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1、 中国移动通信业务服务创新奖励申报书项目名称：基于数据挖掘的个性化产品推荐系统的研究及实践 一、项目基本情况项目名称中文基于数据挖掘的个性化产品推荐系统的研究及实践英文主要完成人主要完成单位主 题 词数据挖掘 数据仓库 经营分析 客户评分任务来源项目起止时间二、项目简介(不超过800个汉字)基于数据挖掘的个性化产品推荐系统是浙江移动公司在经营分析系统数据仓库基础上，通过研究客户在呼叫通话、业务使用等方面的行为特征，结合市场营销推出的套餐产品的特征，采用数据挖掘方法，最大限度的找到客户与产品的匹配度，并通过营业厅、10086等渠道，将产品在合适的时间、以合适的语言主动推荐给合适的客户，从而主动赢
2、得营销机会，是继传统的价格战、促销战之后的新的营销模式，是浙江移动依托数据仓库技术，精细分析、精确营销，实现运营战略转型的切实体现。客户营业厅，10086自动弹出的推荐产品信息客户接受：当场办理客户考虑：后续跟进客户拒绝：记录信息营业员或10086面对面推荐结果抽取门户系统经营分析系统分公司营销计划目标客户挖掘推荐方案设计推荐规则配置WEB接口推荐效果评估总结报告、后续营销政策图1 应用场景移动电话的个人专用特性决定了其业务使用特性，如通话时长、短信条数、彩信条数、上网流量、彩铃设置等，与个体行为存在一一对应关系，任何两个移动电话的业务使用特性都因其使用人的不同而不同，根据每个用户的行为特征分
3、析，通过数据挖掘方法建立客户的特征评分指标库，很容易识别用户对于业务的偏向性，准确的定位客户的业务使用特征是整个课题的第一步。移动公司的营销策略都通过具体的某项产品体现出来，通过建立产品的业务特征库，结合业务人员的经验，与客户评分指标库建立对应关系，就确立了客户的产品特征，这是进行准确产品推荐的基础，也是整个课题的第二步。传统的产品推荐方式往往是采用广告和短信的形式，但这些方法比较粗旷，存在成本较高，针对性不强，响应率较低，客户感知不好等缺点，而营业厅、10086等是与客户直接接触的渠道，如果突破传统渠道仅为受理咨询业务的范畴，在受理业务的同时由营业员或客服人员主动提醒用户办理合适的产品，将极
4、大的降低营销成本，提升客户的感知。基于客户的产品特征，建立个性化产品推荐系统，将分析后的推荐清单结果通过互动接口推送到营业厅等渠道，在客户办理咨询业务的同时，主动提醒营业员或客服人员进行产品推荐，并辅之与一定的考核评估手段，如店员积分，从而实现精确营销，这是课题的第三步。2007年10月，个性化产品推荐系统在浙江全省营业厅完成部署，并已取得良好效果，2008年2月推广到客服10086。三、项目详细内容1、 立项背景（不超过800个汉字）（1）准确定位产品的潜在用户群从而提高营销成功率是电信运营商面临的重要课题随着国内电信市场竞争的日渐激烈，电信运营商的经营模式已逐渐由“技术驱动”向“市场驱动”
5、、“客户驱动”转化，形成以“客户为中心”的策略导向。以用户需求为导向的市场策略，要求运营商必须不断加强对用户的研究水平，更好的满足用户需求，提高自己的核心竞争力。然而，如何对客户进行细分和分类，针对不同的客户群实施差异化营销和服务，向用户推介合适的产品或者服务，是电信运营商们在发展业务过程中却面临着一系列问题，为了实现对目标用户群的精准营销，解决业务发展难的问题，有必要对用户的业务使用行为特征和用户需求偏好进行深入分析，从而找到产品或服务的潜在用户群。（2）利用与客户接触的渠道向客户主动推荐合适的服务或产品是精细化营销的需要传统电信服务或产品的推广渠道以广告、短信为主，但这些营销模式存在一些不
6、足，首先其比较粗矿，往往营销成本较高，而针对性却不强；其次，也不够直接，客户在了解了信息后，还要主动发短信或到营业厅去办理，因此响应率往往较低，客户感知也不好，而营业厅、10086客服中心等是电信企业与客户面对面直接接触的渠道，如果突破传统的被动受理业务的模式，在受理业务的同时由营业员或客服人员主动提醒用户办理合适的服务或产品，将极大的降低营销成本，增强客户感知，从而提高受理成功率，实现精细化营销的目标。（3）经营分析系统为个性化产品推荐系统的建立及应用提供了基础条件从2002年末开始，浙江移动公司就在集团公司的统一部署下，开始了经营分析系统1.0的建设，经过两年多时间的实践，完成了企业级数据
