中国电信大数据典型应用场景(互联网缴费与细分市场用户特征研究)
运营商网络运营大数据应用实践研究
运营商网络运营大数据应用实践研究摘要：以电信运营商的大数据资源为基础，对网络运营大数据平台所要汇聚的数据范围、系统定位及功能架构进行了分析，并与4 G网络的建设和推广相联系，说明了怎样才能更好地运用网络运营大数据平台的大量数据资源，来对移动互联网的业务进行全面的评估，同时还可以对网络运营大数据平台在网络精细化运营中所具有的价值进行挖掘，为运营数据资源的内部应用提供借鉴。
关键词：运营商；网络运营；大数据平台；数据资源1.网络运营大数据概述1.1客户信息由顾客的实际注册信息、业务定单、消费、付款、投诉等信息构成，该信息以顾客关系管理（CRM）和客服系统为主，以“客户/人”为“主KEY”进行相关聚合，并体现出该用户所使用的电信服务的基础信息。
1.2用户实时业务信息具体包含了用户的实时位置信息、正在使用的业务类型、业务内容、 APP名称、终端型号版本、业务使用感知（时延、成功率、速率）等内容，它的主要作用是对用户的行为进行描述，能够反映出用户使用业务时实时体验的动态信息。
通常情况下，运营商会使用部署探针、镜像抓包等方式来对其进行捕捉和存储，之后再对其进行分析。
1.3网络/设备运行信息：具体内容有：反映各设备/各端口/各链路的速率、带宽、抖动、延时等硬件运行情况的信息，还有能够反映网络情况的业务统计信息（例如，无线信号强度/覆盖/干扰等一系列指标、各端口消息收发成功率及处理时延、各协议定义的计数器情况、性能指标等）等，这类信息通常是由网管系统进行监控和采集的。
在这些数据中，无论是用户实时业务信息还是网络/设备运行信息，都是从现网实时产生并实时采集到的动态信息。
这一类型的信息，不仅包括了用户使用电信业务及互联网业务的行为特点，而且还能反映出用户使用业务时的网络实时状况，这对运营商提升网络质量以及提升用户使用业务时的感知有着十分重要的作用。
2.网络运营大数据平台架构2.1实时性通信网络每时每刻都在对各种业务进行处理，因此，网络的运行情况也是实时变化的。
大数据应用场景之金融支付
大数据应用场景之金融支付1.1 支付应用1.1.1应用场景一——用户支付行为分析平台用户支付行为分析平台涉及的应用场景包括：支付渠道分析、支付内容分析等。
本模块将实现对用户支付行为的各维度分析，找到不同细分市场用户特征及用户行为，精准定位用户、精细化运营。
1、应用需求随着移动定位服务的流行，各大主流交易平台积累大量来自用户和商家的海量线上线下交易数据。
另一方面，以数据为原料的数据挖掘和机器学习技术在生活中发挥着越加重要的作用，通过挖掘数据中的“知识”，达到利用数据的目的，包括用户浏览记录和用户的支付行为，其中都包含着非常有价值的隐藏信息，能够为以后的服务质量得到极大的优化，合理的分配调度服务资源。
现急需一个平台根据用户的支付行为数据，为每个商家提供销售预测，基于预测结果，商家可以优化运营，降低成本，并改善用户体验。
通过预测结果帮助口碑成为更加智能的商业平台，更好地服务社会。
2、应用场景（1）支付渠道分析统计用户选择使用的支付渠道，进行大数据建模，根据不同商品领域，统计支付渠道。
现主流的支付渠道主要有第三方支付（微信、支付宝、京东钱包）、网银、信用卡、借记卡、手机支付（如Apply P ay、三星支付、华为支付）、话费支付、现金支付等。
（2）支付内容分析统计用户所支付的内容，统计通过不同渠道所支付的内容，如使用第三方支付最多的领域为：团购、火车票预订、综合电商、出行预订等，通过招行、工行和民生银行用户等网银支付的主要内容偏爱食品电商、品牌电商。
