追踪用户行为偏好实现信息类产品精准营销.doc

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1、成果上报申请书成果名称追踪用户行为偏好,实现信息类产品的精准营销成果申报单位 北京 省(自治区/直辖市)公司成果承担部门/分公司 数据业务 部门 / 分公司项目负责人姓名项目负责人联系电话和Email项目参与人姓名成果专业类别*数据业务成果研究类别*其他省内评审结果*(按填写说明3)关键词索引(35个)用户偏好 精准营销 信息类产品 经分系统应用投资 无 万元(指别的省引入应用大致需要的投资金额)产品版权归属单位 北京移动对企业现有标准规范的符合度:(按填写说明4)在原有经分规范基础上,增加了用户行为偏好的判别标准和规则,对用户偏好进行了分类管理。同时在经分系统上建立了用户偏好模型,为支撑精细

2、化营销奠定了基础。成果简介:简要描述成果目的和意义,解决的问题,取得的社会和经济效益。在对信息类产品(如12580、手机报等)进行营销推广的工作中,面对信息类产品涵盖的众多特点和目标用户群完全不同的子业务,如何准确地识别潜在客户并进行精准营销,是我们面临的一个难题。本项目通过总结、归纳、提炼与业务使用高度相关的用户行为变量,同时结合信息类产品的功能特点,在经分系统中建立用户行为偏好组,并在用户偏好与信息类产品之间建立对应关系,形成匹配规则。从而在营销推广中,可以根据客户行为特点向其推荐合适的产品,达到精准营销的目的。在建立用户行为偏好组的过程中,充分利用12580的商户信息库,来不断丰富和细化

3、经分系统中用户偏好组子类的筛选规则,从而达到精准地筛选出拨打某些特定商户的目标用户,向这些潜在用户群精准地推荐不同的信息类产品的目的,既提升了营销效率,也提升了12580信息库的利用率。在项目的实施过程中共建立了4大类18小类的用户偏好组。对用户行为偏好进行了精细的划分。本项目解决如下问题:1、 如何精准地找到信息类产品的潜在目标用户?2、 如何对用户行为偏好进行细分?3、 细分后,从哪些维度对用户关联行为进行定义?如何进行筛选?该成果可以在以下方面进行应用:1、 提升12580、手机报等信息类产品的营销效率,提升业务量和收入。2、 在经分系统中建立细分的用户行为偏好模型,更准确地进行用户偏好

4、管理。3、 更精准地向用户营销,减少对用户的打扰,提升客户满意度。4、 固化、常态化的用户偏好识别系统,为业务人员提供便捷有效的营销支撑。省内试运行效果:描述成果引入后在本省试运行方案、取得的效果、推广价值和建议等。本项目实施后,大大提升了本省以12580为试点的信息类产品的营销效率,促进了业务的快速发展,并直接提升了收入,降低了营销成本,主要成果体现在:1、显著提高短信群发的反馈率,提升营销效率。项目实施后,短信群发反馈率从不到1,提升到8%!2、带动查询量和用户量的迅速提升,并直接带来收入的增长。09年12月由12580带来的直接通信费收入比09年1月增长了1.3倍!3、促进12580业务

5、更健康均衡地发展。北京12580异常客户占比只有不到1,客户真实而健康。同时,09年底日均查询量超过1500次的12580子业务超过11个,是08年底的2.2倍。4、降低营销成本、运营成本,降低对用户骚扰,提高用户满意度。文章主体(3000字以上,可附在表格后):根据成果研究类别,主体内容的要求有差异,具体要求见表格后的“填写说明5”。追踪用户行为偏好,实现信息类产品的精准营销一、 项目背景在对12580、手机报等信息类产品进行营销推广的工作中,如何能准确识别潜在的客户并进行精准营销,是我们面临的一个难题。信息类产品涵盖的内容非常广泛,同一产品的目标人群都有着显著的差异,以12580业务举例,

6、其查询的内容,从黄页查号到商旅出行、从电影演出到家电维修、从开车导航到公交换乘,虽然都是12580查询业务,但各子产品间,目标人群差异非常明显。之前在推广12580业务时,主要是针对拨打过114的用户进行策反,但这样很难精准地找到不同查询子产品的目标用户,因为拨打114的群体主要是为了查询电话号码,但电话号码的类别却千差万别,他们所体现的共同属性只是愿意通过电话查询信息,但他们具体日常生活中对信息有什么样的需求,他们日常的行为偏好是怎样的,却无从知道,很难向这些人精准地推广业务,也很难提升营销效率。二、 项目概述 本项目通过总结、归纳、提炼与业务使用高度相关的用户行为变量,在经分系统中建立用户

