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【摘要】隨著5G時代的到來和通信行業的快速發展，各大運營商掌握了大量的客戶數據，并在企業大客戶、長途業務等領域展開了激烈的競爭，如何有效挖掘客戶數據資源成為當前通信行業亟待解決的主要問題。因此，本文以通信行業客戶為主要研究對象，以數據挖掘技術的應用為研究背景，分析了數據挖掘技術在當前通信行業中的發展現狀，并對其在客戶精準營銷中的具體應用提出了相應對策建議，以期助力通信行業利用數據挖掘技術實現良好的營銷發展。

【關鍵詞】數據挖掘;通信行業;精準營銷

一、概述

新形勢下，以大數據、5G技術和云計算為標志的新一輪信息革命悄然來臨，加上通信行業本身的優勢，即已擁有大量的客戶數據，如何充分挖掘海量數據背后的價值,了解客戶的實際需求和消費偏好，發掘產品的潛在高價值用戶群體，從而幫助企業精準定位受眾群體，推動市場營銷朝精準化的方向發展，提升企業的市場價值，進而增強企業的核心競爭力，已成為當前通信行業實現可持續發展的重要途徑。

1.1數據挖掘技術。數據挖掘一詞來自于工程技術領域，主要是指通過數理模式來分析企業內儲存的大量資料，以找出有價值和具有潛力信息來分析消費者喜好和行為的過程，故其在商業管理、市場分析以及生產控制等領域有廣泛的應用。對于通信行業而言，現代數據挖掘技術是其數據管理與應用的重要技術創新之一，也對各大運營商的信息化水平和客戶數量都有著較高的要求。如果運營商的信息化水平較低，就難以發揮出數據挖掘技術的真正作用；而如果運營商信息化水平較高的，但缺乏數據挖掘技術的支持，也無法實現數據的有效利用并分析出市場的走勢。然而，由于通信行業信息化水平也較高，并且所儲備的數據流量和數據維度比其他行業更大。因此，加強數據挖掘技術的應用，能提高通信行業處理海量數據的速度，進而提高信息獲取的便捷性，對客戶營銷策略的制定有著重要的影響。

1.2精準營銷策略。精準營銷是當今時代企業營銷的關鍵，主要是指在市場營銷狀況分析和人群精準定位分析的基礎上，以現代化信息技術為主要手段，建立更精準、可衡量和高投資回報的個性化顧客溝通服務體系，充分挖掘企業產品所具有的訴求點，以此達到低成本可持續發展的企業目標。與傳統營銷策略相比，精準營銷策略具有以下幾個特點：一是精準營銷主要借助于先進的互聯網通訊技術和現代高度發達的物流等手段來保障營銷達到可度量、可調控等要求，使企業低成本快速增長成為可能，而傳統營銷策略以廣告等形式為主，成本較高；二是精準營銷的策略更好地滿足了客戶的實際需求，有利于企業建立固定的顧客群，增強客戶黏性，促進企業實現長期穩定發展。而通信行業傳統客戶營銷策略存在普遍撒網的缺點，難以滿足客戶的實際需求。

二、數據挖掘在當前通信行業精準營銷中的發展現狀

當前，通信市場其特殊的行業屬性決定了客戶精準營銷策略的特點，具有周期長、不間斷的特點，這往往需要運營商不斷跟蹤分析客戶消費行為，并制定個性化的營銷策略來促進或保持客戶繼續消費。然而，在當前網絡時代，客戶注意力各種屬性的平臺分散，娛樂時間資源被嚴重切分，讓原本借助互聯網技術來獲取客戶的企業管理者的推廣費用愈來愈高。在娛樂時間碎片化以及客戶高度分散化的時代背景下，企業怎樣在客戶比較有限的時間里得到注意，獲得客戶好感度，推動其消費轉換，變成當前諸多運營商精準營銷的關注點。因此，對于通信行業運營商而言，推動以數據挖掘技術為基礎的精準營銷是應對消費者生活場景改變的關鍵。現階段，由于數據挖掘技術自身的特點和實際使用范圍的逐步擴大早已在通信行業進行了應用，而且國外通信公司對數據挖掘技術的研究和開發時間較早，比如英國電信、沃達豐以及韓國電信等公司，善于從海量的數據庫中對客戶群進行分類，從而根據客戶群的結構以及收入情況來制定針對性的營銷策略，并建立模型來確定潛在的客戶購買傾向，進而拓展營銷潛力，發揮數據在營銷業務方面的應用價值。在此基礎上，國內通信行業公司已通過借鑒國外企業在此方面的經驗，構建并了自身的營銷分析系統和客戶關系管理系統。此外，數據挖掘技術在通信行業中的應用也越來越廣泛，主要以客戶為應用對象，包括客戶行為分析、產品生命周期分析以及銷售趨勢預測等。與此同時，各大運營商都開始著手開發以數據挖掘技術為基礎的精準營銷策略，主要包括有：聚類分析、關聯分析、回歸分析以及偏差分析等。

