2011開題報告《用戶行為分析與精準營銷研究》

1 / 27 中國移動 集團 級 重點 研發(fā)項目（含 聯(lián)合 項目 ） 開題報告 一、 項目 編號及 名稱： 2011_LH_45 用戶行為分析與精準營銷研究 二 、 項目組： 項目組 承擔子課題 題名稱 負責人 及 手機 、 郵箱 研究院 （牽頭單位） 用戶行為分析與精準營銷 北京公司 （協(xié)助單位） 統(tǒng)一門戶網(wǎng)營精準營銷推薦研究 廣東公司 （協(xié)助單位） 基于應用商品的智能推薦【 MM猜你喜歡】研究 廣東公司 （協(xié)助單位） 精準服務營銷平臺研發(fā) 河南公司 （協(xié)助單位） 基于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)為基礎的家庭 -集團用戶挖掘 四川公司 （協(xié)助單位） 基于互聯(lián)網(wǎng)的無線音樂用戶行為分析工具研究與系統(tǒng)實現(xiàn) 四川公司 （協(xié)助單位） 基于智能搜索引擎技術，面向無線音樂用戶的個性化搜索結果模型及精準營銷模型研究 四川公司 （協(xié)助單位） 音樂產(chǎn)品個性化推薦引擎研發(fā) 浙江公司 （協(xié)助單位） 按照用戶、終端、渠道、門戶、內(nèi)容、時間等多維度組合的靈活營銷平臺研發(fā) 浙江公司 （協(xié)助單位） 手機上網(wǎng)用戶行為分析系統(tǒng)研發(fā) 2 / 27 三 、 課題背景和意義 3.1 聯(lián)合項目的研究背景和整體框架 移動通信和互聯(lián)網(wǎng)市場競爭壓力越來越大，對于中國移動來講，除了傳統(tǒng)電信運營商競爭 的壓力、互聯(lián)網(wǎng)服務提供商也加入到競爭的行列，都瞄準了在3G/4G 時代，流量越來越低廉的情形下，在移動通信網(wǎng)上提供越來越豐富的服務和內(nèi)容。 隨著用戶使用互聯(lián)網(wǎng)和移 動互聯(lián)網(wǎng)越來越頻繁，用戶的需求朝著優(yōu)質(zhì)、便捷、個性化的方向發(fā)展。 隨著話音業(yè)務的逐漸飽和，而數(shù)據(jù)業(yè)務的用戶數(shù)、使用量、流量雖然大幅增長，但是收入增長卻較為緩慢，為了保證公司收入增長，一方面是要進一步加大營銷力度，刺激用戶更多的使用業(yè)務，另一方面也是要用好的業(yè)務來黏住用戶，保證業(yè)務平穩(wěn)較快增長。 為了應對上述挑戰(zhàn)，開展用戶行為分析，以及在此基礎上進行精 準營銷應用是尤為必要的，本課題進行了以下安排： 在用戶行為分析算法模型和精準營銷平臺的基礎研究方面，由研究院用戶行為實驗負責 1 個子課題，同時由研究院負責整個項目的總體規(guī)劃、方案和管理。 在手機上網(wǎng)業(yè)務的應用方面，由浙江公司負責子課題“手機上網(wǎng)用戶行為分析系統(tǒng)研發(fā)”，涉及到基于手機上網(wǎng)行為分析的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容營銷和數(shù)據(jù)業(yè)務交叉銷售。 在音樂業(yè)務的應用方面，由四川公司負責 3 個子課題?！耙魳樊a(chǎn)品個性化推薦引擎研發(fā)”子課題從個性化推薦與音樂產(chǎn)品相結合的層面開展，“基于互聯(lián)網(wǎng)的無線音樂用戶行為分析工具研究與系統(tǒng)實現(xiàn)”從中 央音樂平臺支撐的角度開展，“基于智能搜索引擎技術，面向無線音樂用戶的個性化搜索結果模型及精準營銷模型研究”則主要是為音樂個性化推薦提供服務的智能搜索引擎技術和音樂DNA 技術等方面提供技術保障。 在移動應用商場的應用方面，由廣東公司公司負責子課題“基于應用商品的智能推薦【 MM 猜你喜歡】研究 ”。 在手機閱讀業(yè)務的應用方面，由浙江公司負責子課題“按照用戶、終端、渠道、門戶、內(nèi)容、時間等多維度組合的靈活營銷平臺研發(fā)”。 3 / 27 在集團和家庭業(yè)務方面，由河南公司負責子課題“基于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)為基礎的家庭 -集團用戶挖掘 ”。 在客戶服 務渠道方面，由廣東公司和北京公司分別負責 1 個子課題。廣東公司子課題“精準服務營銷平臺研發(fā)”側重于從客戶服務信息中挖掘用戶行為偏好，實現(xiàn)觸點營銷。而北京公司子課題“統(tǒng)一門戶網(wǎng)營精準營銷推薦研究”則從電子渠道的角度，研究如何為用戶提供精準的主動營銷服務。 3.2 開展用戶行為分析模型研究，研發(fā)精準營銷推薦平臺，支撐營銷應用 研究院已經(jīng)積累了二十多個用戶行為分析的核心算法模型，取得 10 余項相關專利，需要將這些成果在實際運營中應用落地。 