[硕士论文精品]移动数据业务营销平台需求分析和设计

移动数据业务营销平台的需求分析和设计摘要客户是企业关注的焦点，如何争取和留住客户是企业营销工作的主题。中国移动通信市场数据业务在整体移动通信市场中占有的地位日趋重要，考察数据业务产品生命周期的不同发展阶段，推进精细化运营，给企业带来稳定收入，将是数据业务营销能力建设的重要方向。精细化运营，是基于一个明确的客户群开展工作，其核心是“数据库营销。数据库营销要求运营商不断细分客户群体，建立“以客户为中心”的运营思路。通过数据库营销，能够提升运营商数据业务营销能力，并搭建起支撑数据业务发展的深度运营体系。在数据业务的实际运营推广过程中，一方面，由于数据业务“点多面窄”，客户数据分散在众多的数据业务平台和支撑系统BOSS、经分系统等，致侵企业虽拥有“海量的客户数据”却不能准确地知道目标客户在哪里。另一方面，尽管新的业务层出不穷，但企业不知道向客户推荐什么样的业务，导致明星产品和金牛产品的培育都处于较为盲目的阶段。为解决上述问题，运营商需要有一个统一的平台，对各项客户消费数据进行整合、分析，针对不同的数据业务，挖掘出不同的目标客户，迅速开展营销活动，提升业务推荐成功率。本文结合目前国内外数据库营销的发展经验与云南移动数据业务运营的实际情况，探索数据库营销在数据业务推广中的应用。作者通过阅读有关数据库营销的资料，在深入分析现阶段数据业务和数据业务营销的特点的基础上，进行数据业务营销平台的需求分析和设计，并结合自己掌握的知识，参与了云南移动数据业务营销平台建设的项目，并组织了相应的系统应用推广工作。数据业务营销平台已于2007年4月正式投入使用，平台支持三种方式的九种模版的营销活动配置，实现了营销活动的闭环管理功能，能够快速实现营销活动的配置和实现。同时，对目标客户和营销活动实现了模版化管理，围绕重点数据业务，从客户的“业务属性”、“消费属性“和“时间周期”等维度将客户区分成不同的群体，深度分析客户使用行为。数据业务营销平台的上线得到各级操作人员的认同，最终验证了本设计的正确性。关键词数据业务营销平台数据仓库数据挖掘ANAI，YSISANDDESIGN0FANOPERATIAINSPLATFORMFORMOBILEDATASERVICESABSTRACTCUSTOMERISTHEFOCUSOFANENTERPRISE，ANDHOWTOOBTAINANDRETAINCUSTOMERSISANIMPORTANTMARKETINGSUBJECTFORANENTERPRISEINCHINA,DATASERVICESHAVEBECOMEMOREANDMOREIMPORTANTINTHEWHOLEMOBILETELECOMMUNICATIONBUSINESSMARKETTHEESSENTIALGOALOFCAPACITYBUILDINGWITHRESPECTTODATASERVICEISCOMPOSEDOFINVESTIGATINGTHEDEVELOPINGSTAGESOFDATASERVICEPRODUCTS，DRIVINGTHEPRECISEMARKETING,ANDTHEREFOREBRINGINGSTABLEREVENUEFORENTERPRISESPRECISEMARKINGREFERSTOTHETASKTHATPROMOTESPECIFICPRODUCTTOSPECIFICGROUPOFTHECLIENTS，THISTASKFOCUSESONDATABASEMARKETINGDATABASEMARKETINGREQUIRESTHEMOBILEOPERATORSTODIFFERENTIATEMEIRCLIENTSINTOGROUPS，ANDESTABLISHAMARKETINGIDEAOF“CLIENTSASCENTERTHISMETHODCALLNOTONLYLEVELUPTHEMOBILEOPERATORSABILITYOFPROMOTINGDATAVALUEADDSERVICE，BUTALSOBUILDSUPALLOVERALLMARKETINGSYSTEMTHATFACILITATESTHEDEVELOPMENTOFDATAVALUEADDEDSERVICEINTHEMARKETINGPRACTICEOFPROMOTINGDATASERVICEPRODUCTS，ONONEHAND，DUETOTHEDISPERSIONOFCLIENTSDATATHATAREFROMVARIOUSDATASERVICEPLATFORMSANDSERVICESUPPORTINGSYSTEM，FOREXAMPLE，BOSS，BASS，ETC，ITISVERYDIFFICULTFORMOBILEOPERATORTODISTINGUISHEXACTLYTHETARGETCLIENTSDATAFROMTHEMASSIVEDATAINDATABASEONTHEOTHERHAND，ALTHOUGHMOREANDMOREDATASERVICEPRODUCTSARECREATED，DEVELOPINGMERITPRODUCTSISALSOINANAIMLESSSTAGEBECAUSEMOBILEOPERATORDONTKNOWWHATSERVICESTHEYSHOULDPROMOTETOTHECLIENTSINORDERTOSOLVETHEAFOREMENTIONEDPROBLEMS，ITISCRUCIALFORMOBILEOPERATORTODEVELOPAUNIFORMPLATFORMTHATCANINTEGRATEANDANALYZETHEDATAOFCLIENTSEXPENDITURERECORD，RECOGNIZEDIFFERENTCLIENTGROUPSFORSPECIFICTYPESOFDATASERVICEPRODUCTS，ANDTHENCARRYOUTMARKETINGACTIVITIESTOIMPROVESUCCESSRATEOFPROMOTINGDATASERVICEPRODUCTSTHEARTICLEAIMSTOSTUDYTHEAPPLICATIONOFDATABASEMARKETINGINPROMOTINGDATASERVICEBYINTEGRATINGTHEEXPERIENCESOFBOTHDOMESTICANDFOREIGNDEVELOPMENTSOFDATABASEMARKETING,ANDTHEPRACTICEOFTHEMARKETINGOFDATASERVICEOFCMCC，YUNNANLTDAFTERRESEARCHINGTHELITERATURECONCERNINGDATABASEMARKETINGANDDETAILEDLYCHARACTERIZINGDATASERVICEANDDATABASEMARKETING,THEAUTHORANALYZEDTHEREQUIREMENTSFORDATASERVICEMARKETINGPLATFORMDSMP，DESIGNEDTHESYSTEMSTRUCTUREOFDSMP，ANDPARTICIPATEDINTHEENGINEERINGIMPLEMENTATIONOFDSMPPROJECTOFCMCC，YUNNANLTDMOREOVER,THEAUTHORORGANIZEDTHECORRESPONDINGPROMOTIONOFTHESYSTEMDSMPHASBEENCOMMERCIALLYOPERATEDSINCEAPRIL2007ITSUPPORTS3PROMOTINGMOTHEDSANDUPTO9MARKETINGSCHEMETEMPLATES，ACHIEVESTHELOOPMANAGEMENTOFMARKETINGCAMPAIGNS，ANDCALLQUICKLYDEPLOYANDIMPLEMENTTHEMARKETINGCAMPAIGNSINADDITION，DSMPSTEMPLATEMANAGEMENTMOTHEDSCALLEFFECTIVELYMANAGEDATAMININGOFTARGETCLIENTSANDMARKETINGCAMPAIGNSSPECIFICALLY,FORSOMEKEYDATASERVICEPRODUCTS，DSMPCANDIFFERENTIATECLIENTSINTODIFFERENTGROUPSBASEDONVERIOUSDIMENSIONS，SUCHASTYPEOFSERVICE，FEATUREOFCONSUMPTION，ANDPERIODICITYETCANDTHENPRECISELYANALYZECLIENTBEHAVIORSFINALLY,DSMPISWELLACCEPTEDBYUSERSFROMDIFFERENTMANAGEMENTLEVELSTHISSTRONGLYPROVESTHEVALIDITYOFTHESYSTEMDESIGNKEYWORDSDATASERVICE，MARKETINGPLATFORM，DATAWAREHOUSE，DATAMINING独创性或创新性声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。申请学位本人签名实之处，本人承担一切相关责任。日期凼墨丝Z关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。本人签名导师签名盘日期型三日期上堕毕11引言第一章绪论从宏观角度看，中国移动通信市场数据业务在整体移动通信市场中占有的地位日趋重要，因此对移动运营商而言，应对数据业务市场发展的能力要求也越来越高。但是，移动数据业务种类繁多，营销资源分散，客户需求多样，客户逐渐对普通的业务营销模式反应迟钝和疲劳，这些使得移动数据业务的营销难度加大，成本升高。因此，考察数据业务产品生命周期的不同发展阶段，推进精细化营销，引导客户逐步由认可向活跃阶段发展，以带来稳定收入是数据业务营销能力建设的一个方向。同时，如何应对市场不断变化的竞争形势，满足不同客户群体不断增长的需求，也给数据业务营销能力建设提出了快速响应的要求。为继续发挥数据业务的先发优势，提升云南移动数据业务营销能力，做好以客户为中心的品牌支撑工作，提高主要数据业务的普及率及使用量，以便优质、高效地推进数据业务的发展，现需建设一个数据业务营销平台，对数据业务进行统一的营销管理。通过数据业务营销平台，能实现从手动的开放式营销向自动化、精细化的闭环营销的转变，支持营销活动的决策分析以及自我学习能力的提升。