客户内容偏好模型
客户满意之卡诺模型
客户满意之卡诺模型谁是顾客人们通常认为，顾客是指“产品和服务的接受者”。
但是从完善顾客满意理论和树立顾客满意的经营理念角度而言，仅仅这样理解是远远不够的。
本文认为，企业应面对以下三种类型的顾客：内部顾客：也就是企业的员工。
他们依靠企业的内部服务来为外部顾客提供服务。
在构建顾客满意理论体系中又可将内部顾客细分为三类：职级顾客（指上、下级之间的关系），职能顾客（横向职能部门之间的关系），工序顾客（上、下道工序关系）。
一项完整的服务流程往往是由内部流程和外部流程两部分所构成的，内部员工满意是外部顾客满意的基本保证。
外部顾客：他们接受企业所提供的产品和服务，感受到了该企业的产品和服务的质量，并且形成自己的感觉状况水平。
这种水平是顾客对企业的产品和服务所预期的绩效和顾客的期望进行比较的结果。
如果所预期的绩效不及期望，那么顾客就不满意；如果预期的绩效与期望相称，那么顾客就满意；如果所预期的绩效超过期望，那么顾客就十分满意。
我们一般说的顾客都是指外部顾客。
竞争者的顾客：他们需要这种产品和服务，同时，他们已接受过竞争者的产品和服务，形成了自己对该项产品和服务质量的意见，即他们形成了暂时的标准。
如果一个企业为他们提供比竞争者更好的产品和服务，这些顾客将会成为该企业的未来顾客，也就是企业应该争取的潜在顾客。
顾客满意的内容及指标2000版IS09000标准对顾客满意做出了明确的定义（3.1.4条款）：“顾客对其要求已被满足的程度的感受。
”从这种意义上来说，顾客的满意度是一个顾客的主观感觉，它来源于对一件产品所设想的绩效或产出与人们的期望所进行的比较。
因此，满意水平是预期绩效与期望差异的函数。
从企业角度讲，“顾客满意”是成功地理解某一顾客或某部分顾客的偏好即多级化的需求，并着手为满足顾客需要而做出相应努力的结果。
随着我国经济由卖方市场向买方市场的转变，市场竞争已直接成为全面争夺顾客、满足顾客的竞争。
一个企业能否赢得更多的顾客，则在于企业所提供产品和服务的质量是不是能让顾客满意。
客户细分模型
客户细分模型在当今竞争激烈的市场环境中，了解并满足客户需求是企业取得成功的关键因素之一。
然而，每个客户都有不同的需求和偏好，所以企业需要将客户细分，以更好地迎合不同群体的需求。
客户细分模型提供了一种有效的方法，可以帮助企业更好地理解客户并制定相关策略。
1. 什么是客户细分模型客户细分模型是一种分析和划分客户群体的方法，通过将客户划分为不同的细分市场，以便企业可以更好地了解和满足不同群体的需求。
通过客户细分模型，企业可以识别出最有价值的客户群体，并制定相应的市场营销策略。
2. 客户细分模型的重要性客户细分模型对企业非常重要，原因如下：2.1 了解客户需求和偏好通过客户细分模型，企业可以更深入地了解客户的需求和偏好。
不同的客户群体有不同的需求，因此制定与其需求相匹配的市场营销策略是非常重要的。
客户细分模型可以帮助企业更好地了解客户的需求和偏好，从而提供更好的产品和服务。
2.2 提高市场营销效果通过客户细分模型，企业可以将市场资源集中在最有潜力的客户群体上，从而提高市场营销效果。
只有通过对客户进行细分，企业才能更准确地了解不同客户群体的特点，以便更好地满足其需求。
这样企业可以更聚焦地制定营销策略，并将有限的资源用在最有潜力的客户上，从而提高市场营销效果。
2.3 提升客户满意度和忠诚度通过客户细分模型，企业可以更好地了解客户，了解其需求和偏好，并提供与其需求相匹配的产品和服务。
这不仅可以提高客户满意度，还可以提升客户忠诚度。
客户细分模型可以帮助企业更精确地满足客户需求，提供个性化的解决方案，从而增强客户对企业的忠诚度。
3. 客户细分模型的步骤要开展客户细分模型，企业需要遵循以下步骤：3.1 数据收集和分析企业需要收集客户相关的数据，包括购买习惯、偏好、行为等信息。
