通信行业客户精准营销策略研究

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【摘要】随着5G时代的到来和通信行业的快速发展，各大运营商掌握了大量的客户数据，并在企业大客户、长途业务等领域展开了激烈的竞争，如何有效挖掘客户数据资源成为当前通信行业亟待解决的主要问题。因此，本文以通信行业客户为主要研究对象，以数据挖掘技术的应用为研究背景，分析了数据挖掘技术在当前通信行业中的发展现状，并对其在客户精准营销中的具体应用提出了相应对策建议，以期助力通信行业利用数据挖掘技术实现良好的营销发展。

【关键词】数据挖掘;通信行业;精准营销

一、概述

新形势下，以大数据、5G技术和云计算为标志的新一轮信息革命悄然来临，加上通信行业本身的优势，即已拥有大量的客户数据，如何充分挖掘海量数据背后的价值,了解客户的实际需求和消费偏好，发掘产品的潜在高价值用户群体，从而帮助企业精准定位受众群体，推动市场营销朝精准化的方向发展，提升企业的市场价值，进而增强企业的核心竞争力，已成为当前通信行业实现可持续发展的重要途径。

1.1数据挖掘技术。数据挖掘一词来自于工程技术领域，主要是指通过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出有价值和具有潜力信息来分析消费者喜好和行为的过程，故其在商业管理、市场分析以及生产控制等领域有广泛的应用。对于通信行业而言，现代数据挖掘技术是其数据管理与应用的重要技术创新之一，也对各大运营商的信息化水平和客户数量都有着较高的要求。如果运营商的信息化水平较低，就难以发挥出数据挖掘技术的真正作用；而如果运营商信息化水平较高的，但缺乏数据挖掘技术的支持，也无法实现数据的有效利用并分析出市场的走势。然而，由于通信行业信息化水平也较高，并且所储备的数据流量和数据维度比其他行业更大。因此，加强数据挖掘技术的应用，能提高通信行业处理海量数据的速度，进而提高信息获取的便捷性，对客户营销策略的制定有着重要的影响。

1.2精准营销策略。精准营销是当今时代企业营销的关键，主要是指在市场营销状况分析和人群精准定位分析的基础上，以现代化信息技术为主要手段，建立更精准、可衡量和高投资回报的个性化顾客沟通服务体系，充分挖掘企业产品所具有的诉求点，以此达到低成本可持续发展的企业目标。与传统营销策略相比，精准营销策略具有以下几个特点：一是精准营销主要借助于先进的互联网通讯技术和现代高度发达的物流等手段来保障营销达到可度量、可调控等要求，使企业低成本快速增长成为可能，而传统营销策略以广告等形式为主，成本较高；二是精准营销的策略更好地满足了客户的实际需求，有利于企业建立固定的顾客群，增强客户黏性，促进企业实现长期稳定发展。而通信行业传统客户营销策略存在普遍撒网的缺点，难以满足客户的实际需求。

二、数据挖掘在当前通信行业精准营销中的发展现状

当前，通信市场其特殊的行业属性决定了客户精准营销策略的特点，具有周期长、不间断的特点，这往往需要运营商不断跟踪分析客户消费行为，并制定个性化的营销策略来促进或保持客户继续消费。然而，在当前网络时代，客户注意力各种属性的平台分散，娱乐时间资源被严重切分，让原本借助互联网技术来获取客户的企业管理者的推广费用愈来愈高。在娱乐时间碎片化以及客户高度分散化的时代背景下，企业怎样在客户比较有限的时间里得到注意，获得客户好感度，推动其消费转换，变成当前诸多运营商精准营销的关注点。因此，对于通信行业运营商而言，推动以数据挖掘技术为基础的精准营销是应对消费者生活场景改变的关键。现阶段，由于数据挖掘技术自身的特点和实际使用范围的逐步扩大早已在通信行业进行了应用，而且国外通信公司对数据挖掘技术的研究和开发时间较早，比如英国电信、沃达丰以及韩国电信等公司，善于从海量的数据库中对客户群进行分类，从而根据客户群的结构以及收入情况来制定针对性的营销策略，并建立模型来确定潜在的客户购买倾向，进而拓展营销潜力，发挥数据在营销业务方面的应用价值。在此基础上，国内通信行业公司已通过借鉴国外企业在此方面的经验，构建并了自身的营销分析系统和客户关系管理系统。此外，数据挖掘技术在通信行业中的应用也越来越广泛，主要以客户为应用对象，包括客户行为分析、产品生命周期分析以及销售趋势预测等。与此同时，各大运营商都开始着手开发以数据挖掘技术为基础的精准营销策略，主要包括有：聚类分析、关联分析、回归分析以及偏差分析等。

