
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01