面向精确营销的用户行为分析模型研究与应用ppt课件.ppt
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1、中国移动集团重点/联合研发项目结题汇报报告,项目名称:面向精确营销的用户行为分析模型研究与应用 项目编号:,一. 开题计划完成情况,目 录,二、主要研究成果(整合后),1.1 研究背景及目标(开题报告),市场竞争日趋激烈,特别是在高校、家庭市场,音乐、终端、移动互联网等领域,需要更精准的营销。 市场营销活动中缺乏模型及工具支持,特别是有效的内容模型、社会关系模型、用户偏好模型、精准推荐模型等,导致许多用户数据没有得到充分应用, 营销活动往往凭经验人工设定规则选取营销目标,无法满足精确营销要求,项目背景,1. 研究用户行为分析算法,为公司面向特定群体、特定业务的精确营销奠定基础,提升公司精准营销
2、水平 2. 通过所研究算法的应用,为无线音乐业务营销、终端及相关业务营销、家庭及高校市场营销、用户关系营销、移动互联网等具体营销领域提供支撑,项目目标,1.2 项目研究主要内容及分工(开题报告),方法研究(研究院) 社会关系网络研究 推荐算法(包括文本、web挖掘)及平台研究 应用研究(各省公司) 家庭客户研究(上海):家庭客户的定义、挖掘、特征及营销方案; 号立方研究(江苏):挖掘用户之间的关系,并对关系进行管理与营销。 高校客户研究(广东):通过客户基站通信归属等算法定位高校客户;分析高校客户的通话数据和数据业务使用情况,描绘高校竞争情况的全景图。 无线音乐用户研究(四川):通过对全网音乐
3、市场、用户构成、消费习惯、内容偏好、用户欺诈等用户相关行为,营销渠道数据等进行全面的分析,建立用户/产品/渠道的用户行为分析体系 12530WAP音乐推荐研究(四川):实现对会员用户的个性化音乐推荐、音乐与咨询的互动推荐。 用户手机上网行为分析研究(四川):通过对用户手机上网套餐、用户手机上网访问内容的分析,分析用户使用手机上网的热门网站、热点关键字、时间规律、终端情况等。 基于wap日志的用户偏好模型研究(安徽):通过手机用户wap上网日志,对用户访问内容进行分析,分析用户的内容偏好,为内容产品营销奠定基础。 Wlan用户上网分析研究(广东):研究wlan用户的上网行为,从多个系统中整合wl
4、an数据,从多个角度分析和展现wlan用户的上网习惯,为营销提供支撑。 定制终端研究(湖南):通过单个客户终端补贴效益分析模型、多维度终端捆绑客户分析模型、移动客户终端消费行为分析模型,建设终端营销方案决策支持系统,1.3 开题计划完成情况总结项目总体研究框架,Internet,交往圈,数据整合,方法研究 (研究院),上网日志,应用研究,业务推荐,内容推荐,营销支持与目标选择,社会网络分析 社区发现 关系类型挖掘,精准推荐算法及平台 基于内容推荐 基于行为推荐,音乐日志,位置信息,终端补贴数据,家庭社区发现与营销 (上海),无线音乐用户偏好分析与欺诈分析(四川),高校用户特征挖掘与营销(广东)
5、,Wap音乐个性化推荐(四川),用户偏好分类与推荐系统(安徽),Wlan用户分析挖掘系统(广东),定制终端消费分析与营销(湖南),”号立方“关系管理系统 (江苏),移动互联网分析平台(四川),1.3 开题计划完成情况总结 成果一览,1.3 开题计划完成情况总结 项目成果总结,完成推荐平台、社会网络、基于内容的用户偏好分析等新型用户分析模型的研究及系统开发,并在实际项目中进行了模型验证,效果良好。并申请专利3项; 完成在家庭用户、高校用户、wlan用户、手机上网用户、无线音乐用户行为分析、终端补贴用户等应用领域的行为分析和挖掘,成果均进行了部署、测试和效果评估,部分成果取得了良好的效益。 探索了
6、研究院和省公司的合作模式。通过充分结合研究院在算法模型研发和方案设计等方面优势,及省公司在市场需求洞察和营销推广的实战经验,在四川、上海、安徽、江苏等省公司实现了了研发成果的应用落地,取得了较好的经济效益和社会效益。,提出营销需求,分析 需求,样本数据需求,提取样本数据,算法模型试验,预期效果和资源需求,制定部署方案,评估及协调资源,提供模型、接口文档,远程或本地部署,精确营销实验,营销效果评估,省公司,研究院,1.3 开题计划完成情况总结-研发情况总结,项目研发总结 项目的时间安排、人员分工、成果达到了开题计划中的预计目标, 绝大部分成果取得了良好的效益。 研究中也存在一些不足。 由于时间限
