论文部分内容阅读
随着电信运营商市场用户趋于饱和,各电信运营商的用户增长速度逐渐缓慢,传统的语音业务消费逐渐被数据业务消费所替代,传统的电信营销已经难以促进用户消费提升运营商收入。另一方面,电信运营商们掌握着大量客户资料数据以及通信行为数据,是典型的数据密集型企业,这些数据本身就包含着大量对企业发展有价值的重要信息,所以运营商有着开展“大数据”应用的先天优势,可通过数据分析发现顾客需要、分析顾客行为和评估顾客价值,进而有针对性地制定市场营销策略,满足客户个性化的需求。同时,通过得到的分析数据进行精准营销,以便有效的降低市场营销成本。本文是基于大数据背景下结合国外的某个运营商背景进行分析的,由于涉及到实际运营商的商业机密,本文的研究对象在文中全部简称SF公司。本文基于SF公司所拥有的大量客户基本资料数据,以及在实际运营中所产生的大量的通信行为数据,通过对这些大量的业务数据进行抽取、汇总、加工、分析,生成一整套按各个不同的分析主题域的数据仓库表,然后以SF电信公司为背景,结合公司在实际市场营销工作中的问题,帮助SF公司进行客户维系的优化以及减少客户的流失,设计和实现了多渠道营销系统。通过ETL(Extract/Transformation/Load)数据加工抽取实现轻量级数据仓库的整合,得到可以开箱即用的目标营销数据,然后通过营销活动流程配置管理、营销活动接触渠道配置管理、营销活动审核管理,结合实时动态决策功能帮助SF公司市场营销部门实现营销目标客户群筛选、营销目标客户群细分、营销目标客户群取样,营销事件自动匹配等功能,实现精准、有效的市场营销活动。