不同的支付渠道与不同的支付内容具有高度的相关性，且涉及到衣食住行等多个领域，可通过对应关系找出相应的特性，针对不同渠道不用内容的用户，准确定位，精准营销。
3、商业模式（1）搭建平台收取费用针对电商企业，分析不同支付渠道的支付内容，使企业可以对用户人群有进一步的了解。
1.1.2应用场景二——电商转化率分析平台1、应用需求转化率是电商平台最重要的衡量指标之一，提高网站的转化率，即交易次数与访问比，把用户活动转化为电商的商业价值，是电商顺利运营的核心。
中国电信市场预测分析
劣势（Weaknesses）：尽管主要竞争者在市场 份额上占据主导地位，但各家运营商在不同区域 和业务领域仍存在差异。例如，部分地区的网络 覆盖和服务质量可能存在不足。
家庭信息中心
随着家庭信息化的加速推进，家庭信息中心将成为宽带接入业务的重要发展方向。未来， 家庭信息中心将集成各种信息化应用和服务，提供全方位的家庭信息化解决方案。
行业应用与跨界合作
宽带接入业务将更加注重行业应用和跨界合作。例如，与教育、医疗、金融等行业合作， 推出更多具有创新性和差异化的宽带接入业务。
威胁（Threats）：电信市场的竞争日益激烈，新 进入者和替代品的出现可能对现有竞争者构成威 胁。同时，政策环境和监管要求的变化也会对市 场产生影响。
04
中国电信市场发展趋 势预测
技术发展趋势
5G网络普及
随着5G技术的不断发展和普及，未来中国电信市场将逐渐转向5G 网络，实现更高速、更低延迟的网络连接。
未来电信运营商将更加注重与各行业的跨界合作和 创新，实现更高效、更智能的服务。
绿色发展与节能环保
随着全球对绿色发展和节能环保的重视，电 信运营商将更加注重节能减排和绿色发展。
05
中国电信市场发展策 略建议
技术创新策略
1 2
5G技术驱动
加大5G技术研发和投资力度，加快5G网络普及 和应用推广，以满足用户对高速、低时延通信的 需求。
智慧城市建设
02
智慧城市的建设将为电信行业提供更多的应用场景和机会，包
括智能交通、智能安防、智能环保等领域。
大数据分析技术在电信行业中的应用案例研究
大数据分析技术在电信行业中的应用案例研究近年来，随着大数据技术的迅速发展，电信行业也开始广泛应用大数据分析技术来提升运营效率、改善用户体验等方面。
本文将通过介绍几个应用案例，阐述大数据分析技术在电信行业中的重要性及其带来的益处。
一、智能营销推荐电信运营商通常会收集到大量关于用户的数据，包括通话记录、短信记录、上网记录等。
通过大数据分析技术，可以对这些数据进行深度挖掘和分析，以获取用户的消费习惯、兴趣爱好等信息。
运营商可以根据分析结果，对用户进行个性化的产品和服务推荐，提高销售成功率。
例如，通过分析用户的通话记录和上网记录，可以向用户推荐适合其使用需求的通信套餐和上网服务；通过分析用户的短信内容和兴趣爱好，可以向用户推荐他们感兴趣的广告等。
二、精细化运维管理电信网络的运维管理是一项庞大而复杂的任务。
大数据分析技术可以帮助运营商实时监测网络状态、故障诊断和预测，提升运维效率和网络可用性。
例如，通过分析网络设备的运行数据和历史故障数据，可以预测设备的故障风险，提前进行维护，避免设备故障对用户服务造成的影响；通过分析用户的网络连接质量数据，可以及时发现并解决网络问题，提供更稳定的网络服务。
三、智能客户服务电信运营商每天都会有大量的客户服务咨询和投诉，如何高效地处理这些咨询和投诉成为了运营商面临的一大难题。
大数据分析技术可以通过自然语言处理和机器学习算法，实现对客户咨询和投诉内容的智能化处理。
例如，通过分析客户的投诉内容和情绪表达，可以自动分类和分派投诉给相应的处理人员，提高投诉处理效率；通过分析客户的咨询和投诉内容，可以发现用户的需求变化和问题痛点，为运营商提供改进产品和服务的参考。