研究院 2010 年研發(fā)了精準營銷推薦平臺原型，經(jīng)過在現(xiàn)網(wǎng)產(chǎn)品中驗證，效果良好。 精準 營銷推薦平臺的優(yōu)化開發(fā)：針對實際運營中對 Web 網(wǎng)頁、文本等非結構化信息處理的要求，通過優(yōu)化開發(fā)，在平臺中實現(xiàn) Web 挖掘和文本挖掘等功能模塊。 研究院的用戶行為分析算法模型和精準營銷推薦平臺具有完全自主知識產(chǎn)權，整理上處于國內(nèi)先進水平，對于掌握核心技術，提升公司的核心競爭力有重要意義。通過統(tǒng)一研發(fā)用戶行為分析模型和平臺，減少各省重復建設投資，節(jié)約公司成本支出。實現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)集中管理和運營，減少第三方接觸運營數(shù)據(jù)的環(huán)節(jié)，保護用戶隱私，保證公司戰(zhàn)略安全。 3.3 手機上網(wǎng)用戶行為分析：高流量增長未帶來收入的同步增長 上網(wǎng)流量 同比上升 112.3%，但流量收入上升僅 49.4%。一方面需要進一步激發(fā)上網(wǎng)流量，另一方面需要將流量向自有數(shù)據(jù)業(yè)務引導。這些又需要以用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)為基礎，通過用戶行為分析手段了解用戶偏好。 另一方面，我們對用戶的理解也不夠深刻，營銷決策沒有依據(jù)。 如何選擇合適的產(chǎn)品、合適的內(nèi)容，在合適的時機，為合適的用戶提供服務，這是在移動互聯(lián)網(wǎng)時代要解決的最重要的問題，這就要求我們要深刻理解用戶行為及其背后的信息。 因此，只有開展手機上網(wǎng)用戶行為研究，深入了解用戶需求，才能提供精準服務。 3.4 音樂用戶行為分析和 個性化服務：競爭壓力加大，精細化運營能力需要加強 4 / 27 不了解用戶的真實需求，用戶粘性不高；音樂內(nèi)容為主要為編輯發(fā)布，缺乏權威性，業(yè)務轉化率不高；每個用戶看到同樣的內(nèi)容，缺乏個性化。產(chǎn)品之間分散，未建立不同門戶產(chǎn)品用戶行為的統(tǒng)一視圖。 3.5 MM 應用商品智能推薦：理解用戶，個性服務，提高粘性，增強運營能力 MM 應用商場是中國移動的重要戰(zhàn)略型業(yè)務。但目前存在以下問題：不理解用戶的偏好；業(yè)務轉化率不高；營銷手段還是靠傳統(tǒng)的方式，成本高，效率低。因此 ，本子項目的意義在于： (1) 建立個體客戶與應用偏好的對應 關系，把握用戶內(nèi)容偏好，加深對用戶需求的理解和認知 。 (2) 基于客戶偏好打造特色智能推薦模塊，對用戶進行個性化推薦，避免同質(zhì)化競爭 。 (3) 通過個性化推薦滿足用戶多樣化需求和偏好，提高客戶粘性，提升用戶下載轉化率 。 (4) 創(chuàng)新移動互聯(lián)網(wǎng)營銷手段，探索客戶運營新模式，提升 MM 客戶運營能力 。 3.6 手機閱讀的靈活營銷平臺：快速響應營銷需求 目前，手機閱讀業(yè)務現(xiàn)狀是： (1) 手機閱讀業(yè)務飛速發(fā)展，用戶規(guī)模不斷擴大，系統(tǒng)越來越龐大復雜，開發(fā)速度越來越慢。而隨著業(yè)務的發(fā)展和競爭的日趨激烈，越 來越需要平臺提供更快的響應。于是產(chǎn)生了這樣的矛盾：需求越來越迫切地需要及時地響應把握市場先機，而系統(tǒng)越來越復雜，開發(fā)速度只降不升。由于營銷需求往往具有時效性，因此最受影響。 (2) 手機閱讀的業(yè)務發(fā)展需要手機閱讀軟件平臺提供更好和更靈活的支撐能力，而現(xiàn)有的開發(fā)模式不能很好地支持業(yè)務的發(fā)展需要。當前情況下的最佳解決方案就是使平臺對某一類需求的實現(xiàn)機制由固定的硬編碼方式轉變?yōu)殪`活的可配置方式。 (3) 手機閱讀平臺有 10 多萬冊圖書，如何通過智能推薦技術為用戶選擇其感興趣的圖書，提升用戶感知。 5 / 27 因此，建立靈活營銷 平臺的意義在于： (1) 通過多維度組合適配， WAP 門戶的頁面、組成頁面的標簽、呈現(xiàn)給用戶的內(nèi)容和各種產(chǎn)品可以按照以下六個維度進行適配，包括：時間、地域、終端（組）、用戶組、渠道和 WAP 版本。 (2) 通過這種多維度組合，可以覆蓋到營銷部門提出的所有可預見性的需求（約占該類總體需求的 70%），這樣原本需要投入大量資源和時間進行開發(fā)的工作現(xiàn)在只要通過配置就可以完成，同時免去了大量的線下交流和溝通，最重要的是不再需要等待幾個月才能看到需求實現(xiàn)。 (3) 實現(xiàn)電子圖書的個性化推薦，對于提升用戶粘性和用戶感知，增加 業(yè)務收入，有重要意義。 