基于大數據的移動通信用戶畫像構建與精準營銷研究

摘要：隨著移動設備的普及和互聯網服務的不斷進步，移動通信公司面臨著前所未有的數據增長，而這些數據中蘊含著豐富的用戶行為信息，為深入理解用戶需求、優化服務、實施精準營銷提供了幫助。本文就如何有效利用大數據技術構建移動通信用戶畫像，以及如何在此基礎上實施精準營銷策略展開了探討，旨在推動移動通信企業更好地適應市場變化，提高競爭力。

關鍵詞：大數據；移動通信；用戶畫像；精準營銷

一、引言

移動通信行業的競爭日益激烈，僅依靠傳統的營銷方式已難以滿足市場需求和用戶期望。精準營銷作為一種新興的營銷策略，能夠根據用戶的具體需求和偏好提供個性化的服務和信息，顯示出了獨特的價值和優勢。而構建準確的用戶畫像是實現精準營銷的關鍵一步，需要通過分析大數據中的用戶行為，深入挖掘用戶的興趣偏好、消費習慣等多維度信息，從而為用戶提供更加貼心、個性化的服務，增強用戶滿意度和忠誠度，同時也為企業帶來了更高的市場競爭力和經濟效益。然而，大數據在移動通信行業的應用同時面臨諸多挑戰，要求企業采取有效的技術手段予以解決。

在此背景下，本文主要深入分析大數據在移動通信領域的應用現狀和面臨的挑戰，探討如何通過技術創新和策略優化來有效構建用戶畫像，實施精準營銷，最終實現企業與用戶的雙贏，期望能夠為移動通信行業的發展提供有價值的參考。

二、大數據與用戶畫像構建的理論基礎

（一）大數據的定義與特征

大數據指的是超出常規軟件工具處理能力范圍的巨量數據集合，這些數據因其體量巨大、類型多樣、處理速度快，無法通過傳統的數據處理應用軟件在合理的時間內進行捕獲、管理、處理和分析。大數據的特征被總結為“五V”：容量巨大（Volume）、可變性（Variety）、速度（Velocity）、價值性（Value）和真實性（Veracity）。容量巨大指的是數據的規模巨大，達到TB、PB甚至更高量級；可變性即大數據涵蓋了結構化數據、半結構化數據和非結構化數據等多種數據類型；速度表示數據生成和處理的速率非?？?；價值性是指合理運用大數據，以低成本創造高價值；真實性強調了數據質量的重要性，只有真實準確的數據才能支撐有效的分析和決策。

（二）用戶畫像的概念

用戶畫像又稱用戶角色，是一種勾畫目標用戶、聯系用戶訴求與設計方向的有效工具，旨在全面反映目標用戶群體的典型屬性和需求。用戶畫像的構建基于大數據分析，即通過收集和分析用戶的在線行為、交易記錄、社交媒體活動等數據，提煉出用戶的基本屬性（如年齡、性別、職業）、行為特征（如購物偏好、瀏覽習慣）、心理特征（如需求動機、價值觀念）等關鍵信息[1]，將這些信息進行整合，從而形成一個清晰的、立體的用戶形象，幫助企業和開發者深入理解目標用戶，設計出更符合用戶需求的產品和服務。隨著技術的進步和數據分析方法的不斷優化，用戶畫像的構建和應用將更加精細化、智能化，為企業帶來更大的價值。

（三）用戶畫像在移動通信領域的應用

移動通信行業的服務模式由單一服務向多元化、個性化服務轉變，在這一過程中，用戶畫像起到了重要作用。基于對用戶行為數據如上網習慣、應用偏好、消費行為等的分析，企業能夠構建出反映用戶特征的精細畫像，從而為用戶推薦更為合適的通信套餐、增值服務，極大地提升用戶體驗和滿意度。同時，企業利用用戶畫像還可以準確識別出潛在的目標客戶群，設計符合其偏好的營銷活動，實現精準投放，從而最大化營銷資源的效用，提高市場競爭力。用戶畫像還可以幫助企業識別出用戶流失的風險因素，提前采取應對措施，從而減少用戶流失，維護用戶。

三、基于大數據的移動通信用戶畫像構建過程

（一）數據預處理

數據清洗，即去除數據集中的錯誤數據和無關數據，以提高數據質量。移動通信數據量龐大、數據質量參差不齊，未經清洗的原始數據往往夾雜著大量噪聲，影響了用戶畫像的準確性和可靠性，因此需要進行數據清洗，以識別并處理缺失值、異常值以及重復數據。對于缺失值的處理，采用插值、數據刪除或數據估算等方法來補全或剔除缺失的信息；對于異常值的識別，則運用統計學方法或機器學習算法來檢測并糾正或排除那些偏離常態的數據點；而重復數據則需借助數據去重技術確保每條數據的唯一性。數據集成則指的是將來自不同來源、不同格式的數據合并為統一的數據集的過程[2]。移動通信企業在實際運營中會收集來自多個渠道的用戶數據，這些數據分散在不同的數據庫和系統中，格式和結構各異。為了構建用戶畫像，需要借助數據倉庫、數據湖等數據集成技術將這些異構數據集成到一個統一的平臺或數據庫中。