四、网络安全防护随着电信网络的覆盖面越来越广，网络安全问题也越来越突出。
大数据分析技术可以帮助运营商实时监测网络安全事件和异常行为，提升网络安全防护能力。
例如，通过分析网络流量数据和用户行为数据，可以及时发现和阻止网络攻击和恶意代码的传播；通过分析用户的设备安全风险数据，可以为用户提供定制化的安全服务，提升用户的网络安全意识和能力。
电信运营商行业5G应用场景创新与推广方案
电信运营商行业5G应用场景创新与推广方案第一章 5G应用场景概述 (2)5.1 5G技术发展背景 (2)5.1.1 国际竞争加剧 (2)5.1.2 我国政策支持 (3)5.1.3 产业需求驱动 (3)5.1.4 消费领域 (3)5.1.5 产业领域 (3)5.1.6 公共服务领域 (3)5.1.7 交通领域 (3)5.1.8 其他领域 (4)第二章智能家居 (4)5.1.9 市场概述 (4)5.1.10 市场现状 (4)5.1.11 5G技术特点 (4)5.1.12 5G智能家居解决方案 (4)5.1.13 政策引导 (5)5.1.14 技术创新 (5)5.1.15 市场拓展 (5)5.1.16 宣传推广 (5)第三章工业互联网 (6)5.1.17 引言 (6)5.1.18 发展趋势 (6)5.1.19 概述 (6)5.1.20 应用场景 (6)5.1.21 政策引导 (7)5.1.22 技术创新 (7)5.1.23 市场推广 (7)5.1.24 安全保障 (7)第四章虚拟现实与增强现实 (7)第五章智能交通 (9)5.1.25 我国智能交通概述 (9)5.1.26 智能交通发展成果 (9)5.1.27 5G车联网 (9)5.1.28 5G自动驾驶 (9)5.1.29 5G公共交通 (9)5.1.30 政策引导 (10)5.1.31 技术创新 (10)5.1.32 产业协同 (10)5.1.33 市场推广 (10)5.1.34 人才培养 (10)第六章智慧医疗 (10)第七章教育信息化 (11)5.1.35 发展背景 (11)5.1.36 发展现状 (12)5.1.37 在线教育 (12)5.1.38 智慧校园 (12)5.1.39 个性化教育 (12)5.1.40 远程教育 (12)5.1.41 政策支持 (13)5.1.42 技术支持 (13)5.1.43 应用推广 (13)5.1.44 合作共赢 (13)第八章文化娱乐 (13)第九章公共安全 (14)第十章电信运营商5G应用场景创新与推广总体策略 (16)5.1.45 角色概述 (16)5.1.46 角色定位 (16)5.1.47 消费领域 (17)5.1.48 行业应用 (17)5.1.49 公共服务 (17)5.1.50 政策支持 (17)5.1.51 技术研发 (17)5.1.52 市场拓展 (17)5.1.53 品牌建设 (17)5.1.54 人才培养 (17)5.1.55 国际合作 (18)第一章 5G应用场景概述5.1 5G技术发展背景信息技术的飞速发展，移动通信技术不断迭代升级。
大数据的6大应用场景
大数据的6大应用场景介绍随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为各个领域中的热门话题。
利用大数据可以帮助企业和组织更好地理解和利用数据，从而做出更明智的决策。
本文将探讨大数据的6大应用场景，包括营销、金融、医疗、物流、智慧城市以及农业。
营销大数据在营销领域有着广泛的应用和影响。
通过大数据分析，企业可以更好地了解目标客户的喜好、购买习惯和行为特征。
基于这些数据，企业可以进行精准的广告投放、个性化营销和客户细分。
以下是营销领域中大数据的几个常见应用场景：1. 个性化推荐大数据分析可以帮助企业了解用户的兴趣和偏好，从而给用户提供个性化的推荐。
