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文檔簡介
1 成果上報(bào)申請(qǐng)書 成果名稱 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng) 成果申報(bào)單位 四川 公司 成果承擔(dān)部門 /分公司 數(shù)據(jù)部 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人姓名 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人聯(lián)系電話 和 Email 成果專業(yè)類別 * 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù) 所屬專業(yè)部門 * 數(shù)據(jù)線條 成果研究類別 * 現(xiàn)有業(yè)務(wù)優(yōu)化 省內(nèi)評(píng)審結(jié)果 * 優(yōu)秀 關(guān)鍵詞索引( 3 5 個(gè)) 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù) 推薦 應(yīng)用投資 50 萬元(指別的省引入應(yīng)用大致需要的投資金額) 產(chǎn)品版權(quán)歸屬單位 中國移動(dòng)集團(tuán)四川公司 對(duì)企業(yè)現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的符合度: 如果該成果來源于研發(fā)項(xiàng)目,請(qǐng)?zhí)顚懷邪l(fā)項(xiàng)目的年度、名稱和 類型(類型包括:集團(tuán)重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目、集團(tuán)聯(lián)合研發(fā)項(xiàng)目、省公司重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目、其他研發(fā)項(xiàng)目),可填寫多個(gè): 成果簡介: 簡要描述成果目的和意義,解決的問題,取得的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)逐步成為中國移動(dòng)收入的重要來源。隨著用戶規(guī)模增長速度的減緩和話音資費(fèi)的下降,促進(jìn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的快速增長更成為穩(wěn)定收入的重要工作。然后, 由于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的種類繁多,用戶的需求千差萬別,如果能在用戶與移動(dòng)的營銷渠道(實(shí)體渠道:營業(yè)廳,互聯(lián)網(wǎng)渠道:公司網(wǎng)站)接觸的第一時(shí)間推薦合適的業(yè)務(wù),將大大提升渠道的營銷效率。而基于用戶行為的分析的業(yè)務(wù)推 薦模型的準(zhǔn)確性將成為業(yè)務(wù)推薦成功的關(guān)鍵 因此,此項(xiàng)目主要研究的主要課題為如何 利用對(duì)用戶畫像的分析結(jié)果, 建立數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦, 支撐實(shí)體渠道和互聯(lián)網(wǎng)渠道提升業(yè)務(wù)推薦成功率 。 項(xiàng)目的主要研究內(nèi)容: 1、 用戶分群:確定客戶標(biāo)簽,構(gòu)建用戶群 根據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)制定標(biāo)簽規(guī)則,對(duì)用戶業(yè)務(wù)訂購情況、活動(dòng)參與情況為客戶打上標(biāo)簽; 2、 產(chǎn)品分析:分析產(chǎn)品類型,定制推薦優(yōu)先級(jí) 對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行類型分劃,如生活類產(chǎn)品、音樂類 產(chǎn)品、商務(wù)類產(chǎn)品等; 對(duì)產(chǎn)品劃分優(yōu)先等級(jí); 2 3、推薦數(shù)據(jù)輸出: 客戶 -產(chǎn)品相結(jié)合 實(shí)現(xiàn)對(duì)推薦產(chǎn)品進(jìn)行規(guī)則的統(tǒng)一制定 、管理和分發(fā)并通過推薦接口向不同的渠道同步推薦數(shù)據(jù) 通過數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)的建設(shè),為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)精細(xì)運(yùn)營提供了強(qiáng)有力的支撐工具。一方面,由于推薦成功率的提升,有利于提高推廣效率提升,降低業(yè)務(wù)推廣的成本,為業(yè)務(wù)規(guī)模的提升探索出一套高效率低成本的發(fā)展模式,具備良好的經(jīng)濟(jì)效益。另一方面,由于通過基于用戶畫像的精準(zhǔn)分析,向用戶提供了個(gè)性化的服務(wù),優(yōu)化了用戶感知,提升了用戶滿意度,具備良好的社會(huì)效益。 省內(nèi)試運(yùn)行效果: 通過數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)的建設(shè),為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)精細(xì)運(yùn)營提供了強(qiáng)有力的支撐工具。