3.7 集團客戶和家庭客戶識別：奠定集團業(yè)務和家庭產(chǎn)品營銷的基礎 集團市場和家庭市場是企業(yè)發(fā)展的兩大重要市場，市場發(fā)展的基礎是客戶的圈定和識別，因此如何利用現(xiàn)有企業(yè)的各類數(shù)據(jù)通過模型來識別家庭和集團成員將會為家庭集團市場管理和拓展提供指導和支撐?，F(xiàn)有家庭集團市場的拓展主要依靠一線支撐人員的調(diào)查和搜集，具有不明確性和不可衡量性的特點。通過建立家庭和集團客戶挖掘就能支撐一線人員識別潛在家庭集團客戶，針對性的進行圈定；同時能夠對于現(xiàn)有家庭集團客戶的真實性、有效性進行檢驗，這也將是家庭市 場和集團市場發(fā)展的基礎。在網(wǎng)絡部門的大力支持下，我省率先接入了全省 A接口網(wǎng)絡信令數(shù)據(jù)，能夠更加 深入的理解和把握客戶，在融入網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的基礎上，就能夠更加精準的進行家庭集團客戶識別。 3.8 捕捉客服信息中的營銷機會：分析客戶行為，了解客戶需求，實現(xiàn)觸點營銷 在電信重組，全業(yè)務競爭的新形勢下，市場競爭日趨激烈。各大運營商充分發(fā)揮各自優(yōu)勢，利用全業(yè)務運營的契機爭奪客戶。營銷資源日益緊張，必須利用日益緊張的營銷資源，更好的、更快的，更低成本的滿足客戶個性化、差異化的需求。同時，客服接觸信息未得到充分應用，中國移動 客戶每月接觸數(shù)十億次，涵蓋了大量客戶信息，但由于分散在不同的系統(tǒng)，缺乏深入的數(shù)據(jù)挖掘，接觸信息未得到充分應用。最后，當前被動營銷模式制約了客戶滿意度電子渠道優(yōu)勢發(fā)揮。 6 / 27 因此，通過構建和不斷提升電子渠道的精準營銷能力，可以為客戶提供便捷的一對一個性化服務體驗，有效提升營銷服務感知，同時降低營銷成本，分流傳統(tǒng)營業(yè)廳的營銷服務壓力。其次，通過深入研究客戶行為、客戶需求和客戶偏好，逐步形成“客戶全息特征庫”，提升客戶價值。提高改變以往“粗放式”方式，為客戶提供個性化服務和營銷，提升客戶感知，提高營銷成功率，提高營銷 價值。最后，通過促進服務營銷的戰(zhàn)略轉型，為企業(yè)提供新的利潤增長方式。 四、課題研究目標 項目的總體目標 子項目 解決方案 用戶行為分析模型與精準營銷推薦平臺 在中國移動自有平臺上實現(xiàn)推薦服務的整合應用，促進手機上網(wǎng)、音樂、 MM、閱讀等產(chǎn)品的銷售。通過優(yōu)化開發(fā)和省公司應用性能和效果評估反饋，實現(xiàn)高性能、高可用的基于云計算的精準營銷推薦平臺。 手機上網(wǎng)用戶行為分析應用 結合研究院的用戶行為分析模型，建立一套完善的手機上網(wǎng)用戶行為分析系統(tǒng) , 通過對用戶手機上網(wǎng)訪問行為進行分析，獲取用戶的訪問軌跡、瀏 覽頁面內(nèi)容、網(wǎng)站信息、瀏覽客戶端信息、移動終端信息等，進行各類分析，形成各類用戶模型。研究一種適應分類體系變化的海量網(wǎng)頁快速分類系統(tǒng)。 引導用戶使用移動自有業(yè)務，開展個性化內(nèi)容營銷，提升用戶粘性。 音樂產(chǎn)品個性化推薦及精準營銷應用 基于研究院用戶行為分析模型和精準營銷推薦平臺，實現(xiàn)音樂產(chǎn)品的個性化推薦引擎，為音樂 Web、 WAP、客戶端產(chǎn)品提供精準營銷服務 ， 研究提升推薦效果的策略， 開展營銷 效果評估。 MM 應用商品智能推薦應用 對 MM 存量用戶和其所接觸過（瀏覽、搜索、下載等）的商品進行關聯(lián)分析，一方面分析商 品間的內(nèi)在關聯(lián)關系，另一方面分析 MM用戶的應用偏好，以實行精準的個性化推薦模式，實現(xiàn)快速、準確地傳遞信息，提高 MM 用戶的個人使用體驗感受和個人貢獻的價值。 7 / 27 手機閱讀的靈活營銷平臺 和精準營銷應用 建立多維度靈活營銷平臺，研究適合營銷部門需求的適配規(guī)則，將現(xiàn)有多個門戶由獨立配置規(guī)則改為由管理平臺進行統(tǒng)一配置規(guī)則，解決目前平臺開發(fā)和營銷需求之間難以適應的問題，實現(xiàn)有效抓取客戶并降低用戶流失率和提升平臺開發(fā)建設的投入產(chǎn)出比的目的。 基于研究院精準營銷推薦平臺，實現(xiàn)精準營銷推薦在手機閱讀產(chǎn)品中的展現(xiàn)，為用戶提供準 實時的個性化圖書推薦服務。 集團和家庭用戶挖掘 通過對不同時間段的個人行為數(shù)據(jù)的追蹤，結合兩個人之間的通信交往信息，使用社會網(wǎng)絡分析相關分析方法，構建社會關系模型，準確地判別各類交往關系，如家庭、同事等。 基于客服信息挖掘的觸點營銷 針對挖掘出來的客戶行為，創(chuàng)新服務、營銷模式，優(yōu)化流程和規(guī)范?