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
在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02