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融合运营商网络行为数据的
权益营销应用
0引言
近十年移动互联网高速发展,智能终端已趋于饱和,增量市场已逐渐转变为存量市场博弈。在“提速降费”政策力度不减以及“携号转网”全面开启的新形势下,以语音和流量为代表的传统通信业务收入增长乏力,甚至出现负增长。因此如何高效融合现有数据资产,驱动增值业务发展成为电信运营商需要迫切解决的问题。
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收稿日期:2022-05-25
相较于众多APP应用提供商,电信运营商不仅拥有用户的基础信息,如性别、年龄、归属地、终端型号等静态属性标签,同时能够获取用户上网行为数据,从而解析出用户行为数据,如兴趣偏好等动态属性标签[1]。借助大数据用户级标签系统,对用户进行精准
的个性化推荐服务,不仅可以提高用户感知体验,形成差异化竞争力,还可以为运营商实现流量变现,对于电信运营商具有重大意义和价值。
本文选取某电信运营商网络行为数据进行挖掘,侧重分析网络DPI(DeepPacketInspection)数据、计费订购数据和移动认证数据。本文对不同来源行为数
据进行整合,构建统一的规范化标签体系,进而对用户兴趣偏好标签进行刻画,然后进行个性化权益营销推荐服务,为运营商增值业务收入拓展提供参考。
1电信网络行为数据概览
电信运营商拥有云、网、数三位一体的经营优势,掌握着海量的业务运营数据和网络行为数据,资源禀赋明显。这些数据包含了用户开卡资料、从智能终端
数据来源计费订购
移动认证
DPI解析爬虫数据
用户标签业务分类
汇聚整合
用户标签
数据运营画像分析
用户分群智能推荐
精准营销
到接入网、传输网到核心网等各环节数据,本文侧重
分析网络行为数据。随着互联网技术不断发展和完善,以微信、支付
图1精准营销构建框架
宝等为代表的应用软件正深刻地改变着人们的生活,同时也催生出一大批新的应用和业态。据工信部信息通信发展司统计,截至2018年底,我国移动APP应用规模排名全球第一,接近499万。用户对于APP的依赖程度越来越高,众多的行为习惯和兴趣正通过各种终端设备在网络数据中体现。大数据技术的发展也在改变着运营思路,从单纯的数据采集逐渐过渡到高质量运营和业务创新。
手机话费除了可以用于语音、流量等套餐消费外,还可以用于订购APP会员权益和游戏道具等增值业务,形成计费数据。部分APP应用接入了移动认证服务,可以获取到用户在什么时候通过手机号一键登录了什么APP。当用户中断操作APP,再次打开APP时一般不会触发一键登录,因此单纯依靠统一认证并不能完全掌握用户使用行为,且统一认证覆盖的APP数量相对有限。由于大多数网站和APP在网络传输过程中并非完全加密,可以对上网流量IP数据包进行DPI深度检测,根据网址、端口等特征识别出对应的业务和APP,从而获取用户浏览记录[2]。本文根据用户网络行为数据,可以刻画出用户兴趣偏好标签,从而为用户提供个性化营销推荐服务,具体如图1所示。
2用户兴趣偏好标签构建
电信运营商通信网的用户网络行为面向的是所有APP,而DPI数据、计费数据和移动认证数据管理系统各不相同,对于APP业务的分类也有差异。此外各家软件应用商店对APP的分类和标签同样有着自己的设定规则,如表1所示,且覆盖度也不同。因此,电信运营商需要对采集的APP数据进行业务融合,并形成一套统一的规范化分类和标签体系,从而更加高效准确地依据APP使用行为来描绘用户兴趣偏好,为后
期精准推荐服务奠定良好的数据基础。
渠道分类标签小米应用商店居家生活同城、兼职
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2.1应用业务分类
针对各渠道来源数据不一致问题,本文首先对不同渠道来源的APP进行爬虫采集,获取应用名称、分类、标签和描述等信息,然后以某个渠道标准作为参考,进行APP关联匹配。对于无法匹配的应用,则采用机器学习的方法对分类进行预测,并提取关键词作为应用标签。
应用采集
为了建立完备的APP基础信息库,本文针对主流应用商店设计了多线程数据采集系统,流程
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