数据业务运营客户生活圈支撑项目

成果上报申请书成果名称数据业务运营客户生活圈支撑项目成果申报单位广东省（自治区/直辖市）公司成果承担部门/分公司数据业务中心/ 项目负责人姓名项目负责人联系电话和Email成果专业类别*成果研究类别*软课题研究省内评审结果*优秀关键词索引（35个）数据业务 生活圈 标签化管理 匹配矩阵 系统化应用投资产品版权归属单位中国移动集团广东有限公司对企业现有标准规范的符合度：规范化高，可读性好的客户生活圈分析和静态客户分群，为移动建立“以客户中心”的新营销体系，打下坚实的客户分析基础，同时为数据业务的深度运营提供必要的数据支撑和应用支撑。成果简介： 本项目建成一个能掌握东莞全体客户的生活圈视图，并通过生活圈系统的建立，系统化、常态化的提供营销支撑，并提供相应应用功能。主要成果体现如下：1) 固化、常态化：只要系统在，就可以持续帮助东莞移动公司提供有效数据分析支撑。东莞公司建设基于生活圈的客户全景视图的运营支撑分析系统，首先有助于东莞公司固化客户的生活形态属性和静态分群属性，不再是基于营销案而每次去做数据处理的方式，变零星数据分析为常态化数据分析；解决了东莞公司以前很难获取业务运营支撑数据的问题。2) 客户生活形态分析以客户生活形态信息来判断客户需求，为已有产品和新产品营销提供助推。3) 客户接触点竞标及骚扰控制以客户主观满意度为导向，优化客户接触点效率，降低客户骚扰。4) 深度运营主题分析优化主题分析流程，使得主题分析过程模块化，有丰富的交叉信息支撑，更加迅速，更加全面，对业务的驱动更加直接，对结果的评估更加结构化，从而使分析结果转化为知识库的过程变得更为快捷。5) 降低营销成本、运营成本，提高效率、增加收入有助于东莞公司对现有业务的精确推广，可以大大节省营销成本,加快营销案推出速度，缩短营销数据支撑处理周期，提高现有数据业务的渗透率，提升客户满意度，降低客户骚扰度，增加数据业务的收入；并且有助于开发出更适合东莞客户的新数据业务产品，或捆绑现有业务以便于更好的适应现有客户的生活形态和消费习惯。省内试运行效果： 营销效果进阶1. 手机邮箱：针对写字楼白领圈进行营销，短信群发回复率从原有2%-3%提高到了8%2. 飞信活跃：针对写字楼白领圈，是普通的5.4倍3. 飞信活跃用户的渗透率：针对篮球圈的人群渗透率提升了1.97倍4. 手机支付的营销：针对篮球圈的人群营销效果是平常营销效果的2.5倍关键边际收益1. 提升外呼成功率：降低外呼成本2. 提升客户接触成功率：基于客户兴趣、需求的捕获3. 降低客户骚扰：降低因骚扰产生的客户投诉4. 提升品牌美誉度：给客户贴心的营销动作5. 营销流程提速：系统支撑客户-业务匹配6. 新营销流程蓄势：客户人文偏好引导业务组合7. 新营销理念实践：全面激活长尾模式内容营销系统可推广性1. 定期获取网络数据-系统自动实现，不用人工干预2. 定期调整抽样、定期调整生活圈模型及规则3. 对网络的要求-充分使用移动现有设备，保护投资4. 对硬件设备的要求-硬件投资不大5. 对运营商的要求-少而简单文章主体（3000字以上，可附在表格后）： 附件：文章主体中国移动广东公司科技项目成果报告项目名称：数据业务运营客户生活圈支撑项目1. 项目背景3G的牌照已经发放，三家运营商都已转变为全业务运营商，各自都有着各自的优势。面临着这种越发激烈的竞争环境，移动公司必须要从业务到技术都做好全面的应对准备才能继续在中国电信市场上保持优势位置。而运营商的核心服务对象为客户，那么如何打造以客户为中心的业务支撑、业务营销等等则是移动公司的所面临的关键问题。新的营销体系要求我们以“客户为中心”，需要我们重新、更加深入的了解我们的客户。