；谟脩粜袨榻Y果開展“一對一”的精準營銷，實現(xiàn)在適當?shù)臅r機，將適當?shù)漠a(chǎn)品，通過適當?shù)那?，推薦給適當?shù)目蛻簦岣郀I銷成功率。 統(tǒng)一門戶網(wǎng)營精準營銷推薦應用 充分利用研究院的精準營銷推薦技術和平臺，在北京移動 網(wǎng)站網(wǎng)營渠道開展重點業(yè)務的精準營銷推薦服務。 研究提升推薦效果的策略，開展營銷效果評估。 五 、 課題研究內(nèi)容 5.1 用戶行為分析模型研究和精準營銷推薦平臺 8 / 27 5.2 手機上網(wǎng)用戶行為分析應用 手機上網(wǎng)用戶行為分析應用的主要內(nèi)容包括：多數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)預處理；海量數(shù)據(jù)存儲和計算；“客戶 -內(nèi)容 ” 特征類標簽分層可擴充體系 ；“客戶 -內(nèi)容 -業(yè)務 ” 三維匹配矩陣 ；前臺應用管理模塊。系統(tǒng)架構如下圖所示： 5.3 音樂產(chǎn)品個性化推薦引擎及精準營銷應用 本項目針對數(shù)字（無線）音樂市場現(xiàn)狀以及移動集團的無線音樂業(yè)務各類產(chǎn)品 的運營及營銷模式模式進行深入研究。 研究內(nèi)容及框架如下： 多 數(shù) 據(jù) 源 海 量 數(shù) 據(jù) 預 處 理 平 臺數(shù) 據(jù) 接 入采 集 器多 數(shù) 據(jù) 源 海 量 數(shù) 據(jù) 預 處 理 管 理 器數(shù) 據(jù) 清 洗 器系統(tǒng)監(jiān)控及運行管理平臺運行狀態(tài)監(jiān)控器系統(tǒng)管理器系統(tǒng)日志管理器海 量 數(shù) 據(jù) 存 儲 及 計 算 平 臺客戶-內(nèi)容海量信息處理平臺網(wǎng) 頁 內(nèi) 容 可 擴 展 邏 輯 分 類 體 系 構 建 器前 臺 應 用 管 理 平 臺“ 客 戶 - 內(nèi) 容 ” 特 征 標 簽可 視 化 篩 選 界 面熱 點 關 注 活 躍 客 戶明 細 導 出 器客 戶 特 征 快 速 聚 焦 及分 析 管 理 器客 戶 標 簽 管 理 平 臺“ 客 戶 - 內(nèi) 容 ” 特 征 標 簽分 層 可 擴 充 體 系“ 客 戶 - 內(nèi) 容 - 業(yè) 務 ”三 維 匹 配 矩 陣網(wǎng) 頁 文 本 關 鍵 字 搜 索 技 術 的 動 態(tài) 歸 類 器內(nèi) 容 分 類更 新 器客 戶 偏 好 與 內(nèi) 容 分 類 的 行 為 挖 掘 模 型 構 建 器H a d o o p 分 布 式計 算 系 統(tǒng)H i v e 分 布 式數(shù) 據(jù) 倉 庫海 量 數(shù) 據(jù) 存 儲 及 計 算 管 理 器海量信息處理管理器客 戶 標 簽 信 息 管 理 器 9 / 27 1、用戶行為數(shù)據(jù)庫（ UDB）的研制，包括（ 1）研制統(tǒng)一的各產(chǎn)品線用戶基本信息庫（ 2）在產(chǎn)品內(nèi)進行插碼、記錄用戶行為數(shù)據(jù)的研究（ 3）進行映射用戶訂購關系到用戶行為數(shù)據(jù)庫方法的研究。 2、產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫（ PDB）的研制，包括：（ 1） 研制音樂產(chǎn)品標簽庫（ 2） 研制并擴展用戶標簽庫（ 3） 進行擴展產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫維度的研究。 3、個性化推薦引擎的研制，包括（ 1）研究基于用戶數(shù)據(jù)的產(chǎn)品推薦方法。（ 2）研究基于產(chǎn)品數(shù)據(jù)的產(chǎn)品推薦方法（ 3）研究基于關系與聚合的產(chǎn)品推薦 方法（ 4） 研究各種推薦方法相應的精準營銷模式。 本項目的研制關鍵點： 1、數(shù)據(jù)庫建模，越完善的數(shù)據(jù)庫推薦效果越好。 2、個性化推薦引擎的算法，關系到推薦的精準度，交互的效果等。 3、本引擎在具體產(chǎn)品中的落地應用方式也是需重點研究的問題。 5.4 MM 應用商品的智能推薦應用 研究內(nèi)容包括： 基于 MM 存量用戶到商品的行為（瀏覽、搜索、下載等）的個性化推薦 基于用戶當前正在使用的應用的推薦 10 / 27 基于用戶歷史下載應用行為的推薦 基于用戶歷史瀏覽、搜索應用行為的推薦 基于用戶當前應用的推薦 瀏覽、搜索過 本應用的用戶還瀏覽、搜索過的應用 瀏覽、搜索過本應用的用戶最終下載的應用 下載過本應 用的用戶之前還下載的應用 經(jīng)常與本應用一起下載的應用應用 “ MM 猜你喜歡”業(yè)務流程設計 研究框架如下圖所示： 11 / 27 5.5 手機閱讀靈活營銷平臺和智能推薦應用 在管理平臺側提供可靈活配置的管理界面進行規(guī)則的建立，同時使 WAP 和客戶端門戶根據(jù)關聯(lián)的規(guī)則進行相應的展現(xiàn)。