广电大数据-凯时棋牌

2020-06-24 大数据事业部 1729
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1 方案背景

随着三网融合的深入推进,跨域竞争激烈,电信运营商、互联网企业、硬件设备商以及内容生产商等都将自身定位于视频产业的参与者并获取相应价值,视频服务已经不再成为广电网络运营商的专利,整个视频产业已经开始新一轮颠覆和竞争。在巨大的竞争压力面前,应对用户流失、稳定用户规模,是快速响应市场、实现精耕细作、寻求增量突破的重要保障,直接关系到广电网络公司整体转型创新的进程和未来的长远持续发展。在业务和服务不断趋向同质化的竞争态势面前,在用户关系维系管理和服务上旧有的传统策略已不再适宜,差异化的用户策略将成为广电企业核心竞争力的重要组成部分。

2 方案简介

广电用户服务大数据平台围绕“降流失,增营收的经济和社会效益双提升的技术应用目的”整合广电公司运营、客服、运维、产品等各个子系统及互联网数据,以人工智能、大数据、互联网等技术探索数据在用户服务上的特征规律,建设综合评价指标体系、知识库,建设自学习的用户标签体系和产品标签体系及生成用户画像和产品画像,建设产品优化、用户精细化分群、营销推荐、用户流失研判预警、用户流失推荐挽留等用户服务模型,为营销、运营、运维、客服等部门决策实施用户流失处置策略提供客观准确数据支持,建设以广电大数据及gis地理信息数据为基础构建gis ai展示系统,展示产品画像、用户画像、用户价值精细化分群、智能推荐、用户流失预判和营销推荐挽留的可视化数据查询及数据报表生成。

3 方案应用

1. 用户价值分群:多维度细分用户群体价值,为增值产品精准推荐、优质服务、优质栏目内容推荐提供精准的群体用户数据。

2. 用户流失研判预警:依据用户流失风险值,结合用户画像、用户价值评估等结果数据,实施优质产品、栏目、服务按流失风险等级和客户价值分群等级进行推荐挽留,对优质忠诚用户实施个性化门户服务、个性精品产品推荐;客服及时跟进措施成效,反馈问题,优化推荐。 

3. 产品优化及潜力挖掘:利用个体用户和分群用户的收视偏好、消费偏好、浏览偏好,结合产品画像,聚类分析不同用户群体、不同时段、季节的收视热点,消费热点,引导产品、服务的组合优化,为精准营销、个性化运营、优质服务推荐提供基础产品和服务数据。

4. 节目编排优化:利用个体用户和分群用户的收视规律,分析用户转台、关机等行为的具体原因,指导优化日常节目编排顺序,为留存用户提供基础数据。

5.片区基层营销数据支持:为片区销售提供片区用户及潜在用户相应的用户分析结果数据,实现基础营销及服务有的放矢。

 

4 方案价值

1.营销优化:整合探索内外数据,掌控用户,知其所爱,猜其喜欢,抓住用户的“注意力”;掌控业务的每一个环节,追踪用户轨迹、了解服务流转,掌握“用户爱看什么,想看什么,为什么走了?“,精细化营销和服务。

2.运营优化:深度分析用户行为,个性化推荐用户喜爱偏好的内容和栏目,一站式内容、栏目、服务、关联产品推荐的个性化门户的提高用户黏度及忠诚度。

3.产品优化:用户分群、时段收视统计、产品评价等数据实现用户所需即可得的目的,指导节目路径编排进行优化,产品服务组合优化,以及推进客户服务优化。

5 客户评价

整合多维度广电沉睡数据,联通营销、产品、服务、运维等部门数据,围绕将流失增营收的目的,有目的有方向的进行用户服务主题分析,gis ai的技术直观展示用户行为与广电公司的营收、产品、服务、客服、运维的关联关系,获得增营收,降流失的有效措施。






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