大数据+浅关系在运营商中的深度应用
随着互联网社交的渗透,我们的QQ、微信好友越来越多,但叫得出名字的少,真正见面的更少,虽然人们的虚拟伙伴增加了,但是却日益孤独寂寞。我们把这种虚拟的关系叫做浅关系。这种关系的特征有三个:
1、碎裂人格场景。交际圈子不断变大,交往却越来越浅,这种浅体现在人的不同场合的浅关系,也有专家称其为碎裂人格场景,如工作圈子只聊工作,爱好圈子只聊爱好等。
2、开放的刺猬。陌生交流越来越多,防范意识越来越重,人们不断渴望与外界交流,但对陌生人的恐惧和防备倍增,这种防御甚至延伸到原来的好友身上,每个人都变成了开放的刺猬。
3、死循环。日益孤独寂寞,又渴望交流,由于渴望交流,使得浅关系的恶性循环不断。
社交专家指出,任何网上的沟通交流,都必须转化为点对点的线下沟通,才能有助于关系的深化,利用运营商的大数据,沿着这个方向的促进,成为运营商关系营销的发展新趋势。
一、发现浅关系,运营商大数据发力
由于互联网厂商缺乏对通信通道的大数据攫取能力,因此不管是微信,QQ还是陌陌,都要求用户导入本机主的通信录,并且同意其读取好友动态,这种发现关系圈的方式一方面引来用户本身对隐私的抵触,二来,仅仅凭借通信录来确认的关系,并不能区分用户的关系场景,举个简单例子,我们经常与某工作伙伴电话沟通,当这个号码出现在通信录的时候,社交软件并不能区分得出这个号码与我们是处于哪个碎片场景的,更不能识别出过去交往的频率。
随着大数据+在运营商中的火热兴起,代表着用户语音通话、短信使用的MC口大数据,代表着用户互联网使用行为的GN、GB口数据,代表着用户过往使用营销方案的CRM数据,这些数据的组合,便成为了运营商嗅探客户浅关系圈子的关键平台,笔者在实际工作中,将这种嗅探分为3个步骤:
1、数的处理。从采集到传输,将复杂繁多的数据抽丝剥茧,选择需要的,并使用动态技术对各口数据进行映射式采集入库,动态处理。通过这种方式能获得每个号码的实时数据,且更新存储便捷。
2、数的识别。什么样的交往频率对应什么层次的关系?这种关系应用在哪些碎片场景?什么样的行为与什么样的碎片场景匹配?通过建模和数据标本建立,使得我们采集的数据能立即生成对应的关系层和场景。
3、数的使用。大数据价值的变现决定了所有的大数据都需要具有价值,因此,通过浅关系模型生成的数据具有对接任何营销渠道的基础,能便捷地接入使用。
运营商大数据浅关系模型的优势在于,这些大数据来源于客户通信的核心通道,并且经过科学的样本对标、模型运算而来,其关系的准确度、快速响应能力远非互联网厂家可比。
二、运用浅关系,运营商大数据变现
上述第一步实现了给出一个号码,便能得到该号码的实时关系圈和圈子的业务倾向属性等。与传统营销不同,浅关系的运用,侧重协助客户深化想要的关系,在深化过程中,收获业务利润:
1、帮助客户找到归属。
很多客户有着很多的关系圈,但是他们却很孤独寂寞,这从他们的识别模型网络行为关键字中可以嗅探到。通过浅关系模型的运营,我们一方面不断为该用户提供周围用户的对应动态,另外一方面,为该用户与其他用户将浅关系的场景属性强化。举例,A用户为典型的没有组织归属感的用户,但在实际嗅探中,我们发现A用户十分喜欢武侠小说,因此,通过浅关系模型,我们抓出与A用户有关系有同样爱好的用户组成圈子,并不断赋予内容业务的优惠,为其搭建沟通桥梁,使得内容业务场景圈子逐渐成为A生活中的归属圈子。
2、帮助用户深化沟通。
许多浅关系用户无法记住自己的大量好友,也无法知道自己的好友特定时候的需求,通过关系嗅探,我们为这些用户提供目标用户的动态和营销优惠,促使用户与用户之间建立点对点的沟通,从而促进关系。举个例子,A用户喜欢一面之缘的B用户,现在运营商为其提供流量共享、转赠等方式,以二次确认的方式为A联系B提供初始条件,这样A便有理由去联系B,并日后与B加强联系了。
3、帮助线上关系转为线下关系
许多浅关系在互联网上本身就有了一定的积累,如这个时候运营商结合商家优惠,为其推送个电影票优惠、美食优惠等,有一定几率能促使这种关系线下化。
除却上述的SNS、O2O、P2P等运营方式,浅关系也应为传统营销提供号码标签,如家庭业务、集团业务等具有关系属性类业务。
三、可视化浅关系,运营商大数据进阶
从对内业务运营到对外客户服务,即使大数据可视化的进阶。营销的标签化,到客户服务的便利性,这是大数据必须跨越的一大步。当浅关系运营成熟,客户逐渐可以从被动,甚至完全不知情地接受浅关系营销的情况,变为关系的可视化,通过客户的申请,付费即可查阅自身的浅关系各种维度,一键购买与之相关的产品服务,这样,大数据变现即不在是难题。
综上,浅关系是笔者在从事运营商大数据市场营销工作中的一点感悟,这种由点到面,由面成圈的营销方式或许是大数据发展的一个重要方向。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14