基于智慧家庭用戶分群技術(shù)的寬帶加油包產(chǎn)品精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)

摘要：隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及，網(wǎng)絡(luò)已成為當(dāng)今社會(huì)不可或缺的一部分，擁有良好的網(wǎng)絡(luò)寬帶體驗(yàn)也成為每個(gè)家庭的基本需求。為了滿足龐大、多樣化寬帶用戶群體的網(wǎng)絡(luò)需求，本文首先利用了現(xiàn)有的一些大數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)處理方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)智慧家庭寬帶用戶的聚類(lèi)分群。然后，利用這一分群結(jié)果，本文進(jìn)行了詳細(xì)的用戶需求分析，確定了分類(lèi)用戶群體的真實(shí)需求。最后，基于分析結(jié)果，本文設(shè)計(jì)了針對(duì)每類(lèi)用戶獨(dú)特需求的加油包運(yùn)營(yíng)方案，實(shí)現(xiàn)了對(duì)寬帶加油包產(chǎn)品的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。

關(guān)鍵詞：寬帶加油包；分群技術(shù)；數(shù)據(jù)挖掘；精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)

一、研究背景

今天，科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展豐富了人們的生活。特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)所帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)生活，已經(jīng)成為世界人民生活中不可或缺的一部分。中國(guó)如今擁有全球最大的互聯(lián)網(wǎng)用戶群體，這對(duì)電信運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。龐大的寬帶用戶群體的需求往往是多元化的，如何滿足這些不同用戶分散化的需求無(wú)疑是電信企業(yè)面臨的重要問(wèn)題。對(duì)于不同的用戶來(lái)說(shuō)，影響其寬帶體驗(yàn)的原因是多種多樣的。用戶的帶寬、網(wǎng)關(guān)、網(wǎng)絡(luò)配置以及電視增值服務(wù)等因素都會(huì)對(duì)用戶的購(gòu)買(mǎi)決策產(chǎn)生影響。僅僅提升某一項(xiàng)因素并不能有效解決網(wǎng)速問(wèn)題，而過(guò)度側(cè)重于某一項(xiàng)因素的重復(fù)營(yíng)銷(xiāo)可能會(huì)對(duì)客戶造成騷擾。因此，精準(zhǔn)判定用戶的寬帶需求對(duì)于運(yùn)營(yíng)商和用戶來(lái)說(shuō)都是至關(guān)重要的。

根據(jù)2021年我國(guó)的發(fā)展調(diào)研報(bào)告，超過(guò)86.7%的公司已經(jīng)開(kāi)始利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效地幫助企業(yè)對(duì)用戶進(jìn)行分群，以滿足不同用戶群體的不同需求。在這項(xiàng)技術(shù)的支持下，電信企業(yè)能夠更好地實(shí)施精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)工作，為不同寬帶需求的用戶提供個(gè)性化的寬帶加油包策略。這樣的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)策略有助于提高用戶滿意度和忠誠(chéng)度的同時(shí)，也能為企業(yè)帶來(lái)更好的經(jīng)營(yíng)效益。

二、精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)

2006 年，菲利普·科特勒首先在《市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)原理》一書(shū)中，提出了依賴(lài)互聯(lián)網(wǎng)渠道的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)方法[1]。之后，F(xiàn)rancine 等人在《國(guó)際營(yíng)銷(xiāo)研究期刊》（International Journal of Research in Marketing）中提出，企業(yè)應(yīng)注意挖掘和分析用戶的消費(fèi)心理，利用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析手段輔助識(shí)別客戶的顯著特征，只有讓用戶在第一時(shí)間就接觸到 “對(duì)的產(chǎn)品”，才能提高營(yíng)銷(xiāo)的成功率，并為企業(yè)創(chuàng)造有效價(jià)值[2]。而在企業(yè)界，國(guó)外的一些大型公司也早已建立自己的精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，如Abel 等人以 Twitter 平臺(tái)的話題標(biāo)簽為依據(jù)，對(duì)用戶圖像進(jìn)行了刻畫(huà)，同時(shí)提升了語(yǔ)義的豐富度，并更精準(zhǔn)、立體地展示了用戶圖像[3]。