例如，电商平台可以根据用户的购买历史、浏览记录和社交媒体行为，推荐符合用户兴趣的商品。
2. 地理定位营销利用用户的地理位置数据，企业可以向用户发送与其当前位置相关的优惠信息。
例如，当用户经过某家商店时，可以收到该商店提供的特别折扣。
3. 社交媒体分析通过大数据分析社交媒体中的用户行为和互动数据，企业可以了解用户的观点、情感和态度，进而优化其市场营销策略。
例如，一些企业可以通过分析用户发表的帖子或评论，了解用户对其产品或服务的反馈和意见。
金融金融领域对于大数据的应用也非常广泛。
大数据技术可以帮助金融机构更好地管理风险、提高业务效率和创新金融产品。
以下是金融领域中大数据的几个常见应用场景：1. 风险管理金融机构可以利用大数据技术对大量的交易数据和市场数据进行分析，识别潜在的风险和异常情况。
通过及时发现和处理风险，金融机构能够降低损失并保护投资者的利益。
2. 反欺诈利用大数据分析用户的交易和行为数据，金融机构可以识别和阻止欺诈行为。
例如，通过分析用户的消费习惯和行为模式，可以发现异常的交易行为，并采取相应的措施。
3. 个人信用评估大数据分析可以帮助金融机构更准确地评估个人的信用风险。
通过分析大量的个人数据，例如贷款记录、信用卡账单和支付宝账单等，可以建立更精确的个人信用评估模型。
浅谈运营商大数据的应用场景
浅谈运营商大数据的应用场景大数据技术的广泛应用对我国各领域均带来了较为深远影响，运营商大数据应用的受关注程度也因此不断提升，相关研究和实践的大量涌现便能够证明这一认知。
基于此，本文将简单介绍运营商大数据应用场景，并结合实例，深入探讨运营商大数据实际应用，希望研究内容能够为相关业内人士带来一定启发。
标签：运营商;大数据;应用场景前言大数据技术能够从以往无法利用的数据中获得智慧，较好服务于人的洞察和决策能力增强。
结合实际调研可以发现，近年来我国运营商大数据应用场景极为多样化，如交通管理领域、体育赛事挖掘领域、自身管理领域，为深入了解这类应用，正是本文围绕运营商大数据应用场景开展具体研究的原因所在。
1 运营商大数据应用场景1.1典型应用场景对于运营商大数据应用来说，典型应用场景主要包括潜在离网用户维挽场景、数据变现场景、综合网管分析平台—基站关联分析场景。
所谓潜在离网用户维挽场景，指的是基于大数据技术开展针对性的用户管理，通过分析潜在离网用户数据，开展针对性的用户管理、营销策划与实施、闭环反馈，并实现工作的整体联通。
基于海量用户数据，运营商可基于大数据技术针对性分类、识别和管理所有用户，这一过程一般需通过大数据平台实现，营销策略基于用户大数据分析结果触发，配合针对性的渠道选择、资源套餐匹配、用户选择效果反馈，离网用户维挽场即可在大数据技术支持下顺利实现;所谓数据变现场景，指的是在非数字媒体/户外数字媒体价值评估场景中，对受众开展的一种独特性测量，结合具体的数据分析和需求分析，即可基于广告屏分析，最终为受众测量提供高水平服务;所谓综合网管分析平台—基站关联分析场景，指的是基于离网用户的业务行为与位置轨迹、基站地图与网络质量KPI，开展针对性的大数据建模分析，由此即可判断用户常出没的基站与其离网是否存在关联，由此可得出基站的未离网用户列表、基站供需平衡度、输出质差基站列表等信息，可服务的商用场景确定可由此实现，大数据技术的应用价值也能够得以更好发挥[1]。
电力行业中的大数据分析应用案例
电力行业中的大数据分析应用案例近年来，大数据分析在各个行业中崭露头角，为企业提供了更准确、高效的决策支持。
电力行业作为其中重要的一员，也开始广泛应用大数据分析技术，以提高电力系统的稳定性、效率和安全性。
以下是电力行业中的一些大数据分析应用案例。
