隨著(zhù)大數據時(shí)代的到來(lái)，用戶(hù)獲取信息途徑的多樣化和消費行為的復雜化，使得傳統無(wú)差別、粗放式的營(yíng)銷(xiāo)手段已經(jīng)逐漸過(guò)時(shí)，傳統營(yíng)銷(xiāo)模式定向模糊、精準度低的弊端已經(jīng)逐漸顯露出來(lái)，收效越來(lái)越低，千人千面精準營(yíng)銷(xiāo)應運而生。精準營(yíng)銷(xiāo)是基于用戶(hù)的歷史數據、偏好、行為、消費、位置等多維度屬性，抽象劃分出多類(lèi)實(shí)體的特征，利用大數據技術(shù)進(jìn)行數據挖掘與分析，將特征抽象、人群圈定、定向營(yíng)銷(xiāo)、效果分析形成閉環(huán)，實(shí)現精準營(yíng)銷(xiāo)。
電信運營(yíng)商擁有海量的用戶(hù)個(gè)人信息和用戶(hù)行為記錄，如何利用好這些數據，從中挖掘洞察出每個(gè)用戶(hù)的需求和偏好，從而建立全面完善的用戶(hù)畫(huà)像，更好的助力業(yè)務(wù)人員進(jìn)行精準的業(yè)務(wù)推廣和引導成為挖掘數據價(jià)值的重要手段。
面向電信運營(yíng)商，通過(guò)對用戶(hù)數據的分析挖掘，構建準實(shí)時(shí)、日、月的用戶(hù)畫(huà)像，助力用戶(hù)個(gè)性化推薦、活動(dòng)精準投放、營(yíng)銷(xiāo)決策支撐、多類(lèi)場(chǎng)景賦能等，提升營(yíng)銷(xiāo)精準性，增加用戶(hù)覆蓋率，大幅降低企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)成本。
利用大數據和AI技術(shù)，大模型與小模型結合，聚焦電信業(yè)務(wù)場(chǎng)景，構建和豐富標簽體系，提升標簽的深度和廣度。構建大數據標簽管理平臺，圍繞標簽管理、事件引擎、客戶(hù)分析、活動(dòng)評估，從實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)能力支撐、實(shí)時(shí)數據感知優(yōu)化、事件識別及執行、智能策略推薦、營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)提升、效果評估等方面入手，全面支撐實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景落地；圍繞擴群、提質(zhì)、維挽，實(shí)現多場(chǎng)景、多渠道、多觸點(diǎn)精準營(yíng)銷(xiāo)和服務(wù)，精準匹配產(chǎn)品和策略，開(kāi)展智慧營(yíng)銷(xiāo)，賦能一線(xiàn)渠道觸點(diǎn)。
畫(huà)像標簽：利用大數據技術(shù)精準刻畫(huà)用戶(hù)畫(huà)像，結合產(chǎn)品畫(huà)像，解構用戶(hù)及產(chǎn)品，將用戶(hù)的基本屬性、套餐屬性、行為特征、資源使用情況等數據抽象形成多維度用戶(hù)標簽，最終通過(guò)標簽組合劃分目標客戶(hù)群體，達到精準營(yíng)銷(xiāo)的目的。
事件管理平臺：基于用戶(hù)的通話(huà)行為、消費行為、上網(wǎng)行為、訂購行為、客調隨銷(xiāo)數據等，實(shí)時(shí)捕獲滿(mǎn)足業(yè)務(wù)規則的人群用戶(hù)，通過(guò)事件管理平臺告警潛在風(fēng)險并實(shí)行實(shí)時(shí)管控，或進(jìn)行實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)推薦。
大模型應用：建設大模型在營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)各環(huán)節中的加載應用。通過(guò)語(yǔ)言模型和場(chǎng)景創(chuàng )新開(kāi)發(fā)智能質(zhì)檢、商機挖掘、話(huà)術(shù)豐富、知識庫問(wèn)答和數據標注模塊。本地化部署的大模型模塊可以為營(yíng)銷(xiāo)人員提供在事前、事中、事后的參考和指引。
模型構建：利用機器學(xué)習和深度學(xué)習算法挖掘用戶(hù)潛在需求和偏好，從增加用戶(hù)粘性、保有存量用戶(hù)、拉新增量用戶(hù)及預警用戶(hù)流失等場(chǎng)景出發(fā)，搭建數據模型。
標簽管理平臺作為畫(huà)像標簽、事件觸發(fā)、專(zhuān)題分析及模型構建的底座，輔助標簽規格管理、標簽上下線(xiàn)審批，同時(shí)針對標簽的調用和飽和度輸出分析。在事件模塊中監控事件運行情況、分析事件活動(dòng)成效和配置事件規格。針對標簽、事件、模型、專(zhuān)題的應用和其對應活動(dòng)，輸出評估結果，從而形成閉環(huán)。
某省級電信運營(yíng)商精準營(yíng)銷(xiāo)項目
通過(guò)對運營(yíng)商用戶(hù)數據的歸集、分析挖掘和用戶(hù)畫(huà)像，實(shí)現用戶(hù)個(gè)性化推薦、活動(dòng)精準投放、營(yíng)銷(xiāo)決策支撐、多類(lèi)場(chǎng)景賦能、活動(dòng)評估等。如：事件場(chǎng)景觸達中，預警事件每周可觸發(fā)提醒2000+用戶(hù)?；緺I(yíng)銷(xiāo)事件每周客觸派單1600+個(gè)用戶(hù)，成功率達50%以上；通過(guò)經(jīng)營(yíng)過(guò)程跟蹤分析，對客觸情況需求跟蹤，感知客戶(hù)習慣，洞察客戶(hù)偏好，制定營(yíng)銷(xiāo)策略和方案，提升營(yíng)銷(xiāo)效率；套餐推薦模型利用相似度算法建模生成“TOP N”推薦列表，幫助用戶(hù)決策套餐最佳方案；反欺詐模型利用大數據技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分級預警處置，命中率在60%以上，通報率排名位居集團前列。