系统地提取和分析客户的网络行为数据，打破信息和专业壁垒，系统化地形成规范化高，可读性好的客户生活圈分析和静态客户分群，为建立“以客户中心”的新营销体系，打下坚实的客户分析基础；同时为数据业务的深度运营提供必要的数据支撑和应用支撑。2. 现状分析和近期计划现状市场现状：手机用户的渗透率接近极限，ARPU的下降，市场竞争的激烈，新产品开发及老产品推广的困难，都是我们目前面临的问题。而我们对客户的生活形态还没有过多的了解；也没有很好的将客户的静态信息与动态信息有机的结合起来。支撑现状：目前移动各公司对于基于客户信息的数据业务营销，尤其是基于客户生活形态信息的数据业务营销，更多的是火花式的（也就是基于营销案式的），每次进行这样的活动，都需要投入很大的精力的去准备数据、去做分析，没有一个持续的系统可以固化下来这些客户的有用信息，给移动公司带来了极大的不便以及效率无法提升。近期计划我们建立一套系统，可以将生活圈的分析结果常态化地融入日常操作流程；将其它客户分析主题的结果整合在一起，形成积累式的持续应用；将营销人员从日常文本工作中解放出来，把精力放在营销创新，产品创新上面。这套系统帮我们固化我们客户的动静态属性，并且具有定期更新的功能。3. 业务需求 根据东莞公司在前期进行了业务应用调查，飞信、手机邮箱、手机电影票、手机支付等业务对客户的生活形态，所在地点，客户的偏好都有着很强烈的潜在需求，而这些正是基于生活圈的客户全景视图所能提供的。同时，移动公司对于新的营销单元的创建也需要对客户的生活形态以及生活习惯有着更深入的掌握，这样才可以有效的支撑需求的提炼。而仅仅依靠客户静态消费行为数据的分析，则远远不够。4. 应用功能本项目计划建成一个能掌握东莞全体客户的生活圈视图，并通过生活圈系统的建立，系统化、常态化的提供营销支撑，并提供相应应用功能。系统的应用功能组织框架图如下：针对上述功能，本方案制定的应用功能模块对应如下：客户生活形态分析这部分功能由以下模块构成：1） 客户生活形态分析及标签化管理2） 事件营销管理客户接触点竞标及优化这部分功能由以下模块构成：3） 客户接触点竞标及骚扰控制4） 营销时机优化选择静态客户分群这部分功能由以下模块构成：5） 客户静态消费行为标签化管理二维助推矩阵这部分功能由以下模块构成：6） 营销目标客户精确匹配深度运营的主题分析这部分功能由以下模块构成：7） 深度运营主题分析动态实时触发的客户营销（本期不实现）此功能建议放在下一期实现。具体功能模块的描述如下：1）客户生活形态分析及标签化管理本系统提供的一个主要功能是对客户的生活形态和生活习惯有一个深入的分析。把客户的生活圈信息进行标签化，例如：白领圈、篮球狂热圈、我爱电影圈、高尔夫爱好者、生活工作平衡者、生活丰富多彩者等等。同样一个人可以被标记不同的生活圈标签。被打上的标签越多，则这个人的形象就越清晰。这个分析帮助我们更加贴近客户生活，更加贴近客户内心需求。A. 场所分类管理通过不同层次的分类，将整个城市的各类场所从概略到精细地划分出来，使得营销活动中可以关注不同层次的生活场所。例如，场所“中山大学”对应的分类层次为“教育”-“学校”-“高等院校”。在营销活动中被重点关注的场所应该优先进行分类。建立常态化的流程维护各级分类场所与基站小区的对应关系，确保生活圈系统的精确性。B生活轨迹管理通过系统功能，可以存储管理每个用户在一定时期内的详细生活轨迹，可以细化到其经历的每一个场所甚至基站小区。这些生活轨迹数据一方面可以支撑最详细的查询，一方面可以进行进一步的汇总统计分析。C驻留区域分析及标签化管理在客户生活轨迹管理的基础上，生成客户的各个驻留区域分析结果及相应标签。针对客户生活轨迹中经历的每一个区域，我们通过量化手段来区分: 经常到达 一般到达 偶尔到达在考察角度上，增加了日期和时间段角度。这样，可以得到城市里需要被关注的每一个区域对应的驻留人群的情况，并且可以输出城市分时段主流驻留区域。