一、用于负荷预测与能源调度的大数据分析电力系统的负荷预测与能源调度是电力行业中最核心的任务之一。
利用大数据分析技术，可以对历史数据进行深入挖掘，发现负荷的周期性规律和异常变化趋势，从而准确预测未来的负荷情况。
同时，通过分析实时数据，结合天气、经济等因素，制定合理的能源调度方案，最大程度地利用可再生能源和传统能源，提高能源利用效率。
二、用于电网设备监测与维护的大数据分析电力系统中的各种设备需要定期监测和维护，以确保电网的正常运行。
大数据分析技术可以对电网设备的运行数据进行实时监测和分析，及时发现设备故障和隐患，预测设备寿命和维护周期，提供精确的维护计划。
此外，结合人工智能技术，还可以建立智能诊断模型，实现设备的故障自动诊断和预警，从而提高设备的可靠性和安全性。
三、用于优化电力市场交易的大数据分析电力市场交易是电力行业中关键的一环，也是利用大数据分析的重要场景。
通过对市场交易数据进行深入挖掘和分析，可以准确把握市场供需关系，预测电力价格和市场波动趋势，帮助企业制定合理的购电和售电策略。
同时，大数据分析还可以对市场参与者的行为进行数据挖掘，识别潜在的欺诈行为和违规交易，维护市场的公平和透明。
四、用于能源消费分析与用户管理的大数据分析大数据分析技术对于能源消费分析和用户管理也起到了重要作用。
通过对用户能耗数据的深度分析，可以揭示能源消费的规律和特点，提供合理的节能建议和能源管理方案。
同时，结合用户的个人信息和用电特征，可以建立用户画像和精准营销模型，提供个性化的服务推荐和精准营销策略，提高用户满意度和忠诚度。
综上所述，大数据分析在电力行业中的应用案例丰富多样，从负荷预测和能源调度、设备监测和维护、市场交易、用户管理等方面，都能发挥重要作用。
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针对网厅第三季度充值营销活动，提 取有较强的网购偏好、交费较频繁、 并且目前以营业厅缴费方式为主的用
户，进行短信渠道推送。
营销卖点： 1、充值优惠 2、充值抽奖
营销效果评估_提升ຫໍສະໝຸດ 厅缴费700万账期 2012年8月 2012年9月 8-9月缴费用户中5-7月无网厅缴费行为
淘宝客户端活跃用户
805033
APP名称 窝窝团-电影优惠团购 家电商城 优惠行 阿里巴巴 易迅网 新蛋商城 当当网 淘宝网 高朋团购 IKEA 宜家 美团团购 凡客诚品 折扣宝团购大全 移动好乐买 一淘-比价团购 条码 口袋购物 梦芭莎 邦购商城 糯米网
营销策划执行
电商类应用 活跃用户具 有网银支付 的能力和习 惯，是电渠 充值交费的 潜在客户。
高端精英
高端精英人士是核心骨干，他们一般都很忙碌，有着自己的人生追求和休闲方式，非常注重自己的形 象。对于新事物往往无暇顾及，也不愿花太多的精力去体验时尚。同时他们对电信收入有着巨大贡献， 对于此类客户，应该以优质服务为主，使其能节约大量的宝贵时间从事自己的事业。
细分维度
性别 类型
使用行为
固定资产
通过终端营销捆绑，为赢得 未来打下基础； 提供多样化个性化的增值业 务。
通过预存赠费、预存赠礼等 活动，延长在网时间； 推荐低档终端营销
职场新人
他们刚离开象牙塔走向社会，在思想和行动上还保留了校园生活的痕迹；
交际圈仍以同学为主，经常和同学交流经验； 对于未来，有着美好的规划和激情； 由于收入偏低开销较大，多数居住在合租房或廉租房，且可能会常搬家；
大数据典型应用场景
深圳天源迪科信息技术股份有限公司 2014年11月
目录
场景一 互联网缴费 场景二 细分市场用户特征研究
活动概述
营销活动名称：互联网缴费 活动发起部门：四川电信电子渠道中心 活动描述：
