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融合运营商网络行为数据的

权益营销应用

相较于众多APP应用提供商，电信运营商不仅拥

0引言

有用户的基础信息，如性别、年龄、归属地、终端型号

近十年移动互联网高速发展，智能终端已趋于饱等静态属性标签，同时能够获取用户上网行为数据，

和，增量市场已逐渐转变为存量市场博弈。在“提速从而解析出用户行为数据，如兴趣偏好等动态属性标

降费”政策力度不减以及“携号转网”全面开启的新形签［1］。借助大数据用户级标签系统，对用户进行精准

势下，以语音和流量为代表的传统通信业务收入增长的个性化推荐服务，不仅可以提高用户感知体验，形

乏力，甚至出现负增长。因此如何高效融合现有数据成差异化竞争力，还可以为运营商实现流量变现，对

资产，驱动增值业务发展成为电信运营商需要迫切解于电信运营商具有重大意义和价值。

决的问题。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

收稿日期：2022-05-25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数据来源用户标签数据运营

推荐服务，为运营商增值业务收入拓展提供参考。计费订购业务分类画像分析

1电信网络行为数据概览

移动认证用户分群

电信运营商拥有云、网、数三位一体的经营优势，汇聚整合

DPI解析智能推荐

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、从智能终端爬虫数据用户标签精准营销

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，期精准推荐服务奠定良好的数据基础。

同时也催生出一大批新的应用和业态。据工信部信表1“赶集网”在不同渠道上的分类标签

息通信发展司统计，截至2018年底，我国移动APP应

渠道分类标签

用规模排名全球第一，接近499万。用户对于APP的小米应用商店居家生活同城、兼职、求职招聘、租房、求职、二手

依赖程度越来越高，众多的行为习惯和兴趣正通过各豌豆荚生活休闲用完就删、房产家居、求职

种终端设备在网络数据中体现。大数据技术的发展应用宝生活生活服务、招聘求职、全职招聘、综合服务

也在改变着运营思路，从单纯的数据采集逐渐过渡到MM应用商场生活助手二手买卖、同城活动、求职、生活服务

买房、本地生活、便民、二手车、生活服务、

高质量运营和业务创新。