这些数据可以从市场调研、客户调研、销售记录等渠道获取。
收集到的数据需要进行分析，以发现潜在的客户群体和市场细分的模式。
3.2 确定细分标准在分析客户数据的基础上，企业需要确定一些细分标准，用于将客户划分为不同的细分市场。
基于用户偏好模型的推荐算法研究
基于用户偏好模型的推荐算法研究一、概述推荐算法是近年来非常热门的研究领域，其目的是根据用户的历史行为数据和其他信息，预测用户可能感兴趣的内容或产品，并进行推荐，从而提高用户满意度和平台利润。
而用户偏好模型则是推荐算法中非常重要的一个组成部分。
本文将以基于用户偏好模型的推荐算法为研究对象，介绍其原理和应用，以及当前的研究进展。
二、用户偏好模型的基本概念用户偏好模型是指根据用户的历史行为和其他信息，构建用户的兴趣和喜好模型。
这个模型可以是一个数学模型，也可以是一棵树形结构，其目的是为推荐算法提供预测用户兴趣的依据。
常见的用户偏好模型包括协同过滤、基于内容过滤、混合过滤等。
1.协同过滤协同过滤是推荐系统中比较常见的一种方法，它基于用户历史行为数据，寻找与用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些用户的行为记录，推荐给目标用户可能感兴趣的内容或产品。
协同过滤的核心思想是“群体智慧”，即利用大量用户行为数据，寻找共同点，从而预测用户的兴趣。
2.基于内容过滤基于内容过滤是根据用户浏览历史和一些标签信息等，建立用户兴趣模型。
通过对比用户的兴趣模型和物品的属性，选择与之匹配度高的推荐给用户。
此方法在数据量较少时表现良好，且具有一定的自适应性。
3.混合过滤将协同过滤和基于内容过滤两种方式结合，称之为混合过滤。
混合过滤算法基于用户的历史行为数据和用户兴趣模型，从而推荐给用户物品。
此分类器的优点是利用了两种不同的推荐技术，并将结果优化得更好。
三、推荐算法的实现推荐算法的实现包括两个步骤：特征提取和模型训练。
其中特征提取是指通过分析用户和物品的历史行为记录以及其他信息（如物品标签、用户个人信息等），提取出代表用户兴趣和物品性质的特征向量。
而模型训练则是指通过机器学习算法，构建用户兴趣模型和物品性质模型，并将二者结合起来进行个性化推荐。
四、推荐算法的评价指标在推荐算法的研究中，评价指标是非常重要的。
常见的评价指标包括准确率、召回率、覆盖度、新颖度等。
网络购物个性化推荐与用户偏好模型
网络购物个性化推荐与用户偏好模型随着互联网的迅速普及和电子商务的蓬勃发展，网络购物已成为人们日常生活中的重要组成部分。
在数以亿计的商品和信息中，如何为用户提供个性化的推荐成为了电商平台的重要任务。
本文将探讨网络购物个性化推荐的原理和方法，并介绍其中的用户偏好模型。
一、网络购物个性化推荐原理网络购物个性化推荐是指根据用户的兴趣、使用习惯和历史行为数据，通过算法和模型匹配用户与商品之间的关联关系，从而实现为用户推荐感兴趣的商品的过程。
1.数据收集和分析个性化推荐的基础是大量的用户和商品数据。
电商平台通过收集用户的浏览记录、购买历史、评价等信息，对用户进行行为分析，并将用户分为不同的群体。
同时，平台还会对商品进行分类和标签化，以便更好地理解用户的需求和商品的特性。
2.推荐算法和模型个性化推荐的核心是推荐算法和模型。
常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
这些算法通过利用用户和商品的特征向量计算出用户与商品之间的关联度，从而给用户推荐最合适的商品。
3.实时推荐和反馈优化个性化推荐不是一次性的过程，而是一个动态的过程。
随着用户行为的改变和新商品的上架，推荐系统需要进行实时推荐和反馈优化。
