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      移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的用戶(hù)上網(wǎng)行為分析淺談

      2014-05-17 03:31:37羅曉娜楊靜雯
      信息通信技術(shù) 2014年4期
      關(guān)鍵詞:套餐決策樹(shù)數(shù)據(jù)挖掘

      張 第 羅曉娜 楊靜雯

      1 中國(guó)聯(lián)通研究院 北京 100032

      2 中國(guó)電信集團(tuán)公司 北京 100031

      引言

      隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái),傳統(tǒng)通信行業(yè)正面臨著終端智能化、無(wú)線(xiàn)接入寬帶化、業(yè)務(wù)融合化、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)化的挑戰(zhàn),用戶(hù)每天通過(guò)移動(dòng)終端等信息載體、利用基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無(wú)線(xiàn)接入和信息交互,以獲得自己需要的信息。無(wú)處不在的網(wǎng)絡(luò)在給用戶(hù)提供便捷服務(wù)的同時(shí),也帶來(lái)了流量爆炸式增長(zhǎng)的壓力,這給運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)建、升級(jí)帶來(lái)難題。為滿(mǎn)足用戶(hù)需求,運(yùn)營(yíng)商不斷加大對(duì)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的投資,但流量的激增并沒(méi)有給運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)相應(yīng)的營(yíng)業(yè)收入的快速增長(zhǎng)。2013年,中國(guó)聯(lián)通實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入2 950.4億元,同比增長(zhǎng)18.5%,凈利潤(rùn)達(dá)104.1億元,同比增長(zhǎng)46.7%,而移動(dòng)手機(jī)用戶(hù)數(shù)據(jù)流量增長(zhǎng)則為120.3%,達(dá)到2 698億Mb[1]。與此同時(shí),以騰訊、新浪為代表的大量OTT(Over The Top)企業(yè)通過(guò)運(yùn)營(yíng)商提供的網(wǎng)絡(luò)向自己的用戶(hù)提供互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品及服務(wù),繞開(kāi)了傳統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)商收費(fèi)路徑,通過(guò)客戶(hù)端廣告植入、在線(xiàn)商店等進(jìn)行盈利。另外,即時(shí)通信類(lèi)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品使得傳統(tǒng)的語(yǔ)音、短信費(fèi)用轉(zhuǎn)換為低廉的流量費(fèi)用,從而大大降低了用戶(hù)對(duì)于運(yùn)營(yíng)商的黏性,也對(duì)傳統(tǒng)語(yǔ)音和短信業(yè)務(wù)造成巨大沖擊。運(yùn)營(yíng)商雖然投入大量人力、財(cái)力和物力建設(shè)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò),但并沒(méi)有通過(guò)數(shù)據(jù)流量獲得應(yīng)有的營(yíng)業(yè)收入,投入產(chǎn)出不成比例,面臨“被管道化”的危險(xiǎn)。同時(shí),用戶(hù)規(guī)模和流量規(guī)??焖僭鲩L(zhǎng),也導(dǎo)致了運(yùn)營(yíng)商之間同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的附加值越來(lái)越低。因此,運(yùn)營(yíng)商尋找新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)、提高流量經(jīng)營(yíng)的質(zhì)量迫在眉睫。

      反觀(guān)消費(fèi)渠道的多元化和消費(fèi)內(nèi)容的多樣化,導(dǎo)致用戶(hù)在信息交互過(guò)程中產(chǎn)生大量各異的行為偏好、決策偏好和忠誠(chéng)行為[2],而用戶(hù)的這些偏好反映在每一個(gè)上網(wǎng)行為的細(xì)節(jié)中,并最終影響運(yùn)營(yíng)商的業(yè)務(wù)收入和利潤(rùn)水平。

      在最先獲得用戶(hù)行為資料的前提下,運(yùn)營(yíng)商很有必要對(duì)用戶(hù)上網(wǎng)行為進(jìn)行深入分析、深度發(fā)掘、細(xì)化分類(lèi),構(gòu)建流量差異化計(jì)費(fèi)體系,提升流量?jī)r(jià)值,增加核心競(jìng)爭(zhēng)力,才不會(huì)被移動(dòng)互聯(lián)的時(shí)代浪潮所湮沒(méi)。