（二）特征提取與選擇

特征提取是指分析處理原始數據，提煉出能夠代表用戶行為和屬性的關鍵信息的過程。在移動通信領域，需要運用機器學習算法中的降維技術、主成分分析等高級數據處理技術對用戶的通話記錄、上網行為、應用使用習慣進行深入分析，以識別出反映用戶特征的關鍵指標。特征選擇則是在特征提取的基礎上剔除冗余或無關的特征，保留最具代表性和區分度的特征，從而優化用戶畫像的構建。在移動通信領域，因為不同的用戶在某些特征上表現相似，而在另一些特征上則存在明顯的區別，需要精準的特征選擇才能確保用戶畫像的準確性和可靠性，因此運用基于濾波的方法、包裹式方法和嵌入式方法，從不同的角度對特征進行評估和選擇，以減少特征空間的維度，提高模型的訓練效率和預測準確性，從而篩選出最有價值的特征。

（三）用戶分類與畫像生成

用戶分類是指根據用戶的行為特征、偏好、需求等多維度信息，將用戶劃分為幾個具有相似屬性的群體的過程，其準確性直接影響到畫像的精準度和實用性。在移動通信行業，用戶分類可以幫助企業更好地理解不同用戶群體的特征和需求，開展個性化服務和精準營銷。在用戶分類過程中，經常采用聚類分析法，這一分析方法不依賴于預先定義的分類標準，主要運用算法自動發現數據中的相似性或模式，將用戶自然地劃分為不同的群體。K-均值聚類算法通過計算用戶特征間的距離，將用戶劃分到距離最近的類中，從而實現用戶的自動分類。用戶分類完成后的下一步便是基于每個用戶群體的共同特征生成用戶畫像，需要對大量數據進行分析處理，并運用文本分析、情感分析等技術從用戶的評論、反饋中提取情感傾向和需求信息，進一步豐富用戶畫像的內容。生成的用戶畫像還需要進行動態更新，以確保能夠準確反映用戶行為的變化。

四、基于大數據的移動通信精準營銷存在的問題

（一）數據隱私與安全性問題

在移動通信精準營銷的場景下，企業為了更好地了解目標客戶，需要收集和分析大量的用戶個人信息，這些信息包含了通話記錄、上網歷史、位置信息等，如果沒有獲得用戶同意或超出了用戶預期的范圍，便會構成對用戶隱私的侵犯。從實際情況來看，大部分用戶對于自己的數據被如何收集、存儲和使用缺乏足夠的認知和控制，這種信息的不對稱性直接影響到了用戶的權益，一旦這些敏感信息被不當使用或泄露，就會對用戶造成難以估量的負面影響[3]。在數據安全性方面，移動通信精準營銷的開展涉及大量的用戶數據，這些數據均需要存儲、處理和傳輸，這些操作的每一環節都會成為安全攻擊的目標。黑客攻擊、數據傳輸過程中被截獲、內部人員濫用數據都會導致嚴重的數據泄露事件，損害用戶利益，從而影響企業的聲譽。

（二）用戶行為預測的準確性不足

在移動通信精準營銷中，企業所獲得的數據維度有限，缺乏足夠的用戶行為細節和背景信息，導致對用戶行為的預測缺乏精確性，表現為僅利用了用戶的上網數據和通話記錄，難以全面捕捉到用戶的消費偏好和行為模式，尤其是在用戶行為受到個人興趣、生活習慣、社會環境等多種因素影響時，這些未被記錄的信息對于行為預測來說至關重要，但難以通過現有的數據采集方式完整獲得。另一方面，即便是在數據相對豐富的情況下，模型的泛化能力也會制約預測的準確性。在構建用戶行為預測模型時需要在歷史數據上進行訓練，但用戶行為具有高度的動態性和個性化特征，歷史數據無法完全覆蓋未來的所有情況，導致模型在面對新的用戶行為模式時的預測能力下降。