而在國(guó)內(nèi)，王波等作者認(rèn)為，精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)是戰(zhàn)略、過(guò)程和技術(shù)的有機(jī)統(tǒng)一，要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)，首先需要精準(zhǔn)地識(shí)別客戶需求，在此基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)整理，建立用戶屬性標(biāo)簽，準(zhǔn)確實(shí)施運(yùn)營(yíng)計(jì)劃，最后做出必要的后期評(píng)價(jià)[4]。萬(wàn)紅玲作者進(jìn)一步指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)在進(jìn)行精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)時(shí)，需要更加注意數(shù)據(jù)分析結(jié)論與真實(shí)的消費(fèi)者心理之間的差距，不能過(guò)分依賴(lài)大數(shù)據(jù)，只有結(jié)合企業(yè)經(jīng)營(yíng)的歷史經(jīng)驗(yàn)和具體的產(chǎn)品類(lèi)別，才能真正實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)[5]。

精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的思想內(nèi)涵為：1.以隱性營(yíng)銷(xiāo)為目標(biāo)，提升運(yùn)營(yíng)工作的精準(zhǔn)度；2.精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的過(guò)程及技術(shù)能夠得到科學(xué)，客觀的評(píng)價(jià)；3.幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)成本的節(jié)約，效益的提升和發(fā)展持續(xù)性的增強(qiáng)[6]。在運(yùn)營(yíng)商業(yè)務(wù)發(fā)展過(guò)程中，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，企業(yè)在組織和開(kāi)展市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)時(shí)通常會(huì)重點(diǎn)采用精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)策略。精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略的制定和實(shí)施需要經(jīng)過(guò)系統(tǒng)性的過(guò)程。一方面，企業(yè)需要全面分析當(dāng)前市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)的實(shí)際情況，了解市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、目標(biāo)客戶群體和市場(chǎng)趨勢(shì)等因素。另一方面，企業(yè)需要確定適合自身的市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)策略和目標(biāo)客戶群體。其中最關(guān)鍵的是對(duì)企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)痛點(diǎn)和消費(fèi)者需求進(jìn)行全面而精準(zhǔn)的把握，及時(shí)化解運(yùn)營(yíng)中的營(yíng)銷(xiāo)難題，對(duì)用戶需求進(jìn)行充分滿足，確保精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)能夠順利達(dá)成[7]。

精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)以對(duì)客戶的精準(zhǔn)定位為根基，借助先進(jìn)的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)手段，幫助企業(yè)構(gòu)建新型的運(yùn)營(yíng)服務(wù)系統(tǒng)，從而在獲取更高的銷(xiāo)售額和利潤(rùn)的同時(shí)，降低運(yùn)營(yíng)成本和防止資源浪費(fèi)。通過(guò)精準(zhǔn)定位，企業(yè)可以更好地了解客戶的需求和偏好，從而提供個(gè)性化的產(chǎn)品、服務(wù)和運(yùn)營(yíng)策略。同時(shí)，借助先進(jìn)技術(shù)和溝通手段，企業(yè)可以與客戶進(jìn)行有效地互動(dòng)和交流，建立良好的關(guān)系和信任，進(jìn)一步提升客戶滿意度和忠誠(chéng)度。通過(guò)搭建新型的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，企業(yè)能夠及時(shí)響應(yīng)客戶的需求和問(wèn)題，提供快速、高效的解決方案，從而增強(qiáng)客戶體驗(yàn)，促進(jìn)再次購(gòu)買(mǎi)和口碑傳播。

三、寬帶加油包產(chǎn)品精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)流程設(shè)計(jì)

精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)的流程可以簡(jiǎn)單劃分為4W1H，即在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間（When）和地點(diǎn)（Where），通過(guò)合理方式（How），向指定對(duì)象（Who）進(jìn)行適合產(chǎn)品（What）的銷(xiāo)售，大幅提升了營(yíng)銷(xiāo)工作的準(zhǔn)確度[8]。在大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)包含了精確信息、精準(zhǔn)分析和精準(zhǔn)推薦這三個(gè)要素[9]。

