李兵，杜朝暉，陳俊才

電信“ITV客戶挖掘+裝維隨銷(xiāo)”營(yíng)銷(xiāo)模型應(yīng)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(xué)院，廣東廣州510630；3.中國(guó)電信廣東公司，廣東廣州510000）

電信運(yùn)營(yíng)商企業(yè)間對(duì)客戶資源的競(jìng)爭(zhēng)日益加劇，各企業(yè)針對(duì)電信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行“商機(jī)挖掘”的方法來(lái)尋找潛在的客戶資源。文章采用“業(yè)務(wù)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(jī)APP的形式推送至與公眾客戶接觸面最大的裝維人員進(jìn)行業(yè)務(wù)隨銷(xiāo)。通過(guò)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的項(xiàng)目應(yīng)用，改變了以往“盲推銷(xiāo)”的客戶發(fā)展模式，有力地改善了客戶感知并提升了營(yíng)銷(xiāo)成功率。

電信運(yùn)營(yíng)商；數(shù)據(jù)挖掘；客戶感知；互聯(lián)網(wǎng)視聽(tīng)

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

1）潛在客戶難以發(fā)掘：不能較好地找到目標(biāo)潛在客戶，造成營(yíng)銷(xiāo)人員“廣撒網(wǎng)”，對(duì)非潛在客戶造成干擾，不利于客戶對(duì)企業(yè)的感知。

2）企業(yè)成本過(guò)大：運(yùn)營(yíng)商客戶基數(shù)過(guò)大，大量業(yè)務(wù)專項(xiàng)營(yíng)銷(xiāo)隊(duì)伍的組建，加大了企業(yè)成本。

3）營(yíng)銷(xiāo)手段單調(diào)：針對(duì)公眾客戶的營(yíng)銷(xiāo)手段往往以短信、電話推送的方式為主，營(yíng)銷(xiāo)效果不佳。

4）營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中客戶存在的問(wèn)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(yùn)營(yíng)商通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的挖掘分析，獲得更為精準(zhǔn)的潛在客戶清單，并開(kāi)發(fā)了客戶端APP以供最貼近一線公眾客戶市場(chǎng)的裝維隊(duì)伍進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)的營(yíng)銷(xiāo)模式能有效地解決這些問(wèn)題：

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

2）通過(guò)已有的裝維人員，在響應(yīng)客戶故障上門(mén)維修的過(guò)程中開(kāi)展業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)，既較好地降低了企業(yè)成本，又有效地?cái)U(kuò)充了業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)的手段。

3）將“隨銷(xiāo)”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(duì)ITV產(chǎn)品的使用感知水平。

1　營(yíng)銷(xiāo)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(xiāo)”，再著重介紹基于兩者融合的營(yíng)銷(xiāo)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(shí)際電信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中，提取潛在的有用的信息與知識(shí)的過(guò)程。電信數(shù)據(jù)挖掘使用人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別與數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)。

電信企業(yè)之間競(jìng)爭(zhēng)逐漸進(jìn)入白熱化階段，電信運(yùn)營(yíng)商已經(jīng)從傳統(tǒng)的“技術(shù)驅(qū)動(dòng)”，憑技術(shù)取勝，逐步轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆袌?chǎng)驅(qū)動(dòng)、技術(shù)服務(wù)，兩者融合”［3］。這就要求做到技術(shù)與市場(chǎng)相結(jié)合的業(yè)務(wù)發(fā)展模式，為顧客提供精細(xì)化、個(gè)性化、多樣化的服務(wù)，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(biāo)客戶挖掘，提高客戶滿意度與忠誠(chéng)度。

目前電信運(yùn)營(yíng)商行業(yè)的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于3個(gè)方向：基礎(chǔ)客戶信息數(shù)據(jù)（CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)）、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（后臺(tái)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(xiàng)目也往往集合了這三個(gè)方面的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行模糊挖掘，以得到關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)。

1.2裝維隨銷(xiāo)

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(wù)線路安裝、故障維護(hù)與常規(guī)檢查的過(guò)程中，與客戶聯(lián)系最多的當(dāng)屬裝維人員。裝維人員接觸客戶量大，具備大量的客戶觸點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)機(jī)會(huì)。而作為受客戶依賴的裝維人員推銷(xiāo)業(yè)務(wù)往往比目前營(yíng)業(yè)廳人員“主動(dòng)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(yíng)銷(xiāo)資料，對(duì)種類繁多的電信業(yè)務(wù)采用“盲推”的手段，缺乏科學(xué)的指導(dǎo)。

1.3模型總體架構(gòu)

文章的營(yíng)銷(xiāo)模型總體分成兩個(gè)模塊：ITV客戶數(shù)據(jù)挖掘模塊、裝維隨銷(xiāo)模塊。模型設(shè)計(jì)如圖1所示。

圖1　營(yíng)銷(xiāo)模型總體框架設(shè)計(jì)

