【摘 要】
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自国内电信业重组,移动市场格局发生转变,三大运营商在用户争夺上愈演愈烈。如何进一步扩大用户规模已经成为各运营商每年任务的重中之重。最近几年,运营商们开始越来越多地使用
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自国内电信业重组,移动市场格局发生转变,三大运营商在用户争夺上愈演愈烈。如何进一步扩大用户规模已经成为各运营商每年任务的重中之重。最近几年,运营商们开始越来越多地使用数据挖掘,建立各种用户模型,研究用户的消费习惯、潜在价值和忠诚度,以此找出最具价值的用户,通过各类营销手段来吸引或者挽留用户,达到扩大用户规模的目的。但这种传统的数据挖掘方式存在一定的弊端,比如衡量用户价值的手段比较单一,大多依赖消费数据等,虽然在部分业务推荐上有一定的作用,但是用于扩大用户规模等涉及用户转网的营销上效果比较一般。为更精准地找到目标用户,作者对用户群体间的依赖关系进行了深入的研究。研究表明,人类受环境因素的影响很大:周边环境人群的喜好、消费习惯都会直接影响到个人的喜好和习惯。此即交往圈同质化原理。所谓交往圈即个人的社交圈,一般来说,每个人有三个交往圈:第一个是家庭圈,第二个是工作圈,第三个是朋友圈。人们在这三个交往圈中,所处的角色和位置都不同,各交往圈产生的影响也不同。本文通过对个人通信特点和用户通话习惯等各种信息的分析挖掘,以个人用户呼叫指纹交往圈匹配算法为核心,在用户生命全周期(游离段、成长段、成熟段、衰减段、离网段)之外,找到用户在游离段之前(获取段)的来源以及在离网段之后(流失段)的不同去向,从而对用户进行深入分析,帮助业务人员进一步了解用户特征,为用户维系挽留和精确营销提供支持。目前,在国内外各大运营商中,尚无一套系统的交往圈客户模型,本课题的研究成果将为运营商的用户挖掘带来较为精确的用户资源,为运营商的用户甄别和拓展带来准确的用户特征分析,帮助运营商更有效地实现用户规模的扩张以及业务的推广。
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