同时，通过该系统能规范化、系统化地支撑营销活动的开展，快速响应各种营销活动的需求。通过数据业务营销平台的建设，预期将达到以下目标L、从手动的日常经营分析向自动的精细化的闭环营销分析的转变，定位、挖掘与管理目标客户；2、为营销方案的制定与决策提供系统化、流程化的支撑系统，提高营销活动管理的水平与效率3、规范化、系统化地完成数据业务营销活动的支撑需求，缩短开发时间，提高营销活动对市场的响应程度。12数据库营销的发展客户是企业关注的焦点，如何争取和留住客户是企业营销工作的主题。这就需要营销者站在客户的立场上及时了解客户的需求及其变化。依照消费者的价值观念来设计、生产、定位产品。应该看到，如今的客户更加重视优良的服务和体贴的关怀，失去客户往往不是产品的质量问题，而是客户对服务的不满，因此，产品的服务化和服务的产品化已经高度融合在了一起；提供优良的服务，建立起客户对企业的忠诚，就需要把消费者的价值观念贯穿于企业的整个经营过程中，企业的各个部门将被高度地整合起来，以客户为中心开展工作；另一方面，客户的需求、价值观念又会在与市场环境的互动中不断的改变着，而且这种变化的频率越来越高，这需要使企业能够与客户建立起长期稳定的互动关系，这就要求企业能够对“客户关系“进行管理，实现数据库营销。数据库营销就是企业通过收集和积累客户的大量消费信息，根据对这些信息的分析后预测客户有多大可能购买某项产品或服务，同时利用这些信息精确定位产品或服务，有针对性地制作营销信息以说服客户购买产品或服务。数据库营销在西方国家的企业里已相当普及。在美国，85的零售商和制造商认为他们需要一个强大的营销数据库来提升自己的竞争力1】。希尔顿酒店集团在全球拥有2800家酒店和40万间客房，传统广告在他们的眼里早已成为鸡肋，而数据库营销则成为新宠。他们通过对现有客户和潜在目标客户的信息管理和分析，实施有针对性的客户沟通，从而吸引了更多客户并极大提升了客户的忠诚度。希尔顿酒店集团的HHONORS”数据库营销项目已经有了近LO年的历史，成为业内最为优秀的客户数据库营销项目之12】。13数据库营销的比较优势通过数据库的建立和分析，企业能对客户的资料有详细全面的了解，可以给予客户更加个性化的服务支持和营销设计，使“一对一的客户关系管理“成为可能。数据库营销能够帮助运营商准确的找到目标客户，降低营销成本，提高营销效率，使客户能够成为忠诚客户。数据库营销势在必行对于数据业务来说，在策划和执行阶段，基于数据库的营销与传统的营销手段相比具有以下优势1、精确获取目标客户，有效进行业务传播数据业务的性质与话音业务不一样，并不是普适的。数据业务在产品和服务策划时就已经圈定了目标客户，而在市场营销时，运营人员的首要任务就是找到特定业务的目标客户。通过数据库营销，企业可以为营销活动选择精确的目标客户，使营销活动做到有的放矢。例如，在07年女足世界杯期间，可通过客户的业务使用记录，精确的找到，在06年使用过世界杯相关业务的客户，在女足世界杯期间可向这部分客户进行足球类手机报、快讯等业务的推荐，当然还可通过其他相关的维度去找出潜在的客户，增强营销的针对性。由于目标客户的精确定位，可以使得在进行数据库营销时，可以集中进行业务传播和宣传，避免昂贵的运营支出。通过数据的分析可得知，年轻群体、大学2生人群很少通过报纸、电视等传统媒体获取资讯，他们更倾向于通过互联网等方式了解所需要的信息，在进行动感地带营销时就应避免使用大幅的报版或电视广告。2、实现交叉营销，并促进产品的改善假定历史消费数据能够反映未来相同条件下客户的使用行为这一假定在大部分情况下是适用的，通过数据库挖掘模型的预测，运营商可以获得将来最有可能成为某种服务的客户的潜在客户信息。在一个数据挖掘的例子当中，同时使用彩铃和短信业务的客户占使用彩铃总客户的90以上，可以粗略的认为，在彩铃客户中未使用短信业务的这10客户，有极大的可能成为短信客户。针对这部分客户可以设计相应的短信营销案，如发送一定额度的短信，可获赠若干首目前最热的彩铃，提高短信业务的渗透率。通过实施交叉营销策略，可根据市场的响应度，找到客户的产品和业务的偏好，根据客户的实际需求，不断调整产品的价格和服务策略，促进产品和业务的不断优化，促进客户的重复购买。3、营销案的执行更富有弹性在进行数据库营销时，由于明确的知道目标客户的规模，通过渠道和业务办理的统计数据，可以获取到参与营销案的客户信息，通过实际检验目标客户的提取、传播的效果和营销案策划等步骤的合理性，为下一期的营销活动提供科学的指导依据，并得出运营策略改进的方向，避免出现“拍脑袋“的决策。为提升云南移动数据业务营销能力，做好以客户为中心的品牌支撑工作，提高主要数据业务的普及率及使用量，以便优质、高效地推进数据业务的发展，现建设了一个数据业务营销平台，对数据业务进行统一的营销管理。数据业务营销平台是数据库营销的具体应用，建设数据业务营销平台就是为整个运营过程提供结构化、系统化的指导，有效的挖掘客户需求，实现数据业务的精细化发展。精细化运营，是基于一个明确的客户群开展工作，其核心是“数据库营销”。通过客户基本资料和业务使用情况资料，对客户行为进行分析，针对具体不同的客户群，采用主动营销手段，展开不同的内容销售，提高市场营销活动和营销措施的命中率。