网上电信客户洞察系统技术方案.docx
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网上电信客户洞察系统技术方案.docx
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网上电信客户洞察系统技术方案
网上电信客户洞察系统
技术方案
1引言2
1.1项目背景3
1.2项目出发点5
2系统技术框架6
2.1技术方法和路线6
2.2数据仓库的体系结构8
2.3分析维度9
3项目内容10
3.1项目概述10
3.2电信客户细分模型10
3.2.1客户细分的意义11
3.2.2客户特征属性选择11
3.2.3电信客户细分数据结构与流程设计13
3.2.4电信客户细分建模方法与实验性能评测15
3.2.5电信客户细分建模分析小结18
3.3电信客户流失预警模型19
3.3.1电信客户流失预警的意义19
3.3.2客户流失预警建模方法与实验性能评测19
3.3.3客户流失预警建模分析小结21
3.4客户信用度评分21
3.4.1电信客户信用度评分的意义21
3.4.2客户信用度信息21
3.4.3客户信用评分和实验性能评测22
4项目的关键技术23
4.1基于联机分析(OLAP)技术的细分算法23
4.2基于数据挖掘的聚类算法23
4.3基于数据挖掘的分类技术27
4.4基于层次分析法的信用度评分算法28
5系统建设周期31
1引言
自1999年以来,由于电信重组,中国电信市场逐步形成竞争格局,竞争的出现并愈演愈烈,运营商开始关注自身的核心竞争力,这个阶段企业开始以市场为中心,将产品的增量市场和话务量经营,作为市场经营管理的重心所在。
此阶段在中国电信一直持续到2004年王晓初总经理“精确营销”理念的提出。
这个阶段属于产品导向型。
随着市场竞争的进一步恶化,客户由于运营商和产品的可选择性越来越丰富,个性化的需求也随之越来越多样。
电信企业开始注重以客户为中心,把握客户需求,并作出及时准确的响应,适应客户不断变化并越来越个性化的需求。
2004年王晓初总经理提出“精确营销”的理念,预示着中国电信以营销为导向的经营理念转变,而客户品牌的明确划分和部署,则意味着中国电信真正以客户导向为核心营销时代的正式到来。
经历了从技术导向向产品导向,目前又在朝客户导向转型,“聚焦客户”,道出了转型的核心所在。
“聚焦客户”观念的自上至下宣贯,企业组织架构的调整优化,均是企业落实“聚焦客户”的具体举措。
2003年中国电信完成的营销再造(MR)项目,提出了洞察力营销这一重要营销理念,其核心内容在于两个方面,一是规范了包括客户洞察、营销策划、营销执行、营销评估等4个环节的、闭环的营销活动流程(如图1所示);二是强调了客户洞察作为营销管理流程的起始环节,也即强调了“聚焦客户”在企业营销管理中的关键核心地位。
图1MR的四环节营销活动流程
MR的营销活动流程在一定程度上规范了各电信企业的营销管理工作,但在实践过程中,发现存在以下两个问题。
①由于缺乏IT手段的有效支撑,营销活动流程闭环管理仅停留于理念层面,并未真正落实。
比如,营销审批和监控基本靠手工操作,导致营销管理效率不高,且易出错,营销闭环流程在企业并未真正流转起来;
②客户洞察环节,主要完成分析、刻画客户消费需求及行为特征的工作,由于要处理海量的客户消费数据,必须借助数据挖掘技术。
目前电信企业的数据仓库架构以支撑传统的OLAP分析为主,导致数据挖掘项目过程中数据抽取、整合、变量生成耗时过长,企业缺乏数据挖掘专业人员等问题,均直接影响数据挖掘在企业的高效执行,客户洞察在整个营销闭环流程中关键核心地位未能真正发挥。
这两个致命问题的存在,营销闭环管理各环节之间不能环环相扣,数据挖掘成果不能普及,导致洞察力营销这一先进营销理念在企业的落实受到严重影响,从而使“聚焦客户”流于形式。
1.1项目背景
要真正地实现“聚焦客户”,首先要分解营销管理流程各环节工作,并将其依据IT支撑功能类别进行归纳总结,设计“聚焦客户”的营销管理IT支撑系统功能。
