流動(dòng)人口識(shí)別監(jiān)控與精準(zhǔn)營(yíng)銷系統(tǒng)

1、成果上報(bào)申請(qǐng)書成果名稱流動(dòng)人口識(shí)別監(jiān)控與精準(zhǔn)營(yíng)銷系統(tǒng)成果申報(bào)單位 廣東 ?。ㄗ灾螀^(qū)/直轄市）公司成果承擔(dān)部門/分公司廣東省業(yè)支分析室 部門 / 分公司項(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*業(yè)務(wù)支撐所屬專業(yè)部門*成果研究類別*其他省內(nèi)評(píng)審結(jié)果*（按填寫說(shuō)明4）關(guān)鍵詞索引（35個(gè)）流動(dòng)人口識(shí)別，邏輯回歸，精確營(yíng)銷應(yīng)用投資萬(wàn)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 對(duì)企業(yè)現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的符合度：（按填寫說(shuō)明5）依據(jù)總部的中國(guó)移動(dòng)省級(jí)經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)流動(dòng)人口市場(chǎng)分析應(yīng)用業(yè)務(wù)技術(shù)方案v1.0的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)劃，作出了以下的本地化提升與優(yōu)化：1，提升了流動(dòng)人口的內(nèi)涵和客戶群，從外來(lái)工

2、擴(kuò)展為學(xué)生、商務(wù)人士等群體。2，不僅僅從“兩城一家”業(yè)務(wù)作為外來(lái)工識(shí)別的信息基礎(chǔ)，擴(kuò)展到了廣東本地的針對(duì)流動(dòng)人口的業(yè)務(wù)，例如“老鄉(xiāng)網(wǎng)”、“我愛(ài)我家”、“定向長(zhǎng)途”、“新佛山人俱樂(lè)部”等。3，實(shí)現(xiàn)了算法的優(yōu)化。4，實(shí)現(xiàn)了與精準(zhǔn)營(yíng)銷系統(tǒng)、客戶標(biāo)簽庫(kù)的相結(jié)合，經(jīng)分切實(shí)支撐一線營(yíng)銷。如果該成果來(lái)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(jiǎn)介：簡(jiǎn)要描述成果目的和意義，解決的問(wèn)題，取得的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。隨著經(jīng)濟(jì)體制改革推進(jìn)，中國(guó)的流動(dòng)人口迅速擴(kuò)大，規(guī)模超過(guò)2.6億，成為一個(gè)不可忽視的特殊群體。而廣東作為

3、外來(lái)工輸入第一大省，流動(dòng)人口逾2300萬(wàn)，如何為流動(dòng)人口提供優(yōu)質(zhì)的移動(dòng)信息服務(wù)，吸引并保有這一客戶群體，是建設(shè)和諧社會(huì)的重要內(nèi)容，也是激烈市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的需要。與校園客戶、vip客戶對(duì)比，外來(lái)工客戶群體分布區(qū)域復(fù)雜，實(shí)名制登記比例低，且覆蓋了社會(huì)各類人群，其內(nèi)部差異大、流動(dòng)性高、穩(wěn)定性不強(qiáng)以及需求分散等特征，對(duì)移動(dòng)公司用戶和收入的分析與統(tǒng)計(jì)帶來(lái)較大的影響。如何對(duì)這部分客戶展開(kāi)監(jiān)控、吸納、關(guān)懷、保有和潛力挖掘，是提升流動(dòng)市場(chǎng)客戶滿意度和客戶價(jià)值的關(guān)鍵。為了降低流動(dòng)人群返鄉(xiāng)期間的漫游及長(zhǎng)途費(fèi)用，激發(fā)流動(dòng)客戶話務(wù)量，滿足家庭溝通、親情聯(lián)系的需要，培養(yǎng)客戶忠誠(chéng)度，同時(shí)為了避免假期期間各公司之間互相爭(zhēng)奪同一目