数据库营销需要关注运营细节，需要有对产品或服务、客户行为和营销支撑的广泛数据，通过数据挖掘，进行量化的运营模式研究。数据库营销要求运营商不断细分客户群体，建立“以客户为中心“的运营思路。通过数据库营销，能够提升运营商数据业务营销能力并搭建起支撑数据业务发展的深度运营体系。通过收集和积累客户的大量消费信息如图11所示，根据对这些信息的分析后预测客户有多大可能购买某项产品或服务，同时利用这些信息精确定位产品或服务，有针对性地制作营销信息以说服客户购买产品或服务。34本文的研究内容图I1客户统视图通过数据业务营销平台，能实现从手动的开放式营销向自动化、精细化的闭环营销的转变，支持营销活动的决策分析以及自我学习能力的提升。同时，通过该系统能规范化、系统化地支撑营销活动的开展，快速响应各种营销活动的需求。我们希望通过数据业务营销平台的建设来达到以下目标；1、闭环营销功能从手动的日常经营分析向自动的精细化的闭环营销分析的转变，定位、挖掘与管理目标客户。为营销方案的制定与决策提供系统化、流程化的支撵系统，提高营销活动管理的水平与效率。规范化、系统化、模板化地完成数据业务营销活动的支撑需求，缩短开发时问，提高营销活动对市场的响应程度。2、精确营销功能通过完善的客户记录信息及现有的客户资料与语音消费信息形成强大的数据库，通过数据业务的客户分群管理、产品关联、潜在客户预测与发掘、重点业务流失预警的模型应用来实现辨识、获取、保持和增加“可获利客户”的精确营销功能。3、管理平台与生产系统的联动与协同功能营销平台所产生的精确营销指导结论要能有效指引到生产一线，生产一线对该指引的效果要及时得到反馈。当然，这需要在各生产平台上开辟精确营销指导模块，比如在BOSS系统上开辟模块。能自动提醒该客户的潜在业务流失可能性或潜在业务的消费可能性，真正构建数据业务精确营销体系，比如中央音乐平台门户对分析确定的客户展现单独的语音或网站提示等等。15本文的组织结构及作者的主要工作本文组织如下第二章主要对云南移动现有的支撑平台的各数据进行了的分析，梳理出对数据业务营销有意义的数据源，设计平台应用的模板，对平台建设存在的难点迸行了分析；第三章中详细描述了客户消费数据的数据库的设计，客户行为分析模型的设计，营销应用模板的实现，并对营销平台的总体容量进行了估算；第四章中展示了本设计的具体成果，并列举出具体的使用案例，说明营销平台对云南移动在营销策划和执行上的影响；第五章是本文总结，并对营销平台下步的发展进行了展望。本文作者在此平台建设过程中主要承担项目管理工作，负责提出业务需求，参与进行系统设计，并组织应用系统的测试和推广，具体工作如下。1作者在深入分析云南移动数据业务的发展现状的基础上，结合企业发展要求及国内外移动运营商的先进经验，负责起草我省移动数据业务营销平台的业务需求；2在公司确定系统开发商后，牵头组织相关部门及开发商进一步细化和优化业务需求，并配合系统开发商进行应用系统的设计，参与数据源的整理和分析，审核开发商提交的数据库设计，协助开发商完成与相关接口的开发和联调工作；3系统上线测试后，负责组织分公司的数据业务营销管理人员对系统的应用进行测试，对数据进行比对，并将存在问题和优化建议提交系统开发商；4在系统上线运行后，负责组织平台的应用推广，以及解决数据业务常态化营销过程中出现的问题。5第二章移动数据业务营销平台需求分析引言本章首先对数据库系统作了简述，然后分析了对于数据业务的关键指标，为后面的课题研究作了理论和技术方面的准备。21数据库概述计算机发展的早期，人们已经提出了建立数据仓库的构想。“数据仓库”DATAWAREHOUSE一词最早是在1990年，由BILLIILRNORL先生提出的，其描述如下数据仓库是为支持企业决策而特别设计和建立的数据集合3】。包含以下几个方面的内容。1、元数据元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，包括业务主题的描述，数据源信息；数据转换的描述；数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更新时用的规则；源数据到目的数据的映射；操作人员访问权限，数据备份历史记录，数据导入历史记录，信息发布历史记录等。元数据为访问数据仓库提供了一个信息目录，这个目录全面描述了数据仓库中都有什么数据、这些数据怎么得到，以及如何访问这些数据。是数据仓库的运行和维护中心，数据仓库服务器利用它来存贮和更新数据，操作人员通过它来了解和访问数据。2、数据抽取工具把数据从各种各样的存储方式中拿出来，进行必要的转化、整理，再存放到数据仓库内。对各种不同数据存储方式的访问能力是数据抽取工具的关键，应能生成COBOL程序、MVS作业控制语言JCL、UNIX脚本、和SQL语句等，以访问不同的数据。数据转换都包括，删除对决策应用没有意义的数据段；转换到统一的数据名称和定义；计算统计和衍生数据；给缺值数据赋给缺省值；把不同的数据定义方式统一。3、访问工具为操作人员访问数据仓库提供手段。有数据查询和报表工具应用开发工具、管理信息系统EIS工具、在线分析OLAP工具、数据挖掘工具。4、数据集市为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据SUBJECTAREA。