      1 數(shù)據(jù)流量激增,運(yùn)營(yíng)商如何利用

      據(jù)統(tǒng)計(jì),全球移動(dòng)數(shù)據(jù)流量將在2014年達(dá)到每月4.2EB,預(yù)計(jì)到2016年時(shí)將增長(zhǎng)到每月10.8EB,如圖1所示。

      圖1 全球移動(dòng)數(shù)據(jù)流量增長(zhǎng)趨勢(shì)(2011~2016年)

      以中國(guó)聯(lián)通為例,每月的上網(wǎng)記錄數(shù)已超過(guò)2萬(wàn)億條,是目前運(yùn)營(yíng)商所有計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)的30倍以上,并且以每月7%的速度遞增[3],運(yùn)營(yíng)商需要用數(shù)量巨大的服務(wù)器來(lái)存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù),雖然服務(wù)器成本逐年下降,但與能耗相關(guān)的成本所占比重會(huì)逐漸平穩(wěn)或者上升,如果留存這些海量數(shù)據(jù)的意義僅僅在于查詢(xún)流量、解決客戶(hù)流量爭(zhēng)議,難免有些“大材小用”。

      相比其他企業(yè),運(yùn)營(yíng)商能夠第一時(shí)間獲得用戶(hù)消費(fèi)行為的資料,有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。這些看起來(lái)毫無(wú)規(guī)律可循的用戶(hù)上網(wǎng)信息,內(nèi)部是存在關(guān)聯(lián)性的,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[4],能夠定量地分析用戶(hù)行為,如上網(wǎng)瀏覽內(nèi)容偏好、時(shí)間偏好等,通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析,運(yùn)營(yíng)商可以重新進(jìn)行用戶(hù)市場(chǎng)劃分,提出更具有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)體系。

      本文主要是從數(shù)據(jù)挖掘的角度重新觀(guān)察這些數(shù)據(jù)并加以利用。由于電信運(yùn)營(yíng)商內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)著海量多維的信息,這些信息不僅包括常規(guī)的年齡、品牌、套餐資費(fèi)[5]、終端的IMEI、終端品牌、終端類(lèi)型等基礎(chǔ)信息,隨著運(yùn)營(yíng)商自身數(shù)據(jù)平臺(tái)的完善,還包括用戶(hù)何時(shí)何地上網(wǎng)、上網(wǎng)的內(nèi)容偏好、各種應(yīng)用的駐留時(shí)間、手機(jī)支付信息等等,從理論上來(lái)講,這些豐富的內(nèi)容為數(shù)據(jù)挖掘提供了可能性,同時(shí),運(yùn)營(yíng)商將借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在日益激烈的流量競(jìng)爭(zhēng)中制定準(zhǔn)確的決策,提高流量經(jīng)營(yíng)的質(zhì)量。

      2 數(shù)據(jù)深度挖掘,分析用戶(hù)上網(wǎng)行為

      以WCDMA移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)為例,運(yùn)營(yíng)商可在核心網(wǎng)(Core Network,CN)網(wǎng)關(guān)GPRS支持節(jié)點(diǎn)(Gateway GPRS Support Node,GGSN)處通過(guò)一定的技術(shù)手段獲取用戶(hù)同外部IP分組網(wǎng)絡(luò)交互的信息,并利用自身服務(wù)器集群,按照一定的錄入數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)則,實(shí)時(shí)存儲(chǔ)用戶(hù)的上網(wǎng)數(shù)據(jù)。表1為用戶(hù)上網(wǎng)信息的簡(jiǎn)單匯總,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程,可以分析出對(duì)于用戶(hù)上網(wǎng)的影響因素,從而細(xì)分用戶(hù)群體,為精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo)奠定基礎(chǔ)。

      表1 用戶(hù)上網(wǎng)記錄初始數(shù)據(jù)

      數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從海量數(shù)據(jù)中提取或者“挖掘”知識(shí)的過(guò)程,這些知識(shí)必須的是隱藏的、潛在有用的,常用的主要方法有聚類(lèi)分析、決策樹(shù)分析、關(guān)聯(lián)分析、判別分析、回歸分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析等,本文主要使用的分析方法是決策樹(shù)分析。主要考慮方便快速地對(duì)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提供有效的決策支持。

