隨著大數據時代的到來，用戶獲取信息途徑的多樣化和消費行為的復雜化，使得傳統無差別、粗放式的營銷手段已經逐漸過時，傳統營銷模式定向模糊、精準度低的弊端已經逐漸顯露出來，收效越來越低，千人千面精準營銷應運而生。精準營銷是基于用戶的歷史數據、偏好、行為、消費、位置等多維度屬性，抽象劃分出多類實體的特征，利用大數據技術進行數據挖掘與分析，將特征抽象、人群圈定、定向營銷、效果分析形成閉環，實現精準營銷。
電信運營商擁有海量的用戶個人信息和用戶行為特征，如何利用好這些數據，從中挖掘洞察出每個用戶的需求和偏好，從而建立全面完善的用戶畫像，更好的助力業務人員進行精準的業務推廣和引導成為挖掘數據價值的重要手段。
面向電信運營商，通過對用戶數據的分析挖掘，構建準實時、日、月的用戶畫像，助力用戶個性化推薦、活動精準投放、營銷決策支撐、多類場景賦能等，提升營銷精準性，增加用戶覆蓋率，大幅降低企業營銷成本。
利用大數據和AI技術，聚焦電信業務場景，構建和豐富標簽體系，提升標簽的深度和廣度。構建大數據標簽管理平臺，圍繞標簽管理、事件引擎、客戶分析、活動評估，分別從實時支撐營銷能力，優化實時的數據感知、事件識別及執行、營銷策略推薦、效果評估等，全面支撐實時營銷場景落地；圍繞擴群、提質、維挽，實現多場景、多渠道、多觸點精準營銷和服務，精準匹配產品和策略，開展智慧營銷，賦能一線渠道觸點。
畫像標簽：利用大數據技術精準刻畫用戶畫像，結合產品畫像，解構用戶及產品，從用戶的基本屬性、套餐屬性、行為特征、資源使用情況等抽象形成多維度用戶標簽，最終通過標簽組合劃分目標客戶群體達到精準營銷的目的。
事件觸發：基于用戶的通話行為、消費行為、上網行為、訂購行為、客調隨銷數據等，實時捕獲滿足業務規則的人群用戶，通過事件管理平臺告警潛在風險或實時管控或實時營銷推薦。
專題分析：從5G專題、存量重耕、流量經營、基站位置、會員權益等專題入手，構建統一的應用層寬表，供各部門渠道使用，提高開發效率及通用能力。
模型構建：利用機器學習和深度學習算法挖掘用戶潛在需求和偏好，從增加用戶粘性、保有存量用戶，拉新增量用戶及預警用戶流失等場景出發，搭建數據模型。
標簽管理平臺作為畫像標簽、事件觸發、專題分析及模型構建的底座輔助標簽規格管理、標簽上下線審批，同時針對標簽的調用和飽和度輸出分析。在事件模塊中監控事件運行情況、分析事件活動成效、配置事件規格。針對標簽、事件、模型、專題的應用和對應活動輸出評估結果從而形成閉環。
某省級電信運營商精準營銷項目：
通過對運營商用戶數據的歸集、分析挖掘和用戶畫像，實現用戶個性化推薦、活動精準投放、營銷決策支撐、多類場景賦能、活動評估等。如：事件場景觸達中預警事件每周可觸發提醒2000+用戶?；緺I銷事件每周客觸派單1600+個用戶，成功率達50%以上；經營過程跟蹤分析，用于對客觸情況需求跟蹤，感知客戶習慣，洞察客戶偏好，制定營銷策略和方案，提升營銷效率；套餐推薦模型利用相似度算法建模生成“TOP N”推薦列表，幫助用戶決策套餐最佳方案；反欺詐模型利用大數據技術實時分級預警處置，命中率在60%以上，通報率排名位居集團前列。
