互联网通信应用中的大数据分析与用户行为预测研究

互联网通信应用中的大数据分析与用户行为预测研究

刘亮

中国电信股份有限公司陕西分公司

摘要：近年来，随着通信行业同质化竞争的日益激烈，网络运营商企业的快速发展遇到了新的机遇和挑战。对于网络运营商企业来说，在市场接近饱和的情况下，提高客户运营规模变得极其困难。传统的数据分析无论是数据取样范围和规模还是参与分析的变量数都是及其狭窄的，往往只能在较少的取样数据里面发现规律对未来发展趋势作出有限预测，这样预测的结果往往误差较大，无法满足当今企业发展的需要。而通过基于“大数据”基础的分析方法，由于取样范围及其广泛，分析角度是多维度的，且能够借助于先进的软件分析工具建立模型，可以更加准确的做出分析或预测，帮助企业决策者做出更加合理的判断和决策。

关键词：大数据时代；通信行业；客户关系；管理策略

一、基于大数据的通信行业客户行为分析

1.1 客户行为特征提取与建模

在大数据分析的基础上，从通信行业的各类数据中提取客户行为特征，包括通话记录、短信记录、流量使用情况、在线行为等。对这些特征数据进行处理和整合，构建客户行为模型。客户行为模型有助于深入理解客户的通信习惯、消费行为和需求特征，为后续的客户细分和价值评估提供基础。

1.2 客户细分与目标市场定位

通过对客户行为模型的分析，可以将客户分为不同的细分市场。例如，可以根据客户的通信需求、消费水平和在线行为将客户分为高价值客户、中价值客户和低价值客户。此外，还可以根据客户的年龄、性别、职业等因素进行细分。客户细分有助于运营商更好地了解各类客户的特点，制定针对性的营销策略和优化资源配置。

1.3 客户价值评估与需求预测

客户价值评估是衡量客户对运营商贡献的重要指标。通过对客户行为特征和消费数据的分析，可以评估客户的价值等级。此外，通过大数据分析客户的历史行为和潜在需求，可以预测客户未来的消费趋势和需求变化。这有助于运营商提前做好准备，提供更符合客户需求的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。

二、影响通信行业客户服务的因素

2.1产品的属性

产品是所有企业与客户之间的桥梁。通常，客户服务项目期望通过产品实现。因此，产品特征可以有效地衡量客户对企业的满意度。

在通信行业，其绝大多数产品不同于其他领域的无形和有形产品，包括创新管理、通信质量和人性化服务。此外，通信系统的转换率、可靠性、安全系数和安全性是通信产品的特殊特性，这也会影响客户的服务期望。

2.2客户掌握信息

在合理消费的过程中，用户普遍具有复杂的消费观念，通信行业的客户也是如此。对于通信行业的大多数客户来说，在开始购买通信产品之前，他们通常会通过各种方式掌握相关信息。各种信息的来源渠道主要包括：第一，网络运营商在客户管理、产品等方面的服务承诺。第二，网络运营商都在同学、亲戚、朋友和同事中享有声誉。第三，网络运营商在其自身宣传和规划过程中传达的各种信息。第四，网络运营商在全社会的整体形象。由于通信产品基本上是无形产品，客户只能通过参考其他用户的经验和权威机构的评估来选择。这些信息将对客户服务项目的预期造成极大的伤害。