7、行为偏好组,并在用户偏好与信息类产品之间建立对应关系,形成匹配规则。从而在营销推广中,可以根据客户行为特点向其推荐合适的产品,达到精确营销的目的。 在建立用户行为偏好组的过程中,充分利用12580不断更新和丰富的商户和企事业单位电话号码库,来丰富和细化经分系统中用户偏好组的筛选规则,从而达到精准地筛选出具有特定偏好的目标用户进行精准营销的目的,既提高了营销效率,也提升了12580信息库的利用率。三、 解决方案 建立用户行为偏好组,实现精准营销的具体解决方案主要包括以下几步:1、 根据用户偏好界定用户的特征类型,建立用户偏好组,比如生活类、商旅类等。同时,结合信息类产品的信息内容范围,对偏好类别

8、进行进一步细分。2、 根据特征类型进行与其相关的关联行为描述,建立用户特征与行为之间的匹配关系。同时搜集可获取的筛选变量,设定筛选变量所需的临界值(阀值)。3、 根据筛选条件对全体在网用户进行搜索,找出符合每一偏好特征类型的用户,在经分系统上打上标识,不断补充和完善客户的统一视图,并通过适当的时机向其推荐相对应的子业务。四、 项目方案实施 下面以12580产品为例,说明本项目是如何实施的。我们首先对12580目标用户的特征进行界定和分类并建立用户偏好组,然后针对不同偏好组的用户特征进行描述和行为关联,接着制定筛选的规则,最终通过经分系统来实现对用户的获取。(一)结合用户的偏好,对用户特征进行界

9、定与分类根据用户的行为偏好,共建立四大类偏好组,分别为:生活类、商务类、音乐类、体育类。今后随着业务的丰富,还将进一步丰富和完善。针对这四大类偏好,结合12580提供的查询范围,对类别进行细分,重点对生活类偏好的用户进行细分,包括电影、演出展览、餐饮、休闲、购物、公交、京郊游等一共18个子类。(二)基于用户偏好的特征类型,对与其相关的行为进行描述 在本项目中,对用户特征的识别,及与行为的关联主要体现在以下几方面:用户语音通话行为特征,业务订购特征和营销活动偏好。1、 语音通话行为特征语音通话行为特征指的是用户拨打特殊商户的号码所体现出来的用户行为特征。在项目启动初期,我们只是简单地挑选拨打过1

10、14的用户,将其与生活类信息偏好用户组进行关联;挑选拨打携程和e龙电话一定频次的用户,将其与商旅偏好用户组进行关联。随着项目的进展,北京12580信息库也已经优化地比较准确和全面了,在12580能够为用户查询到商户号码和各种资讯的同时,如何将这批数据库的信息发挥更好的作用,更好地为12580服务,成为我们思考的一个问题。经过一段时间的观察和分析,我们认为12580数据库中的大量商户本身都具有一定的知晓度,而且很多热门商户,他们在特定人群中的知晓度可能远大于12580,比如热门影院的影讯排期查询号码,比如旅行社电话,如果我们要精准地找到目标用户,有一个捷径就是可以从这些商户的客户群进行挖掘。于是

11、我们分类汇总整理12580数据库的商户号码,并将其与经分系统中的用户偏好组进行关联,凡是拨打某类商户满足一定频次的用户,就认为他是属于某种行为偏好的用户。举例:针对京郊旅游偏好组,我们将其行为关联为“拨打了京郊各旅游景点、民俗村、农家乐、采摘园、各区县旅游局电话,以及提供京郊游服务的各旅行社的电话的用户”,所有这些旅游景点、民俗村等的电话,都是从12580数据库中搜集整理得来的。2、 业务订购特征指用户订购了某类别自有数据业务或梦网SP业务所体现的用户行为特征。举例:如果用户订购了“违章及时通”业务,我们就将其与“有车一族”偏好组进行关联。3、营销活动偏好将以往参与各种营销活动和领取了奖品的用

12、户,纳入到相应的用户偏好组,比如将参与领取电影优惠券的用户纳入到电影偏好组中。(三)定义不同用户偏好组的筛选规则、临界值 筛选规则的定义根据关联行为的不同而有所不同。举例:针对公交偏好的用户,其关联的行为是拨打了公交热线和地铁热线电话,定义的筛选规则就是用户主叫通话记录中是否含有公交、地铁热线电话,设定的计数规则和临界值是:统计周期3个月,统计周期内累计拨打电话次数大于1次。 本项目实施中所建立的用户偏好组、关联行为描述、筛选规则和计数规则等,如下表所示:类别用户特征关联行为描述筛选规则计数规则生活偏好黄页查询拨打114电话用户拨打114电话次数统计周期3个月,统计周期内累计拨打电话次数1次电

