营销场景应用模型

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1、场景应用模型以业务应用为目标,总结提炼流量包营销、换机营销、流量分流等几大类应用场景的13个分析模型,提升流量精确营销和四网协同支撑效率。业务应用应用场景业务目标应用模型自有业务推广自有业务精准营销激活业务沉默用户自有业务沉默用户模型终端营销终端精确营销服务提升主推智能机客户终端偏好模型、潜在换机用户识别模型流量套餐营销流量套餐升档套餐进阶用户和流量套餐匹配分析模型流量套餐精准营销激发用户短期突发上网需求,资源分流加油包潜在客户模型评估手机上网用户价值手机上网用户价值评估评估上网用户价值手机上网用户价值评估模型内容精

2、确营销推荐适合产品提升产品价值用户内容偏好模型精确营销优化过热或沉默的WLAN热点提升过热热点的网络能力,改善沉默热点的使用WLAN热点健康度评估模型WLAN推广WLAN潜在用户营销识别潜在WLAN用户WLAN潜在用户识别模型渠道适配匹配营销渠道产品和营销渠道的精准匹配流量产品渠道偏好分析模型热点应用推荐第三方应用推荐关联交叉营销推荐,促进第三方业务流量应用关联模型四网协同运营WLAN精确选址支撑WLAN热点选址,有效分流潜在分流区域识别模型T网流量提升促进T网用户TD流量使用率潜在分流用户模型1.自有业务沉默用户模

3、型1.1建模目标通过分析用户的历史使用行为,判断用户是否为相应业务沉默客户,为沉默用户的激活和引导服务提供目标客户支撑。下面以和阅读(手机阅读)业务为例进行建模介绍。1.2模型描述步骤一:根据业务情况和专家经验,对沉默用户进行分类。步骤二:筛选判断指标,通过近三个月的使用情况选择指标,包括但不限于阅读费用、使用次数等。表-自有业务沉默用户模型指标沉默类型具体指标数据源持续沉默客户自订购时间起截止到本期,无业务使用用户业务订购信息业务使用行为数据长期沉默客户历史有活跃(集团活跃定义)情况,近三个月无业务使用用户业务订购

4、信息业务使用行为数据短期沉默客户上月有使用行为而本月无业务使用用户业务订购信息业务使用行为数据包月长期低使用客户自订购包月起近三个月低使用量(每月阅读次数等于1次)行为用户业务订购信息业务使用行为数据包月短期低使用客户自订购包月起历史有高活跃情况,近两个月低使用(每月阅读次数等于1次)行为用户业务订购信息业务使用行为数据非包月无付费长期低使用客户非包月无付费近三个月低使用量(每月阅读次数等于1次且无手机阅读收入)行为用户业务订购信息业务使用行为数据非包月无付费短期低使用客户非包月无付费历史有高活跃情况,近两个月低使用

5、(每月阅读次数等于1次且无手机阅读收入)行为用户业务订购信息业务使用行为数据非包月有付费长期低使用客户非包月有付费近三个月低使用量(每月阅读次数等于1次且有手机阅读收入)行为用户业务订购信息业务使用行为数据非包月有付费短期低使用客户非包月有付费历史有高活跃情况,近两个月低使用(每月阅读次数等于1次且有手机阅读收入)行为用户业务订购信息业务使用行为数据在实际操作中,具体指标可选取采用专家评估法或其他挖掘算法。步骤三:根据上述业务指标初步得到沉默用户清单,为防止由于营销引起用户投诉,需要对清单进一步进行分析,结合客服投诉

6、记录信息等排除可能引起投诉的客户。步骤四:进一步的提取规则包括但不限于:高ARPU、其他数据业务高收入占比用户;其他自有业务存在使用记录;智能终端用户。1.3模型输入与输出模型输入:品牌、手机终端系统类型、ARPU、数据业务ARPU、订购自有业务种类、自有业务订购时间、近3个月的该自有业务使用行为数据、该自有业务ARPU;模型输出:月份、用户号码、沉默用户分类。1.客户终端偏好模型2.1建模目标建立终端投放目标客户挖掘模型,通过建立潜在用户与TD终端的适配关系,有效定位TD终端目标客户群,并为目标客户群匹配合适终端及

7、合约方案,促进目标客户进行换机,提高TD终端销售的成功率发挥TD终端拉动流量增长的同时,有效进行流量分流,降低2G网络的压力,释放T网流量。2.2模型描述基于对客户终端大数据的挖掘分析,结合用户消费能力、业务捆绑、品牌忠诚等因数,将潜在用户分为换机发烧类、潜在换机类、价值导向类、品牌忠诚类,如下表所示:终端销售客户群类别业务定义终端匹配思路换机发烧友类换机次数大于等于2次,换机周期小于6个月结合用户消费能力、业务捆绑、品牌忠诚等,着重向用户推荐新上市机型潜在换机类1)在网时间超2年,且2内年换机次数=0的客户结合用户

8、消费能力、业务捆绑、品牌忠诚等,为用户匹配感兴或1)合约机到期时间小于等于3个月趣的机型;价值导向类用户三个月平均ARPU值大于本省三个月平均ARPU值的50%结合用户消费能力,推荐符合用户消费能力价位的机型,再结合业务捆绑、品牌忠诚、换机周期等筛选机型品牌忠诚类1、在网时间内(网龄)使用手机同一类品牌(换机均为同一类手机品牌)2、网龄>=1年

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