此结果可以作为运营商在市场营销推广时的参考数据依据。D生活圈分析及标签化管理在本期项目，我们充分挖掘客户生活圈特征，形成大量生活圈标签。首先将生活圈分成四大类：区域归属圈、人文圈、需求偏好圈、动态行为圈。然后进行二级细分： 区域归属圈细分 城区、石龙、樟木头等等。另外结合客户的网络行为时间，做出更加精确的区域细分，如，XX客户白天在某区域， 夜间在某区域等 人文圈细分 写字楼圈、校园圈、住宅圈、城市奔走族、亲子圈等。 需求偏好圈 音乐爱好圈、体育爱好圈、求职招聘圈、娱乐场所圈等。 动态行为圈 朝九晚五上班族、工作生活平衡者、工作生活丰富多彩者、康体人士、商旅人士等三级细分对于某些圈也是必要的，如校园圈细分为高校圈、中小学校园圈等；体育爱好圈分为狂热篮球、动感足球等；每一个生活圈标签的建立，需要结合常识判断、业务规则和数据挖掘模型结果，保证生活圈标签的合理性和必要精度。针对客户生活圈标签，结合驻留区域标签结果，可以将生活圈与相关驻留区域的标志性建筑结合显示。在每个客户在被标志上某个生活圈时，同时提供客户在此生活圈中相关的关键性建筑。如 : XX客户属于高校圈，关键性建筑为“XX工业大学”。2）事件营销管理事件类客户生活形态分析本系统可以针对运营商收集的事件类信息，进行客户事件类生活形态分析。如，XX城市举行的CBA篮球比赛、XX城市举行的歌友会、XX城市举行的赏花节等等事件。系统通过设定事件信息，如 事件开始时间 事件结束时间 事件类型 事件举行地点建立常态化流程，从多种渠道例如网络、报纸上获取相应的事件的时空信息，再通过生活圈系统输出符合这些事件条件的客户，并以事件标签的形态加以管理，作为事件营销管理的依据。由于之前讨论过的事件类客户生活形态分析，得出了客户在某些特定事件中的生活形态。所以当出现类似事件发生时，我们也可以基于以前事件发生的结果直接做出营销活动策划。比如：以前参加过CBA篮球赛的人群，在新的CBA篮球赛出现时，可以推荐票务、精彩进球视频推送等等相关体育产品。3) 客户接触点竞标及骚扰控制每个客户都不希望被过度骚扰。我们主动的控制对客户的骚扰，改善客户接触体验。我们为每个客户设置了一段时期内的最大接触次数限制，避免客户出现接触疲劳而丧失了关键时刻的关键营销。根据匹配的矩阵业务和特色主题业务在客户需求上的优先级，兼顾客户重点事件的发生（例如生日等）和关怀服务，合理安排每一次接触机会的内容。让打算推送给客户的业务也要内部先进性接触竞标，去争取这宝贵的接触机会。通过提供客户-业务匹配矩阵，以及相关的营销驱动事件，建立创新的营销策划流程，即接触点竞标流程，同时建立骚扰度控制指标。对不同级别的客户，设置不同的骚扰度控制门限，提升客户接触体验。在骚扰度控制指标的引导下，每个营销活动都要通过竞标形式获得相应的客户接触点机会。接触点竞标的示意如下图：接触点竞标的重要参考依据是客户-业务匹配矩阵，在多重营销活动的接触点冲突协调中，客户对于相关业务的倾向度顺序可以作为重要的参考因素。4）营销时机优化选择由于客户的生活形态不同，造成城市中的人们在日常生活中，不同时间段不同的地点人们的聚集状况都会出现波峰、波谷的形态。我们关联出与业务相关的场景、时段、聚集程度（波峰、波谷状态），选取对于运营商优选的业务营销时机。通过时机优选，大大降低营销成本，提高了营销效率。影院在营销时机分析的基础上，结合接触点竞标获得的宝贵接触机会，选择最适合的时机，发起客户接触流程。5) 客户静态消费行为标签化管理将客户的静态消费信息划分为背景、价值贡献、发展趋势、套餐使用、通话行为特征等分类特征，为每个特征建立相应的标签，用于直接支撑营销活动中的客户目标识别和筛选条件管理。在建立了相应的标签生成和定期更新机制以后，目标客户管理可以直接使用标签来筛选客户，而不需要每次都经过IT的编程操作。