具體如下： WAP門戶標簽可根據(jù)時間 , 地域 , 終端 , 用戶組 , 渠道 , WAP版本等維度來判斷怎樣顯示。 WAP 門戶頁面可根據(jù)分省和終端來判斷跳轉到哪 個頁面。 客戶端門戶頁面可根據(jù)分省和軟件版本來判斷跳轉到哪個頁面。 建立一套自動化的電子書智能推薦體系。 12 / 27 5.6 集團和家庭客戶識別與精準營銷應用 本項目通過對不同時間段的個人行為數(shù)據(jù)的追蹤，結合兩個人之間的通信交往信息，使用社會網(wǎng)絡分析相關分析方法，構建社會關系模型，準確地判別各類交往關系，如家庭、同事等。 數(shù)據(jù)標準化處理校驗 基于位置的社會網(wǎng)絡關系識別模型 社會網(wǎng)絡關系識別可視化 目標客戶營銷應用 研究技術框架如下： 課題研究難點和關鍵解決方案包括： 1. 基于手機移動行為的用戶居住地和工作地（ OD 穩(wěn)定點）識別 ：移動行為較為隨機，存在時間、空間上的不均衡，且基站覆蓋范圍存在重疊。 解決方案 ：分析基站數(shù)據(jù)得到用戶移動軌跡的時間和空間規(guī)律，采用基站合并策略和基站頻繁度進行優(yōu)化。 2. 多元數(shù)據(jù)校驗 ：分析數(shù)據(jù)來源包括移動用戶個人信息、交往圈數(shù)據(jù)和移動用戶行為軌跡，數(shù)據(jù)規(guī)模大，存在冗余數(shù)據(jù)和非有效數(shù)據(jù)，需要清洗和去噪處理。 解決方案 ：采用數(shù)據(jù)標準化處理機制，考慮實體完整性、核心記錄元素是否非空以及通信量與軌跡數(shù)據(jù)完整性。 13 / 27 3. 社會關系識別精度提升 ：缺少對家庭、集團、朋友等關系定義，且需要綜合考慮精度、效率及與后續(xù)分類 模型配合程度來選擇合適的特征提取方法，尤其在識別精準度、識別效率方面具有一定的提升空間。 解決方案 ：基于特征建立不同關系分類訓練器，計算不同關系和社群聚類，作為社會關系網(wǎng)絡基礎，并引入交往圈重合以及 OD 信息重合優(yōu)化判別結果。 5.7 客戶服務信息挖掘和精準營銷 研究內(nèi)容包括：支撐全渠道精確營銷、精確服務：通過觸點服務營銷平臺，把經(jīng)過基于 CRM 的 T-CPC 運營平臺 分析挖掘出來的精準服務營銷信息推送回各個渠道，支撐渠道的精確服務營銷，實現(xiàn)客戶關系閉環(huán)管理。 5.8 統(tǒng)一門戶網(wǎng)營的精準營銷應用 圍繞北京公 司網(wǎng)站網(wǎng)營精準營銷實際需求，利用面向精準營銷的用戶行為分析模型和推薦服務技術，開展以下研究： (1）通過插碼采集和 ETL 分析網(wǎng)營用戶行為軌跡，挖掘用戶興趣偏好，不斷擴展和完善北京移動后臺用戶庫； (2）采用 SaaS 方式部署推薦服務，可在網(wǎng)營指定區(qū)域開辟推薦欄目，通過感知在線用戶的實時行為和興趣，智能提供豐富精準的個性化推薦內(nèi)容（如關聯(lián)推薦、相似推薦、協(xié)同推薦等），有效引導和吸引客戶辦理更多的移動業(yè)務或瀏覽更多內(nèi)容。相關數(shù)據(jù)以標準化形式存儲處理，可保證安全性和擴展性； (3）探索精準營銷評估反饋機制和訓練優(yōu)化 機制，不斷完善推薦精準度和通用友好性。 14 / 27 總體架構如下： 5.9 本聯(lián)合項目的技術難點和關鍵點匯總 子項目 項目難點 解決方案 用戶行為分析模型與精準營銷推薦平臺 大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力；模型的高可靠性；推薦實時性 利用分布式系統(tǒng)架構設計；對于算法模型備份退化方案；研發(fā)具有離線計算、在線推薦能力的算法模型。 手機上網(wǎng)用戶行為分析應用 數(shù)據(jù)大規(guī)模性；網(wǎng)頁類型多樣性；分類要求的高效性；分類體系的變化性。 系統(tǒng)架構采用云存儲和云計算的方式，有良好的擴展性；采用基于主題的分類方法解決海量網(wǎng)頁分類問題。 音樂產(chǎn)品個性化推薦及精準營銷應用 適合于推薦服務的數(shù)據(jù)庫模型；推薦算法的準確度；推薦結果的展現(xiàn)形式。 做好充分的實驗和測試，并引入啟發(fā)式規(guī)則提升推薦的精準度。 15 / 27 MM 應用商品智能推薦應用 智能推薦分析層次體系建設中，用戶終端設備的影響。無歷史行為信息的用戶精準推薦。實時推薦問題。 建立動態(tài)更新的“終端 -應用”對照表，對智能推薦結果進行二次干預。