4、標(biāo)客戶而浪費(fèi)營(yíng)銷資源的現(xiàn)象，提升營(yíng)銷效率，降低營(yíng)銷成本，提高企業(yè)效益，廣東公司決定對(duì)流動(dòng)人口通過(guò)智能分析，對(duì)其進(jìn)行精確化營(yíng)銷。本項(xiàng)目利用社交網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)，結(jié)合其漫游、長(zhǎng)途等電信特征，建立起客戶的省內(nèi)外交往圈結(jié)構(gòu)分析模型，識(shí)別出外來(lái)的流動(dòng)人口。通過(guò)基站信息，再結(jié)合其arpu、品牌等電信特征的基礎(chǔ)上，建立流動(dòng)人口識(shí)別模型，對(duì)流動(dòng)客戶進(jìn)行類型識(shí)別，細(xì)分出學(xué)生流動(dòng)客戶、外來(lái)務(wù)工人員兩類流動(dòng)客戶。提升對(duì)外來(lái)工的認(rèn)識(shí)，挖掘他們的深度移動(dòng)服務(wù)需求，貼近他們的生活，提供合適的移動(dòng)信息服務(wù)。識(shí)別外來(lái)工中的求職者，對(duì)他們進(jìn)行相應(yīng)的關(guān)懷和服務(wù)，幫助他們順利務(wù)工。流動(dòng)人口識(shí)別監(jiān)控與精準(zhǔn)營(yíng)銷系統(tǒng)應(yīng)用以來(lái)，取得了顯著的社

5、會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)外來(lái)工針對(duì)性的開(kāi)展“我愛(ài)我家”免費(fèi)打長(zhǎng)途優(yōu)惠營(yíng)銷活動(dòng)，受到廣大外來(lái)工的歡迎。經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)解決方案輔助流動(dòng)人口市場(chǎng)營(yíng)銷，通過(guò)精確營(yíng)銷準(zhǔn)確定位“兩城一家”目標(biāo)客戶，協(xié)助穩(wěn)定存量市場(chǎng)，帶來(lái)新增效益 1362 萬(wàn)元。 截止至2011年3月底，廣東公司在“兩城一家”與“非常假期”營(yíng)銷活動(dòng)發(fā)展的用戶總數(shù)達(dá)到375.2萬(wàn)。同時(shí)，通過(guò)價(jià)值評(píng)估體系和客戶細(xì)分進(jìn)行客戶差異化服務(wù)，從多方面多層次對(duì)客戶進(jìn)行關(guān)懷，打造客戶歸屬感，例如佛山的“新佛山人俱樂(lè)部”，并且發(fā)布外來(lái)工招聘信息，我們不僅關(guān)注自己的業(yè)務(wù)，也關(guān)注社會(huì)焦點(diǎn)問(wèn)題，充分體現(xiàn)廣東移動(dòng)一貫的“懂得感恩 回報(bào)社會(huì)”的企業(yè)理念。省內(nèi)試運(yùn)行效果：描述成

6、果引入后在本省試運(yùn)行方案、取得的效果、推廣價(jià)值和建議等。流動(dòng)人口識(shí)別監(jiān)控與精準(zhǔn)營(yíng)銷系統(tǒng)應(yīng)用以來(lái)，取得了良好的效果,模型很好的識(shí)別了外來(lái)務(wù)工人員和外來(lái)學(xué)生群體。省公司充分利用流動(dòng)人口模型，結(jié)合流動(dòng)人口通信需要，向其開(kāi)展?fàn)I銷活動(dòng)。目前已開(kāi)展“兩城一家”，“我愛(ài)我家”，“非常假期”等營(yíng)銷活動(dòng)，取得的效果如下：1. 精確營(yíng)銷準(zhǔn)確定位“兩城一家”目標(biāo)客戶，協(xié)助穩(wěn)定存量市場(chǎng)，帶來(lái)新增效益 1362 萬(wàn)元；2. 截止至2011年3月底，全網(wǎng)“兩城一家”與“非常假期”營(yíng)銷活動(dòng)發(fā)展的用戶總數(shù)達(dá)到375.2萬(wàn)；3. 對(duì)外來(lái)工針對(duì)性的開(kāi)展“我愛(ài)我家”免費(fèi)打長(zhǎng)途優(yōu)惠活動(dòng)，受到廣大外來(lái)工的歡迎，提升了用戶歸屬感。文章主

