通用，暢享套餐訂購具有增加閾值、提速功能，非暢享用戶訂購具體增加斷網閾值功能。同時，為豐富5G業(yè)務，5G套餐與5G升級包贈送5G會員——黃金會員、白金會員，會員用戶可以享受視頻會員多選一贈送，滿足有會員需求用戶。對于有寬帶的融合套餐用戶，提供寬帶提速升級雙千兆政策：寬帶融合速率300M以下用戶專項升級，全面開展“5G智能寬帶升級包”推廣（智寬包+5G升級包），其中智寬包包含減免副卡功能費、減免寬帶提速費用、減免部分電視增值業(yè)務費用、減免全屋Wi-Fi功能費等，最大限度的在保證遷轉5G提值增收的前期下滿足用戶的其他費用優(yōu)惠需求。已更換5G終端未使用5G產品的用戶，通過出賬、成員構成、流量溢出等匹配升級策略，開展“5G終端客戶關愛活動”，聚焦合約到期用戶、4G手機超兩年潛在換機用戶，對在網忠誠度高的用戶推出橙分期等終端直降優(yōu)惠力度大的購機政策滿足用戶的換機需求。自2019年11月在營服系統上線用于開展4升5活動以來，如圖4-5所示：2019年11-12月5G套餐遷轉用戶ARPU值提升34元，截止1月累計遷轉用戶總數9152戶，相比往期3G升4G業(yè)務開展效果顯著提升。圖4-5截至2020年1月地市遷轉5G套餐業(yè)務開展情況截至2020年1月，4升5升級包加裝用戶ARPU值提升15.4，結合營服系統營銷效果實時調整營銷活動策略后，如圖4-6所示：2020年1月，圈定的高值目標用戶的高遷率高達88%，加包8.9萬戶，環(huán)比提升122%。新冠疫情期間，通過營服系統存量人員居家外呼、存量助手全員分波次派單、短信、線上同步推廣，2月份累計升級用戶7.2萬戶，線上實時事件營銷的編排保障了線上業(yè)務的有效進行。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]大數據技術發(fā)展趨勢及燈塔大數據行業(yè)應用平臺[J]. 王若倪,趙慧玲.  中興通訊技術. 2016(03)
[2]中國聯通信息[J]. 王朋.  郵電設計技術. 2016(02)
[3]基于云計算的大數據管理研究[J]. 汪偉偉.  全國商情(經濟理論研究). 2015(06)
[4]大數據時代的智慧城市[J]. 王家耀.  測繪科學. 2014(05)
[5]試析大數據、物聯網、智慧城市三者間的關系及相互作用[J]. 鄭鑫,程磊.  電子測試. 2014(06)
[6]核能發(fā)展面臨的問題和對策[J]. 萬鋼.  中國科技產業(yè). 2014(01)
[7]大數據:未來的新石油[J]. 王辰越.  中國經濟周刊. 2013(15)
[8]差異化與低成本的結合戰(zhàn)略[J]. 林萍.  企業(yè)改革與管理. 2011(07)
[9]如何打造3G時代的手機營銷?[J]. 吳勇毅.  軟件世界. 2009(12)

碩士論文
[1]基于客戶畫像的數據挖掘技術在CRM中的應用[D]. 崔琳.東華大學 2015



本文編號：3561708