首先，精確信息是指通過(guò)收集和整理大數(shù)據(jù)，獲取到準(zhǔn)確、詳盡的用戶信息，包括個(gè)人特征、行為偏好、消費(fèi)歷史等。這些信息是進(jìn)行精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)。

其次，利用先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)用戶信息進(jìn)行分析是精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵步驟。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，可以發(fā)現(xiàn)用戶之間的關(guān)聯(lián)和規(guī)律，洞察用戶的需求和行為模式，從而為精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)提供有力支持。

最后，基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，精準(zhǔn)找到潛在用戶，并對(duì)用戶的需求進(jìn)行識(shí)別和預(yù)測(cè)，并將有益的信息及時(shí)、精準(zhǔn)地推薦給需要的用戶。通過(guò)個(gè)性化的推薦系統(tǒng)和營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)及時(shí)將符合用戶興趣和需求的產(chǎn)品、服務(wù)、促銷(xiāo)等信息準(zhǔn)確地傳遞給目標(biāo)用戶，提高用戶滿意度，提升用戶的購(gòu)買(mǎi)意愿。

基于此，本文設(shè)計(jì)了一套寬帶加油包產(chǎn)品的精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)流程，該流程可以簡(jiǎn)單分為數(shù)據(jù)分析與運(yùn)營(yíng)策略研究?jī)纱竽K。在數(shù)據(jù)分析階段，本文首先對(duì)用戶消費(fèi)特征、終端特征、寬帶特征、家客產(chǎn)品特征以及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用偏好等多維度屬性做了細(xì)致梳理，統(tǒng)計(jì)用戶的相關(guān)特征并做了可視化，并通過(guò)對(duì)預(yù)處理數(shù)據(jù)的K_means聚類(lèi)實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶的分群與建模分析。而在運(yùn)營(yíng)策略研究階段，本文基于前述分群建模分析的結(jié)果，明確聚類(lèi)客戶的真實(shí)需求特征，從而制定出相應(yīng)的客群精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)策略。

四、用戶數(shù)據(jù)分析

用戶數(shù)據(jù)分析階段可以簡(jiǎn)單劃分為三個(gè)部分：數(shù)據(jù)預(yù)處理階段、數(shù)據(jù)探索階段、K_Means聚類(lèi)分析階段。在用戶數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，首先對(duì)收集到的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和基礎(chǔ)分析，以提取出更有價(jià)值的信息。在接下來(lái)的數(shù)據(jù)探索階段，本文將使用一些統(tǒng)計(jì)學(xué)方法輔助對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，通過(guò)直方圖、餅圖、熱力圖等形式展示數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征，并識(shí)別出寬帶加油包產(chǎn)品的主要用戶群體及其與產(chǎn)品最相關(guān)的屬性。最后通過(guò)K_Means聚類(lèi)算法，挖掘數(shù)據(jù)更為深層的特征，并將不同的用戶群體進(jìn)行分群，從而根據(jù)分群結(jié)果確定各用戶群體的關(guān)鍵屬性。

（一）數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是指在進(jìn)行有價(jià)值的數(shù)據(jù)分析之前，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、補(bǔ)全和轉(zhuǎn)換等一系列工作。常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理手段有數(shù)據(jù)歸約、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換等。這一系列的數(shù)據(jù)預(yù)處理操作有助于提高數(shù)據(jù)的有效性和分析的準(zhǔn)確性。本文整體的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程如圖1所示。初始數(shù)據(jù)約50000條，其中每條數(shù)據(jù)有134個(gè)屬性字段，刪除其中全為“NULL”的字段后，保留88個(gè)字段的數(shù)據(jù)。根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，面向?qū)拵в脩暨M(jìn)行客群分層，篩出其中屬性字段“無(wú)移動(dòng)寬帶用戶”為“否”的用戶，剩余20859條有用數(shù)據(jù)。最后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)一步標(biāo)準(zhǔn)化處理，去除所有用戶屬性全部相同的字段，因?yàn)檫@些字段對(duì)于用戶分群沒(méi)有參考價(jià)值。然后利用屬性字段中位數(shù)，平均值等具有統(tǒng)計(jì)性質(zhì)的數(shù)據(jù)填充到每條數(shù)據(jù)的缺失屬性中，最后所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化后得到一共20859條數(shù)據(jù)，保留了73個(gè)屬性字段。

