基于大數(shù)據(jù)的移動互聯(lián)網(wǎng)行為分析

張明

摘要 隨著移動終端數(shù)據(jù)的不斷增長，人們已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代，移動運營商基于大量的用戶數(shù)據(jù)正致力于構建一個精準、有效的營銷平臺，以分析移動互聯(lián)網(wǎng)行為，解決各種移動互聯(lián)網(wǎng)問題。本文以基于大數(shù)據(jù)的移動互聯(lián)網(wǎng)分析作為入手點，試探討移動運營商面臨的各種問題以及其應該如何利用大數(shù)據(jù)來分析用戶的移動互聯(lián)網(wǎng)行為，進而為客戶提供更加人性化的營銷服務。

[關鍵詞]大數(shù)據(jù) 移動互聯(lián)網(wǎng) 行為分析 營銷

通訊技術的迅猛發(fā)展使得人們進入移動互聯(lián)網(wǎng)時代，人們介入互聯(lián)網(wǎng)的手段不再局限于固定的PC端，而是擴展到手機等移動終端，移動互聯(lián)網(wǎng)也因此而愈加地發(fā)達。事實上，日本與歐美國家在當今已經(jīng)有了發(fā)達的移動互聯(lián)網(wǎng)，而我國則尚處于剛剛起步、有待進一步發(fā)展的階段，但是與日本與歐美國家相比，我國卻有著其無法相比的龐大用戶群體，這意味著我國的移動互聯(lián)網(wǎng)有著極其巨大的市場潛力，若能深入研究移動互聯(lián)網(wǎng)領域則可以進一步推動移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，而對龐大用戶群體網(wǎng)絡行為的分析與研究，則可以有力推動移動互聯(lián)網(wǎng)相關企業(yè)市場經(jīng)濟的發(fā)展，使得互聯(lián)網(wǎng)格局發(fā)生巨大的演化。

1 移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀

（1）移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展非常迅猛，我國存在著巨大的市場規(guī)模、潛力。隨著各品牌的不斷成熟化，運營商積累了大量的客戶群，這些客戶群有著極為豐富的存量客戶資源，亟待運營商進一步深入挖掘。而當前信息時代，移動互聯(lián)網(wǎng)的門戶之一即為智慧城市，運營商可以基于此開展電子商務營銷，加強客戶對移動互聯(lián)網(wǎng)及運營商的粘性，在移動互聯(lián)網(wǎng)的電子商務市場中搶占一席之地。

（2）大數(shù)據(jù)概念一經(jīng)誕生便飛速發(fā)展，對大數(shù)據(jù)的分析為移動互聯(lián)網(wǎng)提供了巨大的助力，促進了互聯(lián)網(wǎng)精準營銷的發(fā)展。事實上，電子商務日新月異的發(fā)展己經(jīng)使精準營銷變成電子商務成功的關鍵，百度、新浪、網(wǎng)易、淘寶（阿里）、騰訊、搜狐等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)正式因為掌握了規(guī)模巨大的客戶群體，基于大數(shù)據(jù)對客戶行為進行深入分析，采取了令人驚艷的營銷效果。

目前，各大運營商集團正向著集約化的方向加速發(fā)展，其嘗試著改造傳統(tǒng)IT構架，一些大數(shù)據(jù)處理技術如去IOE化與推廣HADOOP批處理等都亟待進行。

2 客戶行為分析

2.1 定位客戶

2.1.1 描述客戶群體

目前，各互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)主要是通過收集客戶的互聯(lián)網(wǎng)訪問記錄來分析客戶的消費傾向，例如：某類產(chǎn)品的購買率較高、對化妝品、小說或散文等文學作品、球類或球衣等體育用品經(jīng)常瀏覽或購買。通過掌握客戶的消費狀況，運營商可以借助移動互聯(lián)網(wǎng)為客戶提供較為精確的營銷推薦，客戶可以獲得更加智能與便捷的生活服務。

2.1.2 描述客戶使用習慣與使用場景

客戶在使用移動終端訪問移動互聯(lián)網(wǎng)時會發(fā)送其位置信息，在機場或商場等特定的公共場所中若是客戶使用移動終端借助該場所的移動網(wǎng)絡訪問互聯(lián)網(wǎng)，運營商也可以掌握客戶的位置信息。運營商從其訪問日志的信息中獲取其位置信息，若后可以根據(jù)其所在位置為其提供相應的出行服務，如：酒店、名勝古跡、商場的嵌入式廣告，推薦一些客戶可能會感興趣的服務或產(chǎn)品，達到營銷的目的。當然，若是客戶未處于特殊場所，僅位于家中，移動互聯(lián)網(wǎng)也可以根據(jù)客戶的標簽信息與愛好以嵌入式廣告的方式為其推薦游戲和小說。

