李兵，杜朝暉，陳俊才

電信“ITV客戶挖掘+裝維隨銷”營銷模型應用研究

李兵1，杜朝暉2，陳俊才3

（1、2.廣東郵電職業(yè)技術(shù)學院，廣東廣州510630；3.中國電信廣東公司，廣東廣州510000）

電信運營商企業(yè)間對客戶資源的競爭日益加劇，各企業(yè)針對電信業(yè)務數(shù)據(jù)進行“商機挖掘”的方法來尋找潛在的客戶資源。文章采用“業(yè)務數(shù)據(jù)挖掘”的方法分析，獲得公司的ITV潛在客戶清單，并以手機APP的形式推送至與公眾客戶接觸面最大的裝維人員進行業(yè)務隨銷。通過精準營銷的項目應用，改變了以往“盲推銷”的客戶發(fā)展模式，有力地改善了客戶感知并提升了營銷成功率。

電信運營商；數(shù)據(jù)挖掘；客戶感知；互聯(lián)網(wǎng)視聽

ITV，又稱之為“寬帶互聯(lián)網(wǎng)視聽業(yè)務”，通過電視接入寬帶網(wǎng)絡，享受直播、點播、回看節(jié)目，使用增值服務。與以往的電信業(yè)務發(fā)展一樣，ITV業(yè)務在推廣過程中存在以下的問題與挑戰(zhàn)：

1）潛在客戶難以發(fā)掘：不能較好地找到目標潛在客戶，造成營銷人員“廣撒網(wǎng)”，對非潛在客戶造成干擾，不利于客戶對企業(yè)的感知。

2）企業(yè)成本過大：運營商客戶基數(shù)過大，大量業(yè)務專項營銷隊伍的組建，加大了企業(yè)成本。

3）營銷手段單調(diào)：針對公眾客戶的營銷手段往往以短信、電話推送的方式為主，營銷效果不佳。

4）營銷過程中客戶存在的問題不能得到集中的反饋與解答，降低了客戶感知水平。

電信運營商通過對業(yè)務數(shù)據(jù)的挖掘分析，獲得更為精準的潛在客戶清單，并開發(fā)了客戶端APP以供最貼近一線公眾客戶市場的裝維隊伍進行營銷的營銷模式能有效地解決這些問題：

1）通過大數(shù)據(jù)挖掘分析的方法［1］，過濾了大部分非潛在的電信客戶，營銷范圍得到了較大的收縮，有利于增加公眾客戶對企業(yè)的好感。

2）通過已有的裝維人員，在響應客戶故障上門維修的過程中開展業(yè)務營銷，既較好地降低了企業(yè)成本，又有效地擴充了業(yè)務營銷的手段。

3）將“隨銷”的推薦信息嵌入到“裝維工單系統(tǒng)”，能集中有效地取得客戶的反饋信息，提升了客戶對ITV產(chǎn)品的使用感知水平。

1　營銷模型框架

本節(jié)先介紹“電信客戶數(shù)據(jù)挖掘概論”與“裝維隨銷”，再著重介紹基于兩者融合的營銷模型框架。

1.1電信數(shù)據(jù)挖掘概述

從技術(shù)上看，電信數(shù)據(jù)挖掘［2］是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實際電信業(yè)務數(shù)據(jù)中，提取潛在的有用的信息與知識的過程。電信數(shù)據(jù)挖掘使用人工智能、統(tǒng)計學、機器學習、模式識別與數(shù)據(jù)庫等技術(shù)。

電信企業(yè)之間競爭逐漸進入白熱化階段，電信運營商已經(jīng)從傳統(tǒng)的“技術(shù)驅(qū)動”，憑技術(shù)取勝，逐步轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆袌鲵?qū)動、技術(shù)服務，兩者融合”［3］。這就要求做到技術(shù)與市場相結(jié)合的業(yè)務發(fā)展模式，為顧客提供精細化、個性化、多樣化的服務，充分利用企業(yè)掌握的顧客信息，輔助商業(yè)決策，助力目標客戶挖掘，提高客戶滿意度與忠誠度。