在数据仓库的实施过程中可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。622营销平台的需求分析221数据业务数据库的建立数据库营销建立在对客户大量信息的搜集和积累。面对海量的数据，我们需要梳理出对数据业务营销具有指导意义的关键信息，这些元数据应该包括以下内容4】5】1、基本信息类手机号码、使用人、归属地、品牌、套餐、年龄、性别、所属行业、职业、生日、兴趣爱好、地址、工作单位名称；缴费方式、营销渠道类型、营销渠道；是否当月新增客户、是否大客户、大客户等级、是否拍照客户、是否心机客户、是否VPMN客户、入网时间；是否集团客户、集团编码、集团名称、集团类型；2、活动信息类客户状态、月消费层次、客户在网时长、客户积分、客户可兑换积分；终端IMEI、终端类型、终端品牌、稳定终端在网时长、是否月新增终端、是否支持WAP、是否支持JAVA、是否支持GPRS、是否支持彩信、是否支持WLAN；是否通话客户、是否活动客户、是否零次客户、是否欠费客户3、消费信息类当月消费、上月消费、前月消费、ARPU、近3个月消费均值、欠费金额、当前余额、通话次数、通话时长【分】、应收费、优惠费、包月费、基本通话费、长途费；漫游费、口长途费、信息费、其他费、数据业务费、来电显示费、短信费、彩信费、梦网费、GPRS费、WAP费、语音杂志费、彩铃月租费、增值互转费、CMNET费、其他数据业务费4、行为信息类1通话行为主叫次数、被叫次数、主叫通话时长、被叫通话时长、本地主叫通话时长、本地被叫通话时长；网内通话次数、网外通话次数、网内通话时长、网外通话时长；集团内通话次数、集团外通话次数、集团内通话时长、集团外通话时长V网次数、V网通话时长；呼转次数、呼转联通GSM次数、呼转联通CDMA次数、呼转小灵通次数；7投诉次数，呼叫1001次数、呼叫10086客服次数；长途通话次数、长途通话时长、IP时长；漫游次数、漫游时长分、省内漫游通话时长、省际漫游通话时长、国际漫游通话时长分】；2业务行为对客户使用各种数据业务的行为分析，包括彩信行为、手机上网行为、彩铃行为、语音杂志行为、手机报行为、手机邮箱行为等。如图21所示，以短信为例，短信行为应该包括点到点短消息条数、点到点网内短消息条数、点到点网外短消息条数、梦网短消息条数等。222数据的管理图21客户点对点短信行为分析元数据要求数据业务营销平台将实现对上述数据的整合和管理，通过相应的接口处理，将上述源数据从经分等系统抽取和转换后，形成分析数据集，然后通过数据挖掘对客户进行分类或聚类，寻找具有相似需求的客户群，从而达到精确定位目标客户的目的。数据挖掘就是通过自动的方式，对大量的数据进行探索和分析的过程，其目的是发现其中有意义的模式和规律。数据挖掘的概念比较宽泛，在本文中将对这个概念限定在符合数据业务营销目标客户提取的范围内，对于目标客户的提取，主要用到的数据挖掘分类、聚类以及组合或关联发展，当然有时也会用到包括估计和预测等方式。分类CLASSIFICATION首先要对一个新的客观事物特征进行描述，然后将客观事物的观察值分配到事先预定的类别当中，如我们事先定义了高端商务组、个性前卫人群等类别，然后通过数据挖掘将符合这个特征的客户分配到事先预定的类别中。聚类CLUSTERING的任务也是要将相似的事物分成一类，差异较大的事物分在不同的类中。聚类与分类的区别是聚类并不是依赖于事先确定好的组别。如高端商务人群、个性前卫人群等类别是通过数据挖掘后将有相似特征的客户聚集在一起形成的，而不是先定义好类别，再“对号入座“形成的。在聚类中，没有事先确定好的组别，也没有样本。记录按照自身特征的相似性聚集在不同的类别中。数据挖掘者和营销人员来决定各类是否有意义，可以向其推广什么样的业务。数据业务营销平台通过BOSS、经分、MISC等支撑平台的接口，对客户的产品使用情况、话费信息、消费明细以及业务订购的源数据进行抽取和转换，从而实现对客户的分类和聚类分析。在进行客户细分的同时，还要进行关联ASSOCIATION分析，关联分析的任务就是确定哪些事物会在一起出现。对于数据业务营销而言，就是发掘哪些数据业务会被一起购买，关联分析有两个主要目的，一是发掘客户使用的产品和产品之间的关联性，二是发掘客户和产品之间的关联性，关联分析最重要的是用来发现交叉营销CROSSSELLING的机会。数据业务营销平台通过对彩铃等业务平台和MISC等支撑平台的接口获取客户的产品使用情况和业务订购的源数据，以实现产品的关联分析。223营销模块的实现营销平台是通过挖掘客户数据，指导营销活动开展的平台。目前营销平台的应用主要专注于互动营销支撑模块和客户挖掘模块，具体的需求分析如下1、互动营销模块随着数据业务的发展，针对数据业务的营销活动越来越多样化、个性化，导致营销活动的开发需求也纷繁复杂，多种多样。为了规范化、系统化地完成数据业务营销活动的支撑需求，缩短开发时问，提高营销活动对市场的响应程度，我们希望通过对营销活动类别的梳理，整理清楚每类典型营销活动对于营销活动管理平台的开发需求。营销活动的分类有多种维度，例如根据营销对象、营销目的以及营销方式的不同，。可以分为很多类别。