例如，营销活动的目标客户锁定高端且话费增长的客户，同时希望从这些客户中发现有较强短信倾向的群体，在客户消费行为标签化管理之后，操作流程就可以改善为：从标签库中查到“价值分段-高端”、“发展趋势-增长”、“通话行为-数据业务-短信密集”的标签，确定目标人群为同时符合这三种标签的客户。从标签-客户对应表中直接提取客户名单，进入营销实施阶段。被提取的客户名单中，可以包含客户的全部背景、价值贡献、发展趋势、套餐使用、通话行为特征等分类特征标签，以便辅助营销实施策划和精细调整。6) 营销目标客户精确匹配利用数据挖掘技术，通过对客户全景视图的各项特征和数据业务服务营销关系特征进行分析建模，发现并应用客户与业务的匹配关系，为制定实施以客户为中心的营销策略提供决策基础。A. 初始化匹配 首先对客户进行分群，差异化营销对象。针对每类客户，挖掘其与业务匹配的关系，进行推荐匹配，初始化营销决策。主观匹配：利用客户生活圈分析的结果，首先将各个群体主要生活圈的特征进行总结，结合业务经验，主观上制定各个群体主要生活圈适合的数据业务产品组。客观匹配：利用客观数据记录，将各个群体主要生活圈的已经接受（分为接受营销/已经开通/已经使用三个级别）的数据业务产品进行统计，分析得出各个群体主要生活圈最容易接受的数据业务产品组。综合主观匹配和客观匹配的结果，进行圈定式匹配，为每个群体主要生活圈框定重点关注的数据业务产品列表。B. 优化匹配 针对初始化匹配的结果，对每个群体主要生活圈中的每一个客户与该类群圈定的每一种重点数据业务，建立精确的匹配度模型。 将生活圈信息标签与客户静态消费行为标签结合起来，进一步丰富客户与产品关联的有效因素，建立判别用户是否倾向接受某种数据业务的模型，并给出用户接受某种数据业务概率的大小。 针对每个客户与对应圈定的多个重点关注的数据业务，利用并行模型技术，建立每个客户与多种数据业务的客户-业务二维匹配度矩阵，二维的客户-业务匹配度矩阵对于营销管理的提升作用。C. 用户、业务匹配矩阵以往进行数据业务产品营销的传统方法如下：其缺点是： l单纯凭经验制定的筛选规则科学性不够 l缺乏对不同产品的营销目标客户的统筹优化，容易造成对同一客户的反复推销使用二维的客户-数据业务匹配度矩阵的方法如下： 这种方法有效的避免了上述传统方法的缺点，提高科学性，具体表现在数据挖掘建模的方法是将业务知识和经验与客户数据相结合，通过数据挖掘工具对客户的数据，包括客户的产品拥有情况、客户特征属性、客户个人生活圈和生活轨迹等信息，进行建模，模型的结果会告诉我们哪些特征是增加客户对业务A（比如天气预报）的接受度，而哪些特征又是减少客户对业务A接受度的，而且模型可以直接把客户对该产品的接受度量化成一个分数，比如90，代表接受度很高，10代表接受度很差。模型建立后可以对多个产品的目标客户进行统筹优化，汇总后可以得到下表： 从这张表里，我们即可以按照单一产品的角度，比如找到对12580业务接受度较高的客户进行营销，也可以从客户的角度出发，向他推荐接受度较高的产品，从这张表上，可以很清楚的看到客户和产品的关系，当然也可以根据业务发展的需要进行更加灵活和复杂的统筹决策。 因此，该匹配度矩阵将为优化营销决策提供支撑： 针对每一个客户，可以提供最适合的产品序列 针对每一种产品，可以提供最适合的客户名单 综合两个维度，可以提供最优的客户-产品匹配决策在用户业务匹配矩阵的基础上，结合生活圈客户互动和影响分析的结果，可以制定综合主观经验判断和客观模型结果，为每一个客户建立最终的数据业务营销推荐列表。7）深度运营主题分析通过这个系统，我们已经拥有了客户的静态分群信息、客户的生活形态、生活习惯信息等一些重要客户相关信息。