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研究消费行为 开发增值业务

〖TPL4011400,+57mm。88mm,BP〗$$智能网是通过分开以往集中在电话交换系统内完成的交换接续  (本文共2页) 阅读全文>>

权威出处: 人民邮电2003-11-28
西南交通大学
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电信营销活动定向推送管理系统

随着移动互联网的快速发展,运营商营销活动的办理从传统的线下转为线上,但现有营销活动的推荐和发布方式存在弊端。传统的营销方式没有结合用户消费特点和营销活动特点进行个性化推荐,活动推荐途径过于单一,营销结果不理想。另外,运营商是分级管理,各个地市的运营商业务需求不同,传统营销活动发布为独自开发上线,增加了运营商业务压力且不容易形成统一的管理。鉴于目前运营商营销活动上线方式的不便性和营销对象盲目性等问题,针对营销活动的套餐业务和流量增值业务,本文设计不同的推荐模型,同时基于JavaEE应用平台研发了电信营销活动定向推送管理系统,将推荐模型应用到该系统中。具体工作如下:(1)本系统采用B/S架构,基于MVC设计模式,实现前端和后台的分离。前端主要为界面的展示和获取用户操作数据。后台主要实现业务逻辑控制、数据库操作、SMS短信平台接口的调用和前后端交互。具体功能模块包括用户管理模块、营销活动管理模块、资费管理模块、营销活动审核模块、定向推...  (本文共69页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
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基于消费行为的电信套餐推荐模型研究

随着用户需求的不断提升,电信套餐的目标市场划分日益细致,套餐设计越显多样化和多角度,种类功能也愈加齐全丰富。但是,套餐的数量并没能带来与之相匹配的市场优势,套餐数量繁多臃肿、信息庞大,给电信运营商带来管理困难的同时,也给用户带来了套餐匹配与选择相关的困扰。为此,个性化、智能化的套餐推荐显得尤其重要和必要,从海量数据中获取有用知识,动态分析用户需求,科学建立推荐模型,实时、主动地为消费者推荐适合的电信套餐产品,这也是“顾客导向”现代管理理念驱动下电信套餐发展的必然道路。本文综合运用了协同过滤、内容推荐、关联规则的个性化推荐方法以及聚类分析、层次分析等多种工具方法,进行基于消费行为的电信套餐推荐模型研究。首先界定电信套餐的概念范畴,构建了电信用户消费行为模型和电信套餐信息模型,提出了刻画电信用户消费行为和电信套餐的维度和指标;其次,构建了基于消费行为的电信套餐推荐模型,并基于用户的协同过滤思想设计了“用户到套餐”推荐算法,基于内容的...  (本文共78页) 本文目录 | 阅读全文>>

天津大学
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电信企业移动增值业务市场细分及发展策略研究

我国的移动增值业务经过10年的发展,已逐步在管理模式、商业模式、合作与共赢等方面走向理性和成熟,政府的电信管理部门、移动通信运营商、CP/SP正逐步转变发展理念,摆脱对移动增值业务的非理性憧憬。整个中国的移动增值业务市场呈现以“市场整顿与规范为主、短信业务成熟并稳定发展、其他移动增值业务特别是3G增值业务迅速进入市场并快速发展”的特点。本论文研究的出发点即是为了在分析消费者行为及客户价值因素等市场细分因素的基础上研究电信企业在移动增值业务推广上市场细分的方法,并结合市场营销战略的相关理论,探讨电信企业移动增值业务的发展策略以指导移动增值业务的发展。文中通过文献综述,对市场营销相关、客户价值理论进行回顾及梳理,并在此基础上提出本论文的研究方法及框架;描述了移动增值业务的概念、特征和种类,分析了国内外移动增值业务的现状以及发展前景;运用市场细分的理论知识,对电信企业移动增值业务市场细分的方法进行详细的描述;运用市场营销相关理论对移动...  (本文共73页) 本文目录 | 阅读全文>>

山东大学
山东大学

数据挖掘在3G增值业务产品精确营销中的应用

2008年,电信业重组和3G牌照的发放,我国电信行业进入3G时代。3G时代移动通信产品将基于高速的移动带宽技术,提供更为丰富的增值业务产品,而用户的个性化需求也日益凸现。传统的粗放式营销方式简单且缺乏竞争力,已不再适合3G市场。作为典型的数据密集行业,电信行业中的海量业务数据隐含着大量对企业有价值的信息,而数据挖掘技术经过多年的发展,研究的重心正在转向各个应用领域,基于数据挖掘技术的“精确营销”可以帮助我们分析顾客行为、发现顾客需求、评估顾客价值,进而有针对性地制定营销策略,满足客户个性化的需求。本文开篇分析了目前国内电信业务市场发展现状,提出大力发展增值业务是提升电信企业竞争力的必由之路。接着在阐述消费者行为分析、市场细分、数据挖掘、整合营销等理论基础之上,深入的分析数据挖掘技术在增值业务用户研究中的具体应用,以ZB联通为例,详细的论述了客户细分和交叉销售过程中使用数据挖掘技术的具体过程。核心部分是分别利用聚类、关联规则方法对...  (本文共91页) 本文目录 | 阅读全文>>

成都理工大学
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基于聚类与关联规则的客户群消费行为研究

客户群消费行为的共性和个性的研究,是制定营销决策和策略的重要前提。随着大数据时代的到来,消费者无时无刻不在产生大量的数据,海量的行为数据预示着潜在的有价值的信息需要挖掘分析,然而为了利用海量数据挖掘更多的行为信息,解决大数据挖掘研究消费者行为的存在的一些问题,本文是从电信行业的背景出发,发现电信业存在同质化竞争加剧,运营商的效益增长缓慢;存量客户的数量在不断减小,并且服务质量在下降;同时由于激烈的争夺重点客户群的行为,导致了资源浪费,效益低下。为做到社会资源优化配置,争取最合理的资源消耗,获得最多的社会效益,并为消费者提供个性化需求,尽可能的挖掘和激发消费者的潜在需求,提供多样化的服务产品,满足多元化市场需求,提升企业效益的同时,为重点客户群提供优质精确的服务。本文从大数据角度出发,首先分析研究背景与阐述研究意义,接着相关文献研究综述,确定研究主题,依据研究主题,一方面探索面向大数据处理的划分聚类的方法,另一方面研究关联规则挖掘...  (本文共64页) 本文目录 | 阅读全文>>