目前電信運營商行業(yè)的數(shù)據(jù)主要來源于3個方向：基礎(chǔ)客戶信息數(shù)據(jù)（CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)）、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)（后臺數(shù)據(jù)）、客戶行為數(shù)據(jù)（前端數(shù)據(jù)）。而與電信大數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的項目也往往集合了這三個方面的數(shù)據(jù)來進行模糊挖掘，以得到關(guān)鍵技術(shù)指標。

1.2裝維隨銷

在電信客戶發(fā)展階段，與客戶聯(lián)系最緊密的是電信客戶經(jīng)理，而在電信業(yè)務線路安裝、故障維護與常規(guī)檢查的過程中，與客戶聯(lián)系最多的當屬裝維人員。裝維人員接觸客戶量大，具備大量的客戶觸點營銷機會。而作為受客戶依賴的裝維人員推銷業(yè)務往往比目前營業(yè)廳人員“主動出擊”更具勝算。

但目前的狀況是：裝維人員很難獲取第一手客戶營銷資料，對種類繁多的電信業(yè)務采用“盲推”的手段，缺乏科學的指導。

1.3模型總體架構(gòu)

文章的營銷模型總體分成兩個模塊：ITV客戶數(shù)據(jù)挖掘模塊、裝維隨銷模塊。模型設(shè)計如圖1所示。

圖1　營銷模型總體框架設(shè)計

1.3.1ITV客戶數(shù)據(jù)挖掘模塊

數(shù)據(jù)源的采集來于運營商市場業(yè)務端、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)端及CRM三個方面6個屬性（用戶信息屬性、用戶網(wǎng)絡屬性、用戶網(wǎng)絡行為［4］、用戶帳務信息、他網(wǎng)競爭屬性、投訴信息屬性）的55個字段，構(gòu)建了“大數(shù)據(jù)支撐平臺”［5］通過客戶信息（或客戶業(yè)務相關(guān)的接入號、多媒體帳號）進行查詢，也可以通過客戶所在區(qū)域或小區(qū)進行批量查詢。

通過對已經(jīng)安裝ITV客戶并客戶反饋較好的客戶進行數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)分析可以得到：ITV的潛在客戶具有下載量大、視頻流量大、喜好熱播電視劇與體育頻道的特征。

此外，在加推ITV業(yè)務的時候，應與其它的電信業(yè)務（如WIFI組網(wǎng)、加價提寬帶速率）組合成優(yōu)惠套餐進行推送。

1.3.2裝維隨銷模塊

本模塊借助于向手機裝維系統(tǒng)嵌入業(yè)務推薦模塊，以裝維人員為主進行多渠道營銷，包括裝維上門與小區(qū)駐點等形式開展業(yè)務推廣。

隨銷套字段信息嵌入手機工單系統(tǒng)，及業(yè)務推薦套餐，能較好地保護客戶的個人信息不被泄露。最后的營銷效果會被實時地反饋到ITV客戶數(shù)據(jù)挖掘模塊，以優(yōu)化挖掘算法模型。

2　主要創(chuàng)新點與應用效果分析

2.1主要創(chuàng)新點

綜合上所述，基于數(shù)據(jù)挖掘的裝維隨銷營銷模型，主要具有如下3個方面的創(chuàng)新點：

1）不同于以往的專家預測算法，本文提出使用“市場+網(wǎng)絡”前后端數(shù)據(jù)源匯合的大規(guī)模數(shù)據(jù)字段表，進行關(guān)聯(lián)分析挖掘，獲得潛在的目標客戶清單，具有更強的科學性。

2）不同于電信業(yè)務客戶經(jīng)理的營銷方式，充分發(fā)揮了裝維人員渠道進行營銷，是電信業(yè)務營銷方式的一次創(chuàng)新。此外，以裝維工單的形式嵌入隨銷信息節(jié)約了系統(tǒng)開發(fā)成本，具有很好的實用性。