我们可以结合这些信息，定期的制定出一些主题分析报告，对数据业务深度运营起到重要帮助作用。 如：数据业务活跃用户生活形态主题； 活跃用户消费行为主题；并且以上两个小主题可以归并到一类大的主题中活跃用户主题分析。 又，主流圈交叉生活形态主题分析 等。同时是白领人群和篮球狂热者的主题分析。 又如：客户生活圈消费结构主题分析。某某生活圈的人群是由哪些消费层次的人组成，比例的状况，数据业务的贡献度等分析。5. 系统支撑实现整个系统实施的核心理念是“固化基础分析系统化、常态化支撑业务运营”。系统框图如下： 1） 接口数据获取及定期更新机制建立系统的数据来源主要分为两个个部分：客户网络行为数据的数据来源 A接口信令信息及信令监测系统；客户静态数据的来源 BOSS、VGOP、业务平台、客服平台等，包括客户投诉信息、业务开通信息、业务活跃信息、客户属性、客户通话行为等，其中，相关数据业务的开通、活跃、取消信息是建立客户-业务匹配矩阵的关键数据。通过系统接口表，准备相应的源数据。源数据以文本文件形式提供。整个提供流程批量化，基础更新周期为月，如果外围系统能力可以支撑，期望更新周期为周。2）参数数据初始化及维护一些需要通过非系统渠道获得的数据以及一些参数定义数据，需要透过一定的人工流程进行初始化录入和定期更新维护。这部分数据主要包括：电子地图数据基站小区位置定义数据场所分类数据事件信息定义数据 3）ETL流程批量化通过数据接口得到基础数据，系统的ETL模块将完成数据导入，转换，清洗功能，并以批量化形式定期加载更新。4）客户轨迹表的生成及维护ETL流程的重要输出就是客户轨迹表，每个客户经历的每一个基站小区都会被记录管理，同时，对应到相应的场所和场所分类上。客户轨迹表是生活圈系统的核心数据，需要有足够的存储空间来管理维护。5）静态消费行为标签体系的导入及维护通过引入成熟案例中的静态消费行为分群标签体系，可以在静态消费数据源基础上，利用ETL和标签体系及模型规则参数，生成每个客户的多种静态消费行为标签。整个流程在进行一定的模型规则个性化定制后，可以实现批量化更新。4）生活圈标签的扩展及维护在客户轨迹表与场所分类信息、事件信息的基础上，进一步扩展试点项目中的生活圈标签种类，按照标签分级分类框架，生成对应的各种生活圈标签。每个生活圈标签的生成需要进行数据挖掘规律验证和业务合理性验证。6）客户-业务匹配矩阵的生成及维护矩阵建立的具体流程如下：7）营销效果评估如果条件允许，通过OCRM将客户接触后的结果及时反馈给本系统，则可以根据营销事件，做出营销效果评估报表。报表内容主要包括： 营销时间 营销事件ID 渠道 响应率 开通率等。通过不断收集，可以得出很珍贵的营销知识积累。8）系统输出管理系统将分级别输出相应的数据和报表。输出的数据主要包括：客户-业务匹配矩阵结果表客户-生活圈标签-静态消费行为标签对应表驻留区域分析结果表客户生活轨迹基础表输出的报表主要是以HTML、Excel形式为主的快捷报表，包括的主要主题有：客户-业务匹配矩阵报表生活圈分布报表驻留区域分布报表生活圈-驻留区域-业务相关性报表营销时空分布报表生活圈群体特征监控报表客户-业务匹配矩阵效果监控报表营销效果监控报表（如果条件允许）6. 建设方案6.1 建设原则1) 先进性：系统设计应立足先进的技术，采用业界共同认可的标准，选择的技术或产品符合技术未来发展方向，并尽可能采纳主流的，具有代表性的产品，这样才可以保证未来构造的系统具有较强生命力；系统的设计要符合面向对象思想，分层管理。系统的模型设计、软件结构以及软硬件平台都应采用当前主流的技术。2) 标准化与开放性：系统网络平台、设备平台、系统软件、应用软件的建设应遵循业界统一标准，系统采用分布式开放结构，充分考虑与外部系统（BOSS、网管及其它系统等）的接口。3) 安全性：系统应具备统一、完善的多级安全机制。