要保证“聚焦客户”营销管理流程在企业的真正落实,须建立相应的IT系统,固化相关管理流程,同时解决数据挖掘采集耗时长和客户洞察成果在营销推广应用工作中因为没有系统支撑而效率低的问题。
基于以上目标,细化营销管理流程各环节所包含的各项工作,将这些细化后的工作内容根据IT支撑功能的性质归类,可以归纳总结为3种性质的支撑:
第一类:
工作流的支撑。
此类支撑贯穿并衔接4大环节以及组成各大环节的内部各小环节之间。
比如,构成营销策划的营销目标确定、营销方案设计、方案审批和营销测试等细化环节之间需要工作流支撑,方可实现环节间的衔接和连贯。
第二类:
数据流的支撑。
此类支撑主要针对营销管理流程中对于数据查询、报表查询或数据获取的环节。
比如,在执行客户洞察工作中客户分群挖掘模型的建立,需要客户统一特征视图和套餐资料库的数据采集支撑。
第三类:
分析模型的支撑。
此类支撑主要针对各环节中需要运行数据挖掘模型,获取客户洞察结果的环节。
比如:
在营销执行环节,需要对营销活动进行目标客户定位,则可以直接运行系统中已经建立的目标客户定位模型,获得相关的目标客户名单,实行有的放矢的营销执行,提高营销活动的命中率。
依据上述思路,“聚焦客户”营销管理流程的IT系统功能架构可设计如下,如图2所示。
图2“聚焦客户”营销管理流程IT支撑功能设计
要真正地实现“聚焦客户”,还要建立并优化相应IT支撑系统,保证“聚焦客户”营销管理流程在企业的真正落实。
根据以上系统功能设计思路,并结合目前企业IT支撑系统现状,可设计“聚焦客户”营销管理IT支撑系统架构如图3所示。
图3“聚焦客户”营销管理流程IT支撑系统架构
①建立客户洞察系统,主要支撑营销管理流程中各环节所涉及的客户分群、流失预警、目标客户定位、营销评估等客户洞察、数据挖掘工作。
客户洞察系统包括两部分功能:
❑以客户统一特征视图、套餐资料库为主要内容的数据集市,主要支撑客户洞察、数据挖掘工作的数据采集以及营销管理流程各环节中的数据查询;
❑数据挖掘模型,并将模型模板化,以高效推动数据挖掘技术对企业各层级营销工作的应用支撑。
②建立营销管控平台,帮助实现营销活动流程中四大环节之间以及构成各大环节的小环节之间的工作流的贯穿和衔接,实现流程自动化和过程监控,及时发现问题和解决问题,从根本上提高营销流程效率,实现营销工作的闭环管理。
③建立客户洞察系统、营销管控平台与各客户接触界面系统,以及其与企业内部办公网OA之间的接口关系,保证数据挖掘结果能够直接指导一线客户经理的营销执行工作,同时,营销活动结果信息也能及时反馈到客户洞察系统,帮助更新数据集市的数据、支撑营销效果评估并调优原有的数据挖掘模型。
洞察力营销理念于2003年提出,而“聚焦客户”营销管理IT支撑系统的全面提出则在2008年。
如果企业缺乏贯穿整个营销流程各环节的IT系统支撑,客户洞察系统与企业的IBSS/CMMS/10000等客户接触界面系统没能建立数据接口,数据挖掘结果不能实现系统间的自动高效传送,只能通过文件的方式给到一线营销经理,仍然达不到客户洞察对整个营销流程高效支撑的目的。
这与电信企业营销工作中反应出来对客户洞察的迫切需求形成强烈反差。
目前,营销管理IT支撑系统的建设已经全面开展,某分公司率先立项,和网上电信营业系统的开发商——某市某数码科技有限公司合作,于2008年,开发和实施电信客户特征视图系统项目,按照已定义的客户特征要素,自动化生成客户特征库,实现为营业员、客户经理、10000号等一线客服人员提供快捷的、方便的、灵活的、安全的客户特征视图展现服务,系统性能为实时响应时间小于3秒。
客户特征要素包括基本信息、温馨提示、客户联系和决策信息、客户经理、产品结构、客户协议、语音分析、产品订购、协议签订、客户抱怨、客户催缴、客户关怀、主动营销、客户价值、客户信用、客户预测、客户风险和电信事件十八类属性的数据集市,为建设电信客户洞察系统打下了牢固的基础。