通过实时监测用户行为、更新模型和优化算法，推荐系统能够不断提升推荐的准确性和用户满意度。
二、用户偏好模型用户偏好模型是个性化推荐的核心之一，它通过对用户行为和兴趣的建模，帮助推荐系统更好地理解用户的需求。
1.基于协同过滤的用户偏好模型协同过滤是一种常见的推荐算法，它通过分析用户的历史行为和其他用户的行为，发现用户之间的相似性和关联关系。
基于此，可以构建用户之间的偏好模型。
例如，如果用户A和用户B在购买历史上有很多相似的商品，那么可以认为他们的购买偏好相似，将用户B买过但是用户A没有买过的商品推荐给用户A。
2.基于内容的用户偏好模型基于内容的用户偏好模型则更关注商品本身的特征和用户的兴趣匹配。
通过对商品的标签、描述、评价等内容进行分析，可以将商品和用户进行匹配。
顾客满意度研究内容模型
顾客满意度研究内容模型在当今竞争激烈的市场环境中，顾客满意度成为了企业生存和发展的关键因素。
了解顾客的需求和期望，评估顾客对产品或服务的满意度，对于企业改进经营策略、提高市场竞争力具有重要意义。
本文将探讨顾客满意度研究的内容模型，帮助企业更好地理解和提升顾客满意度。
一、顾客满意度的概念和重要性顾客满意度是指顾客对所购买的产品或服务的实际感受与预期期望之间的比较和评价。
当顾客的实际感受超过预期期望时，他们会感到满意甚至非常满意；反之，如果实际感受低于预期期望，顾客则会感到不满意。
顾客满意度的重要性不言而喻。
首先，满意的顾客更有可能成为忠诚顾客，持续购买企业的产品或服务，为企业带来稳定的收入。
其次，忠诚顾客还会通过口碑传播为企业带来新的顾客，降低企业的营销成本。
此外，顾客满意度的提高有助于企业树立良好的品牌形象，增强市场竞争力。
二、顾客满意度研究的内容1、顾客期望了解顾客在购买产品或服务之前的期望是顾客满意度研究的重要起点。
顾客的期望通常受到多种因素的影响，如产品或服务的宣传、以往的消费经验、他人的推荐等。
通过调查和分析顾客的期望，企业可以明确自身需要努力达到的目标。
2、感知质量感知质量是指顾客在使用产品或服务过程中对其质量的主观感受。
这包括产品的性能、可靠性、耐用性，服务的及时性、专业性、态度等方面。
企业需要了解顾客对感知质量的评价，找出存在的问题和改进的方向。
3、感知价值感知价值是顾客对所购买的产品或服务与其付出的成本之间的比较和评价。
成本不仅包括货币成本，还包括时间成本、精力成本等。
企业要努力提高顾客的感知价值，让顾客觉得物有所值甚至物超所值。
4、顾客抱怨顾客抱怨是顾客对不满意的产品或服务的反馈。
企业应该重视顾客抱怨，及时处理和解决，将不满意的顾客转化为满意的顾客，同时避免类似问题的再次发生。
5、顾客忠诚顾客忠诚是指顾客对企业的产品或服务具有高度的认同感和重复购买的意愿。
研究顾客忠诚可以帮助企业了解自身在市场中的地位，制定相应的营销策略来巩固和扩大忠诚顾客群体。
顾客满意的定义与模型评述
顾客满意的定义与模型评述汇报人：2024-01-11•顾客满意度的定义•顾客满意度模型•顾客满意度模型的比较与评述目录•提升顾客满意度的策略与方法•顾客满意度调查与改进建议01顾客满意度的定义顾客满意度反映了顾客对产品或服务的整体评价，包括产品或服务的各个方面，如质量、价格、交付等。
顾客满意度是一个相对的概念，受到个人偏好、需求、期望等因素的影响，不同顾客对同一种产品或服务的满意度可能会有所不同。
通过调查问卷获取顾客反馈，分析顾客对产品或服务的评价和期望。
收集顾客抱怨和投诉，了解产品或服务的问题和改进方向。
利用统计分析方法，如因子分析、聚类分析等，对顾客满意度进行量化评估。
提高顾客满意度有助于增加顾客忠诚度，促进企业业务的持续发展。
高顾客满意度能够降低顾客流失率，减少企业重新获取新顾客的成本。
顾客满意度是衡量企业绩效的重要指标，有助于企业发现问题、改进产品和服务。