參考用戶在經(jīng)分系統(tǒng)的行為。采用離線計算、在線推薦的解決方 案 手機閱讀的靈活營銷平臺和智能推薦 不同門戶的頁面組織方式不同。頁面參數(shù)配置和管理復雜。 WAP 提供標簽級控制粒度，客戶端提供頁面級的控制粒度。采用動態(tài)映射技術，對頁面上關聯(lián)了規(guī)則的標簽進行特殊顯示。 集團和家庭用戶挖掘 基于手機移動行為的用戶穩(wěn)定點識別。多源數(shù)據(jù)校驗。社會關系識別精度提升。 采用基站合并策略和基站頻繁度進行優(yōu)化。采用數(shù)據(jù)標準化處理機制清洗去噪。建立不同關系分類訓練器的組合優(yōu)化識別結果 基于客服信息挖掘的觸點營銷 客戶行為挖掘模型需準確、動態(tài)、自適應；數(shù)據(jù)處理能力和軟 件開發(fā)能力；各渠道的名稱不統(tǒng)一。 在建模時考慮模型方便重新訓練；模型具有可伸縮性，能夠處理海量數(shù)據(jù)；提前建立各渠道中各名稱的對照表。 統(tǒng)一門戶網(wǎng)營精準營銷推薦應用 網(wǎng)站用戶識別；遠程服務模式的實現(xiàn)；大規(guī)模并發(fā)；模型的精度。 利用 cookie 實現(xiàn)非登錄用戶識別；研究院精準營銷平臺具備遠程服務和大規(guī)模并發(fā)處理能力 5.10 性能指標和效果評估體系 省公司 評價對象 性能 指標 營銷指標 對比實驗 研究院 研究院精準營銷平臺 1.并發(fā)訪問 用戶數(shù) 2.響應延時 3.模型訓練時長 無 無 16 / 27 4.最大支持 行為記錄數(shù) 5.最大支持業(yè)務應用數(shù) 6.均方標準差 7.系統(tǒng)平均 無故障率 浙江公司 手機上網(wǎng)用戶行為分析應用 1. 分類模型準確率 2. 支持網(wǎng)頁數(shù)據(jù)量 3. 模型訓練時長 1.內(nèi)容營銷轉化率。 2.自有數(shù)據(jù)業(yè)務流量增加比率。 無 四川公司 音樂個性化推薦應用 1. Web 門戶 /WAP/客戶端產(chǎn)品推薦結果的響應延時 2. 并發(fā)訪問用戶數(shù) 3. 數(shù)據(jù)利用效率 4. 推薦結果更新頻率 1.推薦結果的轉化率 2.整體收入提升 無 廣東公司 MM 應用商品個性化推薦應用 1.客戶端推薦結果響應延時。 2.并發(fā)訪問 用戶數(shù) 3.推薦結果更新頻率 4.最大支持用戶數(shù)和數(shù)據(jù)量 5.推薦結果一致性 1.推薦結果的下載量貢獻度 2.推薦結果的點擊量 3. 推薦結果的轉化率 無 浙江公司 手機閱讀靈活營銷應用 1.營銷需求功能開發(fā)工作量壓縮比。 2.組件復用度。 3.規(guī)則實現(xiàn)的準確率 1.營銷功能實現(xiàn)的開發(fā)成本節(jié)約量 2.頁面訪問量增加量 3.用戶轉化率 4.用戶活躍度 營銷方案實現(xiàn)周期對比 17 / 27 河南公司 集團和家庭客戶識別應用 1.集團客戶識別準確率 2.家庭客戶識別準確率 3.模型 更新頻率 4.查詢響應延時 1.集團成員新增量。 2.家庭成員新增量。 3.業(yè)務提升量 識別準確率對比 廣東公司 客戶服務信息挖掘應用 1. 模型更新頻率 2. 數(shù)據(jù)處理速度 3. 數(shù)據(jù)吞吐量 1.渠道接觸成功率 2.營銷成功率 3.關聯(lián)營銷成功率 無 北京公司 統(tǒng)一門戶網(wǎng)營精準營銷推薦應用 1. 并發(fā)訪問用戶數(shù) 2. 頁面響應延時 3. 模型更新頻率 1.業(yè)務轉化率 2.平均訪問時長 無 六 、 專利檢索情況 專利檢索分析說明： 1. 相對而言，本領域已經(jīng)有不少廠商和互聯(lián)網(wǎng)運營商開始申請或已經(jīng)申請專利，在制定技術方案時，需要關注外協(xié)合作方是否 將相關專利注入實現(xiàn)方案中。 2. 在選擇技術解決方案時，也要盡量選用我公司已獲獲正在申請的專利的技術方案。目前研究院在本領域已經(jīng)申請 10 余項專利。 檢索關鍵詞 有權 審中 用戶行為分析 and 精準 (確 )營銷 0 篇 0 篇 音樂 and 推薦 5 篇 25 篇 （手機 or 終端 ) and (應用 or 軟件 ) and 推薦 1 篇 1 篇 (圖書 or電子書 ) and 推薦 1 篇 3 篇 18 / 27 網(wǎng)上營業(yè)廳 and 精準 (確 )營銷 0 篇 0 篇 客戶服務 and 挖掘 6 篇 1 篇 社會 (關系 )網(wǎng)絡 8 篇 49 篇 個性化推薦 15 篇 36 篇 用戶 (客戶 ) and 行為 and 分析 5 篇 4 篇 七、已有的 研究工作積累和取得的研究成果 7.1 用戶行為分析模型研究和精準營銷推薦平臺 7.2 手機上網(wǎng)用戶行為分析及應用 1. 