7、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“著力提升客戶服務(wù)能力”是中國(guó)移動(dòng)2011年的重點(diǎn)工作要求；李躍總裁在2011年的工作會(huì)議上提出6個(gè)狠抓之一“狠抓質(zhì)量與服務(wù)提升，夯實(shí)競(jìng)爭(zhēng)與發(fā)展的基礎(chǔ)”的全年工作方向。廣東公司提出在“客戶為根，服務(wù)為本”的理念下，通過(guò)服務(wù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)三高（服務(wù)品質(zhì)高、客戶滿意度高、服務(wù)效率高）。而廣大的流動(dòng)人口特別是農(nóng)民工，是社會(huì)的弱勢(shì)群體，在此背景下，廣東公司希望通過(guò)對(duì)流動(dòng)人口進(jìn)行識(shí)別，對(duì)這群長(zhǎng)途話務(wù)需求高的人群提供合適的服務(wù)產(chǎn)品，使這群遠(yuǎn)離家鄉(xiāng)的人們得到更多的關(guān)懷，激發(fā)流動(dòng)客戶話務(wù)量。如何對(duì)這部分客戶展開(kāi)監(jiān)控、吸納、關(guān)懷、保

8、有和潛力挖掘，是提升流動(dòng)市場(chǎng)客戶滿意度和客戶價(jià)值的關(guān)鍵。一、 項(xiàng)目背景隨著經(jīng)濟(jì)體制改革推進(jìn)，中國(guó)的流動(dòng)人口迅速擴(kuò)大，規(guī)模超過(guò)2.6億，廣東超過(guò)2300萬(wàn)，成為一個(gè)不可忽視的特殊群體。為流動(dòng)人口提供優(yōu)質(zhì)的移動(dòng)信息服務(wù)，是建設(shè)和諧社會(huì)的重要內(nèi)容。億萬(wàn)流動(dòng)人口市場(chǎng)龐大，消費(fèi)旺盛，月通信消費(fèi)在50元以上的約占45%，富含商機(jī)，但市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也日漸加劇。我公司流動(dòng)人口市場(chǎng)營(yíng)銷缺乏統(tǒng)籌，大規(guī)模人口流動(dòng)的春節(jié)期間兩地重復(fù)營(yíng)銷，內(nèi)耗嚴(yán)重，造成巨大資源浪費(fèi)。客戶流動(dòng)棄卡，離網(wǎng)率高；重復(fù)入網(wǎng)帶來(lái)酬金成本增加、號(hào)源浪費(fèi)；高漫游單價(jià)導(dǎo)致話務(wù)量未能充分釋放。龐大而復(fù)雜的流動(dòng)人口對(duì)公司的統(tǒng)籌規(guī)劃影響較大，如何準(zhǔn)確甄別出流動(dòng)人

9、口，識(shí)別出目標(biāo)客戶的需求，為各級(jí)市場(chǎng)部門提供較好的支撐服務(wù)，為各級(jí)市場(chǎng)部門提供精細(xì)化營(yíng)銷所必需的支撐服務(wù)。二、 實(shí)現(xiàn)方案流動(dòng)人口識(shí)別監(jiān)控與精準(zhǔn)營(yíng)銷系統(tǒng)的核心是流動(dòng)人口識(shí)別模型。本方案旨在描述如何在現(xiàn)有經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)中建立流動(dòng)客戶識(shí)別模型，通過(guò)對(duì)流動(dòng)客戶的識(shí)別，為流動(dòng)人口市場(chǎng)營(yíng)銷提供支撐。通過(guò)建立流動(dòng)客戶多維分析，建立流動(dòng)給客戶監(jiān)控應(yīng)用，全面提升公司整體應(yīng)對(duì)流動(dòng)市場(chǎng)特別是外來(lái)工市場(chǎng)的響應(yīng)速度和把控能力，確保流動(dòng)人口市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，提升公司核心競(jìng)爭(zhēng)力。主要分析思路和步驟如下：1. 對(duì)流動(dòng)人口樣本選取基于業(yè)務(wù)分析及相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析，我們將通過(guò)構(gòu)建分類預(yù)測(cè)挖掘模型來(lái)實(shí)現(xiàn)上述業(yè)務(wù)需求。此挖掘問(wèn)題的主要業(yè)務(wù)定

10、義包括： 分析用戶定義10月老鄉(xiāng)網(wǎng)活躍用戶數(shù)、2月有漫游通話，但全年其他時(shí)期（3、4、6、7月）皆無(wú)漫游的用戶和定向話務(wù)與短信次數(shù)占比大于等于0.15，同時(shí)arpu小于等于200的用戶作為目標(biāo)客戶。 預(yù)測(cè)用戶定義統(tǒng)計(jì)期有帳單且金額大于0的用戶。 目標(biāo)變量：是否外來(lái)工求職者。其中外來(lái)工指的是來(lái)自外省的藍(lán)領(lǐng)階層的工人主要從事體力勞動(dòng)的人群，收入相對(duì)較低；求職者是指目前處于失業(yè)狀態(tài)，正在尋找工作的人； 還有一部分是外地來(lái)求學(xué)準(zhǔn)備畢業(yè)的學(xué)生，這部分用戶面臨畢業(yè)正在尋找工作。 時(shí)間窗口定義分析窗口：2011年4月2. 流動(dòng)人口建模變量數(shù)據(jù)探索數(shù)據(jù)分析（業(yè)務(wù)特征描述）：外來(lái)客戶群體在地域分布、通話特征、資