顾客满意度的重要性02顾客满意度模型ACSI模型是一种广泛应用的顾客满意度指数模型，它通过测量顾客对产品或服务的期望、感知质量和满意度来评估顾客满意度。
详细描述ACSI模型由美国顾客满意度指数（American Customer Satisfaction Index）缩写而来，该模型将顾客满意度置于一个三维结构中，包括顾客期望、感知质量和顾客满意度本身，同时考虑了企业形象的作用。
ACSI模型通过构建一个指数，将顾客对产品或服务的评价转化为可比较的数值，从而为企业提供了一个测量和比较顾客满意度的有效工具。
总结词VS总结词ECSI模型是一种基于欧洲背景的顾客满意度指数模型，它考虑了企业形象、顾客期望、感知质量、感知价值、顾客满意度和忠诚度等多个方面。
详细描述ECSI模型（欧洲顾客满意度指数）是在ACSI模型的基础上发展而来的，它更加注重企业形象和感知价值的作用。
与ACSI模型相比，ECSI模型增加了对感知价值的测量，并考虑了忠诚度对顾客满意度的影响。
客户关系管理的15个模型总结
客户关系管理的15个模型总结客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是企业管理中的重要部分，旨在建立和维护与客户的良好关系，以实现长期利润和增长。
为了有效地实施CRM策略，许多模型和框架被提出，用于指导企业在不同阶段与客户互动的方式。
以下是15个常见的CRM模型总结：1. 顾客生命周期价值模型（Customer Lifetime Value Model）用于确定客户在其生命周期内为企业带来的价值，以便制定相应的营销策略。
2. RFM模型（Recency, Frequency, Monetary）通过分析客户最近的购买时间、购买频率和消费金额来识别高价值客户。
3. 顾客满意度模型（Customer Satisfaction Model）用于测量和管理客户对产品或服务的满意度，以提高客户忠诚度和口碑。
4. 顾客忠诚度模型（Customer Loyalty Model）通过建立忠诚度计划和奖励机制来吸引客户，并提高他们的忠诚度和留存率。
5. 顾客参与度模型（Customer Engagement Model）通过互动和参与来建立深度的客户关系，促进品牌忠诚度和口碑传播。
6. 顾客关系阶梯模型（Customer Relationship Ladder Model）通过不同的阶段来描述客户与企业之间的关系，从了解到忠诚度再到推荐。
7. 顾客关系质量模型（Customer Relationship Quality Model）评估客户关系的质量，包括互动、信任、满意度等方面，以确定关系的健康状况。
8. 顾客细分模型（Customer Segmentation Model）将客户分为不同的细分市场，以便更好地理解他们的需求和行为，并提供个性化的服务。
9. 顾客体验模型（Customer Experience Model）通过设计和优化客户体验来提高客户满意度和忠诚度，从而增加企业的竞争力。
客户分析模型
客户分析模型企业客户分析模型是企业管理的重要工具，可以帮助企业更好地了解客户，提高客户服务水平，增强客户粘性，更好地满足客户需求。
企业客户分析模型一般包含客户参与度分析、客户消费能力分析、客户取向分析等三个方面，以及客户分类、客户细分、客户关系管理等具体应用环节。
客户参与度分析是企业客户分析的重要内容，它将客户的参与行为进行分类和分析，以深入了解客户的参与程度、参与频率、参与方式、时间跨度等。
客户参与度的增加会增加对企业的需求，帮助企业发展更多的客户服务，满足客户的需求。
客户消费能力分析是企业客户分析模型中重要的一环，它可以帮助企业更加深入地了解客户，包括客户的消费能力，消费频率、消费范围和消费质量等。