三、加強數據挖掘在客戶精準營銷中的具體應用

3.1客戶方面。新形勢下，加強數據挖掘在客戶精準營銷中的具體應用，有利于各大運營商建立良好的客戶關系網絡。客戶是通信行通信公司的服務水平和質量，也是企業應重點維護的特殊資源。因此，通信行業應根據客戶的以往消費套餐的基礎上，借助數據挖掘技術來分析不同客戶的選擇偏好和使用頻率，讓員工充分了解客戶的不同類型、每一類客戶不同的特征與消費行為特征等等，進而為不同的客戶制定針對性的營銷策略和服務類型奠定基礎，讓客戶充分感受到特殊性和尊重感，進而全面做好客戶的關系管理工作。此外，加強數據挖掘技術的應用也體現在對客戶行為的分析。一方面，應明確客戶行為對于營銷的重要性。一般而言，通信企業能夠根據不同客戶的實際消費行為來分析出客戶的偏好類型，進而給客戶推薦相應的產品或服務來保持與客戶之間的聯系。另一方面，應提高對聚類分析方法的應用力度。聚類分析是通信行業對客戶行為分析所采取的主要方式。聚類分析主要是對客戶的國內漫游、省內通話以及新業務使用等進行綜合分析，從而得到最終的客戶研究結果。

3.2產品方面。新形勢下，加強數據挖掘在客戶精準營銷中的具體應用，有利于推動運營商產品設計和管理能力的提升。一方面，在開展客戶精準營銷策略的實際過程中，應基于數據挖掘技術對現有的、潛在的以及差異化的客戶群體進行精細劃分，制定不同的營銷策略，有效提高產品設計和管理能力，因此，通信行業應響應公眾的實際需求，及時分析出客戶產品的需求動向，并結合數據分析結果制定個性化產品營銷策略，，確保滿足用戶群的實際需求。另一方面，由于消費意愿的不同決定了消費者需求的差異化，導致了不同消費者對某一種產品所愿意支付的價格也存在一定的差異性。因此，在通信行業開展客戶精準營銷策略的實際過程中，應及時了解不同客戶之間的消費差異，制定差異化的產品價格，提高公眾客戶的購買意愿，從而達到鞏固存量市場，開發增量市場的目標。

3.3營銷策略方面。新形勢下，加強數據挖掘在客戶精準營銷中的具體應用，有利于擴大企業客戶群，增加客戶的黏性。首先，通信行業應及時轉變營銷觀念，提高對精準營銷的重視力度，加大對員工的培訓力度，深入學習和引進精準營銷的新理念與新方法，并將其落實落細到每一項業務活動中。與此同時，還應堅持精準營銷策略，開展相應的市場調查活動來了解客戶的實際需求，從而選擇有潛力的客戶來進行精準營銷，把有限的資源分配到投資回報比最高的客戶群體上，才能夠優化資源配置，增強企業經濟效益。其次，應建立合理的互動平臺，促進營銷朝精準化的方向發展。在傳統模式下的運營商營銷戰略主要以單方面傳播為特點，這樣不僅讓公眾處于被動接受信息的地位，還缺乏后續的營銷反饋機制，大大降低了客戶營銷的質量和水平，難以篩選有效客戶。而在精準營銷的過程中，運營商應依托于互聯網技術來構建網絡社交互動平臺，關注客戶的參與過程感受，與客戶進行在線交流，實時收集客戶對產品體驗的反饋意見，從而對營銷策略進行相應的調整和優化。最后，應全面整合數據資源，推動精準營銷發展進程。傳統模式下的客戶營銷主要包括線上電子業務和線下營業廳人工業務。但隨著近年來通信行業的快速擴張，業務量也在逐漸增加，企業規模下層次性疊加的現象。因此，運營商應整合優化好現有的營銷渠道，做到各渠道數據共享，為客戶提供個性化的精準營銷服務。與此同時，通信企業也可通過開展許可式營銷來加強與客戶之間的聯系。當前國內大多數企業都已完成了客戶服務中心的建設，并開通了客戶服務熱線。因此，通信企業可以根據客戶行為的研究特點，將客戶服務熱線轉化為主動的許可式營銷窗口。當客戶進行撥打人工服務電話時，客服按照規定流程對客戶的咨詢回答完畢之后，順便問一句“我公司最近推出某某業務，對您也比較合適，有興趣了解一下嗎”，這樣就可以實現主動營銷。

四、結語

綜上所述，隨著移動、聯通和電信三大通信公司的快速發展，數據挖掘技術也在其客戶精準營銷中得到了廣泛的應用。而加強數據挖掘技術的應用，不僅可以幫助通信企業制定針對性的營銷策略，提高營銷成效，還可以增強運營商的市場競爭力，促進通信行業的可持續發展。因此，在開展客戶精準營銷的實際過程中，必須以數據挖掘技術為基礎，及時轉變營銷觀念，加強精準營銷策略的培訓力度，充分利用數據挖掘技術的特點，善于從海量的數據中挖掘有價值的客戶信息，對消費者的行為和偏好進行分析，構建合理的互動平臺，全面整合數據資源，提高運營商產品設計和管理能力，從而加強數據挖掘技術在通信行業客戶精準營銷中的應用力度。

參考文獻

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作者:崔宇 單位:中國移動通信集團黑龍江有限公司牡丹江分公司