1.3.1ITV客戶數(shù)據(jù)挖掘模塊

數(shù)據(jù)源的采集來(lái)于運(yùn)營(yíng)商市場(chǎng)業(yè)務(wù)端、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)端及CRM三個(gè)方面6個(gè)屬性（用戶信息屬性、用戶網(wǎng)絡(luò)屬性、用戶網(wǎng)絡(luò)行為［4］、用戶帳務(wù)信息、他網(wǎng)競(jìng)爭(zhēng)屬性、投訴信息屬性）的55個(gè)字段，構(gòu)建了“大數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)”［5］通過(guò)客戶信息（或客戶業(yè)務(wù)相關(guān)的接入號(hào)、多媒體帳號(hào)）進(jìn)行查詢，也可以通過(guò)客戶所在區(qū)域或小區(qū)進(jìn)行批量查詢。

通過(guò)對(duì)已經(jīng)安裝ITV客戶并客戶反饋較好的客戶進(jìn)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(wù)的時(shí)候，應(yīng)與其它的電信業(yè)務(wù)（如WIFI組網(wǎng)、加價(jià)提寬帶速率）組合成優(yōu)惠套餐進(jìn)行推送。

1.3.2裝維隨銷(xiāo)模塊

本模塊借助于向手機(jī)裝維系統(tǒng)嵌入業(yè)務(wù)推薦模塊，以裝維人員為主進(jìn)行多渠道營(yíng)銷(xiāo)，包括裝維上門(mén)與小區(qū)駐點(diǎn)等形式開(kāi)展業(yè)務(wù)推廣。

隨銷(xiāo)套字段信息嵌入手機(jī)工單系統(tǒng)，及業(yè)務(wù)推薦套餐，能較好地保護(hù)客戶的個(gè)人信息不被泄露。最后的營(yíng)銷(xiāo)效果會(huì)被實(shí)時(shí)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?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)與應(yīng)用效果分析

2.1主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)

綜合上所述，基于數(shù)據(jù)挖掘的裝維隨銷(xiāo)營(yíng)銷(xiāo)模型，主要具有如下3個(gè)方面的創(chuàng)新點(diǎn)：

1）不同于以往的專家預(yù)測(cè)算法，本文提出使用“市場(chǎng)+網(wǎng)絡(luò)”前后端數(shù)據(jù)源匯合的大規(guī)模數(shù)據(jù)字段表，進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析挖掘，獲得潛在的目標(biāo)客戶清單，具有更強(qiáng)的科學(xué)性。

2）不同于電信業(yè)務(wù)客戶經(jīng)理的營(yíng)銷(xiāo)方式，充分發(fā)揮了裝維人員渠道進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，是電信業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)方式的一次創(chuàng)新。此外，以裝維工單的形式嵌入隨銷(xiāo)信息節(jié)約了系統(tǒng)開(kāi)發(fā)成本，具有很好的實(shí)用性。

3）營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)最后會(huì)被反饋到數(shù)據(jù)挖掘模式，以形成“閉環(huán)”的方式，對(duì)挖掘算法進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。

2.2應(yīng)用效果與分析

文章采集到針對(duì)3608名“裝維隨銷(xiāo)”目標(biāo)客戶的營(yíng)銷(xiāo)效果數(shù)據(jù)，與ITV業(yè)務(wù)相關(guān)套餐的推介成功率如圖2所示：所有ITV業(yè)務(wù)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(jī)營(yíng)銷(xiāo)方式。

圖2　ITV業(yè)務(wù)推介成功率對(duì)比圖

從圖2中可以看到，單ITV業(yè)務(wù)（包年、包季、包月）的推介成功率遠(yuǎn)低于ITV組合套餐，說(shuō)明在以后的營(yíng)銷(xiāo)中，應(yīng)加重ITV組合套餐的推介。

3　未來(lái)展望

下一步工作主要包括以下幾個(gè)方面：

1）擴(kuò)充數(shù)據(jù)源：本文的挖掘算法基于6個(gè)屬性55個(gè)字段的數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊匹配，需要進(jìn)一步擴(kuò)充數(shù)據(jù)源字段。

2）提高挖掘算法的準(zhǔn)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(jìn)一步提高目標(biāo)客戶的準(zhǔn)確率，需嘗試人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［6］、聚類挖掘等算法，并通過(guò)“隨銷(xiāo)”成功率的真實(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)定。

3）裝維營(yíng)銷(xiāo)模塊還需得到持續(xù)優(yōu)化，如對(duì)裝維人員進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)口徑培訓(xùn)、拓展?fàn)I銷(xiāo)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(jī)應(yīng)用研究［J］.湖南郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，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(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2016（39）：1-18.

［3］彭惠蓮，莫亦兵.移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商盈利模式的探討——對(duì)茂名移動(dòng)公司的案例研究［J］.特區(qū)經(jīng)濟(jì)，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(shí)代的數(shù)據(jù)支撐系統(tǒng)建設(shè)［J］.中國(guó)有線電視，2015（1）：19-22.

［6］金杉，金志剛.基于自適應(yīng)模糊廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域火災(zāi)數(shù)據(jù)推理預(yù)測(cè)［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)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(xué)院助教，碩士，研究方向：web數(shù)據(jù)挖掘、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。