通过客户消费能力分析，企业可以为客户提供更专业的服务，及时捕捉客户的变化，从而提高客户满意度。
客户取向分析是企业客户分析的重要组成部分，即客户的取向分析。
客户取向分析将客户的行为和态度进行分析，包括客户的社会价值观、性格特征、购买动机、喜好偏好、购买行为、服务体验等。
通过客户取向分析，企业可以更清楚地知道客户的取向，在细节方面提供更周到的服务。
客户分类是企业客户分析模型中重要的一部分，客户分类可以帮助企业更好地了解客户，从而制定针对性的营销策略，使其可以更好地满足客户需求。
比如，可以把客户分为新客户、重复客户、老客户等，对不同类型的客户采取不同的营销手段，提高企业的收益。
客户细分是企业客户分析模型中重要的一环，客户细分旨在更好地了解客户，从而制定针对性的营销策略。
企业客户分析常用的客户细分方法包括人口统计学分类、消费行为分类、地理分布分类、购买习惯分类、产品保有量分类等。
这些方法可以帮助企业更好地了解客户，制定更有针对性的营销策略，提高营销效率。
客户关系管理是企业客户分析模型的重要组成部分，它通过对客户的需求进行分析，帮助企业更好地管理客户，满足客户的需求与期望，增加客户的满意度。
把客户关系管理应用到企业客户分析，可以更有效地提高客户服务水平，更好地实现客户满意度，提升客户粘性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于客户需求感知的一线增值业务智能营销关键词: 互联网网关日志、容偏好、客户画像优化方案摘要:该应用的总体思路是采集互联网网关日志，通过URL 容解析技术和搜索关键词技术获取用户的业务容偏好，建立容偏好模型，形成客户画像，通过日志的UA信息和外呼方式完善智能终端客户识别。
将经分的四类数据传输给CRM系统形成一站式智能营销界面助力一线营销。
一、项目简介该项目依托于经分系统强大的分析功能，将客户的移动互联网使用容研究和终端信息识别研究进行有机的结合，同时完全从一线营业员的角度出发，以服务一线支撑一线的思路分析客户接触服务的过程，通过一站式营销推荐界面和三位一体发送方式的建立，实现经分系统、VGOP、CRM的客户识别、客户需求洞察、适配业务和容推荐发送、效果评估的闭环流程。
该项目一是采用了移动互联网数据分析技术，二是实现了一站式增值业务精确体验营销模式，三是提升了终端识别的准确度和完备度。
该项目应用效果显著。
营业厅的增值业务办理量提升；营业员的营销效率和营销能力都有了大幅度的提高；接触客户的整体业务使用量增加、活跃度提高、业务退订度明显低于非退订客户。
案例背景随着互联网普及，数据业务发展遇到诸多困境：1、通过套餐捆绑、礼品赠送的传统营销方式效率低下；2、开通业务功能及套餐后后续服务能力不足，用户不知如何获取容，导致其对数据业务认知度低，退订率高；3、由于没有合理的引导手段，沉默用户占比高，导致产品健康度低，投诉多，客户满意度不高；4、在提升电子渠道办理能力的同时，传统营业厅渠道的用户触点利用不足，如用户缴费后立即离开，协同营销能力需提升。
5、营业厅营销能力提升是建设核心竞争力的重要组成部分。
实现目标把握用户的真实需求，通过“一本书”、“一首歌”、“一条微薄”让用户实实在在体验到具体的容服务，在关键时刻（用户办理上网等套餐后、用户等待办理业务的碎片时间、前台购买终端后等）建立营业员的营销需求与客户的业务体验需要的高效沟通：1、把握用户的容需要通过挖掘用户丰富的上网容和行为，有效分析用户的真实业务和容偏好。
2、提升营业员营销能力通过用户容偏好和业务产品间的适配关系，形成客户画像和标签，便于营业员准确把握客户需求，实现有效沟通。
3、精品容一站式营销建立精品营销容和业务产品的管理，实现一个界面向客户全面推荐适合的业务产品和容。