13、影爱好者拨打过电影院电话和各种电影票订票热线用户通话记录中是否有电影院和订票电话统计周期6个月,统计周期内累计拨打电话次数1次订购过电影相关手机报业务,或订购过梦网电影类业务用户订购记录中,是否包含电影类手机报业务或梦网电影类业务1(按年统计)通过其他营销活动领取过电影票或电影优惠券营销管理平台中是否有参与电影票相关的营销活动的记录1(按年统计)演出展览拨打过票务热线、博物馆展览馆电话、剧场电话用户通话记录中是否有博物馆、剧场等电话和票务热线统计周期6个月,统计周期内累计拨打电话次数1次偏好京郊游拨打北京郊区景点电话、农家乐电话、采摘园电话、北京本地游旅行社电话、各区旅游局电话用户通话记录中是

14、否有景点、采摘园、旅游局等电话统计周期3个月,统计周期内累计拨打电话次数1次偏好温泉滑雪拨打过温泉和滑雪商户的电话、提供温泉滑雪订票的旅行社电话用户通话记录中是否有温泉滑雪商户等电话统计周期2个月,统计周期内累计拨打电话次数1次公交一族拨打公交服务热线、地铁服务热线用户主叫通话记录中是否含有公交、地铁热线电话统计周期3个月,统计周期内累计拨打电话次数1次有车一族拨打交通服务热线、高速路查询电话,和汽车厂商、4S店、汽车修理行电话用户主叫通话记录中是否含有交通服务热线、汽车厂商、4S店、汽车修理行等电话统计周期3个月,统计周期内累计拨打电话次数1次订购过违章及时通用户订购业务中是否包含违章及时通

15、业务1(按年统计)偏好查询便民信息拨打搬家、快递、家电维修、家政服务商户电话、及政府各种便民咨询服务热线等用户通话记录中是否有搬家、快递等便民服务电话统计周期6个月,统计周期内累计拨打电话次数1次偏好购物拨打商场、超市、电器连锁商城等电话用户通话记录中是否有商城、超市等电话统计周期3个月,统计周期内累计拨打电话次数1次偏好餐饮拨打各类餐厅电话用户通话记录中是否有各类餐厅电话统计周期6个月,统计周期内累计拨打电话次数1次偏好休闲拨打酒吧、迪厅、茶馆电话用户通话记录中是否有酒吧、迪厅、茶馆等电话统计周期6个月,统计周期内累计拨打电话次数1次偏好网上查询、预订饭店 拨打过饭统网等订餐类电话用户的主叫

16、通话记录中是否包含饭统网等电话统计周期6个月,统计周期内累计拨打电话次数1次商务频繁出差且偏好火车拨打火车票订票热线、北京火车站咨询热线、铁路客服电话用户通话记录中是否有火车票订票和咨询、客服等电话统计周期6个月,统计周期内累计拨打电话次数1次频繁出差且偏好飞机拨打商旅服务运营商、各航空公司、民航大厦电话或首都机场热线等用户通话记录中是否有航空公司、机票订票热线等电话统计周期6个月,统计周期内累计拨打电话次数1次音乐偏好演唱会用户拨打过演唱会订票电话用户主叫通话记录中是否包含演唱会订票电话统计周期12个月,统计周期内累计拨打电话次数1次偏好唱歌用户拨打过KTV电话用户主叫通话记录中是否包含KT

17、V电话统计周期6个月,统计周期内累计拨打电话次数1次体育喜欢参加体育活动 拨打过健身场馆、体育场馆预订电话 主叫通话记录是否包含体育场馆、健身场馆的电话统计周期6个月,统计周期内累计拨打电话次数1次喜欢获取体育资讯 订购过体育类手机报和梦网体育类业务 用户订购业务中是否有梦网体育类业务,是否有体育类手机报业务。1(按年统计)(四)经分系统实现:对符合每一偏好特征类型的用户在经分系统上打上标识 在经分系统上,根据在BOSS中的话单明细和BOSS、MISC中用户的订购关系,以及从营销管理平台获取的用户参与以往营销活动的数据,获取用户偏好信息,在经分前台形成用户偏好特征标识,从而支撑12580精准化