3）營銷數(shù)據(jù)最后會被反饋到數(shù)據(jù)挖掘模式，以形成“閉環(huán)”的方式，對挖掘算法進行持續(xù)優(yōu)化。

2.2應用效果與分析

文章采集到針對3608名“裝維隨銷”目標客戶的營銷效果數(shù)據(jù)，與ITV業(yè)務相關(guān)套餐的推介成功率如圖2所示：所有ITV業(yè)務相關(guān)套餐使用本文模型的推介成功率均高于以往使用傳統(tǒng)的隨機營銷方式。

圖2　ITV業(yè)務推介成功率對比圖

從圖2中可以看到，單ITV業(yè)務（包年、包季、包月）的推介成功率遠低于ITV組合套餐，說明在以后的營銷中，應加重ITV組合套餐的推介。

3　未來展望

下一步工作主要包括以下幾個方面：

1）擴充數(shù)據(jù)源：本文的挖掘算法基于6個屬性55個字段的數(shù)據(jù)進行模糊匹配，需要進一步擴充數(shù)據(jù)源字段。

2）提高挖掘算法的準備率：文章的數(shù)據(jù)挖掘算法僅使用了關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，為了進一步提高目標客戶的準確率，需嘗試人工神經(jīng)網(wǎng)絡［6］、聚類挖掘等算法，并通過“隨銷”成功率的真實環(huán)境數(shù)據(jù)進行評定。

3）裝維營銷模塊還需得到持續(xù)優(yōu)化，如對裝維人員進行營銷口徑培訓、拓展營銷渠道與方式。

［1］宋燕輝，陳霖.基于大數(shù)據(jù)挖掘的終端感知與換機應用研究［J］.湖南郵電職業(yè)技術(shù)學院學報，2015（4）：13-14.

［2］梁吉業(yè)，馮晨嬌，宋鵬.大數(shù)據(jù)相關(guān)分析綜述［J］.計算機學報，2016（39）：1-18.

［3］彭惠蓮，莫亦兵.移動運營商盈利模式的探討——對茂名移動公司的案例研究［J］.特區(qū)經(jīng)濟，2006（11）：363-364.

［4］F.Benevenuto，Tiago R，Meeyoung C，Almeida A. Characterizing User Behavior in Online SocialNetworks// ProceedingofSIGCOMM，Barcelona，Spain，2009：49-61.

［5］劉振華.淺談大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)支撐系統(tǒng)建設(shè)［J］.中國有線電視，2015（1）：19-22.

［6］金杉，金志剛.基于自適應模糊廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域火災數(shù)據(jù)推理預測［J］.計算機應用，2015（35）：1499-1504.

Application research onmarketingm odelof“ITV customerm ining+ marketingwith installation andmaintenance”

LI Bing1，DU Zhao-hui2，CHEN Jun-cai3
（1、2.Guangdong VocationalCollegeofPostand Telecom，Guangzhou，Guangdong，China510630；3.China Telecom，Guangdong Branch，Guangzhou，Guangdong，China 510000）

With the increasing competitions on customers，telecom operators search the potential customers resources bymeans of transaction datam ining.By themethod of transaction datamining，we extract the potential ITV customer list in this paper.In the form of mobile phone APP，this list can be used by staff of teleservice installation and maintenance to promote telecom products.Through the application ofprecisionmarketing project，we can improve customer perception and enhance the success rateofsales effectively，instead of the“blind selling”marketing strategy.

telecom operators；datamining；customerperception；Internetaudio-visual

10.3969/j.issn.2095-7661.2016.02.024】

F626，F(xiàn)274

A

2095-7661（2016）02-0075-03

2016-03-09

李兵（1986-），男，湖南永州人，廣東郵電職業(yè)技術(shù)學院助教，碩士，研究方向：web數(shù)據(jù)挖掘、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。