三、加强数据挖掘在客户精准营销中的具体应用

3.1客户方面。新形势下，加强数据挖掘在客户精准营销中的具体应用，有利于各大运营商建立良好的客户关系网络。客户是通信行通信公司的服务水平和质量，也是企业应重点维护的特殊资源。因此，通信行业应根据客户的以往消费套餐的基础上，借助数据挖掘技术来分析不同客户的选择偏好和使用频率，让员工充分了解客户的不同类型、每一类客户不同的特征与消费行为特征等等，进而为不同的客户制定针对性的营销策略和服务类型奠定基础，让客户充分感受到特殊性和尊重感，进而全面做好客户的关系管理工作。此外，加强数据挖掘技术的应用也体现在对客户行为的分析。一方面，应明确客户行为对于营销的重要性。一般而言，通信企业能够根据不同客户的实际消费行为来分析出客户的偏好类型，进而给客户推荐相应的产品或服务来保持与客户之间的联系。另一方面，应提高对聚类分析方法的应用力度。聚类分析是通信行业对客户行为分析所采取的主要方式。聚类分析主要是对客户的国内漫游、省内通话以及新业务使用等进行综合分析，从而得到最终的客户研究结果。

3.2产品方面。新形势下，加强数据挖掘在客户精准营销中的具体应用，有利于推动运营商产品设计和管理能力的提升。一方面，在开展客户精准营销策略的实际过程中，应基于数据挖掘技术对现有的、潜在的以及差异化的客户群体进行精细划分，制定不同的营销策略，有效提高产品设计和管理能力，因此，通信行业应响应公众的实际需求，及时分析出客户产品的需求动向，并结合数据分析结果制定个性化产品营销策略，，确保满足用户群的实际需求。另一方面，由于消费意愿的不同决定了消费者需求的差异化，导致了不同消费者对某一种产品所愿意支付的价格也存在一定的差异性。因此，在通信行业开展客户精准营销策略的实际过程中，应及时了解不同客户之间的消费差异，制定差异化的产品价格，提高公众客户的购买意愿，从而达到巩固存量市场，开发增量市场的目标。

3.3营销策略方面。新形势下，加强数据挖掘在客户精准营销中的具体应用，有利于扩大企业客户群，增加客户的黏性。首先，通信行业应及时转变营销观念，提高对精准营销的重视力度，加大对员工的培训力度，深入学习和引进精准营销的新理念与新方法，并将其落实落细到每一项业务活动中。与此同时，还应坚持精准营销策略，开展相应的市场调查活动来了解客户的实际需求，从而选择有潜力的客户来进行精准营销，把有限的资源分配到投资回报比最高的客户群体上，才能够优化资源配置，增强企业经济效益。其次，应建立合理的互动平台，促进营销朝精准化的方向发展。在传统模式下的运营商营销战略主要以单方面传播为特点，这样不仅让公众处于被动接受信息的地位，还缺乏后续的营销反馈机制，大大降低了客户营销的质量和水平，难以筛选有效客户。而在精准营销的过程中，运营商应依托于互联网技术来构建网络社交互动平台，关注客户的参与过程感受，与客户进行在线交流，实时收集客户对产品体验的反馈意见，从而对营销策略进行相应的调整和优化。最后，应全面整合数据资源，推动精准营销发展进程。传统模式下的客户营销主要包括线上电子业务和线下营业厅人工业务。但随着近年来通信行业的快速扩张，业务量也在逐渐增加，企业规模下层次性叠加的现象。因此，运营商应整合优化好现有的营销渠道，做到各渠道数据共享，为客户提供个性化的精准营销服务。与此同时，通信企业也可通过开展许可式营销来加强与客户之间的联系。当前国内大多数企业都已完成了客户服务中心的建设，并开通了客户服务热线。因此，通信企业可以根据客户行为的研究特点，将客户服务热线转化为主动的许可式营销窗口。当客户进行拨打人工服务电话时，客服按照规定流程对客户的咨询回答完毕之后，顺便问一句“我公司最近推出某某业务，对您也比较合适，有兴趣了解一下吗”，这样就可以实现主动营销。

四、结语

综上所述，随着移动、联通和电信三大通信公司的快速发展，数据挖掘技术也在其客户精准营销中得到了广泛的应用。而加强数据挖掘技术的应用，不仅可以帮助通信企业制定针对性的营销策略，提高营销成效，还可以增强运营商的市场竞争力，促进通信行业的可持续发展。因此，在开展客户精准营销的实际过程中，必须以数据挖掘技术为基础，及时转变营销观念，加强精准营销策略的培训力度，充分利用数据挖掘技术的特点，善于从海量的数据中挖掘有价值的客户信息，对消费者的行为和偏好进行分析，构建合理的互动平台，全面整合数据资源，提高运营商产品设计和管理能力，从而加强数据挖掘技术在通信行业客户精准营销中的应用力度。

参考文献

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作者:崔宇 单位:中国移动通信集团黑龙江有限公司牡丹江分公司