      2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理,形成訓(xùn)練樣本

      為便于對(duì)初始數(shù)據(jù)處理,需要進(jìn)行預(yù)處理。首先對(duì)初始數(shù)據(jù)按照以下規(guī)則進(jìn)行粗粒度的分類(lèi),形成訓(xùn)練樣本。

      1) 按照年齡層次劃分。小于20,20~30,30~40,大于40,共計(jì)4部分。

      2) 按照上網(wǎng)集中時(shí)段劃分。對(duì)于上網(wǎng)集中的定義為:以小時(shí)為計(jì)量單位,上網(wǎng)流量大于10M/小時(shí)。系統(tǒng)需要對(duì)每個(gè)用戶(hù)的小時(shí)用量進(jìn)行累加,選出流量最多的一個(gè)小時(shí),作為上網(wǎng)集中的時(shí)段。本文暫不考慮日均流量小于10M的用戶(hù)。9:00之前歸為上班途,9:00~12:00歸為上午,12:00~17:00歸為下午,17:00~19:00歸為下班途,19:00~24:00歸為晚上,共計(jì)5部分。

      3) 按照主要流量劃分。①網(wǎng)頁(yè)類(lèi):主要指利用手機(jī)終端瀏覽各種門(mén)戶(hù)網(wǎng)站,圖片等。②即時(shí)通訊類(lèi):如QQ、飛信、微信等。③視頻類(lèi):優(yōu)酷、PPLive、樂(lè)視網(wǎng)等。④游戲類(lèi):網(wǎng)易游戲等。⑤社交類(lèi):開(kāi)心網(wǎng)、人人網(wǎng)、微博等。⑥其他類(lèi):如某些炒股軟件等,共計(jì)6部分。

      4) 按照終端類(lèi)型劃分。Android、iPhone、Windows Phone,共計(jì)3部分。

      從運(yùn)營(yíng)商BSS系統(tǒng)中讀取用戶(hù)相關(guān)的ARPU值,作為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)目標(biāo)函數(shù),如表2所示。

      表2 用戶(hù)上網(wǎng)記錄預(yù)處理后的數(shù)據(jù)

      2.2 數(shù)據(jù)挖掘,影響因素排序

      根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的基本理論[6],任何樣本分類(lèi)的信息期望為

      其中,數(shù)據(jù)集為S,m為S的分類(lèi)數(shù)目,

      Ci為某分類(lèi)標(biāo)號(hào),Pi為任意樣本屬于Ci的概率,Si為分類(lèi)Ci上的樣本數(shù)。

      將用戶(hù)群體劃分為A1、A2、A3三類(lèi),分別代表的ARPU值為低,中等,高,則用戶(hù)的信息熵為

      按照先前的分類(lèi),對(duì)每一個(gè)年齡階段的用戶(hù),統(tǒng)計(jì)其屬于A(yíng)1、A2、A3三類(lèi)的個(gè)數(shù),然后得出概率,從而計(jì)算屬性age的信息期望,如表3所示。

      表3 每個(gè)年齡階段的ARPU分布及概率

      P1、P2、P3分別表示每個(gè)年齡階段中的用戶(hù)屬于A(yíng)1、A2、A3的概率。

      由此得出屬性age的信息增益為

      同理可得到其他屬性的信息期望

      2.3 數(shù)據(jù)后處理,生成決策樹(shù)

      通過(guò)比較各個(gè)屬性信息增益的高低,可選出影響ARPU的關(guān)鍵因素,如表4所示,影響用戶(hù)ARPU的第一要素就是時(shí)間,根據(jù)上述實(shí)例,將用戶(hù)人群進(jìn)行簡(jiǎn)單的初步劃分,如圖2所示。

      表4 各屬性的信息增益對(duì)比

      圖2 用戶(hù)按照時(shí)間屬性進(jìn)行分類(lèi)

      由于實(shí)例中的樣本量較小,第一層級(jí)的決策樹(shù)形成之后,就完全符合了用戶(hù)行為跟ARPU的對(duì)應(yīng)關(guān)系,即處于第二層級(jí)的屬性都是平等的,用戶(hù)只要處于某個(gè)時(shí)間段,其通常的上網(wǎng)行為對(duì)應(yīng)產(chǎn)生的ARPU就是固定的。