三、通信运营商用户关系管理改进策略

3.1基于大数据技术挖掘用户信息

在大数据技术飞速发展的今天，云计算技术正被越来越多的企业用作帮助他们更好发展的强大专用工具。某公司是省部级大型中央企业，组织结构庞大，业务流程管理复杂，销售市场覆盖面广。显然，企业有必要构建一个集成统一的客户关系管理客户关联智能管理系统。在公司的重要业务流程中，如通信技术咨询、互联网建设、清晰的定价包计算等，会发生各种数据和信息变化，数据应用程序多样且复杂。例如，我们必须建立一个客户信息数据库系统、呼叫服务数据库系统、收入和支出明细数据库系统等。每个数据库管理层都应努力掌握客户各方面的详细信息和行为信息，生成结构化数据存储，如客户的场所信息、业务类型、，费用收支明细、技术咨询等，并根据大数据挖掘算法应用统计、聚类算法、排序等数据分析技术，将不同数据库中分散的信息交换并转换为能够描述客户特征的图像，可作为更好地挖掘客户潜在需求和稀缺性的指南，为a企业营销业务管理决策提供数据参考，成功对接客户互动沟通模式，实现数字化大数据营销。

3.2强化企业信息化的统筹管理，保障服务质量

1）不断改进不同系统数据库之间的协同管理。企业首先优化业务流程，考虑到根据自动化流程简化了哪些工作流，从而提高效率并避免工作重复；其次，需要将不同系统软件的数据库提取、清理和核算到客户关系管理的核心数据库管理中，并构建提高前端和后端单位之间的合作效率；最后，为了应对互联网时代对数据和信息安全存储的考验，企业还应高度重视建立信息安全存储和其他客户关系管理安全机制，包括培训和配置更专业的信息人才。

2）创建客户发现和流出管理机制。以大数据采集为突破口，提前设置流出预警功能并应用于客户流出预警信息，可以更好地提高报警系统的准确性和合理性。此外，系统软件还可以集成客户流失趋势预警提示，提示营销推广或工作人员根据系统软件信息立即对客户采取针对性的恢复措施，提高客户稳定性和满意度。

3）提高客户服务质量。客服站是企业与客户联系的一线对话框，是接近潜在客户的工作岗位。为了确保提供服务的效率和效果，企业应为客户服务站配备一定的数据分析和控制模块。根据人工智能应用融合数据分析，企业可以分析客户的进入特征。例如，对于稀缺性较强的客户，应及时提醒服务人员进行适当的业务拓展，对于报告较多的客户，必须予以关心和维护，以防止客户外流。

3.3优化客户价值的分类管理

1）明确客户使用价值定位规范。客户质量是一个动态的、全面的概念和情况。不同的客户代表不同的企业使用价值。客户对企业的价值需要评估和计算。在企业运营过程中，由于网络资源成本相对有限，企业建设将基于对客户价值和客户个人信用的评估，进一步降低企业风险，这也是企业必须考虑的关键因素。企业如何收集客户的消费和反馈信息来评估客户的价值，以及如何根据客户的使用价值进行个性化服务分类，也尤为重要。因此，企业需要在客户关联智能管理系统中建立高效的客户价值评估计算方法，根据大数据计算技术进行识别和选择，直到准确发现客户的动态需求，考虑客户的当前价值和稀缺性，提供有针对性的客户产品和项目实施计划，可以更好地促进客户价值贡献。

2）实施客户细分服务策略。开展不同差异化客户需求现状和价值贡献分析，构建多元化客户服务体系，有计划地维护客户关系，提高客户服务标准，有利于提高企业客户管理的投入产出率。企业的当务之急是灵活利用现有的客户相关智能管理系统和相关网络资源，做好集团公司五大客户的精细化管理，包括领域客户、商务接待客户、vip客户、个人客户和家庭客户，根据一定的客户使用价值评价指标体系，通过大数据技术，实现对差异化客户价值偏好和消费心理特征的多维分析，对客户进行生命周期管理，对服务资本投资进行有针对性的多元化和优化，实施定制营销策略，满足客户需求，提高客户意识，最终吸引客户。

四、结论

随着5G联网、云计算技术和云计算技术的快速发展，许多通信服务正在逐步对外开放，电信运营商之间的竞争集中在客户网络资源之间的竞争。在互联网时代，通信行业的客户关系管理必须顺应发展趋势，将客户营销、客户服务项目和大数据信息服务支持相结合，构建新型客户关系管理模式，产生个性化的企业核心竞争力。

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