1.3、支撑总体思路该应用的总体思路是采集互联网网关日志，通过URL 容解析技术和搜索关键词技术获取用户的业务容偏好，建立容偏好模型，形成客户画像，通过日志的UA信息和外呼方式完善智能终端客户识别。
将经分的四类数据传输给CRM系统形成一站式智能营销界面助力一线营销。
具体如下：项目创新点（特色）1、基于客户容偏好的智能容体验营销流程利用容偏好的分析技术获取了精准的客户偏好视图，通过经分与CRM互动，经分获取互联网网关和VGOP相关平台数据，建立客户的需求容偏好识别，完成用户分群、容匹配、发送、稽核、推荐效果评估的闭环流程。
2、一目了然的前台功能视图，信息整合度和便捷度大大提升该应用项目通过建立一站式营销推荐界面，融合客户画像信息、客户终端信息、业务推荐信息和精品容推荐模块实现了业务产品、终端适配、容推荐的组合式营销，便于营业员高效快捷的完成客户认知和业务推荐；同时办理业务碎片时间等关键时刻系统自动下发推荐容。
3、终端信息识别准确度和完备度的提升通过UA信息识别技术和外呼等辅助手段，使终端识别的准确度和完备度得到提升，完备度由以往的54.3%提升到63.5%。
1.5、应用效果应用在6月选择了省会、和的6个营业厅进行了试点，后期开放到所有自办营业厅，通过经分客户需求分析后的一站式营销推荐页面，营业厅增值业务的办理量、营业员的营销能力和效率都有了大幅度的提升。
1、营业员绩效水平提高在计件薪酬管理模式下，推荐办理的业务量提升。
绩效薪酬提高，营业员的工作积极性增强。
2、前台营销成功率通过系统支撑下的客户画像和分析数据展示，营业员的整体营销能力提升，成功率大幅增加。
3、接触客户GPRS流量提升通过对接触客户的精品容发送，客户的人均流量有了提升，同时沉默客户减少。
4、增值业务办理量上升人均增值业务办理量快速上升，营业厅的整理增值业务办理量提升2倍多。
二、业务与技术实施方案2.1应用架构数据采集：采集WAP网关的海量访问日志和VGOP相关业务平台的访问日志。
容解析处理对海量日志进行加工和汇总形成有效的分析数据格式，建立URL容解析库和关键词分析对用户日志进行容标签标记。
WAP日志UA信息处理对UA信息进行终端型号、操作系统关键信息提取。
营销视图和效果评估建立容偏好视图和模型，完善智能终端用户视图，对推荐用户进行效果评估。
容配置管理录入各容标签下的精品容信息，配置营业厅推荐优先级等。
一站式营销推荐界面建立包含四个区的营销推荐界面，便于营业员高效快速定位客户需求，找寻业务推荐切入点。
三位一体融合发送方式统一的接口协议。
通过WAPPUSH、SMS、彩信等方式下发时，均采用CMPP2.0接口协议及相同的短信处理进程。
支持短信实时扫描下发机制，具备完善的重发保障机制，与网关交互的过程中，一旦网关接收失败，则短信进程会启动重发机制，再次给用户重发，保障了用户接收正常。
2.2、技术实现方案2.2.1、基础数据准备数据采集：分布部署在数据采集服务器、数据清洗处理服务器和接口服务器上。
按照每小时处理一次的设计高速读取原始WAP记录数据，以保证在较短时间对海量数据进行处理。
步骤包括：1）剔除原始WAP数据中对分析无效的记录、字段。
2）转换WAP记录格式。
3）将转换的数据汇总成为用户级的访问记录。
4）经分接口服务器将获取的数据进行URL匹配和容标记。
容解析处理：域名分析：通过对访问日志中记录的URL进行人工分析，得到其对应的类别归属，为判断用户的访问偏好提供依据。
输入：待分类的URL输出：该网页所属的分类（如： 体育类）。
搜索关键词分析：根据用户在搜索引擎中检索的关键词判断用户的偏好类型。
输入：用户检索关键词的索引（数据预处理环节生成）输出：用户与关键词的对应关系（139********, 关键词1,…,关键词n）UA信息分析方法：根据UA的信息结构和操作系统匹配获取用户准确的终端信息，与外呼、终端厂商获取多种方式完善终端信息的识别2.3.2、数据加工（分析模型）依托解析技术处理后的用户访问数据建立容客户偏好模型。