在上述處理之后，本文還對(duì)數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行了分析。對(duì)于保留的73個(gè)屬性字段數(shù)據(jù)，首先我們通過(guò)標(biāo)簽編碼、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理剩余樣本數(shù)據(jù)。緊接著為了去除相關(guān)性較低的數(shù)據(jù)，我們通過(guò)特征相關(guān)熱力圖篩選出其中相關(guān)系數(shù)大于0.8的屬性字段，刪除了“用戶ID”， “家庭ID”， “當(dāng)前終端制式”，“5G開(kāi)關(guān)”，“是否關(guān)鍵人”等相關(guān)系數(shù)低的無(wú)關(guān)字段，保留“5G終端標(biāo)識(shí)”“5G網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)”“是否家庭成員”“近期有家寬投訴或故障”“無(wú)線網(wǎng)近期有投訴”等有關(guān)字段。預(yù)處理階段結(jié)束，共64個(gè)有用屬性字段被保留。

（二）數(shù)據(jù)探索

為了探索預(yù)處理數(shù)據(jù)的一些特征，本文利用了一些統(tǒng)計(jì)學(xué)手段對(duì)數(shù)據(jù)特征可視化，輔助尋找寬帶加油包產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)客戶，利用雷達(dá)圖展示了用戶的裸網(wǎng)關(guān)和質(zhì)差路由器的特征，并通過(guò)餅圖和條形圖對(duì)用戶的年齡與帶寬特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)結(jié)果的可視化。通過(guò)以上數(shù)據(jù)可視化的操作，本文得到了以下結(jié)論：1.針對(duì)網(wǎng)關(guān)問(wèn)題，大部分用戶為正常用戶，需求寬帶加油包產(chǎn)品用戶一般均存在的裸網(wǎng)關(guān)、路由器質(zhì)差問(wèn)題，需重點(diǎn)對(duì)此類(lèi)用戶開(kāi)展精細(xì)化運(yùn)營(yíng)；2. 30-60歲中年人是寬帶消費(fèi)的主體；3. 100M、300M、00M寬帶是主流寬帶用戶，千兆提速空間大。

此外，我們還探索了用戶年齡與消費(fèi)、流量、終端換機(jī)時(shí)長(zhǎng)三大用戶關(guān)鍵屬性的相關(guān)關(guān)系， 通過(guò)分布圖與相關(guān)熱力圖得到結(jié)論：20-60歲區(qū)間用戶消費(fèi)高，流量需求大，并且更換終端設(shè)備的需求也較為旺盛。針對(duì)這部分用戶開(kāi)展進(jìn)一步的客戶聚類(lèi)建模，有助于客群特征細(xì)分、分類(lèi)制定策略，提升精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)成功率。

（三）數(shù)據(jù)挖掘

1. PCA主成分分析

PCA（principal component analysis），即主成分（主分量）分析，是一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析的方法，目的是提取數(shù)據(jù)中的主要成分。利用降維的思想，把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，PCA實(shí)際上是一個(gè)線性變換，這個(gè)變換把數(shù)據(jù)變換到一個(gè)新的坐標(biāo)系統(tǒng)中，保留數(shù)據(jù)中的低階主成分，忽略高階主成分，這些低階成分往往能夠保留住數(shù)據(jù)的最重要方面。