      在實(shí)際生活中,由于海量樣本及影響ARPU的因素不止列出來(lái)的五類(lèi),如地域、收入等也會(huì)影響用戶(hù)ARPU值,則可以在第二層級(jí)去掉時(shí)間屬性后進(jìn)行二次劃分,直至滿(mǎn)足下列停止分割的條件之一。1)一個(gè)節(jié)點(diǎn)上的實(shí)例都屬于同一個(gè)類(lèi)別;2)沒(méi)有屬性可以再用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。

      經(jīng)過(guò)上述步驟之后,就可以形成一個(gè)完整的決策樹(shù)。圖3展示的就是具有普遍意義的決策樹(shù)。

      圖3 普遍意義的決策樹(shù)

      在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,用戶(hù)通過(guò)移動(dòng)終端進(jìn)行無(wú)線(xiàn)接入,產(chǎn)生數(shù)據(jù)流量并非是一個(gè)一次性過(guò)程,通過(guò)時(shí)間的積累,可以從中發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的行為規(guī)律,進(jìn)而能夠促使決策樹(shù)的形成。

      3 關(guān)注群體特性,實(shí)現(xiàn)精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo)

      決策樹(shù)的形成是建立在大量用戶(hù)上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的,它代表了用戶(hù)行為的偏好,是市場(chǎng)的風(fēng)向標(biāo)。經(jīng)過(guò)計(jì)算得出的決策樹(shù),可指導(dǎo)規(guī)則制定者完善營(yíng)銷(xiāo)方案。本文主要通過(guò)決策樹(shù)來(lái)關(guān)注用戶(hù)群體的上網(wǎng)需求,以制定更為靈活的套餐和資費(fèi),細(xì)分運(yùn)營(yíng)商目前的數(shù)據(jù)流量市場(chǎng)。

      通常,規(guī)則的制定者要根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果,首先確定目標(biāo)函數(shù)、制定套餐和資費(fèi)的目的是提高用戶(hù)的ARPU值、挖掘潛在用戶(hù)、還是增加用戶(hù)使用品牌的忠誠(chéng)度。以下分析以提高ARPU值為最終目標(biāo)函數(shù)。

      3.1 基于上網(wǎng)時(shí)間段的套餐劃分

      具體到上述的實(shí)例,時(shí)間增益為各個(gè)屬性中的最大值,即影響用戶(hù)ARPU值的第一要素是時(shí)間,則在套餐的制定上可以考慮專(zhuān)門(mén)設(shè)立基于上網(wǎng)時(shí)間段的套餐包,在特定的時(shí)間段內(nèi)享有流量?jī)?yōu)惠,如閑時(shí)資費(fèi)比忙時(shí)資費(fèi)便宜,但此“忙閑時(shí)”不同于網(wǎng)絡(luò)中話(huà)務(wù)業(yè)務(wù)的忙閑,主要指數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。一方面滿(mǎn)足用戶(hù)的個(gè)性化需求差異,另一方面,有目的地引導(dǎo)用戶(hù)上網(wǎng)時(shí)間分布,疏導(dǎo)流量,緩解網(wǎng)絡(luò)壓力,提高用戶(hù)上網(wǎng)感知。而用戶(hù)在享受流量?jī)?yōu)惠的同時(shí)也增加了黏性,提高了對(duì)產(chǎn)品的忠誠(chéng)度,從而有利于發(fā)展低ARPU用戶(hù)至更高檔位的套餐。

      3.2 基于定向流量的套餐劃分

      在實(shí)際運(yùn)營(yíng)中,用戶(hù)的數(shù)量成千上萬(wàn),需求也迥異,假定影響用戶(hù)ARPU值的第一要素是流量,則可以在一定的時(shí)間內(nèi)持續(xù)觀(guān)察用戶(hù)上網(wǎng)記錄,根據(jù)用戶(hù)瀏覽的內(nèi)容進(jìn)行推薦定制,如視頻套餐包(對(duì)優(yōu)酷、樂(lè)視等看視頻網(wǎng)站有定向流量),社交套餐(對(duì)新浪微博、人人網(wǎng)等有定向流量)等。2014年6月,為滿(mǎn)足用戶(hù)在沒(méi)有Wi-Fi的情況下順利觀(guān)看世界杯比賽,中國(guó)聯(lián)通和中央電視臺(tái)合作,推出了3元包月的“WO+視頻”看世界杯定向流量套餐。

