终端精确营销模型和应用

1、终端精确营销模型和应用一、研究背景终端营销是实施战略转型，推动“转方式、调结构”的落脚点。终端营销是“存量经营、流量经营、集客经营三大驱动”的重要抓 手。为了帮助进行终端营销，2013年安徽省公司依托经分系统，通 过特征库识别进行数据挖掘，结合上网日志解析等大数据分析，建 立了终端精确营销模型，用于识别潜在的换机用户。现在已经将信 息推送到网上商城、热线、实体营业厅，进行多波次的终端营销， 提咼终端销量。、实现方案（一）终端精确营销模型为了进行终端精确营销，需要精准定位目标客户，我们通过两种方式进行建模：一、 终端潜在换机用户识别模型：通过分析换机用户的ARPU换机次数、终端使用时间、交往圈换

2、机影响等历史数据， 建立换机用户特征库，进行数据挖掘建模；二、换机意向用户日模型：通过用户拨打手机维修电话、网络搜索解析等大数据分析，每 日直接提取换机意向用户1、终端潜在换机用户识别模型1) 建模思路用户在一定时间后换机的概率，和用户本身的属性相关，挑选出 和换机行为有较强关联的属性，将用户分类，可以得到每一类用户 的历史换机概率。假定换机的历史换机概率大致不会变化，则可以 通过这种方式预测一个用户换机的概率。2) 建模过程建模共分为三步：一、通过相关性分析找到和用户换机强相关性的属性；二、基于第一步找到的强相关性的属性对用户进行分类，基于历史数据计算每一类用户的历史换机概率；三、根据用户当

3、前的属性分类，通过该分类的历史换机概率预测该用户的换机概率。第一步： 用信息熵公式进行计算属性相关性，通过计算，以下属 性相关性较强：入网月数 、是否智能机、是否 TD 机、终端使用月 数 、 2 年内终端数 、通话时长分档、收入分档、流量分档、交往 圈人数分档、交往圈中 3 月内换机的人数。第二步： 按照用户数数据分布结果以及一定业务意义，将各个特 征字段分为多个档位。使得每个用户在每个属性均有一个唯一分档 标识。如：“流量分档”字段，规定 0 为“0”档，(0,5为“1”档，（5,30为“2”档等，若某用户某月使用流量10M，那么其“流量分档”特征码标识为“ 1”。将每个用户各个特征字段拼

4、接即可得到每 个用户当月唯一的特征码。根据特征码进行分类，计算前一个账期 月每一类用户的用户数和换机人数，换机概率二换机人数/用户数，即形成不同换机概率的特征库。第三步：计算用户当月的属性，将用户归类，关联特征库，输出用户换机概率。整个过程如下图所示：3）模型验证用去年11月数据生成特征库，过滤掉分类中用户数少于10个的分类，对12月用户进行分类预测，约 2200万用户（占到达用户的 2/3以上）能得到有统计意义的结果。结果如下：预测1月后换机概率用户数实际1月后（2013年1月）换机比例后三个月（201-年1-3月）换机比例0-0.15.86%17.07%0.1-0.2327140811.5

5、1%28.44%0.2-0.333705715.05%33.83%0.3-0.45804819.76%38.92%0.4-0.51426524.48%45.12%0.5-0.6648140.55%63.22%0.6-0.7341560.29%86.62%0.7-0.8474169.20%93.38%0.8-0.9136576.34%94.07%0.9-133885.50%95.56%17685.53%98.68%分类的预测概率与实际1月后换机占比趋势吻合，绝对相差大部 分在0.05-0.1之间，预测数据相当准确。实际使用中，可以灵活设 定阈值，输出不同换机概率等级的用户。2、换机意向用户日模型

6、用户更换终端除了使用数据挖掘方法预测外，还有一些更直观 的方法可以用于发现用户的换机意愿，我们对用户打上以下三种标 签，任何一种标签都可以认为用户有较强的短期内换机的意向：本日拨打手机售后与手机维修店电话本日商城浏览终端，最近未下单通过上网日志分析，本日在京东、淘宝等第三方电子商城浏览手机或在搜索引擎上搜索终端品牌、机型经数据测试，日模型数据准确性更高，80%0户在3月内换机, 但是输出用户数量较少，每天约1000用户。(二) 目标用户识别结果推送经分将识别结果发送给营业前台、电子渠道，在客户办理业务时进行推荐，通过用户 ARPU直、历史机型等因素，推荐一款或几款 终端。1) 网厅营销实践通过

7、两种模型先挑选出目标用户结合用户ARPU设定推荐终端； 用户登陆网厅后，根据用户偏好推送相应终端； 用户点击后，引导用户在商城完成购机。目标用户中，最近一周有 11793人登录网厅，其中 1512 人点击 悬浮窗广告，接触成功率为 14.1%，而网厅一般用户接触成功率为 1.2%，相差 11 倍。其中购买终端 93 部，成功率为 6.0%，超过网厅一般用户2) 热线营销实践从模型取目标用户后，先通过短信群发告知，然后对回复 用户进行外呼营销，试点一个月里， 5 名话务员成功销售终 端近 2000 部，营销成功率比非模型用户提高 4-6 倍。3）营业厅营销实践通过经分和CRM的互动接口，将模型数据传递给 CRM作为客 户标签进行展示。其中潜在换机概率40%以上的用户和日模型输出用户，在办理业务时会有弹窗提示，营业员可以针对性的进行终端 营销。目前在部分地市进行试点工作，营销成功率接近10%三、经验总结1、创新采用了特征库的概率识别方法，此方法比起常用的评 分法，摒除了过多的主观判断因素，数据结果较