追踪用户行为偏好，实现信息类产品精准营销.doc.doc

成果上报申请书
成果名称
追踪用户行为偏好,实现信息类产品的精准营销
成果申报单位
北京省(自治区/直辖市)公司
成果承担部门
/分公司
数据业务部门/ 分公司
项目负责人姓名
项目负责人联系电话
和Email
项目参与人姓名
成果专业
类别*
数据业务
成果研究
类别*
其他
省内评审
结果*
(按填写说明3)
关键词索引(3~5个)
用户偏好精准营销信息类产品经分系统
应用投资
无万元(指别的省引入应用大致需要的投资金额)
产品版权归属单位
北京移动
对企业现有标准规范的符合度:(按填写说明4)
在原有经分规范基础上,增加了用户行为偏好的判别标准和规则,对用户偏好进行了分类管理。同时在经分系统上建立了用户偏好模型,为支撑精细化营销奠定了基础。
成果简介:简要描述成果目的和意义,解决的问题,取得的社会和经济效益。
在对信息类产品(如12580、手机报等)进行营销推广的工作中,面对信息类产品涵盖的众多特点和目标用户群完全不同的子业务,如何准确地识别潜在客户并进行精准营销,是我们面临的一个难题。
本项目通过总结、归纳、提炼与业务使用高度相关的用户行为变量,同时结合信息类产品的功能特点,在经分系统中建立用户行为偏好组,并在用户偏好与信息类产品之间建立对应关系,形成匹配规则。从而在营销推广中,可以根据客户行为特点向其推荐合适的产品,达到精准营销的目的。在建立用户行为偏好组的过程中,充分利用12580的商户信息库,来不断丰富和细化经分系统中用户偏好组子类的筛选规则,从而达到精准地筛选出拨打某些特定商户的目标用户,向这些潜在用户群精准地推荐不同的信息类产品的目的,既提升了营销效率,也提升了12580信息库的利用率。在项目的实施过程中共建立了4大类18小类的用户偏好组。对用户行为偏好进行了精细的划分。
本项目解决如下问题:
如何精准地找到信息类产品的潜在目标用户?
如何对用户行为偏好进行细分?
细分后,从哪些维度对用户关联行为进行定义?如何进行筛选?
该成果可以在以下方面进行应用:
提升12580、手机报等信息类产品的营销效率,提升业务量和收入。
在经分系统中建立细分的用户行为偏好模型,更准确地进行用户偏好管理。
更精准地向用户营销,减少对用户的打扰,提升客户满意度。
固化、常态化的用户偏好识别系统,为业务人员提供便捷有效的营销支撑。
省内试运行效果:描述成果引入后在本省试运行方案、取得的效果、推广价值和建议等。
本项目实施后,大大提升了本省以12580为试点的信息类产品的营销效率,促进了业务的快速发展,并直接提升了收入,降低了营销成本,主要成果体现在:
1、显著提高短信群发的反馈率,提升营销效率。项目实施后,短信群发反馈率从不到1%,提升到8%!
2、带动查询量和用户量的迅速提升,并直接带来收入的增长。!
3、促进12580业务更健康均衡地发展。北京12580异常客户占比只有不到1%,客户真实而健康。同时,09年底日均查询量超过1500次的12580子业务超过11个,。
4、降低营销成本、运营成本,降低对用户骚扰,提高用户满意度。
文章主体(3000字以上,可附在表格后)