考虑到我们这里分类的目的是希望梳理清楚不同类别的营销活动对于开发需求的不同特征，因此我们选择营销方式的不同来将数据业务营销活动划分为以下典型的几类，并通过系统实现下述营销活动的快速支撑1PUSH类营销活动PUSH类营销是最基本的移动数据业务营销模式。通过选定PUSH对象，通过短信、彩信以及WAPPUSH的下发来进行营销，并能够对客户的回复作出一9定的响应。2互动类营销活动互动营销是指在短信、彩信等基础数据业务之上设计营销互动逻辑，例如竞猜、抢票等方式。鼓励客户上行参与活动，借此推广数据业务，并培养客户使用习惯。互动类营销活动又可以细分为问答类、征文类、点播类、调查类、抽奖类以及转发类等。3体验卡类营销活动体验卡类营销活动是指通过各种渠道向潜在目标客户发放体验卡，客户在获得体验卡后，可以根据体验卡上的客户名和密码来开通相关业务，并在一定时期内免费使用该业务。免费周期结束后，客户可以自行选择是继续使用该类业务还是停止使用该类业务。体验式营销能够消除消费者对电信业务的疑虑，起到了良好的宣传效果。4基于客户行为的实时促销类活动该类活动能够从市场的角度，基于客户的实时行为和兴趣习惯，提供个性化的移动内容、信息等服务，同时具有及时分析促销的效果，并根据统计数据随时调整促销策略的功能。5与SP合作类营销活动在一些数据业务或服务的营销活动中，会采用联合营销的方式来进行宣传推广。作为移动公司的合作伙伴，SPCP提供具体的业务，移动公司对业务进行宣传推广，并需要对定购关系进行一定的管理。2、客户挖掘模块数据业务营销管理平台的客户数据挖掘功能，深度细分了客户群，是实现精确营销的关键。具体实现包含两方面的内容1客户业务行为属性分析因业务开展的不同，客户对不同业务的行为喜好、关注角度也不一样，所以营销平台需要对客户的属性信息可以根据实际需要进行设置。如本月关注客户“参与彩铃互动活动”和“是否喜爱彩信大赛“，可设置增加这两项客户属性栏，并通过一定的方式将客户的属性更新进来，提取客户群时可选作过滤条件，在客户信息查看界面上也可显示。下月可能彩信大赛已经结束，可将客户“参与彩铃互动活动”属性栏删掉，增加“短信猜数“属性栏。要求上面的操作都可由管理员通过图形界面自助完成，客户属性栏可中文描述。另外，还需要对同客户行为进行多角度分析。如客户参加了彩信大赛，在分析他的行为时，可认为他是“彩信使用者”，也可认为他是“互动活动参与者”。在今后的营销活动中，需要这两个属性之的目标客户群可能都会把他包含进去。同样，如果一个客户同时参加彩信大赛、彩信征文、彩信游戏，每参加一次，IO都可认为他“喜爱彩信”程度加深一点。当提取经常使用彩信的客户群时，这个客户毫无疑问应被包含进去。2客户外围系统属性的导入与分析营销平台可以对外围其他系统提供的客户数据进行导入，并结合平台自有的客户业务信息进行综合分析。如经分系统提供了客户的性别、年龄数据，梦网提供了WAP客户，平台将这些数据导入到自己的客户信息库后，结合自身的客户“互动问答属性，提取“参加过答题活动的，2040岁的，WAP上网的女性客户”，PUSH促销化妆品WAP有奖答题活动的消息。23难点分析231平台层面“深度运营是知易行难的工作。”数据库营销使得运营商在进行数据业务营销过程当中能够精确的细分目标市场，实现的一对一营销，使营销活动能够更加具有弹性，能够对营销活动实现实时的监控、及时的反馈。数据库营销将会改变营销方式、服务方式、客户关系，提高企业的市场竞争力。对企业来说实施数据库营销是一件刻不容缓的大事。但从整个数据业务营销平台的建设过程当中，我们发现存在以下的一些问题【6】L、平台的定位在整个需求分析的过程当中，一个问题一直困扰着我们营销平台的定位是什么营销平台的功能通过精准定位目标客户，提升业务普及率、使用率营销平台是一个精确营销平台主动营销平台还是一个专门的分析系统从实际的建设过程中，我们认为到这样的定位和理解，并不能完全说是现阶段正建设的营销平台的概括。提出营销平台的建设思路，其实就是种深度运营、有效数据库营销的思维方式，从整个公司战略的角度上讲，营销平台代表的就是深度运营意味着我们不仅需要关注客户在进行业务体验的过程，更应该重点关注提升端到端的客户体验质量。深度运营是对数据业务进行端到端的评测、分析、优化和管理。从而确保业务的稳定性、可用性和易用性，提升客户体验和客户价值，促进业务规模增长。营销平台应该是以运营信息管理为核心的、支撑深度运营各个过程的生产平台。营销平台的建设是云南移动对深度运营的第一次探索，对整个营销流程进行支撑的系统建设尚属首次，在营销平台与其它生产平台的关系上存在一定的“定位重复”的问题。云南移动现有的经营分析系统与各生产平台之间存在较为完善的接口，也具备一定的应用功能，但由于经分系统建设中更加偏重于话音业务营销，对于数据业务部分支撑能力相对薄弱，在下一步的工作中需要对营销平台和经分系统功能进行进一步的整合，使营销平台能够更好的指导数据业务的深度运营工作。2、数据的整合数据业务“点多面窄“，营销平台面临着对各种业务平台的整合，在设计与各业务平台的接口和互动流程时，中间涉及的环节极为复杂。根据云南移动实际的系统构架，营销平台将采取以经分数据为底层数据源，以其他系统的数据作为补充的方式，来建立客户的消费数据库。