基于机器学习的5G精准营销模型

本文探讨了5G套餐目标客户的精准营销模型,利用统计和机器学习技术,如决策树、逻辑回归和支持向量机,通过分析用户基本信息和消费行为数据,构建预测模型。模型在云南移动数据上进行验证,准确率超过90%,并在实际运营中通过瞬时运营、短信群发等方式提高营销转化率,展示了机器学习在通信行业精准营销中的潜力。

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【摘  要】随着5G商用牌照的正式发放,移动通信行业的竞争日趋白热化,如何在激烈的市场竞争环境中保持优势地位是摆在各运营商面前的难题[1]。因此,以云南移动客户为主要研究对象,以5G套餐的目标客户识别为研究目标,提出了基于统计、机器学习等数据挖掘技术的5G套餐目标客户精准营销模型,并对其在生产运营中的具体应用提出了相应的对策,以期助力通信行业利用数据挖掘技术实现精确智能营销。

【关键词】5G;精准营销;数据挖掘

0   引言

随着物质生活的不断丰富,消费者的需求越来越精细化,以市场为导向的传统营销模式难以满足客户的个性化需求,这就要求企业在制定营销策略时,更精准地识别各细分市场的目标客户[1-2]。

随着公司对直接沟通销售的重视,需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通,更注重结果和回报的营销传播方法及对直接沟通销售的投资[3]。美国学者Jeff Zabin认为如果要影响目标客户的购买决策,就必须依靠精准营销[4]。运营商拥有多元、海量的用户特征和行为信息,通过建立精准营销模型,识别目标客户并制定不同的营销计划,可以在降低营销成本的同时提升用户粘性,从而提高营销产品的转化率[5]。

1   基于机器学习模型的呼叫中心精准营销模型

1.1  问题描述

面对复杂多变的市场环境和客户需求,移动通信运营商现行的营销策略难以满足客户的实际需求。一方面,任何企业都是生存在市

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