系统应能抵御互联网上常见的各种攻击。4) 可用性和可靠性：系统应提供高可用性以及数据多重保护，应避免由于单点故障影响整个系统正常稳定运行，避免关键信息的丢失。5) 易用性：系统应提供友好的中文图形操作界面和在线帮助, 系统应向用户提供方便、快捷的业务使用体验，同时便于系统管理员和操作员的维护、管理。6) 可扩充性：系统的软件设计采用模块化体系结构，新功能的引入不影响原有的功能模块，具有良好的可扩展性。同时，系统的容量可随硬件的扩容和软件的升级达到更高的要求。7) 高可靠维护性：系统的网络平台、设备平台、系统软件、应用软件都应提供方便、灵活的维护手段，方便应用人员的维护和管理。8) 经济性：系统的建设应考虑投资的经济性。9）常态化：系统必须要能够支撑系统的日常正常运转，不需要每次提取数据，都需要很大的工作量。6.2 系统配置方案6.2.1软件模块模块功能说明源数据接口客户网络行为和静态消费信息接口标准，导入程序，批量机制。参数数据接口针对一些需要通过非系统渠道获得的数据以及一些参数定义数据，提供接口，完成定期抽取导入和维护。基础数据处理模块(含生活圈模块和静态消费信息处理模块)通过基础数据处理，生成客户时空信息，结合客户背景、消费行为等信息，生成营销策略支撑数据生活圈分析及标签化管理引擎通过对客户数据的挖掘分析、建模，形成客户生活圈； 客户静态消费行为分群及标签化管理引擎通过对客户数据的挖掘分析、建模，形成客户静态分群营销目标客户-业务精确匹配二维矩阵结合生活圈和静态分群发现客户与业务的匹配关系，形成二维矩阵表。快捷主题分析报表主要是以HTML、Excel形式为主的快捷主题分析报表，用于营销、运营支撑。营销效果评估通过OCRM将客户接触后的结果及时反馈给本系统，则可以根据营销事件，做出营销效果评估。系统接口功能与各类外部平台的接口等。包括与信令监测系统的接口、帐清单的接口、数据业务平台的接口等等。6.2.2推荐硬件配置和数据分析软件应用服务器：负责所有核心业务的处理，可以根据业务的具体情况灵活扩展。数据库服务器：主要负责对平台数据的存取管理工作。接口服务器：负责接口通信。磁盘阵列：系统进行热备份，保护用户数据安全，防止数据丢失。设备配置数量服务器PC 服务器2-3台磁盘阵列磁盘阵列1组数据分析软件SAS AP + SAS Access to ODBC / PC file formats1套台6.3系统接口6.4.1 与OCRM接口 接口描述：将本系统日常分析的结果直接通过本接口传递给OCRM系统，作为OCRM营销接触客户的数据来源。 接口关键内容:客户号码、客户标签、客户推荐业务、客户推荐渠道、时间等。 接口方式:FTP文件方式。通过接口服务器按照指定位置、指定文件名进行定期读取。6.4.2 与VGOP接口 接口描述：VGOP生成客户的粗略画像，传递给本系统与客户的生活形态数据进行结合，生成更加全面的客户的画像。或者与VGOP接口，读取客户的通信行为的账单和清单，还有客户业务开通和活跃信息。 接口关键内容：客户的通话账单、清单；或者客户的粗略画像，如客户号码、客户通信行为标签等。 接口方式:FTP文件方式。通过接口服务器按照指定位置、指定文件名进行定期读取。6.4.3 与信令监测系统接口 接口描述：通过此接口获取客户的网络行为数据，用于分析客户生活形态和生活习惯。主要来源为：NSN Traffica 和 A口信令探针。 接口关键内容：客户号码、时间、客户网络行为（如通话、位置变更、发送短信、开关机等）、客户所在位置信息（如lac 、cell等）。 接口方式:FTP文件方式。通过接口服务器按照指定位置、指定文件名进行定期读取。7. 