7、制,小部分成果还有待进一步的应用检验。 项目对各种用户行为数据的挖掘均进行了探索,取得了一定的成绩,但在某些子项目上,研究方法、应用推广上仍嫌不足,有待进一步提高。 由于联合项目较多等等原因,研究院未能在所有子项目上均进行模型和方法支持,而只是在四个子项目上进行了支持。,一. 开题计划完成情况,目 录,二、主要研究成果(整合后),2.2 研究成果介绍,2.2.1 方法研究 社会网络关系判定与社区发现 推荐算法与平台 2.2.2 应用研究 业务推荐 家庭客户挖掘模型与统一视图 号立方用户关系管理平台 移动互联网分析平台 内容推荐 12530WAP个性化音乐推荐产品 基于wap日志的用户偏好分析及
8、推荐系统 无线音乐用户使用偏好模型及欺诈行为识别模型 营销支持与目标选择 高校用户特征挖掘模型 Wlan用户分析与挖掘系统 定制终端营销决策支持模型,社会网络关系判定与社区发现研究-目标,识别社会网络中两个人之间交往关系的本质,为潜在家庭客户、集团客户、圈子产品营销提供支持。,社会网络关系判定与社区发现研究-技术路线,1 利用用户移动轨迹数据,发现用户居住地(O)和工作地(D)及其它泊点。 2 基于用户OD、交往圈等信息,精准判别用户之间的关系 3 对相同关系用户进行判别,获得相同关系的社区,如家庭用户、集团用户、朋友圈等,实际测试模型准确度约: 79%,社会网络关系判定与社区发现研究-可视化
9、,一个家庭所在地和成员工作地点,家庭的两个成员回家的动态轨迹,一个用户从家上班的典型轨迹,一个集团的位置和成员家庭位置,推荐算法与平台研究-目标,使用SaaS模式为中国移动各门户、 业务平台提供远程推荐及分析服务 具备支持资讯、电子商务、音乐 等应用场景的个性化精准推荐能力 具备不良信息过滤能力,部署容易,无需后台系统改造 支持匿名推荐,确保用户隐私不受侵犯 支持实时行为计算与推荐,结果个性化 程度和相关性高 云计算架构,支持大规模并发用户推荐, 易于扩展处理能力 分析功能强大,可帮助站点进行改进,中国移动 精准营销 推荐服务 平台,在中国移动自有平台上实现推荐服务的整合应用,促进产品销售,推
10、荐算法与平台研究-技术路线,音乐平台,资讯类网站,电子商务类网站,数据获取,数据 预处理,推荐模型 配置训练,推荐生成,推荐平台,页面插码,页面嵌入JS代码 (采集和推荐),采集用户在线行为轨迹,定期更新导入内容数据和用户信息,推荐内容 网站为您推荐的资讯 浏览该资讯的用户还看过 同主题资讯推荐,推荐内容 网站为您推荐的产品 购买该产品的用户还买过 相似产品推荐,推荐内容 网站为您推荐的歌曲 喜欢该音乐的用户还喜欢 同类音乐推荐,云计算平台,推荐算法与平台研究-算法模块,推荐算法与平台研究-应用形式,Labs上访问过此内容的用户还访问过 Labs给你推荐的相关资讯、博文和话题,Labs相关标签
11、扩展阅读,前台产品,推荐算法与平台研究-应用效果评测,推荐结果:主题相符或相近内容占比80%以上,较之关键字匹配,在扩展性和精准性方面都有所提升。,原文示例:国外运营商LTE市场发展与策略分析,推荐结果:主题相符或相近内容占比80%以上,较之关键字匹配,在扩展性和精准性方面都有很大提升。,按兴趣推荐内容或相关标签 博文 报告/视频 新闻 帖子,实际应用效果:Labs推荐上线后,平均提升了20%的流量,跳出率较少一半多,平均页面停留时间增长3%。,方法研究-实际应用,江苏公司号立方 (本联合项目),上海公司家庭用户挖掘 (本联合项目),河南公司基于位置的关系挖掘 (11年联合项目),研究院Lab
12、s推荐,音乐基地 wap音乐推荐 (本联合项目),安徽公司wap用户偏好推荐 (本联合项目),2.2 研究成果介绍,2.2.1 方法研究 社会网络关系判定与社区发现 推荐算法与平台 2.2.2 应用研究 业务推荐 家庭客户挖掘模型与统一视图 号立方用户关系管理平台 移动互联网分析平台 内容推荐 12530WAP个性化音乐推荐产品 基于wap日志的用户偏好分析及推荐系统 无线音乐用户使用偏好模型及欺诈行为识别模型 营销支持与目标选择 高校用户特征挖掘模型 Wlan用户分析与挖掘系统 定制终端营销决策支持模型,家庭客户挖掘模型与统一视图(上海) - 目标与研究框架,物理 家庭客户,重点,目标:家庭