      定向流量的套餐模式一方面可以給用戶(hù)帶來(lái)流量使用的優(yōu)惠,在滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性化需求的同時(shí),降低了用戶(hù)離網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn);另一方面可以加強(qiáng)和OTT企業(yè)的深度合作,雙方協(xié)作分成,探索新的運(yùn)營(yíng)商盈利模式,在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,降低運(yùn)營(yíng)商“被管道化”的風(fēng)險(xiǎn)。

      3.3 基于用戶(hù)群體的套餐劃分

      若考慮影響用戶(hù)ARPU值的第一要素是年齡,則可以根據(jù)用戶(hù)的年齡進(jìn)行定制,如少年套餐(側(cè)重游戲類(lèi)、視頻類(lèi)流量)、青年套餐(側(cè)重社交類(lèi)、即時(shí)通信類(lèi)流量)、中年套餐(側(cè)重網(wǎng)頁(yè)類(lèi)流量)。每個(gè)套餐的側(cè)重點(diǎn)不一致,對(duì)于流量的內(nèi)容計(jì)費(fèi)方式也不一樣,類(lèi)似于目前中國(guó)聯(lián)通的3G網(wǎng)絡(luò) A、B、C三種套餐。但對(duì)于運(yùn)營(yíng)商的上網(wǎng)記錄查詢(xún)系統(tǒng)而言,需要能夠區(qū)分用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)址及內(nèi)容,也就意味著運(yùn)營(yíng)商需要建立一個(gè)應(yīng)用地址信息庫(kù)來(lái)和互聯(lián)網(wǎng)URL進(jìn)行一一匹配,并不斷更新完善。

      3.4 基于QoS的套餐劃分

      隨著微信、微博等提供永久在線(xiàn)服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品迅速普及,加上智能終端為減少電量消耗而采取的“快速休眠節(jié)電功能”,這些都給網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)了巨大的副作用:頻繁的接入制造了大量的信令開(kāi)銷(xiāo),呼損率降低,特別是在節(jié)假日或是傳輸中斷的時(shí)候,給網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)的沖擊力會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其承受力,極大地影響了用戶(hù)體驗(yàn)。

      運(yùn)營(yíng)商可以采取階梯計(jì)費(fèi)的方式,優(yōu)先滿(mǎn)足一部分要求保證QoS而愿意提高資費(fèi)的用戶(hù)需求,提供較高等級(jí)的上網(wǎng)保障,而普通用戶(hù)上網(wǎng)也不會(huì)因此受到較大影響。此劃分方法不僅在業(yè)務(wù)層面上需要進(jìn)行細(xì)分,在網(wǎng)絡(luò)層面也要細(xì)化各種端到端需求。

      3.5 基于上網(wǎng)速率的套餐劃分

      用戶(hù)對(duì)于上網(wǎng)的需求各不相同,下載用戶(hù)對(duì)于網(wǎng)速的要求要高于觀(guān)看在線(xiàn)視頻等流媒體業(yè)務(wù)的網(wǎng)速,相比之下,瀏覽普通網(wǎng)頁(yè)對(duì)于網(wǎng)速的要求最低,基于此,也可進(jìn)行上網(wǎng)速率的套餐劃分。網(wǎng)絡(luò)下行速率越快,資費(fèi)越高,但要保證用戶(hù)的上網(wǎng)體驗(yàn)。

      3.6 用戶(hù)上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)挖掘的其他用途

      由于運(yùn)營(yíng)商掌握著第一手用戶(hù)資料,具有天然的優(yōu)勢(shì),而用戶(hù)上網(wǎng)行為信息,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘既可以預(yù)測(cè)用戶(hù)行為發(fā)生的可能性,幫助企業(yè)提供更多的且是用戶(hù)真正需要的服務(wù),還可以在一定的時(shí)間段內(nèi)積累用戶(hù)上網(wǎng)數(shù)據(jù),進(jìn)行趨勢(shì)分析和周期性分析。同時(shí),根據(jù)用戶(hù)上網(wǎng)喜好,可進(jìn)行針對(duì)性更強(qiáng)的電話(huà)營(yíng)銷(xiāo)、廣告投放等業(yè)務(wù)。