具体如下：思路与步骤：1、通过WAP访问量分析，确立手机访问量占66%的排名前20位的作为容解析围。
2、采用网络爬虫技术，抓取10大WAP一二级目录的URL地址。
3、分析抓取的URL地址的关键字，梳理自身容规则。
4、建立自身容与统一归类的容匹配映射关系。
5、依据容类型，汇总用户在各容的访问时长、流量等信息。
6、采用近三个月数据，计算用户在每个偏好类型上的系数，计算公式：用户容偏好系数=0.4*（三个月某容子类上网天数/三个月总天数)+0.6*(该容子类点击次数/全部容点击次数)。
按容进行分组，按照系数大小排序，容偏好系数排名前40%的用户，为该容上的偏好用户。
2.3.3、服务提供一站式营销推荐界面：客户画像区：展示客户分群和典型的客户标签业务推荐区：根据移动互联网用户-容-产品适配体系输出的推荐产品列表，可根据营业厅绩效等条件配置业务推荐优先级。
可直接进入订购页面和客户端软件下载页面终端业务推荐区：根据经分系统的终端视图展示机型和操作系统，针对终端支持功能的围推荐适配的业务产品精品容区：左侧为用户偏好分析图，点击主要偏好容，右侧的精品容区可通过双屏展示给用户，通过短信、彩信和WAPPUSH下发相应的容信息。
三、具体应用实现案例（应用场景、应用效果）智能终端用户的即时容营销：1、三星安卓手机客户先生在营业前台进行账单打印；2、经分系统汇聚客户容视图和分析数据；3、CRM获取用户各类分析数据；4、系统根据先生的容偏好（音乐类、财经类)调用容库中最新的全曲下载热门容和财经资讯WAP，展示先生未订购的无线音乐俱乐部产品和财经类手机报；5、营业员在一站式界面一眼看到用户是音乐爱好者，手机是三星9008，且未开通手机报业务和WLAN套餐。
于是当场点击音乐类偏好图选择关键字给出歌手的歌曲推荐下载，同时介绍WLAN业务的好处推荐WLAN套餐；6、点击系统的下载按钮给先生发送了WLAN易登客户端WAP下载，又发了热门金曲下载；7、系统追踪先生是否下载了，判断本次营销成果。
四、创新点1、基于客户容偏好的智能容体验营销流程利用容偏好的分析技术获取了精准的客户偏好视图，通过经分与CRM互动，经分获取互联网网关和VGOP相关平台数据，建立客户的需求容偏好识别，完成用户分群、容匹配、发送、稽核、推荐效果评估的闭环流程。
2、一目了然的前台功能视图，信息整合度和便捷度大大提升该应用项目通过建立一站式营销推荐界面，融合客户画像信息、客户终端信息、业务推荐信息和精品容推荐模块实现了业务产品、终端适配、容推荐的组合式营销，便于营业员高效快捷的完成客户认知和业务推荐；同时办理业务碎片时间等关键时刻系统自动下发推荐容。
3、终端信息识别准确度和完备度的提升通过UA信息识别技术和外呼等辅助手段，使终端识别的准确度和完备度得到提升，完备度由以往的54.3%提升到63.5%。
五、应用效益应用在6月选择了省会、和的6个营业厅进行了试点，后期开放到所有自办营业厅，通过经分客户需求分析后的一站式营销推荐页面，营业厅增值业务的办理量、营业员的营销能力和效率都有了大幅度的提升。
1、营业员绩效水平提高在计件薪酬管理模式下，推荐办理的业务量提升。
绩效薪酬提高，营业员的工作积极性增强。
2、前台营销成功率通过系统支撑下的客户画像和分析数据展示，营业员的整体营销能力提升，成功率大幅增加。
由支撑前10.4%增加到21.58%。
3、接触客户GPRS流量提升通过对接触客户的精品容发送，客户的人均流量有了提升，同时沉默客户减少。
人均流程由18.9M增加到24.1M4、增值业务办理量上升人均增值业务办理量快速上升，营业厅的整理增值业务办理量提升2倍多。