全面分析用户的充值交费行为，识别出经常使用互联网支付的用户，引导用户后续都采 用手机进行缴费或互联网方式缴费，分流营业厅的渠道压力，节约运营成本。
培养习惯、蓄势待 发
可支配资金较少，对于中意的新事物往往有心无力。
重点关注流量经营，培养用 户使用习惯； 辅以终端营销，延长在网时 长。
商旅人士
经常出差，出差目的包括商务办公与旅行； 交通方式多以飞行为主，是至少1家航空公司的会员； 追求简约而不简单的风格，注重随身物品的便携性与功能多样性，常配 有高端手机、笔记本、摄像机等数码产品； 通信消费较高，但多数为漫游，价值流失较大。
定义
在小蓝工业园基 站内工作时段的 通话次数 / 工 作时段总通话次 数
打分规则
工业园用户
占比80%打分100，
占比70%打分90，
占比50%打分70，
占比40%打分60，
占比0%打分0。 中间线性得分
0.7 * Index_1 + 0.3 * Index_2
Index_1: 小蓝工业 园基站通 话次数占 比
以初高中文化的青壮年为主，平均年纪比较轻，也是农村中受教育程度 较高的群体； 由于离家较远，亲人不在身边，有一定的长话需求； 收入较低，十分关注资费，离网概率极高； 他们思想活跃，向往美好未来，适应能力强； 大多只能吃青春饭，从事简单体力劳动，对现有工作不太满意，稳定性 极差。
培养明天的用户
价格打折、关注加 倍
维系、同时注重策反
话务优惠套餐
修车洗车服务 家政服务
感谢各位领导的聆听！
深圳天源迪科信息技术股份有限公司
示例数据
人数
1060 1750 2630 2800 3080 1920 930 1400 1100 2460
商旅人士识别方法
为了能对客户特征库中的“商旅人士”进行合理的细分，需要分析商旅人士区别于其他群体所特有的维 度，如：所乘坐交通工具的订票信息、漫游集中地区、工作日与节假日的漫游特点、是否有移动上网的 终端设备等。
加强周边相关服务
无线宽带套餐； 地图、导航类的流量经营； 与航空公司合作推出新业务； 天翼俱乐部机场贵宾服务；
他们消费力度大，话务、数据均远高出整体平均水平； 高端精英 关注信号强度和通话质量，追求个性化服务；
他们是企业的骨干、是家庭的核心，对电信业务发展有着重要影响。
中坚力量、追求服 提供优质服务；
数据口径解释
客户基数：805033为C网客户，将其匹配客户下的所有C网、宽带、固话后，共计目标客户250万。 交费金额及笔数：因原始目标客户可能涵盖了部分分销商等高值客户，最终数据已将8-9月交费次数大于10， 交费金额大于5000的客户剔除。
目录
场景一 互联网缴费 场景二 细分市场用户特征研究
用户细分原则
✓ 校园基站内通话次数 ✓ 校园基站内通话次数占比 ✓ 校园基站内通话天数 ✓ 校园基站内通话天数占比 ✓ ……
分析用户行为
是否务工人群
学生群体、务工人群识别方法
在工业园上班的用户，工作时段的通话多集中在工业园基站范围内。 工作时段：周一到周五8：00-18：00，节假日除外。
指标
Index_1: 小蓝工业 园基站工 作时段通 话次数占 比
用户细分原则
运筹帷幄，顾全大局
高度
细分群体适合迅速营销
速度
五度法
覆盖客户群体广 广度
角度 从外在、内在双重角度洞察客户
深度 深入探索分析用户特征
用户细分群体
细分群体
群体特点
营销定位
营销手段
学生群体 务工人群
追求个性，对人生有着自己独特的看法和观念； 倡导新潮，对生活充满了期待与好奇； 充满活力，对周围的事物有着强烈的关注； 有着高于一般同龄人的敏锐和视野； 消费行为、特点和方式，将左右和引领整个社会青年的趋向； 是未来中坚力量的预备层。
网购偏好分析-URL/APP收集