（三） 用戶參與度與反饋收集的難題

由于信息的泛濫與用戶注意力的有限，即便是高度個性化的營銷信息也難以在短時間內吸引用戶的持續關注，導致用戶參與度較為低下。用戶對于廣告信息的漠視、忽略乃至反感已成為普遍現象，這不僅削弱了營銷活動的直接效果，而且影響了用戶數據的收集和分析，進而影響了用戶畫像的準確構建和營銷策略的有效實施。而用戶反饋是調整和優化營銷策略的重要依據，然而在實際操作過程中，有效收集用戶的真實反饋非常困難。一方面，一些用戶不愿意花費時間和精力參與反饋過程中，尤其是當反饋機制復雜、用戶感知到的回報有限時；另一方面，即便用戶提供了反饋，反饋的質量和真實性也難以保證。用戶出于隱私顧慮等原因而不愿意提供真實的意見和感受，導致企業難以獲得有價值的反饋信息，進而影響了營銷策略的精準調整。

五、優化策略

（一）加強數據加密與匿名化處理

數據加密是將數據轉換為另一種形式或代碼，以防止未授權訪問的一種安全措施。在移動通信行業，加密技術能夠確保用戶的通信信息在傳輸過程中不被第三方截獲和竊聽；且即使數據被非法訪問，加密處理也能有效防止數據內容的泄露。因此，企業應采用對稱加密算法AES和非對稱加密算法RSA，為移動通信數據提供強有力的保護。數據匿名化處理是指通過技術手段去除或替換數據中可以識別個人身份的信息，以保護用戶隱私的一種方法[4]。在移動通信精準營銷等涉及用戶個人數據的應用場景中，數據匿名化處理能夠有效減少數據泄露帶來的風險，保護用戶的隱私。數據匿名化需要對數據進行精細的分類和處理，確定哪些信息是可以公開的，哪些信息需要匿名化處理，而后應用k-匿名化、差分隱私等技術進行匿名化處理。

（二）精準把握時機開展營銷活動

在精準營銷中，時間選擇的精準性指的是根據大數據分析確定最適合開展營銷活動的時間節點，以確保營銷信息能夠在用戶最能夠接受和響應的時刻被傳遞，從而大幅提升營銷活動的轉化率。對此，企業應分析用戶的上網行為數據，明確用戶在哪一特定的時間段內上網活動更為頻繁，從而開展營銷活動。同時，利用大數據技術對用戶的消費行為、上網習慣進行深入分析，預測用戶的需求變化和決策時點。具體而言，企業應分析用戶的歷史消費記錄和搜索行為，預測用戶對某一類產品的需求即將增加的時點，針對這一時點開展營銷活動，從而顯著提升營銷信息的針對性和效果。而對于即將到期的服務或產品，可提前進行續費或升級服務的營銷推送，從而提升用戶的續訂率。

（三）制定反饋激勵機制與獎勵方案

在制定反饋激勵機制時，企業需深入了解用戶需求和偏好，設計與之匹配的激勵措施。對于積極提供反饋的用戶，可以運用積分獎勵、優惠券、免費升級服務等形式進行獎勵，以有效提高用戶的參與意愿。同時，制定獎勵方案，考慮多元化的獎勵形式以滿足不同用戶群體的需求和偏好。除了常見的現金返還、優惠券等經濟性獎勵外，企業還可以探索更多創新形式的獎勵，如限定版商品、定制服務、獨家體驗等，這些非物質性或情感價值較高的獎勵往往能更有效地觸動用戶 [5]。獎勵體系應能夠根據營銷目標和用戶反饋情況進行動態調整，并設置不同級別的獎勵，鼓勵用戶持續參與和提供高質量反饋，從而形成良性循環，不斷提升營銷活動的質量和效果。

六、結束語

綜上，在構建用戶畫像的時候，每一步都需要精確的方法和技術支持，以確保從海量的、結構化與非結構化的數據中提煉出有價值的信息，從而構建出全面、準確的用戶畫像。而精準營銷的實施基于深度的用戶畫像分析，準確把握營銷時機、優化營銷信息的投放以及實施個性化的營銷策略等手段，有效提升了營銷活動的響應率和轉化率。未來，可進一步提高用戶畫像的精準度和營銷策略的有效性，以促進移動通信行業的可持續發展。

作者單位：高珊珊 中國移動通信集團吉林有限公司通化市分公司

參考文獻

[1]張海旭，胡訪宇，趙家輝.基于話單數據的移動通信用戶畫像研究[J].計算機系統應用，2018，27（11）：271-277.

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[3]潘輝.大數據時代中國移動如何實現精準營銷策略[J].民營科技，2016，（12）：90.

[4]胡彬.基于數據挖掘的移動通信公司客戶關系管理系統的分析設計[J].山東工業技術，2015，（09）：148.

[5]楊詩瑤.移動通信市場需要精準營銷[J].現代營銷（學苑版），2011，（05）：64.