13、用户定义和区分方法,研究家庭客户挖掘模型的方法,家庭客户统一视图的建立,分析其特点,捕捉精细化的营销机会。,家庭客户挖掘模型与统一视图 技术路线,家庭客户挖掘模型与统一视图 统一视图及模型验证,抽样验证准确率,家庭成员部分: 个人基本信息:年龄、ARPU等、通话时长、通话分钟数、短信条数等 与户主对应关系: 与户主交往情况:各时段通话次数以及占比,各时段通话分钟数以及占比、各时段短信条数以及占比 与户主位置关系:重合的基站数 家庭客户部分: 家庭整体情况:成员数、固话数、小灵通数等等、家庭的ARPU、通话次数、通话分钟数、平均在网时长、年龄等 家庭内指标:与户主的各时段通话次数、短信条数、通话
14、分钟数等 家庭位置信息:与户主平均位置重合情况 家庭标签:基于位置、交往圈大小、交往密切情况、家庭平均年龄等等打上标签,家庭客户统一视图,结果集1 目标家庭数:660万 总成员数:1000万 结果集2 目标家庭数:200万 总成员数:300万 根据营销的规模选择相应的结果集,目标家庭客户,模型准确率: 79%,青浦属地自营厅外呼总数7835,其中考虑用户占35%,2742位,拒绝用户(拒绝+挂机)占33%,2585;关机停机销户等非正常状态客户占13%,1081位,直接愿意办理用户占2%,共157户;无人接听占17%,共1332户;相比原先随机抽取用户的外呼模式(随机选取arpu30的用户,考
15、虑用户占10%, 直接愿意办理的用户0.7% ),该模型提升营销成功率3倍以上。,营销验证,号立方用户关系管理平台(江苏)-目标与路线,目标:通过用户的通信行为挖掘用户之间的关系,并对关系进行管理与营销,号立方用户关系管理平台-应用:求职通,在基于号立方进行精确营销之后,6月份和7月份,求职通订购人数明显上升, 提升比例超过:59%,号立方用户关系管理平台-应用:139邮箱,139邮箱活跃用户数在基于号立方进行精确营销之后的活跃用户人数比之前提升比例超过:55%,移动互联网分析平台(四川)-目标与技术路线,通过用户手机上网套餐流量分析,为用户的发展与维系提供目标用户。 通过用户手机上网行为轨迹
16、的分析,为内容运营提供依据,提升用户活性。,主要研究目标,根据用户生命周期理论构建合理的用户分群模型,以实现差异化的用户维系和价值提升策略。,热门网站分类 网站内容爬取与分类 根据用户访问的分类确定用户偏好。 用户其他行为如上网时段、使用业务等分析,移动互联网分析平台-应用,1 上网套餐推荐成功率上升。成都分公司武侯区营业厅在11月1日-5日利用顾问营销系统进行手机上网套餐推荐的试验数据证明,该模型能够提升推荐成功率100%以上(注:原推荐成功率约10%)。,通过用户上网行为的分析,整体用户手机上网集中在上午7-9点、下午16-18点、晚上24点,三个时段。因此在通过WAP PUSH的方式,刺
17、激用户活性时,尽可能利用前两个高峰期(第三个高峰期时间段不适宜进行线上营销)。,2 营销响应率提升。同一用户群,同一PUHS内容在用户上网高峰期,可以获得更高营销响应率。,3 用户活跃度提升。借助用户内容偏好分析的结论,利用我省四川风采的WAP网站进行内容资源的整合,为尝试期的用户进行针对性的内容投放,逐步培育用户上网行为。,2.2 研究成果介绍,2.2.1 方法研究 社会网络关系判定与社区发现 推荐算法与平台 2.2.2 应用研究 业务推荐 家庭客户挖掘模型与统一视图 号立方用户关系管理平台 移动互联网分析平台 内容推荐 12530WAP个性化音乐推荐产品 基于wap日志的用户偏好分析及推荐
18、系统 无线音乐用户使用偏好模型及欺诈行为识别模型 营销支持与目标选择 高校用户特征挖掘模型 Wlan用户分析与挖掘系统 定制终端营销决策支持模型,12530WAP个性化音乐推荐产品(四川)-目标与技术路线,原则:针对不同类型的用户采用与之相应的推荐算法,12530WAP个性化音乐推荐产品-应用形式,12530WAP个性化音乐推荐产品-应用效果,实验前推荐页转化率,实验后推荐页转化率,20%,将个性化推荐模型部署在12530 WAP现网系统的1台前端机中,进行了近20天的实验,结果表明推荐模型大幅提升页面访问的转化率。,33.7%,使用个性化推荐模型之后 推荐页面访问转化率提升了68.5%,同时
- 配套讲稿:
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