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[導(dǎo)讀] 隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型的不斷深入,通信行業(yè)也展開(kāi)了由“高速”向“高質(zhì)”的全面轉(zhuǎn)型。 運(yùn)營(yíng)商追求高質(zhì)量發(fā)展,就是要實(shí)現(xiàn)從“用戶規(guī)模擴(kuò)張”到“結(jié)構(gòu)升級(jí)”的轉(zhuǎn)型發(fā)展,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈和產(chǎn)品

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型的不斷深入,通信行業(yè)也展開(kāi)了由“高速”向“高質(zhì)”的全面轉(zhuǎn)型。

運(yùn)營(yíng)商追求高質(zhì)量發(fā)展,就是要實(shí)現(xiàn)從“用戶規(guī)模擴(kuò)張”到“結(jié)構(gòu)升級(jí)”的轉(zhuǎn)型發(fā)展,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈和產(chǎn)品附加值的提升。近年來(lái),我國(guó)中等收入群體規(guī)模不斷擴(kuò)大,通信業(yè)的消費(fèi)群體在消費(fèi)結(jié)構(gòu)上也發(fā)生著顯著的轉(zhuǎn)變,這種內(nèi)生性的高端化、個(gè)性化、服務(wù)化的客戶需求轉(zhuǎn)變,為通信行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供了強(qiáng)大的動(dòng)力。在4G融合發(fā)展和5G快速崛起的行業(yè)背景下,數(shù)據(jù)洞察將成為運(yùn)營(yíng)商高質(zhì)量發(fā)展的有效工具。

運(yùn)營(yíng)商長(zhǎng)期進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng),擁有著海量的用戶群體和龐大的數(shù)據(jù)體量,為數(shù)據(jù)洞察和分析提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。對(duì)于運(yùn)營(yíng)商而言,借助數(shù)據(jù)洞察,增強(qiáng)數(shù)字化能力,能夠精準(zhǔn)識(shí)別客戶發(fā)展質(zhì)量、精確解讀存量客戶的業(yè)務(wù)需求、針對(duì)性改善客戶關(guān)系,從而有效推動(dòng)運(yùn)營(yíng)商客戶質(zhì)量的提升。

借力數(shù)據(jù)洞察,加強(qiáng)號(hào)卡質(zhì)量精準(zhǔn)識(shí)別。運(yùn)營(yíng)商需要利用移動(dòng)數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì),基于號(hào)碼的行為動(dòng)作(激活、業(yè)務(wù)辦理、通信行為等)數(shù)據(jù),通過(guò)大數(shù)據(jù)工具及算法構(gòu)建真實(shí)銷售識(shí)別模型。號(hào)卡質(zhì)量的精準(zhǔn)識(shí)別是眾多業(yè)務(wù)發(fā)展質(zhì)量提升的基礎(chǔ),準(zhǔn)確、完全的識(shí)別結(jié)果不僅能夠支撐業(yè)務(wù)的高質(zhì)量開(kāi)展,也能夠直接作為生產(chǎn)過(guò)程成為業(yè)務(wù)稽核、酬金結(jié)算等依據(jù)。首先,可以將號(hào)卡質(zhì)量識(shí)別結(jié)果應(yīng)用于渠道管理,由原先的增量指標(biāo)向真實(shí)增量指標(biāo)轉(zhuǎn)變,從KPI導(dǎo)向上引導(dǎo)渠道在發(fā)展號(hào)卡時(shí)對(duì)質(zhì)量把關(guān)。其次,可以將真實(shí)銷售識(shí)別結(jié)果關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)辦理數(shù)據(jù)、客戶屬性數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)、酬金使用數(shù)據(jù)、號(hào)卡激活信息和業(yè)務(wù)辦理信息等,實(shí)現(xiàn)通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)渠道的真實(shí)運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行把握。最后,可以將手機(jī)號(hào)碼質(zhì)量識(shí)別應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)反欺詐。以全網(wǎng)手機(jī)號(hào)碼通信話單大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),將手機(jī)號(hào)碼質(zhì)量識(shí)別作為前置反欺詐的黑名單庫(kù)的核心來(lái)源,從而提高反欺詐的準(zhǔn)確性和效率,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)服務(wù)的高質(zhì)量發(fā)展。

借力數(shù)據(jù)洞察,挖掘存量客戶個(gè)性化需求。隨著移動(dòng)用戶市場(chǎng)的日趨飽和,新增用戶增量市場(chǎng)空間不斷減少,運(yùn)營(yíng)商對(duì)存量市場(chǎng)的依賴程度不斷增加。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),挖掘用戶潛在的多元化、個(gè)性化業(yè)務(wù)需求,符合運(yùn)營(yíng)商“存量經(jīng)營(yíng)時(shí)代”的思路,能夠有效提高存量市場(chǎng)的客戶質(zhì)量。首先,可以通過(guò)洞察存量客戶的業(yè)務(wù)使用情況,挖掘已有業(yè)務(wù)的個(gè)性化需求。例如,傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商在寬帶定價(jià)上多采用“一刀切”式的定速定價(jià)方式,然而部分客戶對(duì)于寬帶速度的需求卻呈現(xiàn)出了波動(dòng)化、周期化等特點(diǎn),這就導(dǎo)致了供給與需求的不匹配。通過(guò)數(shù)據(jù)洞察,挖掘不同用戶不同時(shí)段的需求,可以做到“按需調(diào)速,按速定價(jià)”,雖然短期內(nèi)對(duì)運(yùn)營(yíng)商而言增收意義不大,然而長(zhǎng)期來(lái)看,“按需調(diào)速”極大釋放了客戶需求,必將逐步提升客戶質(zhì)量,促進(jìn)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。其次,可以通過(guò)聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則,一方面對(duì)存量客戶進(jìn)行群體化分類,另一方面深入挖掘客戶的新業(yè)務(wù)需求。根據(jù)用戶的流量、消費(fèi)、套餐等數(shù)據(jù)維度,進(jìn)行客戶群體劃分,挖掘客戶的業(yè)務(wù)需求,根據(jù)不同的用戶特點(diǎn)推出不同的業(yè)務(wù)新類型,釋放存量用戶的潛在業(yè)務(wù)需求。最后,精準(zhǔn)營(yíng)銷是存量經(jīng)營(yíng)的重要手段。利用基本畫(huà)像、行為畫(huà)像、產(chǎn)品畫(huà)像和觸點(diǎn)畫(huà)像等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和洞察,對(duì)用戶進(jìn)行差異化產(chǎn)品服務(wù)的推薦,從而完成存量用戶“需求挖掘—業(yè)務(wù)改進(jìn)—精準(zhǔn)推薦”的高質(zhì)量發(fā)展閉環(huán)。

借力數(shù)據(jù)洞察,挽留高質(zhì)量客戶。攜號(hào)轉(zhuǎn)網(wǎng)的實(shí)施進(jìn)一步增大了運(yùn)營(yíng)商之間的競(jìng)爭(zhēng)和客戶流失的壓力。通過(guò)數(shù)據(jù)洞察,分析流失客戶的特征,探索建立決策樹(shù)、邏輯回歸等機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型,能夠讓運(yùn)營(yíng)商及時(shí)發(fā)覺(jué)潛在的流失客戶,掌握客戶流失規(guī)律,從而針對(duì)性地改善客戶關(guān)系,避免高質(zhì)量客戶的流失。

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