      而與OTT企業(yè)開(kāi)展合作,為戰(zhàn)略合作伙伴提供數(shù)據(jù)咨詢(xún)也是未來(lái)商業(yè)模式的一種,可以使“用戶(hù)上網(wǎng)行為信息”這個(gè)金礦得到最大價(jià)值的利用。

      4 小結(jié)

      一直以來(lái),電信運(yùn)營(yíng)商的用戶(hù)不斷要求更低的通話(huà)資費(fèi)、更好的通話(huà)質(zhì)量、更快捷的客戶(hù)服務(wù),還要求更出色的上網(wǎng)體驗(yàn)、更靈活的計(jì)費(fèi)模式。通信行業(yè)的增速逐漸放緩,4G時(shí)代的到來(lái)更加劇了競(jìng)爭(zhēng),用戶(hù)在面對(duì)運(yùn)營(yíng)商時(shí)有了更多的選擇權(quán),使得運(yùn)營(yíng)商都非常重視用戶(hù)群體特征,以實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo),增加用戶(hù)黏性。

      要實(shí)現(xiàn)精細(xì)營(yíng)銷(xiāo),就要細(xì)分用戶(hù)群體,就要借助信息管理技術(shù),充分了解用戶(hù)行為信息,針對(duì)用戶(hù)的偏好對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行恰當(dāng)?shù)膭澐帧?/p>

      用戶(hù)上網(wǎng)記錄,一方面可以為客服人員直觀(guān)地解答用戶(hù)流量疑問(wèn),降低投訴率,提高用戶(hù)上網(wǎng)滿(mǎn)意度;另一方面經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)挖掘后的用戶(hù)行為,為市場(chǎng)部門(mén)制定更為有效的營(yíng)銷(xiāo)方案提供數(shù)據(jù)支撐,業(yè)務(wù)人員也可以根據(jù)掌握的用戶(hù)消費(fèi)習(xí)慣進(jìn)行一定的業(yè)務(wù)推廣。

      總之,對(duì)于第一手獲得用戶(hù)行為信息的運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō),要充分利用這個(gè)天然的優(yōu)勢(shì),不斷提升流量?jī)r(jià)值,要抓住移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的機(jī)遇,不斷優(yōu)化運(yùn)營(yíng)模式,及時(shí)轉(zhuǎn)型,避免被越來(lái)越多的OTT企業(yè)管道化,對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,指導(dǎo)企業(yè)日常運(yùn)營(yíng),與OTT企業(yè)開(kāi)展深度合作,將數(shù)據(jù)封裝為服務(wù),形成可對(duì)外開(kāi)放、可商業(yè)化的核心能力,實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式的創(chuàng)新,營(yíng)造雙贏(yíng)的局面,運(yùn)營(yíng)商在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代也可以大展手腳。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 中國(guó)聯(lián)通公布2013年度業(yè)績(jī),凈利潤(rùn)增長(zhǎng)近五成[EB/OL].[2014-07-16].http://www.c114.net/news/119/a823233.html

      [2] 周毅,孟衛(wèi)東,柳曉.移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)購(gòu)買(mǎi)意愿的關(guān)鍵影響因素研究[J].管理工程學(xué)報(bào),2010,24(1):29-34

      [3] 王志軍,黃文良.大數(shù)據(jù)在移動(dòng)用戶(hù)上網(wǎng)記錄查詢(xún)中的應(yīng)用研究[J].信息通信技術(shù).2013,7(6):29-34

      [4] 整合“大數(shù)據(jù)”商業(yè)化模式,提高流量經(jīng)營(yíng)的質(zhì)量[EB/OL].[2014-05-21].http://labs.chinamobile.com/mblog/7539/194721

      [5] 許冬琦.大數(shù)據(jù)時(shí)代,運(yùn)營(yíng)商機(jī)會(huì)大于挑戰(zhàn)[J].通信世界,2012(19):38

      [6] Tan Pangning,Steinbach Michael,Kumar Vipin.數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?完整版)[M].范明,范宏建,譯.北京:人民郵電出版社,2011

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