京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据+浅关系在运营商中的深度应用
随着互联网社交的渗透,我们的QQ、微信好友越来越多,但叫得出名字的少,真正见面的更少,虽然人们的虚拟伙伴增加了,但是却日益孤独寂寞。我们把这种虚拟的关系叫做浅关系。这种关系的特征有三个:
1、碎裂人格场景。交际圈子不断变大,交往却越来越浅,这种浅体现在人的不同场合的浅关系,也有专家称其为碎裂人格场景,如工作圈子只聊工作,爱好圈子只聊爱好等。
2、开放的刺猬。陌生交流越来越多,防范意识越来越重,人们不断渴望与外界交流,但对陌生人的恐惧和防备倍增,这种防御甚至延伸到原来的好友身上,每个人都变成了开放的刺猬。
3、死循环。日益孤独寂寞,又渴望交流,由于渴望交流,使得浅关系的恶性循环不断。
社交专家指出,任何网上的沟通交流,都必须转化为点对点的线下沟通,才能有助于关系的深化,利用运营商的大数据,沿着这个方向的促进,成为运营商关系营销的发展新趋势。
一、发现浅关系,运营商大数据发力
由于互联网厂商缺乏对通信通道的大数据攫取能力,因此不管是微信,QQ还是陌陌,都要求用户导入本机主的通信录,并且同意其读取好友动态,这种发现关系圈的方式一方面引来用户本身对隐私的抵触,二来,仅仅凭借通信录来确认的关系,并不能区分用户的关系场景,举个简单例子,我们经常与某工作伙伴电话沟通,当这个号码出现在通信录的时候,社交软件并不能区分得出这个号码与我们是处于哪个碎片场景的,更不能识别出过去交往的频率。
随着大数据+在运营商中的火热兴起,代表着用户语音通话、短信使用的MC口大数据,代表着用户互联网使用行为的GN、GB口数据,代表着用户过往使用营销方案的CRM数据,这些数据的组合,便成为了运营商嗅探客户浅关系圈子的关键平台,笔者在实际工作中,将这种嗅探分为3个步骤:
1、数的处理。从采集到传输,将复杂繁多的数据抽丝剥茧,选择需要的,并使用动态技术对各口数据进行映射式采集入库,动态处理。通过这种方式能获得每个号码的实时数据,且更新存储便捷。
2、数的识别。什么样的交往频率对应什么层次的关系?这种关系应用在哪些碎片场景?什么样的行为与什么样的碎片场景匹配?通过建模和数据标本建立,使得我们采集的数据能立即生成对应的关系层和场景。
3、数的使用。大数据价值的变现决定了所有的大数据都需要具有价值,因此,通过浅关系模型生成的数据具有对接任何营销渠道的基础,能便捷地接入使用。
运营商大数据浅关系模型的优势在于,这些大数据来源于客户通信的核心通道,并且经过科学的样本对标、模型运算而来,其关系的准确度、快速响应能力远非互联网厂家可比。
二、运用浅关系,运营商大数据变现
上述第一步实现了给出一个号码,便能得到该号码的实时关系圈和圈子的业务倾向属性等。与传统营销不同,浅关系的运用,侧重协助客户深化想要的关系,在深化过程中,收获业务利润:
1、帮助客户找到归属。
很多客户有着很多的关系圈,但是他们却很孤独寂寞,这从他们的识别模型网络行为关键字中可以嗅探到。通过浅关系模型的运营,我们一方面不断为该用户提供周围用户的对应动态,另外一方面,为该用户与其他用户将浅关系的场景属性强化。举例,A用户为典型的没有组织归属感的用户,但在实际嗅探中,我们发现A用户十分喜欢武侠小说,因此,通过浅关系模型,我们抓出与A用户有关系有同样爱好的用户组成圈子,并不断赋予内容业务的优惠,为其搭建沟通桥梁,使得内容业务场景圈子逐渐成为A生活中的归属圈子。
2、帮助用户深化沟通。
许多浅关系用户无法记住自己的大量好友,也无法知道自己的好友特定时候的需求,通过关系嗅探,我们为这些用户提供目标用户的动态和营销优惠,促使用户与用户之间建立点对点的沟通,从而促进关系。举个例子,A用户喜欢一面之缘的B用户,现在运营商为其提供流量共享、转赠等方式,以二次确认的方式为A联系B提供初始条件,这样A便有理由去联系B,并日后与B加强联系了。
3、帮助线上关系转为线下关系
许多浅关系在互联网上本身就有了一定的积累,如这个时候运营商结合商家优惠,为其推送个电影票优惠、美食优惠等,有一定几率能促使这种关系线下化。
除却上述的SNS、O2O、P2P等运营方式,浅关系也应为传统营销提供号码标签,如家庭业务、集团业务等具有关系属性类业务。
三、可视化浅关系,运营商大数据进阶
从对内业务运营到对外客户服务,即使大数据可视化的进阶。营销的标签化,到客户服务的便利性,这是大数据必须跨越的一大步。当浅关系运营成熟,客户逐渐可以从被动,甚至完全不知情地接受浅关系营销的情况,变为关系的可视化,通过客户的申请,付费即可查阅自身的浅关系各种维度,一键购买与之相关的产品服务,这样,大数据变现即不在是难题。
综上,浅关系是笔者在从事运营商大数据市场营销工作中的一点感悟,这种由点到面,由面成圈的营销方式或许是大数据发展的一个重要方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14