通過(guò)PCA 操作，我們需要對(duì)剩余64個(gè)屬性字段進(jìn)行降維處理，建模細(xì)分多類(lèi)聚類(lèi)客群，保留得到貢獻(xiàn)率大的新屬性。降維處理后，我們得到保留了15個(gè)貢獻(xiàn)度大于80%的新屬性，包含“5G家庭用戶”，“質(zhì)差路由器”等關(guān)鍵客群，最終需要聚類(lèi)分群的數(shù)據(jù)共20859條，每條15個(gè)屬性。

2. K_means聚類(lèi)

K_means算法全稱(chēng)為K均值聚類(lèi)算法，是一種廣泛使用的聚類(lèi)方法。其計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是：先將數(shù)據(jù)分為K組，隨機(jī)選取K個(gè)對(duì)象作為初始的聚類(lèi)中心，然后計(jì)算每個(gè)對(duì)象與各個(gè)種子聚類(lèi)中心之間的距離，把每個(gè)對(duì)象分配給距離它最近的聚類(lèi)中心。聚類(lèi)中心以及分配給它們的對(duì)象就代表一個(gè)聚類(lèi)，最終迭代聚類(lèi)中心不再改變或者沒(méi)有對(duì)象被分配給不同聚類(lèi)后就完成了對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)[10]。

為了確定最佳的K值，即最終的聚類(lèi)數(shù)目，我們計(jì)算了不同K值下的CH（簇內(nèi)緊密度）和SC（輪廓系數(shù)）值。CH值與SC值是評(píng)價(jià)分群算法好壞的關(guān)鍵指標(biāo)之二，每個(gè)簇的中心點(diǎn)（即K個(gè)質(zhì)心之一），并計(jì)算每個(gè)簇中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)到該簇中心點(diǎn)的距離的平均值，這個(gè)值被稱(chēng)為CH值。輪廓系數(shù)（Silhouette Score，簡(jiǎn)稱(chēng)SC值）衡量的是每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到其所屬簇內(nèi)其他數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均距離與到任意其他簇內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均距離之間的比例。在不同K值下，兩個(gè)指標(biāo)的數(shù)值如表1。

通過(guò)表1，尋找了簇內(nèi)緊密度（CH值）最低和輪廓系數(shù)（SC值）最高的點(diǎn)，從而最終確定了最佳的聚類(lèi)數(shù)目K=2。根據(jù)這一結(jié)果，將客戶群體分為兩類(lèi)，類(lèi)別1用戶11096戶，類(lèi)別2用戶9763戶。為了確認(rèn)這兩類(lèi)用戶的關(guān)鍵需求，本文篩選業(yè)務(wù)側(cè)關(guān)心的重要四維屬性“5G高價(jià)值關(guān)鍵人”“質(zhì)差路由器”“寬帶電視用戶”和“區(qū)域流量用戶”，利用雷達(dá)圖對(duì)用戶進(jìn)行需求建模，并最后確定類(lèi)別1用戶群體主要具有“5G高價(jià)值用戶”這一屬性，類(lèi)別2用戶屬性主要為“質(zhì)差路由器”。

五、運(yùn)營(yíng)策略

根據(jù)K_means聚類(lèi)結(jié)果，本文劃分得到了兩類(lèi)關(guān)鍵用戶，一類(lèi)是具有質(zhì)差路由器的用戶約9763人，另一類(lèi)是5G高價(jià)值家庭關(guān)鍵人用戶約1.1萬(wàn)人。針對(duì)這兩類(lèi)不同的用戶群體，本文設(shè)立了“資費(fèi)較低帶寬相對(duì)小的寬帶加油包”、 “資費(fèi)高帶寬大的寬帶加油包”兩種不同產(chǎn)品，并針對(duì)兩者“新路由器”與“高質(zhì)量寬帶”的不同需求制訂了獨(dú)特營(yíng)銷(xiāo)策略。

