电信大数据轻营销体系构建与实施研究

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 电信大数据轻营销体系构建与实施 研究 【摘 要】为有效解决传统电信 营销的客户冷热不均、效率低下等问题， 对电信领域的客户、业务、渠道及营销 模式等进行了研究，构建并实施了一套 基于电信大数据的轻营销应用体系，且 对该体系的核心要素进行剖析，重点介 绍了排队机碎片时间营销、10086 邮箱 客服营销和大数据即时营销三种新型营 销触点。通过在某市移动公司的实践， 验证了大数据轻营销体系的可行性和有 效性，实施效果明显，易于推广应用。 中国论文网 /8/view-12908630.htm 【关键词】大数据 轻营销 排队 机营销 邮箱客服营销 即时营销 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 1 引言 随着移动互联网的快速发展，电 信运营商面临传统市场竞争加剧、新兴 技术替代以及营销资源收缩等巨大压力。 一方面，大量同质的、可替代的产品和 服务出现，客户可选择的范围不断扩大， 运营环境更加复杂；另一方面，电信运 营商内部营销审批流程慢，营销资源配 置冷热不均，存在对客户的营销“过热” 和“过冷”现象，虽然有的单位建设了大 量的各类数据分析平台，但在营销过程 中未被充分利用发挥应有的价值。为了 适应新的竞争态势，亟需转变营销模式， 建立“轻营销 ”的管理思维 1，这里的 “轻”是指用新型信息技术的 “轻”实现传 统营销之“重 ”。本文以某市移动公司为 例，对业务、客户、渠道、营销模式、 消费者关系等方面进行了研究，构建并 实践了一套电信大数据轻营销体系，以 期实现花费最小的成本达到最大的整合 效果。 2 大数据“ 轻” 营销的核心要素 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 因地制宜、灵活应变是轻营销的 精髓2，也是新媒体理念下的 6R 理念。 具体到本文设计的电信大数据轻营销体 系，即是实现营销活动中的轻分析、轻 传播、轻互动和轻销售。 2.1 轻分析 分析的基础在于海量、连续及全 面的用户画像数据。 “轻分析 ”不是轻视 分析环节，更不是忽视分析的作用，而 是将“分析”的职责交给大数据平台强大 的计算能力，通盘考虑全量用户的营销 需求、营销资源和营销政策等，避免客 户营销冷热不均的情况发生。 此外，定期更新I 销数据模板 库，如图 1 所示的全用户推荐表，通过 复合标签的形式进行条件预设，形成具 备积累营销价值的产品数据模板。 2.2 轻传播 一般来说，传播是指社会信息的 传递或者社会信息系统的运行3。本文 所提出的传播是指营销资源或者信息到 达客户的过程，而“ 轻传播 ”是指通过监 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 控所有营销触点及传播渠道的运行效果， 根据客户群特点、业务特点、渠道特性、 节日热点特性等形成传播模板，并快速 迭代更新到达客户的过程。 “轻传播 ”的优势在于它既避免了 “高价值用户过度营销、低价值用户无 营销”的情况，又可以监控传播运行情 况并及时调整传播策略，从而体现了动 态优化的管理思想。 2.3 轻互动 传统的营销渠道包含营业厅、海 报、显示屏以及宣传单页等形式，这样 的客户接触方式不仅提高了纸张、电力 等营销成本，而且不便于统计营销效果、 发挥渠道价值。 基于此，大数据轻营销体系完善 优化了传统互动方式，在创新渠道上充 分利用二维码、微信“ 摇一摇 ”和“附近 的人”等新型方式开展客户互动，以提 高线上线下触点的内容承载、引流和营 销支撑能力。 2.4 轻销售 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 传统的电信市场营销一般发生在 营业厅或者地面活动等，但随着移动互 联网时代的到来，用户的习惯将迁移到 智能手机上，借助手机就可以完成业务 订购或选择、信息获取等动作4。 “轻销售 ”就是充分利用移动互联 网的优势构建创新渠道，封装新型营销 能力，并借助大数据平台智能分析能力， 以达到客户精准营销的目的，使客户在 网上就能享受优质的电信服务。它是大 数据轻营销体系的重要组成部分。 3 大数据轻营销体系构建流程 电信大数据轻营销体系是一套基 于大数据分析的模块化、轻量化的精准 营销体系，主要通过 IT 自动化、营销 模板预置等方式实现精准营销，并通过 后端集中化、前端轻量化实现轻量营销， 为营销策划人员和前台客户经理减负增 效。 大数据轻营销体系的主要流程分 为数据准备、数据筛选、数据预处理、 数据传输、数据挖掘、数据应用等，如 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 图 2 所示。 具体如下： （1）数据准备：电信运营商开 始信息系统建设起步较早，已经积累了 海量的用户数据，包括业务数据、位置 信息、网络偏好以及终端信息数据等， 这些数据是构建大数据轻营销体系的基 础，也为后续数据挖掘及应用提供了必 要条件。 （2）数据筛选：中国移动拥有 70%的市场份额，以某省移动公司为例， 用户数超过 1 亿，每月的上网流量达到 2.6 万 TB。