基于客户消费大据的4G套餐精准营销模型搭建及应用.doc

基于客户消费大数据的4G套餐精准营销模型搭建及应用【前言】随着FDD牌照的发放,2015年成为***、中国电信和中国联通三家电信运营商之间竞争的分水岭。在新的竞争格局下,4G成为***通过流量经营调整收入结构、扭转被动受挫局面的重要战略。截至2015年2月,广东移动4G客户渗透率不足15%,同一时期换卡渗透率已超过60%。虽然终端渗透率不高,但在2014年底,4G手机出货量已占所有制式手机出货量的70%,大市场4G终端供应充足,在此情况下,快速完成2G/3G套餐迁移到4G套餐成为4G发展的关键之举。【4G套餐模型搭建】营销模式现状运营商现有的营销模式是根据客户消费、流量而简单、粗放地“一刀切”进行客户细分,在客户甄别时参考的维度仅此两项,缺乏对客户画像的勾勒,缺乏对客户行为和喜好的分析,不具备根据客户级别、账户类型、用户群体、用户业务使用的历史情况来提供精准服务营销的能力。随着互联网技术的发展,基于大数据的精准营销逐渐成为新趋势。2015年2月,一条投放在朋友圈的“宝马”广告引发了对“精准营销”的热议,在此之前亚马逊的“推荐系统”、淘宝的“个性化”推荐系统已经得到广泛应用,运营商简单粗放的营销模式面临转型。营销理论从4P到4C,再到精准营销的演进,是营销关思维从关注产品和渠道转移到消费者需求的变化。随着互联网技术的发展,基于大数据的精准营销引领了新的趋势。精准营销具有可分析、可操作、可度量的特点,对于产品高度统一、用户群体分散、用户需求明确的电信行业来说,精准营销的意义更为重要。建模思路根据精准营销理论和大数据思维,广东移动客户服务中心以为客户设计最佳4G迁移路径为目标,利用客户画像标签库和SAS系统搭建“基于客户消费大数据的4G套餐精准营销模型”,以“价值提升”和“客户省钱”为卖点,通过精准营销为客户推荐最适合的套餐。功能模块模型由“行为分析、计算对比、推荐应用”三大功能模块组成,通过深度挖掘客户消费大数据,以“最小距离计算”及“全量套餐计算”为核心算法,以“价值提升”及“用户省钱”为准则,为客户私人订制式推荐4G套餐。建模假设前提:因4G主套餐和流量套餐同时考虑较为复杂,为简化逻辑,推荐4G套餐的客户是保持手机流量套餐不变,仅向其推荐4G主套餐。模块1:行为分析在“行为分析”模块中聚焦如何根据客户的消费行为特征进行聚类,以每用户平均消费Arpu、每用户月均流量Dou、主叫计费时长Dmou的不同组合值作为特征定义因子,将客户分为三类:成长型、稳定型、衰退型。模块2:计算对比在“计算对比”模块中,核心算法是“最短距离计算”和“全量套餐计算”。根据大市场节奏,主推4G商旅、上网套餐、大众卡和流量王,该四类套餐按月租细分为21个子类。首先把每种套餐的通话分钟数和流量映射到一个二维坐标系中,则每个套餐形成1个点;然后将每个客户的Dmou和Dou投射到该坐标系中,计算客户与每个套餐点的距离,选取距离客户的点最近的3个点作为备选推荐套餐;最后再将客户近三个月的主叫计费时长和流量代入备选套餐中计算模拟Arpu。模块3:推荐应用在“推荐模块”,根据客户的模拟Arpu值与现有套餐消费的对比,结合客户分类,从三个备选套餐中优选最易为客户接受的套餐。对客户的群体特征进行分析,根据该群体中85%的客户的Arpu变动情况对每类客户确定第 1、2、3推荐顺序。对于客户新套