APP编码 452758 110086 258380 449465 453204 489792 118961 507520 797340 529526 523268 420306 527859 482393 507807 497962 418680 124649 776278 308103 479458 249949 739733
务
高档终端捆绑；
学生群体、务工人群识别思路
通过对用户活跃基站（包括通话、上网、位置注册等）分析，准确定位工业园、校园的用户。
校园
确定校园基站
✓ 校园基站内通话次数 ✓ 校园基站内通话次数占比 ✓ 校园基站内通话天数 ✓ 校园基站内通话天数占比 ✓ ……
分析用户行为
是否学生群体
工业园
确定工业园基站
活动效果： 活动开展的2个月内，共计提升电渠充值缴费 700万，新增电渠缴费人数43857人，共
计交费69519次，单笔交费均额102元。
用户特征分析： 1、网购偏好用户； 2、具备网上支付能力，有支付宝使用记录； 3、用户充值缴费习惯：缴费渠道、缴费方式、缴费频次、缴费金额、欠费行为等。
活动步骤
商旅人士识别方法-口径定义
细分维度
出行方式 出行频率 使用行为
终端设备
细分群体
飞机
火车 大巴 常年在外 出差较多 偶然出差 省内漫游突出 省际漫游突出 国际漫游突出 漫游三高小组 低档手机 中档手机 高档手机 有笔记本
条件
近3个月内打电话或网上订购机票3次以上
近3个月内打电话或网上订购火车票3次以上 近3个月内打电话或网上订购汽车票3次以上 近3个月内漫游天数超过50%（45天以上） 近3个月内漫游天数为20%-50%（18-45天） 近3个月内漫游天数不超过20%（18天以下） 省内漫游时长位于前30% 省际漫游时长位于前30% 国际漫游时长位于前30% 三类漫游均位于前30% 非3G智能、价格低于1000元 3G智能、价格位于1000-2500元之间 3G智能、价格位于2500元以上 近3个月内拨打过笔记本维修服务热线
交费人数 53838 58408 43857
占比 6.69% 7.26% 5.45%
交费次数 154883 158583 69519
交费金额 15797342.77 16443955.5 7103028.23
单笔均额 102.00 103.69 102.17
增长数据评估分析
提升电渠充值缴费700万
网厅充值交费提升：在淘宝活跃用户中，2014年8月共53838人交费154883次，产生交费金额1579万，单笔 交费金额102元；2014年9月共58408人交费158583次，产生交费金额1644万，单笔交费金额103.69元。 剔重网厅交费活跃用户：将以上用户中，剔除5-7月有网厅交费行为的用户，2014年8-9月共43857人交费 69519次，产生交费金额710万，单笔交费均额102元。
细分群体
男性 女性 总裁高管 高级白领 私营业主 价值很高 圈子很大 圈内异网多 市话多 长话多 漫游多 有车一族 有房
营销方向
户外探险、高尔夫、自驾游等活动 举办天翼俱乐部活动-女性沙龙讲座，如美容、形象设计、气质提升 MBA管理培训、商务交流会、高端商务手机 推荐融合套餐、微博新闻之类的3G应用 举办天翼俱乐部活动-私营业主创业沙龙 加强服务力度、维持客户消费水平
在小蓝工业园基 站内的通话次数 / 总通话次数
占比80%打分100，
占比70%打分90，
占比50%打分70，
占比40%打分60，
占比0%打分0。
中间线性得分
非工业园用户
得分
[90, 100] [80, 90) [70, 80) [60, 70) [50, 60) [40, 50) [30, 40) [20, 30) [10, 20) (0, 10)
营销活动开展的四个步骤：
营销策划
营销执行
营销效果评估