通過 2010年 6 月,在成都分 公司應(yīng)用以來,營業(yè)人員共利用數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)向用戶推薦業(yè)務(wù) 110877 次,業(yè)務(wù)推薦成功 8877 筆,成功率 7%(而以前經(jīng)驗(yàn)?zāi)J接脩裟P偷钠骄扑]成功率為 4%)。由于推薦成功率的提升,有利于提高推廣效率提升,降低業(yè)務(wù)推廣的成本,為業(yè)務(wù)規(guī)模的提升探索出一套高效率低成本的發(fā)展模式,具備良好的經(jīng)濟(jì)效益。另一方面,由于通過基于用戶畫像的精準(zhǔn)分析,向用戶提供了個(gè)性化的服務(wù),優(yōu)化了用戶感知,提升了用戶滿意度,具備良好的社會(huì)效益。 文章主體( 3000 字以上,可附在表格后): 根據(jù)成果研究類別,主體內(nèi)容的要求有差異,具體要求見 表格后的“填寫說明 6”。 一、項(xiàng)目背景 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)逐步成為中國移動(dòng)收入的重要來源。隨著用戶規(guī)模增長速度的減緩和話音資費(fèi)的下降,促進(jìn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的快速增長成為穩(wěn)定收入的重要工作。然后, 由于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的種類繁多,用戶的需求千差萬別,如果能在用戶與移動(dòng)的營銷渠道(實(shí)體渠道:營業(yè)廳,互聯(lián)網(wǎng)渠道:公司網(wǎng)站)接觸的第一時(shí)間推薦合適的業(yè)務(wù),將大大提升渠道的營銷效率。而基于用戶行為的分析的業(yè)務(wù)推薦模型的準(zhǔn)確性將成為業(yè)務(wù)推薦成功的關(guān)鍵 因此,此項(xiàng)目主要研究的主要課題為如何 利用對(duì)用戶畫像的分析結(jié)果,建立數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦, 支 撐實(shí)體渠道和互聯(lián)網(wǎng)渠道提升業(yè)務(wù)推薦成功率 二 、項(xiàng)目工作內(nèi)容 1、 用戶分群 :確定客戶標(biāo)簽, 構(gòu)建用戶群 根據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)制定標(biāo)簽規(guī)則,對(duì)用戶業(yè)務(wù)訂購情況、活動(dòng)參與情況為客戶打上標(biāo)簽; 2、產(chǎn)品分析:分析產(chǎn)品類型,定制推薦優(yōu)先級(jí) 對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行類型分劃,如生活類產(chǎn)品、音樂類 產(chǎn)品、商務(wù)類產(chǎn)品等; 3 對(duì)產(chǎn)品劃分優(yōu)先等級(jí); 3、 推薦數(shù)據(jù)輸出: 客戶 -產(chǎn)品相結(jié)合 實(shí)現(xiàn)對(duì)推薦產(chǎn)品進(jìn)行規(guī)則的統(tǒng)一制定、管理和分發(fā)并通過推薦接口向不同的渠道同步推薦數(shù)據(jù) 三 、系統(tǒng)整體架構(gòu) 通過客戶標(biāo)簽,計(jì)算客戶對(duì)主要產(chǎn)品的潛在價(jià)值; 根據(jù)業(yè) 務(wù)發(fā)展的側(cè)重點(diǎn)不同,為產(chǎn)品和客戶確定推薦優(yōu)先級(jí); 系統(tǒng)根據(jù)優(yōu)先級(jí)、潛在價(jià)值等指標(biāo)計(jì)算出客戶推薦不同產(chǎn)品的推薦評(píng)分; 對(duì)于被推薦客戶,返回客戶推薦評(píng)分較高的前幾個(gè)產(chǎn)品; 對(duì)于已推薦產(chǎn)品,返回最有可能使用推薦產(chǎn)品的客戶群。 四、 推薦模型建立 1、 用戶分群 用戶分群主要通過層次分析法( Analytic Hierarchy Process,簡稱 AHP )實(shí)現(xiàn)?;舅枷胧牵和ㄟ^構(gòu)造層次結(jié)構(gòu)模型,進(jìn)行兩兩比較,最后確定權(quán)重。其優(yōu)點(diǎn)是可以解決復(fù)雜的、模糊的定性問題,采用定性和定量相結(jié)合的方法達(dá)到目的。 用戶群分析過程如下: ( 1) 根據(jù) 用戶群 規(guī)劃,根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)情況,制定某一用戶群 的特征 值 4 ( 2) 對(duì)單個(gè)指標(biāo)(如關(guān)鍵字出現(xiàn)頻次等)劃分等級(jí),根據(jù)離散化賦予不同的得分; 指標(biāo) 打分標(biāo)準(zhǔn) 得分 指標(biāo) 1 XX XX XX XX 指標(biāo) 2 XX XX XX XX ( 3) 根據(jù)圈子對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)及客戶使用軌跡按照層次分析法,構(gòu)造各指標(biāo)權(quán)重。 指標(biāo) 指標(biāo) 1 指標(biāo) 2 指標(biāo) 3 指標(biāo) i 權(quán)重 1f 2f 3f if ( 4) 根據(jù)用戶得分公式計(jì)算單個(gè)用戶得分。 用戶得分 :ifdfcfbfaP 321( 5) 對(duì)總分劃分等級(jí),將符合得分的用戶歸群內(nèi)用戶。 以商務(wù)圈為例進(jìn)行用戶分群分析: 商務(wù)圈的離散標(biāo)準(zhǔn)是: V 網(wǎng)用戶,漫游次數(shù),品牌類別,通信話費(fèi)和入網(wǎng)時(shí)長。 商務(wù)圈判定指標(biāo)離散化得分如下: 指標(biāo) 打分標(biāo)準(zhǔn) 得分 指標(biāo) 打分標(biāo)準(zhǔn) 得分 V 網(wǎng)用戶 是 10 分 品牌 全球通 10 分 否 4 分 動(dòng)感地帶 6 分 近三 個(gè)月漫游總次數(shù) 0 次 0 分 神州行 2 分 1 次 2 分 當(dāng)月話費(fèi) 20 0 分 2 次 4 分 20-50 2 分 3-4 次 6 分 50-100 4 分 5-8 次 8 分 100-150 7 分 9 次及以上 10 分 150 以上 10 分 入網(wǎng)時(shí)長 1 年 2 分 1-3 年 4 分 3-5 年 7 分 5 年以上 10 分 指標(biāo)權(quán)重: 用戶群 評(píng)分 指標(biāo) 1 評(píng)分 指標(biāo) 2 評(píng)分 指標(biāo) 3 評(píng)分 指標(biāo) i 5 指標(biāo) 是否 V 網(wǎng)用戶 近三個(gè)月內(nèi)漫游 總次數(shù) 品牌(動(dòng)感 /全球通 /神州行) 當(dāng)月話費(fèi) 入網(wǎng)時(shí)長(精確 到年) 權(quán)重 0.33 0.27 0.20 0.13 0.07 結(jié)論:將得分在 6 分及以上的用戶判斷為商務(wù)圈用戶?,F(xiàn)階段商務(wù)圈子占比省內(nèi)全網(wǎng)總?cè)藬?shù)比為5%。 2、 產(chǎn)品分析 ( 1) 產(chǎn)品梳理 及分類 通過人工方式對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品進(jìn)行梳理并形成適合用戶群的分類。 用戶群 全時(shí)通 彩號(hào) 手機(jī)閱讀 手機(jī)游戲 商務(wù)圈 . ( 2) 制定推薦順序標(biāo)準(zhǔn) 制定出影響業(yè)務(wù)排序得分的標(biāo)準(zhǔn)和權(quán)重,然后根據(jù)公式計(jì)算出某用戶群各業(yè)務(wù)的推薦值得分,然后根據(jù)得分高低確定推薦順序。 指標(biāo)打分規(guī)則: 指標(biāo) 打分標(biāo)準(zhǔn) 得分 用戶規(guī)模 XX XX XX XX 退訂率 XX XX XX XX 業(yè)務(wù)推薦權(quán)重: 業(yè)務(wù) 基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 與用戶群契合度 用戶規(guī)模 退訂率 . 群內(nèi)業(yè)務(wù)訂購占比 權(quán)重 1f 2f 3f if 業(yè)務(wù)推薦 分 :ifdfcfbfaP 3213、 推薦數(shù)據(jù)輸出 與各營銷平臺(tái)建立實(shí)時(shí)接口,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦數(shù)據(jù)的輸出。 6 ( 1)、營銷平臺(tái)向數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦 系統(tǒng)傳遞需要推薦的用戶號(hào)碼; ( 2)、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)向 BOSS 系統(tǒng)發(fā)起獲取用戶當(dāng)前訂購關(guān)系的申請(qǐng); ( 3)、 BOSS 系統(tǒng)反饋用戶當(dāng)前訂購關(guān)系; ( 4)、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶號(hào)碼,確定用戶所屬分群 ,并取出該群推薦業(yè)務(wù)列表。取出推薦列表并反饋給營銷平臺(tái),數(shù)據(jù)反饋前需要剔除以下業(yè)務(wù):已訂購業(yè)務(wù)、營銷平臺(tái)不能銷售業(yè)務(wù)、該用戶曾經(jīng)推薦失敗的業(yè)務(wù)。 ( 5)、營銷平臺(tái)根據(jù)反饋數(shù)據(jù),向用戶進(jìn)行業(yè)務(wù)推薦。并將推薦結(jié)果反饋給數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng),供模型優(yōu)化參考。 五、項(xiàng)目效果 通過數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)的建設(shè),為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)精細(xì)運(yùn)營提 供了強(qiáng)有力的支撐工具。 通過 2010年 6 月,在成都分公司應(yīng)用以來,營業(yè)人員共利用數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)向用戶推薦業(yè)務(wù) 110
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