2.2 產(chǎn)品的定位和設計

2.2.1 主要功能與系統(tǒng)架構

客戶在使用移動終端時，無論是打電話、上網(wǎng)還，是發(fā)送消息、使用導航，每一時每一刻都會產(chǎn)生數(shù)據(jù)，在移動終端連接移動互聯(lián)網(wǎng)的時候，便產(chǎn)生了關于移動速度、位置、計費乃至生物計量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被運營商采集起來，可以用于分析客戶的行為，這種客戶行為分析正是基于“大數(shù)據(jù)”這一前提。在采集到這些客戶行為數(shù)據(jù)后，運營商可以使用流計算、批處理兩種大數(shù)據(jù)處理技術來處理信息，構建關于客戶移動互聯(lián)網(wǎng)行為的分析與營銷系統(tǒng)，實現(xiàn)對客戶移動互聯(lián)網(wǎng)行為的分析以及對客戶移動互聯(lián)網(wǎng)消費的精確營銷。這里提到的批處理技術即HADOOP，這種技術可以處理客戶在移動互聯(lián)網(wǎng)上采取的歷史行為所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，根據(jù)客戶的不同訪問習慣為其打上各種各樣的標簽，精準營銷便以此為可靠的基礎，運營商在優(yōu)選業(yè)務方面也會因此而選擇更加正確的發(fā)展方向。而流計算技術則是指STORM流計算梳理技術，即按照客戶所處的使用場景來為其提供精準的營銷服務，客戶收到推送的感興趣的產(chǎn)品，自然可以享受到移動互聯(lián)網(wǎng)所帶來的智能與便捷。

2.2.2 互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的流程模型

前文提及的HADOOP技術實質(zhì)上是一種生態(tài)圈技術，而STORM技術則是一種實時計算技術，二者的架構為集群分布式，均可以處理海量的客戶數(shù)據(jù)，并且各有所長。其中，HADOOP技術分布式地儲存和分析客戶的互聯(lián)網(wǎng)歷史行為數(shù)據(jù)，基于不同角度以批處理技術為大量互聯(lián)網(wǎng)用戶的行為進行建模，經(jīng)過分析后結合客戶特點為其打上相應的標簽，以便系統(tǒng)根據(jù)客戶的性格愛好標簽來推送服務。STORM技術則是實時分析與處理大數(shù)據(jù)，根據(jù)分析結果做出實時判斷與反應，以流計算技術精確處理海量數(shù)據(jù)并進行精確營銷，這種技術有利于各互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)搶占市場的先機。

2.2.3 實例

某客戶A先生，平時喜歡使用移動互聯(lián)網(wǎng)消費星巴克，運營商基于粗定位技術，分析出該客戶在某日某時正好經(jīng)過某處的星巴克咖啡店，并且該店正在開展促銷活動，運營商便以短信或嵌入式廣告等方式推送給該客戶相關信息。客戶憑收到的信息獲得消費優(yōu)惠，運營商便從星巴克獲得了營銷分成費用。

3 結語

進入移動互聯(lián)網(wǎng)時代，人們的一言一行都與移動數(shù)據(jù)掛鉤，運營商可以根據(jù)消費者的移動互聯(lián)網(wǎng)行為信息進行分析，根據(jù)其消費習慣與愛好進行精確的經(jīng)銷，在自身獲取巨大利潤的同時使人們的生活更加智能與便捷。

參考文獻

[1]張興，談大數(shù)據(jù)助力移動互聯(lián)網(wǎng)客戶行為分析和營銷[J].福建電腦，2014， 30 （11）： 94-95+212.

[2]劉路，基于云計算的移動互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)用戶行為分析引擎設計[J].電子制作，2014 （04）：174-17 5.

[3]陶彩霞，謝曉軍，陳康等，基于云計算的移動互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)用戶行為分析引擎設計[J].電信科學，2013，29 （03）： 27-31.

[4]劉國峰，基于移動互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析平臺的研究[J]，消費導刊，2017 （19）：43-44.

[5]于澤涵，移動網(wǎng)絡中的大數(shù)據(jù)用戶行為研究與分析[J].信息通信，2014 （01）：224.