移动运营商基于大数据的精确营销策略研究

摘要

本文首先对大数据理论、精确营销理论和数据挖掘理论进行了研究和总结，提出大数据应用具有撬动效应、外部效应和乘积效应的特点。通过对海量用户数据的深度挖掘，能够帮助企业营销管理作出更加科学的决策。分类、预测、聚类和关联等方法都是数据挖掘中的常用工具，在大数据分析中也有重要应用。
　　接着，本文分析了国内移动运营商企业所面临的经营压力，认为电信资费下降、成本上升以及移动互联网冲击都是造成企业收入增长乏力的原因，移动运营商必须抓住机遇加快业务转型步伐。本文认为移动运营商具有无可比拟的数据源优势，具备发展大数据的基础条件，但也存在一定的不足，表现为数据解析难度高、数据碎片化以及现有数据系统难以适应需求。
　　本文以中国移动为例，分析认为大数据对自有业务营销和第三方业务营销方面都能发挥积极作用。精准的客户分类能够实现精确营销，本文以两个案例场景实践了利用业务特征规则和客户标签规则建立标签的方法。通过广告用户数据挖掘项目的例子，本文采用决策树分析、线性回归分析和逻辑回归分析三种方法实现了用户分类规则的建立。在此基础上进一步讨论了对基于分类的精确营销效果的评估方法，设计出一套评估实验方案用于后续项目商用的分析研究。
　　最后，本文对移动运营商大数据未来发展提出若干建议，包括对系统和人才的持续投入、促进数据整合和流转、探索能力开放和后向收费模式以及加强隐私保护。运营商企业应当以更加开放的态度，加强上下游产业链的合作，为未来大数据产业竞争建立自己独特的价值优势。
　　本文的研究过程、研究方法和发展建议可能对移动运营商企业实施大数据营销策略有一定的借鉴意义，对运营商输出数据价值、帮助跨行业企业实施精确营销有一定的参考价值。

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前言

第一章 绪论

1.1 选题背景和研究意义

1.2 研究内容和方法

1.3 研究创新

第二章 相关理论研究综述

2.1 大数据理论

2.2 精确营销理论

2.3 数据挖掘理论

2.4 本章小结

第三章 移动运营商大数据营销分析

3.1 国内移动运营商经营现状

3.2 互联网时代的大数据价值

3.3 移动运营商的大数据来源

3.4 移动运营商实施大数据战略的挑战

3.5 大数据策略的对标分析

3.6 本章小结

第四章 中国移动大数据营销案例分析

4.1 中国移动简介

4.2 中国移动大数据营销应用分析

4.3 基于分类的客户标签

4.4 客户分类分析举例

4.5 基于分类的精确营销策略评估

4.6 本章小结

第五章 移动运营商大数据营销展望和建议

5.1 持续投入

5.2 数据整合和流动

5.3 能力开放和后向收费模式扩展

5.4 隐私保护

5.5 本章小结

第六章 总结

参考文献

附录1 整体标签树分类表

致谢

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