大数据的精准化个性化服务研究范文

本站小编为你精心准备了大数据的精准化个性化服务研究参考范文，愿这些范文能点燃您思维的火花，激发您的写作灵感。欢迎深入阅读并收藏。

《电脑与电信杂志》2014年第Z1期

1基于大数据模型的用户精准聚类

通过大数据平台，收集并存取用户基本信息、消费信息、网络信息、流量信息、投诉信息等大数据信息，根据通信用户服务、维系、经营需求设置模型，进行数据模型分析，给用户各类偏好标签，并匹配对应的服务动作和服务内容。具体模型构建工作流程如下。1)模型理解：梳理业务需求及建模思路，确定建模目标和建模原理，提出模型应用的业务场景。(2)数据准备：根据建模要求和现有数据情况，提出建模的数据需求，提取数据，进行数据质量审核和数据探索，清理异常数据。(3)建模准备：抽样用户数据，确定建模用户集合；根据提取的基础数据计算衍生变量，构建宽表；筛选建模变量，进行特征建模分析，包含相关性分析和显著性检验；转换建模变量数据，确定建模因子。(4)模型构建(用户画像)：确定建模训练数据集和测试数据集；选取确定适用算法，建立用户模型，评估模型覆盖率、查全率和命中率；从业务角度解读评估模型分析结果，优化调整模型参数和建模变量，完成用户模型建设。我们可以对客户进行分层分级管理，对具有最大价值的客户放在最核心的位置，对他们需求的了解和满足也是最重要的；对具有次要价值的客户则处于次核心的位置，对他们需求的了解和满足也处于次重要的位置。模型构建的关键点即针对客户行为画像分类：利用per-sona客户需求和行为的研究理论，深入探索客户行为，并依据客户的咨询投诉，构建了客户行为画像，包括了数据型、语音型、产品型、网络型、价格型、服务型。各行为画像用户的定义如下。(5)优化评估：选取样本试应用，结合评估模型覆盖率、查全率和命中率及应用成效，优化数据质量，调整模型变量，调整建模方法和模型参数，确保模型精度稳定性。(6)应用推广：大数据平台固化模型规则，定期自动运行模型，输出目标用户，根据目标用户进行场景化业务推介及标准化定向维系服务，持续跟踪模型应用效果。

2应用实例

广东联通基于大数据的11个模型精准化维系服务模型内容：2013年起广东联通重点建设如下11个模型，从用户前端质量管理到后期粘性、价值提升贯穿用户全生命周期。疑似养卡模型：对前端销售渠道的发展质量管理模型。用于识别和管控商和客户经理养卡行为，与新发展用户首次回访和资料稽核结合，确定疑似虚假用户，关联佣金结算和扣罚；区别识别出疑似养卡用户，疑似养卡用户不进行维系服务，正常用户纳入维系服务范围，减少人员和成本的投入。双卡模型：用户特征分析模型。通过语音和流量使用识别持有超过两个运营商以上号码的双卡用户，针对双卡用户实施相应的维系政策。祼卡模型：对用户特征分析模型。关注没有合约计划的用户使用行为，实施定向维系。套餐舒适度模型：用户感知分析模型。广东联通自2013年起开始探索以套餐使用率为细分维度的消费预警服务。根据用户抱怨与流失用户分析，60%以上流失用户存在套餐使用不足、或套餐使用超出等不匹配特征。因此，需面向用户感知开展常态化、顾问式的套餐使用舒适度牵引服务，为用户推介适宜套餐，提升存量客户套餐使用满意度。2014年完成了4大类11个存量模型建设，完成了800个以上用户标签，精准聚类服务后，少流失6万/月；形成了5项业务应用，应用发展质量追责等。

3从单一的服务向个性化、差异化价值服务转型

移动互联网时代，大量信息爆发，手机客户使用需求面向多样化、个性化，企业也需要提供满足客户的向定制化、差异化服务[7]。

3．1创建个性化粘性价值服务维系

3．1．1多样化的客户服务通信行业提供的服务也不能只限于查询、投诉、咨询内容，原来的内容“语音、短信、流量”远远不够满足用户需求。创建个性化粘性服务体系包括通信内容、服务、朋友圈、通信外4个方面。

3．1．2定制化的客户服务大数据分析的应用是移动互联网时代服务转型的重点。通过对用户特征的分析，对用户从不同维度进行用户分类画像，并对每一类标签用户确定好用户需求，再与海量的通信内外的服务内容进行匹配。从而提升服务的有效性。如下按用户偏好的模型和服务内容匹配，如下表3。

3．2应用实例：广东联通面向存量用户推出“一号百通”，提升用户粘性价值移动互联网时代用户期望和业务使用范围更广，而广东联通为满足用户“衣、食、住、行、生活圈”等更广泛的需求。“一号百通”整合通信内外主流应用/外部资源，以手机号码为身份入口，实现用户身份验证，满足用户通信、理财、社交、购物、生活等多元化跨界化需求，培育用户使用习惯，捆绑用户持续在网，提升号码粘性。“一号百通”自上线两个月以来，有效提升存量用户活跃度，开展活动65次，累计参与用户14万人，业务办理总量5．1万笔，满意率达97％，产生直接收益254.3万元。一号百通使用用户流失远低于全网用户，户均流量较大网高51M；合作品牌引流用户10万，价值变现达85万元，户均客户服务成本下降793%，异业合作粘性作用初显。

4总结

移动互联网时代的精准、个性服务转型对运营商而言意义重大。通过大数据，开展个性化精准营销、精准服务，在提升客户感知的同时能够极大地提升企业价值，实现企业可持续发展。广东联通掌握着用户大量的数据信息，拥有丰富多样化产品、覆盖面广的渠道、强大的技术支撑团队。这些都是实现移动互联网时代服务提升的强大基础，相信在不久的将来，基于移动互联网服务转型可以为用户提供全方面、高质量、顾问式的服务。

作者：周立松单位：中国联合网络通信有限公司广东省分公司