11、費(fèi)特點(diǎn)、消費(fèi)能力和節(jié)假日消費(fèi)上與本地客戶存在明顯區(qū)別，可以根據(jù)這些區(qū)別來(lái)判別客戶有多大的可能性是外來(lái)工。因此，首先要基于對(duì)現(xiàn)有的外來(lái)工進(jìn)行分析，提煉和概括其信息、消費(fèi)行為特點(diǎn)，然后選定和構(gòu)造相應(yīng)的變量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘做準(zhǔn)備。這里選取變量時(shí)主要基于省際流動(dòng)人口，在進(jìn)行省內(nèi)流動(dòng)人口識(shí)別時(shí)，可以根據(jù)自身外來(lái)工特點(diǎn)進(jìn)行變量增減和數(shù)據(jù)預(yù)處理，進(jìn)行調(diào)整。在數(shù)據(jù)分析全過(guò)程中，我們通過(guò)可視化（visualization）工具及統(tǒng)計(jì)分析等方法來(lái)展示及探索（explore）各個(gè)變量的效能，從而最終獲得模型的輸入變量。通過(guò)數(shù)據(jù)探索進(jìn)行變量篩選的分析方法很多，因?yàn)闃I(yè)務(wù)目標(biāo)是分類數(shù)據(jù)，此處主要針對(duì)每個(gè)變量繪制折線圖(

12、line graph)進(jìn)行數(shù)據(jù)探索。包括兩部分：(1). 均值比較：比較各種變量在外省求職者的均值與其它用戶的差異。初步了解外來(lái)求職者的特征。(2). 圖形分析：用圖線全面展示變量在不同取值下，用戶群中外省求職者的比例，發(fā)現(xiàn)變量值與外省求職者的更深層的相關(guān)聯(lián)性。u 探索分析結(jié)果1) 新入網(wǎng)13個(gè)月用戶是外省求職者的可能性較高；2) arpu在23到54之間的用戶是外省求職者的機(jī)會(huì)就較大了；3) mou在360分鐘以內(nèi)的用戶是外省求職者的可能性較高；4) 省內(nèi)長(zhǎng)途多的用戶是外省求職者的可能性較低；5) 省際長(zhǎng)途多的用戶外省求職者的可能性都較高；6) 本地交往圈號(hào)碼少，省內(nèi)交往圈號(hào)碼數(shù)少、省際交往

13、圈號(hào)碼數(shù)多的用戶，是外省求職者的可能性較高；7) 定向通話次數(shù)多、定向交往圈大、定向短信條數(shù)多的用戶是外省求職者的可能性高；8) 發(fā)送外省的sms條數(shù)在14條以上的的用戶是外省求職者的可能性較高。條數(shù)多于32條的，則這個(gè)可能性很高；9) 首10次通話中外省通話次數(shù)多的用戶，是外省求職者的可能性很高；10) “我愛(ài)我家”業(yè)務(wù)用戶是外 省求職者的可能性較大；11) 集團(tuán)客戶成員是外省求職者的可能性較小。3. 流動(dòng)人口模型的構(gòu)建本項(xiàng)目主要目的是對(duì)客戶是否外來(lái)求職者進(jìn)行推理，屬于二元分類預(yù)測(cè)問(wèn)題。對(duì)于二元分類預(yù)測(cè)問(wèn)題，可以選用決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯回歸、判別分析等數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行分析建模。此處我們選用

14、logistic回歸模型尋找用戶類別的規(guī)則。logistic回歸模型是一種概率分類模型, 它以用戶是外省求職者的概率為因變量, 客戶屬性、通信行為等因素為自變量建立回歸模型。以p 表示用戶是外省求職工的概率，函數(shù)p 對(duì)xi 的變化在p=0 或p=1 的附近是不敏感的、緩慢的，且非線性的程度較高。按照l(shuí)ogistic 變換（或稱為p 的logit 變換），即p=logitp=lnp1-p(p) 對(duì)xi 就可以是線性的關(guān)系了，即可以表示為：p=lnp1-p=0+1x1+2x2+kxk+u 建模流程：1. 樣本切分：按外省求職者標(biāo)志隨機(jī)分層抽樣：80%作為訓(xùn)練集，20%作為測(cè)試集。2. 模型訓(xùn)練：用