目前已經(jīng)初步完成了用戶和內(nèi)容標簽的標注機制。 目前一級標簽 25 類，包括新聞、閱讀、娛樂、健康、財經(jīng)、游戲、體育、科技等，基本覆蓋移動互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容體系 。 目前二級分類標簽約 238 類，針對一級標簽進行了詳細的內(nèi)容分析，目前重點完成的分類包括 閱讀、新聞、娛樂等，其他一級分類對應的二級分類還在進一步完善中 。 19 / 27 2. 目前已經(jīng)在 CMWAP 和 CMNET 上獲取了全部用戶的訪問日志。 系統(tǒng)目前每天通過 WAP 網(wǎng)關獲取用戶訪問日志量 10 億 -12 億，經(jīng)過初步過濾后，需要進一步進行分析的話單量約 9-10 億條，涉及用戶 600-1000 余萬 。 7.3 音樂個性化推薦引擎及精準營銷應用 2010 年個性化推薦模型在現(xiàn)網(wǎng)部署后，經(jīng)過近 1 個月的實驗觀測，用戶轉化率和頁面訪問深度都有大幅度提升。 7.4 MM 應用商品智能推薦應用 MM 的平臺建設和用戶數(shù)據(jù)積累 （ 1） MM 平臺建設中已為智能推薦模塊的接口和引進做了準備。 （ 2）已有 MM 用戶和歷史行為，以及應用的數(shù)據(jù)積累。 （ 3）已有的報表數(shù)據(jù)，和整理清洗過后的基礎數(shù)據(jù)。 （ 4） MM 以往積累了很多對用戶的行為分析和研究的結果。 7.5 手機閱讀靈活營銷平臺和智能推薦應用 目前已經(jīng)進行了一些相關研究和試驗工作，主要取得了如下研究和試驗成功： WAP 門戶標簽架構重構為本課題提供了基礎支撐 20 / 27 Portal 側環(huán)境變量的支持。環(huán)境變量是 Portal 的 OsCache 中根據(jù)上下文的不同而緩存的不同動態(tài)數(shù)據(jù)。該技術可以為多維度組合營銷緩 存適配規(guī)則 Wap2.0 標準支持與匹配規(guī)則的建立 統(tǒng)一的用戶信息管理。目前平臺已經(jīng)支持統(tǒng)一的用戶信息管理，這為以用戶作為緯度提供了基礎支持 終端 UA 信息的自動獲取與匹配。目前平臺已經(jīng)建立了 DDR 終端 UA 信息自動采集入庫，自動識別匹配的功能，這為以終端作為緯度提供了基礎支持 渠道管理功能。目前平臺已經(jīng)具備完善的渠道管理和渠道 ID 分配功能，這為以渠道作為緯度提供了基礎支持 7.6 集團和家庭客戶識別與精準營銷應用 河南公司針對集團客戶識別和家庭客戶識別方面在人工搜集的基礎上開展了一些模型構建的嘗試，主要 內(nèi)容如下： 集團客戶識別：通過個人通話交往圈結合集團客戶屬性，深入研究集團客戶特征，細分時間特征、通信特征、小區(qū)位置特征、集團業(yè)務等一步步進行范圍縮小精確定位集團客戶，構建出“集團呼叫圈”來分析集團客戶構成情況，提升集團客戶識別模型的精準性和查全性。 家庭客戶識別：通過客戶交往圈，結合業(yè)務訂購情況、通話小區(qū)特征、已有家庭成員對端非家庭成員通話頻率等方面，識別潛在家庭客戶。 從目前效果來看，由于小區(qū)位置信息主要是通話為主，對于客戶位置的識別具有一定的局限性。 7.7 客戶服務信息挖掘與精準營銷應用 初步搭建 了精準服務營銷平臺 設計客戶渠道偏好和接觸偏好的“打分表” 應用于短信群發(fā)、渠道分流、雙電聯(lián)動項目中，取得一定成果 7.8 統(tǒng)一門戶網(wǎng)營精準營銷推薦服務 21 / 27 2010 年北京移動在建設統(tǒng)一門戶的同時，加強網(wǎng)站觸點營銷能力建設，融合更多產(chǎn)品及服務，第一時間向客戶推薦未訂購業(yè)務，形成持續(xù)營銷； 建設 WIDGET 接口，為客戶提供更多個性化功能和信息的體驗和定制； 基于經(jīng)分系統(tǒng)建立主動營銷模型，并開展主動營銷模型的推廣和使用。 八、本課題的創(chuàng)新點和專利點 子項目 創(chuàng)新點和專利點 用戶行為分析模型與精 準營銷推薦平臺 在現(xiàn)有基礎上，新增基于云計算的推薦模型；用戶興趣 profile 模型；不良信息過濾模型；廣告推薦模型；面向精確營銷的數(shù)據(jù)中心等。擬挖掘 2 項專利。 手機上網(wǎng)用戶行為分析應用 建立客戶 -內(nèi)容 -業(yè)務的三維標簽體系；針對移動互聯(lián)網(wǎng)提出了一種適應分類體系變化的海量網(wǎng)頁文本快速分類方法。擬挖掘 1 項專利 音樂個性化推薦引擎及精準營銷應用 用戶行為數(shù)據(jù)庫（ UDB）；產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫（ PDB）的研制；音樂個性化推薦引擎?；谥悄芩阉饕婕夹g的音樂精準營銷方法。