系统实施要求1） 客户生活形态分析及标签化管理本系统将实施30个生活圈标签； 这30个生活圈标签将被分为分成四大类：区域归属圈、人文圈、需求偏好圈、动态行为圈；每一个标签将具有明确的场所特征，生活轨迹特征，并且可以通过标签化的形式生成。2） 事件营销管理本系统将实施的30个生活圈标签中，会包括事件类客户生活形态标签，其特征是场所和生活轨迹与特定事件的发生有密切关联。这些生活圈将被列入需求偏好圈或动态行为圈。结合事件定义生成的事件类生活圈标签，将直接用于支撑事件营销管理；利用事件类生活圈标签对应的客户名单的营销活动设计与跟踪，可以辅助业务部门更准确地捕获相关客户的需求，从而及时实施针对性营销方案。3） 客户接触点竞标及骚扰控制系统通过输出客户-业务匹配矩阵，以及在业务上规定每个客户在一定时间段内的接触次数限制，支撑客户接触点竞标及骚扰控制的业务应用。客户接触点竞标与骚扰控制的重要依据就是在接触次数限制前提下的客户-业务匹配矩阵中的每个客户对相关业务的匹配程度，对于匹配程度较低的业务，将失去对相关客户的接触机会。系统将至少按月输出客户-业务匹配矩阵，以支撑业务流程。4） 营销时机优化选择系统通过输出各生活圈标记的客户，在生活圈特征场所出现的时段与聚集程度，支撑相关客户营销时机优化选择的业务需求。系统将至少按月输出每个生活圈的客户在生活圈特征场所出现的时段与聚集程度，以支撑业务流程。5） 客户静态消费行为标签化管理系统将建立50个静态消费行为特征标签，这些标签分布在背景、价值贡献、发展趋势、套餐使用、通话行为特征等分类中。6） 营销目标客户精确匹配系统将对目标客户群中的每个客户建立10个目标数业产品匹配度评分模型，以形成客户-业务匹配矩阵。（注：注册/活跃 视为2个目标数业产品匹配度评分模型）。7） 深度运营主题分析在系统建立的生活圈标签、静态消费行为标签、客户接触点优化、客户-业务匹配举证的结果基础上，实现不超过10种深度运营的主题分析，分析的主题确定在项目进展中前期开放，业务部门可以根据届时的焦点问题灵活选择分析主题。每种主题分析将输出分析结果报表及相关数据结果表。注：详细的系统实施规范将可能根据项目进展与业务需求的适当变动而调整，客户方与实施方将以本章节内容为参考，协商制定合理的规范细节，并通过项目管理流程确认与传达。8. 项目特色和结论 固化、常态化；只要系统在，就可以持续帮助东莞移动公司提供有效数据分析支撑。东莞公司建设基于生活圈的客户全景视图的运营支撑分析系统，首先有助于东莞公司固化客户的生活形态属性和静态分群属性，不再是基于营销案而每次去做数据处理的方式，变零星数据分析为常态化数据分析；解决了东莞公司以前很难获取业务运营支撑数据的问题。 应用功能与支撑系统对应表典型应用对应支撑系统常态化周期（一期建设目标）常态化周期（二期建设目标）特色及亮点客户生活形态分析客户生活圈模型系统月周以客户生活形态信息来判断客户需求，为已有产品和新产品营销提供助推客户接触点竞标及骚扰控制客户分群标签模型系统（整合了生活圈标签）客户生活圈模型系统（提供时空选择信息）月周以客户主观满意度为导向，优化客户接触点效率，降低客户骚扰深度运营主题分析客户分群标签模型系统（整合了生活圈标签）客户生活圈模型系统数据挖掘工具月周优化主题分析流程，使得主题分析过程模块化，有丰富的交叉信息支撑，更加迅速，更加全面，对业务的驱动更加直接，对结果的评估更加结构化，从而使分析结果转化为知识库的过程变得更为快捷 常态化的模型应用流程 降低营销成本、运营成本，提高效率、增加收入有助于东莞公司对现有业务的精确推广，可以大大节省营销成本,加快营销案推出速度，缩短营销数据支撑处理周期，提高现有数据业务的渗透率，提升客户满意度，降低客户骚扰度，增加数据业务的收入；并且有助于开发出更适合东莞客户的新数据业务产品，或捆绑现有业务以便于更好的适应现有客户的生活形态和消费习惯。21