随应用的深化，必将还将对数据源进行深层次的整合，来构建客户的内容偏好数据库，指导精细化的运营工作。232应用层面营销平台的建设不同子其它的支撑系统的建设，并不是一次性的建设，在营销过程中，始终存在着不停修正、优化、再次营销的过程。营销平台的应用的建设也是一个逐步完善的过程，需要随着操作人员的能力的提升，不断的进行优化。应用设计不是简单的需求的分析，应用设计需要一开始就考虑如何在实际中应用，同时制定实施办法，设定期望效果。另一方面，应用设计同时要考虑应用的配套措施，比如，配套系统改造、配套营销策划等。这就要求我们提高应用设计能力，有效提升应用开发和推广效率。通过面向场景的应用推广能有效减少公司内部各部门、公司本部与各分公司、各分公司之间的沟通成本，能更加贴近深度运营需求。应用设计需从深度运营的内涵和环节入手，提升业务端到端管理、分析、优化的效率。营销平台需能够按不同的应用场景设计不同的应用，这主要包括几个层面精细化管理场景、精确营销场景、业务优化场景。应用设计能力的提升也是下一步工作中重点关注的环节。一方面我们加强与其他兄弟公司之间的横向交流，学习他们的优秀应用案例，根据云南的实际情况推广应用，另外，我们加强了与平台应用提供商进行纵向沟通，将他们在其他地区运营商中的成功经验在云南本地化。233方法层面这里说的“方法层面“的问题主要是指在应用设计中碰到的问题。应用设计需要一套标准化、模块化计方法。为什么需要标准化的设计方法标准化的应用设计方法不仅能提升应用设计能力，也有助于亮点应用的有效推广。应用设计应有清晰的层次结构，有利于各操作人员之间的理解、交流、复制，12并且能够实现插件式的应用推广。在实际的建设工作中将使用四层模型的应用设计方法。完善营销平台的功能应用。采用四层模型的应用设计方法，将这个应用设计的过程分为场景层、方法层、模型层和数据层，并将相关含义解释如下如图22所示。图22应用设计的过程说明场景是指，不同使用对象与具体需要解决的问题，如业务分析、开发和管理人员需要通过平台解决的问题。方法是指，解决上述场景中问题的方法，含配套的系统支撑和配套的营销策划。模型是指。解决上述场景中出现问题的思路方法在系统上的解决方案，如标准的模板与流程，如客户细分模型，手机报成功率提升模型等。数据是指，解决上述场景中问题所需要的信息输入和输出。从应用场景出发，应用场景来自现实的各个运营环节，寻求解决方法和实现该方法的应用模型，这包含了配套系统支撑和营销策划，同时基于模型需求的数据整台有效提升数据运用效率。利用四层模型进行应用设计，每个应用包含四个层次，结构清晰。同时可以建立标准应用模型库，可以充分共享各公司先进经验，便于交流。另外，模块化的标准应用使得插件式的应用推广成为可能，增强平台应用的灵活性。第三章移动数据业务营销平台总体设计引言本章主要介绍作者根据需求分析，配合进行营销平台的实际应用设计。31总体构架数据业务营销平台建立一套完整的营销支持工作流程，从营销活动发起号营销活动的目标客户下载营销活动实时跟踪营销活动总结统计的管理和分析流程，帮助业务人员管理、总结营销活动，实时了解活动开展状况，精确定位营销目标客户群等。数据业务营销平台总体架构预计如图31所示幽3I营销平台总体架构数据业务营销管理平台在网络中的位置介于现有业务网、支撑网与终端客户之问的服务提供系统，通过这个系统，移动公司应能够提供直接面对终端客户的服务。与短信网关、彩信中心、WAP网关、IVR、USSD等是接入关系。通过利用这些部件的基础能力和本身具有的综合接入能力，为客户提供丰富多彩的数据业务体验，也充分挖掘这些部件的应用潜力。与BOSS、经分系统之间，实现部分数据菸享，通过F1P或实时接口的方式获取数据文件，营销管理平台从BOSS、经分系统获取精确营销需要的客户信息，而BOSS也从营销管理平台获取客户的业务原始服务使用记录进行计费。BOSS及经分系统主要功能包括对存量客户的分析；对目标客户的发掘；对客户消费行为关联分析、潜在客户的获取等工作营销平台主要功能包括互动营销将经分系统得到的客户偏好与业务特性进行聚类，开展精准营销；营销活动及业务推广的效果评估。经分系统与营销平台在数据业务营销过程中相辅相成，缺一不可。合理地使用两个系统，将不断提高数据业务的营销水平。数据业务精确营销过程如图3_2所示由三部分组成，包括营销策划、营销执行和营销分析，评估。营销策划能够根据需求提取目标客户群，并支持从方案设计到需求分派的整个策划流程。营销执行提供对执行层面开发需求的管理，并实现与各类业务平台、支撑系统阻及其它的数据接口，并能够根据营销活动开展情况进行简单的统计，同时将活动执行后的数据反馈给经营分析系统进行数据分析咀形成营销过程闭环。营销分栅评估提供自动化的数据分析入口，能够直接从经分系统直接进行分析或导入源数据系统数据，并进行各类分析，为营销活动目标客户群的选取，以及营销活动的决箫分析提供数据基础。降闭环的、主动的精确营销流程图32精确营销流程32客户数据库的设计效果分析囊客户数据仓库部份包含三个组成模块，分别是一一数据采集和转化子系统完成数据抽取、清洗、转换、整台到数据仓库模块的数据结构中去。定期日月从经分系统抽取业务基础数据，并对数据进行清洗、加工、转换，导入惜1J销平台建立的数据仓库中进行存储，为精确营销分析子系统提供数据基础。