15、訓(xùn)練集以分步logistics回歸訓(xùn)練，自動(dòng)選擇最有用的變量，擬合出變量的參數(shù)。3. 模型評(píng)估和優(yōu)化：用測(cè)試集評(píng)估模型的準(zhǔn)確率，不斷優(yōu)化模型。4. 模型構(gòu)建后得到外省求職者概率的計(jì)算公式，用于識(shí)別外省求職者。5. 流動(dòng)人口識(shí)別模型通過(guò)用戶的基本信息特點(diǎn)和消費(fèi)行為進(jìn)行建模挖掘，然后通過(guò)收集的流動(dòng)人口數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證，進(jìn)行模型調(diào)整，最后在個(gè)人客戶統(tǒng)一視圖中通過(guò)標(biāo)簽的形式予以體現(xiàn)。變量的選擇和構(gòu)造、關(guān)鍵性閾值調(diào)整，各省可以根據(jù)自身情況進(jìn)行選擇或者補(bǔ)充。建議的模型識(shí)別流程如圖 3所示：圖 31流動(dòng)人口（外來(lái)工）識(shí)別模型流程u 模型結(jié)果解釋外省求職者識(shí)別變量及參數(shù)：變量參數(shù)值wald statistic

16、標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)(常數(shù)項(xiàng))-4.538305950.7058首十次通話省外次數(shù)0.164047224.98090.1585定向交往圈人數(shù)0.08442127.85290.1754在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)（天）-0.00086980.3789-0.3861上行省外短信次數(shù)0.00529973.79410.2632主叫交往圈號(hào)碼數(shù)-0.02936770.075-0.3572珠三角用戶0.62581740.65510.1546省際主叫次數(shù)占比3.60569740.03860.9211非漫游費(fèi)用0.00645630.78480.1926定向短信量-0.00421529.0053-0.2046arpu-0.00511524.

17、6581-0.2483國(guó)內(nèi)漫游mou占比0.74728810.73340.0607定向漫游時(shí)長(zhǎng)3.00e-057.9330.0541省際主叫占比-1.4369066.6362-0.37省際定向mou占比-0.3594026.5786-0.0826上行省內(nèi)短信次數(shù)0.0019935.82920.0664說(shuō)明：wald statistic：反映變量區(qū)分外省求職者的能力，越大則區(qū)分力越顯著。標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)：反映變量在以標(biāo)準(zhǔn)差為單位變化時(shí)，外省求職者概率變化的程度。絕對(duì)值越大則表示影響越大。根據(jù)建模結(jié)果，用戶是外省求職者的概率p的公式為：其中 x -4.538305 + 0.164047 * 首十次通話省

18、外次數(shù) + 0.08442 * 定向交往圈人數(shù) - 0.000869 * 在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)（天） + 0.005299 * 上行省外短信次數(shù) - 0.029367 * 主叫交往圈號(hào)碼數(shù) + 0.625817 * 珠三角用戶 + 3.605697 * 省際主叫次數(shù)占比 + 0.006456 * 非漫游費(fèi)用 - 0.004215 * 定向短信量 - 0.005115 * arpu + 0.747288 * 國(guó)內(nèi)漫游mou占比 + 3.00e-05 * 定向漫游時(shí)長(zhǎng) - 1.436906 * 省際主叫占比 - 0.359402 * 省際定向mou占比 + 0.001993 * 上行省內(nèi)短信次數(shù)4. 模型評(píng)估