1.2项目出发点
建设电信客户洞察系统,项目开发方还须注重以下方面的工作,方可真正落实“聚焦客户”的目标。
(1)充分利用某分公司内部数据的资源优势,开展客户洞察工作。
电信与其他行业相比,内部数据资源方面有极大的优势。
因为计费的需要,电信客户每次电话呼叫、每次上网、每次短信等电信消费行为均在企业内部系统中留下记录,依据这些记录,可以分析刻画所有客户的消费习惯、消费特征,比如大到分析客户所属价值段,电信消费结构和变化趋势,消费是否出现异常,小到分析客户习惯什么时段打电话,通话方向的集中度如何,客户是否习惯“煲电话粥”,等等。
因为电信企业内部数据具备外部市场调查数据所不可比拟的全面性、完整性、真实性等特点,因此,从国内外电信运营商客户洞察、数据挖掘的工作开展来看,均是充分利用企业内部数据,建立数据仓库,作为支撑客户洞察工作长期开展、持续优化并直接应用于营销推广的重要数据来源。
(2)数据挖掘模型研发的持续性优化。
从原始数据到有用的信息,需要数据加工、数据分析的过程。
与传统的统计分析技术不同,数据挖掘是一种高效处理海量数据,并从纷繁复杂的数据中发现规律和可用信息的技术;与统计分析工作相比,数据挖掘模型的研发耗时长,技术含量高,工作量大,占用资源也更多;同为营销支撑,统计分析工作的最终结果是判断营销问题、发现营销机会,支撑到分产品分客户群的营销策略,而数据挖掘模型的结果则可以到最细粒度的营销支撑,直接支撑到每个客户的差异化营销策略。
一个自商业理解开始、至模型部署结束、经过CRISP-DM六环节的数据挖掘模型研发工作,通常需历时两个月才能完成,加强模型研发的持续性优化,无论从完善模型的推广应用效果,还是提高研发资源的效率,都极具意义。
(3)数据挖掘专业队伍的培养。
数据挖掘是一门专业性较强的技术。
从事电信数据挖掘研究的人员,不仅需要有统计分析、数据库管理的专业背景,更需要对电信客户、营销工作以及企业内部数据资源有充分的了解。
优秀的数据挖掘研究人员不是一朝一夕就能成就,通常需要大概三年的培养期;一项数据挖掘模型研发工作决不是单打独斗就能完成,需要分工合作,群策群力,团队作战,方可最终完成。
客户洞察系统作为营销管理流程IT支撑系统的起点子系统和核心子系统,并非一个功能性的系统,而是应用型系统,需要持续的模型研发和优化,才能发挥其作用。
这就要求有一支稳定的数据挖掘团队的长期支撑。
假若没有稳定的专业团队,就不可能有持续性的模型研发和优化;假若没有持续性的模型研发和优化,便不能解决企业不断出现的营销新问题,客户洞察系统将形同虚设。
那么,“聚焦客户”的目标也将越来越远。
2系统技术框架
2.1技术方法和路线
技术路线采用J2EE/XML,应用服务器采用WebLogic,数据库采用Oracle10G,中间件服务器采用BEATuxedo8。
开发框架采用Spring+Hibernate+Struts+Ajax结构。
如图4所示:
图4:
J2EE系统结构逻辑图
❑Struts技术
Struts是典型的基于MVC模式应用架构的框架,MVC是模型(Model)、视图(Viewer)、控制(Controller)的缩写,Struts分别对这三个类提供了实现组件。
❑Hibernate技术
Hibernate是一个数据持久层框架,是一种实现对象和关系之间映射的工具,对JDBC进行了轻量级的对象封装,使程序员可以使用对象编程思想来操作数据库。
不仅提供了从Java类到数据表的映射,也提供了数据查询和恢复机制。
相对于使用JDBC和SQL来操作数据库,使用Hibernate能大大地提高实现的效率。
Hibernate框架用配置文件的形式来定义Java对象和数据表之间的映射关系,同时在更深的层面将数据表之间的关系解释为Java对象之间的继承及包含等关系。
通过使用HQL语句将复杂的关系算法用对象的方式描述,在很大程度上
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