把营销活动产生的业务数据也定期导入到数据仓库中进行存储。一数据仓库包括数据转储区、数据仓库区两个数据存储组件，存放着由业务系统数据转换来的面向决策支持应用的大量数据。处理并存储业务数据和营销活动产生的数据，并建立数据分析模型，为精确营销分析子系统提供数据基础。一一精确营销分析子系统将数据仓库模块中的数据以多维分析、数据挖掘、报表等多层次的应用方式提供给其他系统或最终客户。提供静态报表生成和多维动态分析功能，接收营销管理活动子系统输入的分析需求，调用分析引擎实现对目标客户的分析和提取；同时对营销活动产生的数据根据定义的规目4对数据进行统计分析，形成报表。精确营销分析子系统的数据库系统结构图如图33所示。图33营销平台数据库结构商业智能BUSINESSINTELLIGENCE能够辅助进行业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理OLAP工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取EXUACFION、转换TNMFORMATION和装载LOAD，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理这时信息变为辅助决策的知识，最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。数据业务营销平台的M总体结构图如图34所示。嚣目圈日I圉函目藤器F日圈I巨鞫15I；I赣8转88块8“。库M；I；II；块32I数据仓库模块数据仓库模块包括两个数据存储部件基础数据仓库BASELINE基础数据仓库的数据直接来源于对数据转储区数据的抽取但数据结构完全按照决策支持的需求而设计成星型结构，在设计中兼顾系统未来的发展变化和数据查询、访问的效率。在抽取过程中，对数据进行了完整性和有效性检查T对冗余和不一致的数据进行了清洗和转换。基础数据仓库中的数据量将非常庞大。数据转储区STAGINGAREA数据转储区是为了保证数据移动的顺利进行而开设的阶段性数据存储空间，需要进入数据仓库的各个业务系统的数据首先直接快速传输到数据转储区，再从数据转储区经过清洗、转换、映射等复杂的数据移动处理转移到目标数据仓库中。从业务系统到数据转储区的数据传输，应尽量避_包进行数据处理，|三I保证数据的快速导入而尽量减小对业务系统造成的压力。数据转储区的数据也可以作为数据仓库系统的各份数据。1、数据仓库逻辑模型数据仓库的逻辑模型设计两个模型客户分析、客户月行为分析等。1客户分析模型客户分析模型采用星型结构，由5张维表和L张事实表组成。在这里的维表和事实表指的是从经分或其他生产平台获得的客户数据信息，每一个描述客户属性的因子都对应一张维表或事实表，通过多重表的数据叠加，能够得到客户的详细信息，为客户细分提供基础。客户分析模型的组成维表品牌维、地市维、区县维、性别维、交费方式维。事实表BLUSE卉NFOFACT客户信息事实表。具体模型见下面如图35所示的ER图ENTITYRELATIONSHIPDIAGRAM，实俸联系图；图35客户行为分析模型2客户月行为分析模型客户月行为分析模型采用星型结构，由6张维表和1张事实表组成。维表月份维、地市维、区县维、品牌维、性别维，交费方式维。事实表客户月行为事实表。具体模型见下面如图36所示的ER图3客户月行为分析模型数据转储区STAGINGAREA保持了所有从业务系统提取的数据仓库中需要的原始数据。在数据转移过程中，首先一次性地将需要的原始数据复制到数据转储区，然后从该区域再向数据仓库进行复杂的数据转换、清洗、加工过程，从而减少对业务系统资源的长时间占用。利用数据转储区一方面可以减少对业务系统资源的占用，加速数据转移过程的实现；另一方面也可以作为数据仓库系统的各份数据，如果发生数据仓库系统故障或发现已处理的数据有错误，可以从数据转储区进行数据仓库数据的重新牛成，而坷必再从业务系统提取数据。当然，由于数据仓库容量的限制，数据转储区的数据只保留一段较短的时间。3,22数据转移横块数据转移模块将原有业务系统数据库和外部数据源的数据按照数据仓库模型整合到数据仓库系统中去，在这个过程中需要完成数据的抽取、清洗、转换、整合、传输、加载等操作，是数据仓库系统构建过程中最为复杂的一个环节。数据转移模块主要解决以下问题确定要抽取的源数据；确定如何抽取数据；确定抽取数据的频率和时间；对来自不同数据源的数据进行一致性转换；合并来自不同数据源的信息，去除重复行；定义取值范围；匹配和清除；对同组或相关数据进行聚合或汇总计算；将数据源中的单一信息按照数据仓库的需要进行分解；对数据进行重组或重构；统一计量单位；将代码转换为完整的有实际意义的描述；确定数据加载的目标数据库；确定数据加载类型批量装载、增量更新、原位更新、删除等；对数据加载进行时间调度。数据转移模块将各个业务数据源的数据依次转移到数据仓库的数据转储区、数据仓库中，并进一步提供给分析模块和其他前端展现模块使用。数据仓库平台采用调度程序BE地LOAD来控制整个数据转移流程。1、从业务系统到数据转储区的数据移动数据转移流程的第一步是将各个相关业务系统的数据快速装载到数据仓库的数据转储区中。数