19、u 模型評(píng)估方法建立測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試，使用準(zhǔn)確率、lift值分別對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。其中： 準(zhǔn)確率=準(zhǔn)確預(yù)測(cè)某類的人數(shù) / 被預(yù)測(cè)為某類的人數(shù) lift值=模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率 / 隨機(jī)抽取準(zhǔn)確率lift值刻畫了選用模型預(yù)測(cè)名單比隨機(jī)選取時(shí)的提升倍數(shù)，當(dāng)lift值大于1時(shí)，說(shuō)明模型有實(shí)用價(jià)值，且lift值越大，其價(jià)值越大。另還需考慮測(cè)試時(shí)的準(zhǔn)確率與訓(xùn)練時(shí)的差異程度，差別較大說(shuō)明所構(gòu)建的模型穩(wěn)定性較差，需要調(diào)整參數(shù)或增加新變量以增強(qiáng)模型穩(wěn)定性。u 模型結(jié)果解釋在測(cè)試集上評(píng)估模型準(zhǔn)確率：分?jǐn)?shù)在前5%的用戶，命中了全部外省求職者的28.5%，lift值為5.2分?jǐn)?shù)在前10%的用戶，命中了全部外省求職者

20、的42.7%，lift值為4.2三、項(xiàng)目的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)u 主要技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)建立流動(dòng)人口識(shí)別模型時(shí)，除了用戶基本屬性、通信特征、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)特征之外，在模型中加入了用戶通話地點(diǎn)（基站信息），通過(guò)基站信息，建立移動(dòng)軌跡分析模型，再結(jié)合其arpu、品牌等電信特征的基礎(chǔ)上，同時(shí)，加入了用戶省外交往圈、省內(nèi)交往圈的大小等變量，能夠更精確的識(shí)別流動(dòng)人口類別，對(duì)流動(dòng)客戶進(jìn)行類型識(shí)別，細(xì)分出高校學(xué)生流動(dòng)客戶、外來(lái)務(wù)工人員三類流動(dòng)客戶。其一，客戶位置信息。通過(guò)客戶通信基站信息可以獲取客戶的位置信息，而位置信息背后蘊(yùn)藏豐富的客戶特征數(shù)據(jù)，建立移動(dòng)軌跡分析模型。其二，客戶交往圈信息。流動(dòng)人口因地緣等關(guān)系自然而然成組成群，外

21、來(lái)務(wù)工人員、高校學(xué)生圈子內(nèi)部的通信交流較多，通過(guò)客戶交往圈信息可以作為流動(dòng)人口的輔助判定依據(jù)。對(duì)流動(dòng)客戶進(jìn)行局部交往圈的群體劃分，然后分析群體的共性特征，量化客戶在群體內(nèi)的影響因子，推斷群體各成員的業(yè)務(wù)偏好、渠道偏好、影響能力，為營(yíng)銷活動(dòng)提供有力的支撐。其三，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和客戶特征知識(shí)標(biāo)簽庫(kù)。經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)建立外來(lái)務(wù)工人員、高校學(xué)生和流動(dòng)高端人士等三類客戶數(shù)據(jù)挖掘模型，將邏輯回歸應(yīng)用到了流動(dòng)人口識(shí)別中，并為客戶打上知識(shí)標(biāo)簽。u 主要管理創(chuàng)新點(diǎn)其一，建立流動(dòng)人口監(jiān)控預(yù)警機(jī)制和智能精準(zhǔn)營(yíng)銷流程：系統(tǒng)建立監(jiān)控預(yù)警機(jī)制，監(jiān)控全省外來(lái)人口的返鄉(xiāng)與回流趨勢(shì)，并能根據(jù)特定群體流動(dòng)趨勢(shì)的情況，實(shí)現(xiàn)智能化的服務(wù)營(yíng)銷推送功能。其二，實(shí)現(xiàn)流動(dòng)客戶的流失傾向評(píng)估與保有營(yíng)銷模式：通過(guò)流動(dòng)客戶的流失傾向評(píng)估模型，自動(dòng)判斷高流失傾向模型，并根據(jù)預(yù)先制定的客戶保有營(yíng)銷措施，實(shí)現(xiàn)智能化的營(yíng)銷激活功能。其三，建立流動(dòng)人口gis營(yíng)銷管理模式：基于gis地理信息系統(tǒng)，監(jiān)控各個(gè)外來(lái)工微區(qū)域，制定本地個(gè)性化的外來(lái)工服務(wù)策略與精準(zhǔn)營(yíng)銷活動(dòng)。四、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益流動(dòng)人口識(shí)別監(jiān)控與精準(zhǔn)營(yíng)銷系統(tǒng)應(yīng)用以來(lái)，取得了顯著的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益，營(yíng)銷活動(dòng)效果突出，優(yōu)服務(wù)、精管理、促發(fā)展，確保企業(yè)價(jià)值化運(yùn)營(yíng)得以體現(xiàn)。還為客戶提供招聘信息，充分體現(xiàn)廣東