由于大数据的“4V” （Volume，数据规模巨大；Variety，数 据类型繁多；Velocity ，处理速度快； Veracity，追求高质量的数据）表明大 数据具有数据量大、数据类型多以及数 据价值密度低等特征，所以为了适应瞬 息万变的市场环境和客户需求，必须从 这些海量数据中挑选出有价值的字段以 便建立宽表。 （3）数据预处理：也可以称为 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 “数据降噪”，其主要目的是将数据标准 化，通过数据清理、数据集成、数据变 换或者数据规约的方式对异常数据进行 处理，以提高数据挖掘的效率。 （4）数据传输：由于用户数据 是在源源不断地采集和处理中，所以为 了方便 Hadoop 平台上的数据处理和任 务调度，通常的做法是将 Hadoop 处理 的结果导出到关系数据库（如 Oracle、 SQL Server 等）中。 （5）数据挖掘：有价值的数据 才能开展商业应用，通过聚类、线性回 归等数据挖掘算法提取出有用的知识或 者信息，以便后续应用。 （6）数据应用：应用是大数据 轻营销体系构建的初衷，也是数据的最 终价值所在。本文主要围绕“轻” 这个核 心概念，通过数据整合分析，贯穿企业 一线生产系统和大数据平台，构建创新 渠道在合适的时机将合适的产品营销给 合适的客户。 4 矩阵化营销触点体系 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 如果将服务或者产品送达客户必须通过 触点（本文“ 触点” 的意义同 “渠道”） ，则 大数据轻营销体系构建了矩阵化触点体 系5，可以针对不同的营销场景开展对 应的营销，具体如图 3 所示。 下面将重点介绍排队机碎片时间 营销、NGCC（Next Generation Call Center，下一代呼叫中心）邮箱客服营 销以及大数据即时营销这三种触点。 4.1 排队机碎片时间营销 由于坐席有限，用户到营业厅办 理业务通常都有一定的排队时间。如何 充分有效地利用好这段时间并与用户产 生良好的互动，是目前研究的一个热点 6。 基于此，本文设计的方案是打通 排队机管理系统和大数据分析系统，预 置客户营销需求，在排队纸和排队短信 上承载营销内容，从而实现营销流程的 一体化、自动化以及“ 轻”客户打扰。该 触点可以较好地解决营业厅服务人员不 足及业务推荐缺乏精准性的问题，提升 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 了营销效率，具体如图 4 所示。 4.2 10086 邮箱客服营销 一方面，电信运营商都有自己的 邮箱产品，并且通过多年的运营，具备 一定的用户规模；另一方面，电信运营 商每天面临大量的类似主题的用户咨询 或者投诉，希望把这些答复内容固化下 来提供给客户，从而提高客户满意度。 为了提升邮箱产品活跃度以及客户服务 质量，大数据轻营销体系开拓创建了 10086 邮箱客服渠道7。 10086 邮箱客服应用流程图如图 5 所示。这个应用场景始于客户并服务 于客户，通过大数据平台联通了 10086 客服系统和 139 邮箱系统，既挖掘了数 据价值，又提升了客户感知。 4.3 大数据即时营销 即时营销（Instant Marketing）是 指通过即时工具推广产品和品牌，以实 现目标客户挖掘和转化的网络营销方式 8。而本文的大数据即时营销是指利用 用户消费数据、业务数据、上网行为数 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 据等建模挖掘出用户需求，然后通过微 博、飞信或者微信公众号等工具到达客 户，实现电信业务营销和品牌传播的营 销模式。 传统电信营销模式一般具有客户 挖掘模式粗糙、营销策划周期长、精准 性不足等缺点，而借助大数据处理及挖 掘技术，大数据即时营销可以有效地解 决传统电信营销的问题。以图 6 所示的 大数据即时营销应用为例，当用户有阅 读需求并通过手机搜索行为表现时，大 数据轻营销平台可以预置数据挖掘算法 及规则，将运营商手机阅读产品推送给 恰好需要的客户。 4.4 应用效果统计 以某市移动公司为例，采用排队 机碎片时间营销、NGCC 邮箱客服营销 以及大数据即时营销这三种触点通过统 一构建的大数据平台，借助大数据分析 能力精准地对用户画像，相比传统电信 营销模式可以将营销信息更及时地到达 客户，从而大幅提升营销的用户接触量、 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 11 有效营销量及业务办理量。如表 1 所示， 总体营销成功率达到 4.15%，相比传统 的短信（平均为 1%）等营销模式提高 4 倍左右。 5 结束语 为解决传统电信企业营销效果差、 效率低、资源消耗多等问题，本文构建 了一套大数据营销体系，该体系有效地 实现了电信企业的“ 轻” 销售、用户的 “轻”打扰以及业务活动的 “轻”办理。大 数据轻营销体系建立在成熟的大数据平 台和强大的大数据分析能力基础上，从 传统的“放号、销售 ”型渠道向多类型、 承载不同功能的“