18、营销筛选目标客户群的需求。 系统结构说明如下:图一:系统实现模型图1、数据获取及规范化 用于从各个不同的数据源获取用户的行为数据,并将其按照规范化的格式存入用户行为的规范化数据源库。2、用户行为筛选规则维护 提供标准的WEB SERVICE服务,供外部系统调用,用于规则的维护人员维护识别用户行为的筛选规则,提供给行为识别引擎识别用户行为的标准和用户行为分类。3、用户行为识别引擎 根据行为筛选规则的定义,基于用户行为的规范数据,识别用户特征及其分类,并为识别后的用户特征及分类做相应的标识。u 行为规则预处理 按照预定义的处理逻辑,将用户设定的规则进行初步翻译,把同一规则下的不同参数按照一定逻辑拼

19、接起来,处理过的规则保存起来。u 规则处理根据预处理的行为规则,基于用户行为数据,对用户的行为作出初步识别,并标识用户行为(拨打过电影院订票热线、拨打过4S店电话、拨打过订票电话等)。u 用户特征标识根据用户行为与特征的归属关系表设定,基于已经标识好的用户行为,归结为用户特征(偏好电影、有车一族、爱好唱歌等)。u 用户特征归类根据用户特征的分类表设定,基于已经标识好的用户特征,对用户特征进行分类(音乐类、体育类、生活类、商务类等)。(五)针对不同偏好的用户,向其精准地推荐不同的12580子产品在识别和筛选出不同偏好的用户后,就可以向这些用户精准地推荐不同的12580查询子产品。比如,针对电影偏

20、好用户,可向其推荐动态影讯查询及电影预订等相关业务;针对购物偏好用户,可向其推荐商场折扣查询业务,从而有效提升营销成功率,降低运营成本。整个项目的流程如下图二所示:京郊游偏好组经分系统偏好组BOSS系统MISC系统实现比对主叫话单是否拨打目标商户号码,识别不同偏好用户;比对订购关系等12580信息库:电影院、旅游景点、票务热线、餐饮、商场等商户号码电影偏好组购物偏好组演出偏好组京郊游业务潜在用户电影查询预订业务潜在用户商城折扣查询业务潜在用户演出展览查询业务潜在用户。挖掘潜在用户输出推荐电影预订产品品推荐商城折扣查询推荐京郊旅游产品推荐演出展览查询折扣查询数据业务和梦网订购关系,及参与营销活动

21、记录。推荐业务图二:追踪用户偏好进行精准营销应用流程图五、 项目效益本项目实施后,已经进行了几十次的精准化营销,实践结果表明,本项目能够大大提升营销效率,且具有实际可操作性。1、显著提升营销效率在建立用户偏好组之前,大多数信息类产品短信群发宣传的反馈率只有1左右,甚至更低。而在追踪用户行为偏好进行精准营销后,各偏好组的短信群发反馈率都得到了大幅提升,显著提升了营销效率。以12580短信群发为例:在向电影偏好组推荐电影票预订和电影查询产品时,群发反馈率提升到8;在向京郊旅游偏好组宣传12580京郊游产品时,群发反馈率提升到2.9%;在向演出展览偏好组推广演出展览动态信息查询时,群发反馈率提升到3

22、.6%。2、带动业务量和用户数的迅速提升,并直接带来收入的增长仍以12580项目为例,从09年初正式应用了基于用户偏好组进行精准营销后,12580查询量和用户量都得到了迅速提升。09年12月与09年1月相比,月查询量提高了4.5倍,月查询用户提高了2.1倍!查询量的增加直接带来了通信费收入的增长,09年12月与09年1月相比,12580查询带来的通信费收入增长了1.3倍。而且在应用了用户偏好进行精准营销后,我们推广的电影票预订业务,仅上线半年,就销售4.2万张,销售收入达到近200万元。3、促进业务更健康均衡地发展应用了基于用户偏好的精准营销后,业务发展更健康。北京12580异常客户占比只有不

23、到1,客户真实而健康;同时12580各子产品发展也更均衡,09年底,12580产品线中,日均查询量超过1500次的产品已经超过了11个,是08年底的2.2倍。4、本项目可同时为各种信息类产品进行精准营销提供支撑,实现系统资源利用的最大化通过用户偏好的选择,不仅可以为12580查询业务的精准营销服务,也可为其他信息类产品提供支撑,举例:挑选“喜欢参加体育活动”的用户,向其推荐体育类手机报产品可有效提升营销成功率。5、系统固化、常态化,为业务人员方便地提供营销的支撑本项目实施后,不用再基于营销活动每次去做数据提取了,把零星不定期的数据分析变为常态化数据分析,解决了以前很难获取业务运营支撑数据的问题。为业务人员日常的营销推广提供了方便地支撑。5、 降低营销成本、运营成本,降低客户骚扰,提升客户满意度 项目实施后,通过精准营销可以大大节省营销成本,缩短营销数据支撑处理周期,提高现有数据业务的渗透率,降低客户骚扰,提升客户满意度。

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