分析兩類(lèi)潛在用戶群體的需求，其中一個(gè)群體升級(jí)寬帶加油包的需求來(lái)源主要是由路由器卡頓導(dǎo)致的極差上網(wǎng)體驗(yàn)。針對(duì)這一有網(wǎng)關(guān)需求的用戶，運(yùn)營(yíng)策略應(yīng)強(qiáng)調(diào)解決路由器卡頓和上網(wǎng)體驗(yàn)問(wèn)題，提供購(gòu)買(mǎi)寬帶加油包贈(zèng)送新路由器的方案。宣傳重點(diǎn)為新路由器的性能和優(yōu)勢(shì)，強(qiáng)調(diào)新路由器的穩(wěn)定性、速度和覆蓋范圍，首次突出高帶寬的速率優(yōu)勢(shì)，二者結(jié)合能為用戶提供穩(wěn)定快速的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)，產(chǎn)品定位為解決用戶“上網(wǎng)難”的問(wèn)題。

而對(duì)于另一類(lèi)5G高價(jià)值用戶，營(yíng)銷(xiāo)的關(guān)鍵并不在于解決帶寬低或路由器質(zhì)量差的問(wèn)題，這些用戶的核心需求是更高、更快、延遲更低的寬帶網(wǎng)絡(luò)。因此，主要運(yùn)營(yíng)策略應(yīng)側(cè)重于宣傳大帶寬所帶來(lái)的高品質(zhì)網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。強(qiáng)調(diào)加油包產(chǎn)品的大帶寬、高穩(wěn)定性，并突出其“全屋覆蓋”“極速下載速率”“支持高清視頻”和“低游戲延遲”等優(yōu)點(diǎn)，以滿足用戶對(duì)高質(zhì)量上網(wǎng)體驗(yàn)的需求。

六、結(jié)束語(yǔ)

本文運(yùn)用用戶分群技術(shù)成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)寬帶加油包產(chǎn)品的精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)。首先采用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了降維、清洗等一系列數(shù)據(jù)處理操作。隨后，利用K-means聚類(lèi)算法將寬帶加油包用戶進(jìn)行分類(lèi)，確定了分類(lèi)數(shù)為2。最終，根據(jù)這兩類(lèi)用戶的特點(diǎn)，制定了精準(zhǔn)的運(yùn)營(yíng)策略，并推出了針對(duì)不同用戶群體的定制化寬帶加油包方案，提供符合用戶興趣和偏好的個(gè)性化產(chǎn)品。在如今5G網(wǎng)絡(luò)已廣泛普及的中國(guó)，良好的上網(wǎng)體驗(yàn)已成為眾多網(wǎng)民的基本需求。并且隨著國(guó)內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟，越來(lái)越多的家庭設(shè)備也開(kāi)始接入網(wǎng)絡(luò)。由此可見(jiàn)，用戶對(duì)寬帶加油包的需求及其多樣性實(shí)際上正在逐漸增長(zhǎng)。為了滿足這更加復(fù)雜更加龐大的寬帶用戶需求，對(duì)于電信運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)，提升自己產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)能力是必不可少的。如何提升精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)的能力呢？一個(gè)有效的方法是采用更先進(jìn)的技術(shù)。新技術(shù)能夠帶來(lái)更準(zhǔn)確的用戶分群、更清晰的用戶畫(huà)像，以及對(duì)用戶需求更精準(zhǔn)的分析，而電信企業(yè)也能由此建立更精準(zhǔn)的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)。而在當(dāng)今，深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大模型等概念大火，許多行業(yè)的企業(yè)也已經(jīng)跟進(jìn)并建立自己的產(chǎn)品模型。對(duì)于電信企業(yè)來(lái)說(shuō)，建立自己的寬帶產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)模型不失為一個(gè)好選擇，利用大模型構(gòu)建能更加清晰與準(zhǔn)確地用戶畫(huà)像，也能輔助判斷運(yùn)營(yíng)策略的優(yōu)劣。相信借助這些新時(shí)代的技術(shù)，能更準(zhǔn)確更及時(shí)向用戶推送更適宜的產(chǎn)品，也能幫助企業(yè)建立更加精準(zhǔn)的經(jīng)營(yíng)系統(tǒng)。

作者單位：張磊 中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)山西有限公司

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