集成數(shù)據(jù)處理、分析方法、結果展示為一體的針對性 音樂用戶行為分析工具；形成一套針對含內(nèi)容合作商的業(yè)務的標準評價方法，通過對各業(yè)務及 CP的綜合評價，科學的輔助業(yè)務發(fā)展決策統(tǒng)。 MM 應用商品智能推薦應用 基于終端特征的應用商品智能推薦； MM 智能推薦數(shù)據(jù)集市構建； MM門戶智能推薦模塊、用戶身份多維度識別技術；基于啟發(fā)式規(guī)則的推薦結果優(yōu)化。擬挖掘 1 項專利。 手機閱讀的靈活營銷平臺和智能推薦 將分散的營銷需求進行了整合分析，抽取共同點，歸納出多個緯度，提高開發(fā)成果的復用率，將硬編碼的實現(xiàn)改變?yōu)榱烁鶕?jù)配置的規(guī)則來進行展現(xiàn)。實現(xiàn)在閱讀產(chǎn)品中的個性化電子書推薦 服務。擬挖掘專利 1 項。 集團和家庭用戶挖掘和精確營銷應用 基于移動行為的用戶穩(wěn)定點發(fā)現(xiàn)方法；基于位置信息的社會關系識別方法；基于位置信息的用戶關系全景可視化展示。 客服信息挖掘和精確營銷應用 形成客戶興趣、消費能力、客戶價值、忠誠度、生活習慣等客戶全息特征庫。研發(fā)客戶 -業(yè)務、客戶 -渠道、業(yè)務 -渠道、營銷時機等四個適配模型，開發(fā)運營平臺 統(tǒng)一門戶網(wǎng)營精準營銷推薦應用 建立適用于北京移動網(wǎng)營渠道的用戶行為軌跡分析機制，挖掘用戶需求及營銷目標；基于云計算存儲的海量行為數(shù)據(jù)管理機制，提升集中化數(shù)據(jù)管 理效率，豐富北京移動用戶畫像；支持實時匿名和大規(guī)模并發(fā)推薦的遠程服務，便于擴展維護。 九 、 外部合作伙伴委托方案 22 / 27 本項目我公司擁有外部合作的完全知識產(chǎn)權，不涉及第三方知識產(chǎn)權使用。 十 、 預期 研究 產(chǎn)出 1. 研究成果 （研究報告、形成的軟硬件平臺） 精準營銷推薦平臺 手機上網(wǎng)用戶行為分析系統(tǒng) 音樂個性化推薦引擎 MM 智能推薦引擎 手機閱讀多維度組合靈活營銷平臺 基于位置的社會關系網(wǎng)絡分析平臺 基于 CRM 的 T-CPC 運營平臺 基于 SaaS 架構的網(wǎng)營推薦應用系統(tǒng) 2. 專利成果 （專利申請計劃） ： 研究院 2 項 、四川公司 1 項、浙江公司 1 項、河南公司 1 項 3. 試驗成果 （開展的相關試驗室及外場測試工作中形成的試驗報告） ： 手機上網(wǎng)內(nèi)容營銷效果評估及報告 音樂個性化推薦效果評估及報告 MM 智能推薦營銷效果評估及報告 手機閱讀精確營銷效果評估及報告 集團和家庭客戶精確營銷效果評估 基于客服信息挖掘的觸點營銷評估 統(tǒng)一門戶網(wǎng)營精準營銷推薦效果評估 十一 、 課題 研究 分工 單位 分工內(nèi)容 研究產(chǎn)出 負責人 23 / 27 研究院 1.研究方案規(guī)劃、項目管理 2.用戶行為分析模型研究 3.精準營銷推薦平臺開發(fā) 1. 算法模型； 2. 專利； 3. 軟件系統(tǒng)平臺 浙江公司 1.引入研究院用戶行為分析模型 2.手機上網(wǎng)用戶行為分析系統(tǒng)建設 3.開展互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容營銷評估實驗 1. 軟件系統(tǒng)； 2. 營銷效果評估報告 四川公司 音樂基地 1.引入研究院分析模型和推薦平臺 2.基于音樂產(chǎn)品開發(fā)推薦引擎 3.開展音樂推薦營銷評估實驗 1. 軟件系統(tǒng)； 2.專利； 3. 營銷效果評估報告 廣東公司 互聯(lián)網(wǎng)基地 1.引入研究院分析模型和推薦平臺 2.基于 MM 產(chǎn)品開發(fā)推薦引擎 3.開展應用商品推薦營銷評估實驗 1. 軟件系統(tǒng)； 2. 營銷效果評估報告 浙江公司 閱讀1.開發(fā)手機閱讀靈活營銷平臺 2.開展營銷評估實驗 1. 軟件系統(tǒng)； 2. 專利； 3. 營銷效果評估報告 24 / 27 基地 河南公司 1.引入研究院社會網(wǎng)絡分析模型 2.開發(fā)集團和家庭客戶識別的系統(tǒng) 3.開展精準營銷評估實驗 1. 軟件系統(tǒng)； 2. 營銷效果評估報告 廣東公司 1.開發(fā)基于客服信息挖掘的營銷平臺 2.開展觸點營銷評估實驗 1. 軟件系統(tǒng)； 2. 營銷效果評估報告 北京公司 1.開發(fā)網(wǎng)營推薦應用系統(tǒng) 2.開展統(tǒng)一門戶網(wǎng)營營銷評估實驗 1. 軟件系統(tǒng)； 2. 營銷效果評估報告 十二、項目研究 計劃進度 子項目 5-6 月份 7-8 月份 9 月份 10 月份 11 月份 12 月份 用戶行為分析模