7、仓库的建设，形成了比较完备的主题分析和报表体系，具备了利用数据挖掘工具对客户进行分析的能力；2005年经营分析1.5的建设，突出了“经营分析系统应用体系向营销一线延伸，完成运营性质转型，突显系统应用价值”这一目标，与业务系统建立互动接口，将分析结果推送到前台机制的建立为个性化产品推荐系统的建立及推向营销一线提供了基本条件。2、 详细技术内容（不超过1000个汉字）（1）系统软件体系架构浙江移动基于数据挖掘的个性化产品推荐系统在逻辑结构上分为三层：ETL层、数据挖掘层、应用接口层：图2 系统逻辑结构图（a）ETL层数据ETL层是系统分析基础层，主要负责原始数据的收集、抽取、转换、装载，基础原始数
8、据包含详细通话信息、数据业务使用信息、增值业务使用信息、用户帐单信息、定购服务产品信息等，主要从浙江移动企业级数据仓库中获得。将原始数据转化为挖掘所需的基础数据是这层的重点工作。（b）数据挖掘层主要包括评分模型和导入模型：评分模型是指从客户的基础数据出发，提炼出有效的客户知识，作为评分的指标，主要包括漫游指数、长途指数、优惠指数、新业务指数、短信指数、价格敏感指数、绑定粘度指数、资源消耗指数等，各种指标采用不同的算法得出，如新业务指数采用聚类算法，将这些指数与具体的产品属性相对应，得到各类产品的推荐用户群，如对漫游指数超过8的用户推荐漫游通产品等。 导入模型则主要是为了满足个性化的推荐用户群需
9、要，比如某些推荐用户群需要单独挖掘计算所得，则需要提供直接导入的功能，以快速的响应市场营销需要。（c）应用接口层应用接口层是与外部业务系统接口通道。个性化产品用户分析的结果通过这个接口层PUSH到营业前台（如BOSS统一门户系统）、客服系统厅等，在这些外围系统上建立个性化产品推荐流程，在客户来营业前台咨询办理业务的同时，个性化产品推荐系统自动提示营业员进行新产品的推荐，同时将推荐的结果通过这个接口返回到经营分析系统中，作为评估推荐效果的依据。（2）系统硬件体系架构 经营分析数据仓库由4台IBM P595组成,其完成从各业务源系统中将相关业务数据进行抽取、清洗、加工、整理并加载到数据仓库，并根据
10、数据挖掘需要生成相关基础数据；数图3 硬件体系架构据挖掘服务器由2台IBM P620服务器组成，其根据建好的模型执行具体的数据挖掘过程。应用服务器（WEB SERVER）由2台IBM P595组成，其完成与业务系统交互等功能。（3）数据挖掘算法通过本次个性化产品推荐项目，建立了客户评分的数据模型，该模型的建设思路如下：以客户为中心, 从客户的基础数据出发，提炼出有效的客户知识，作为评分的指标。客户信息客户知识客户数据（原始）在“数据”和“信息”的基础上，经过深入数据分析，提炼出的用户特征属性对客户数据的图形化描述基本属性行为属性具体抽象行为类心理类综合特征知识 漫游指数 长途指数 新业务指数
11、短信指数 拨打1860指数 优惠指数 虚拟网比重指数 绑定粘度指数 资源消耗指数 价格敏感指数 流失倾向指数 客户类型图4 客户评分设计思路 以下列举了部分指标的数据挖掘方法，如对于漫游指数，首先根据用户的通话资料，进行漫游影响因素分析，得到漫游时长与用户总通话时长是最大的影响变量，然后根据聚类分析得到各变量的权重，从而决定最终的漫游指数计算方法。指数名称计算方法评分方法漫游指数F(漫游时长,用户总通话时长)聚类评分长途指数F(长途时长,用户总通话时长)聚类评分优惠指数F(优惠费用,实际费用）聚类评分或分位点评分虚拟网比重指数F(虚拟网时长,用户总通话时长)聚类评分或分位点评分新业务指数F(新
12、业务费用,用户总费用)聚类评分短信指数F(用户发短信次数)分位点评分+主观经验拨打1860指数F(拨打1860指数)分位点评分+主观经验绑定粘度指数F(绑定时间,虚拟网比重,交往圈比重)分位点价格敏感指数F(IP时长比例,优惠时长比例，查询话费次数比例)分位点资源消耗指数总时长*w1(发短信次数网间互通梦网短信)*w2分位点 最终利用计算的指数形成与产品对应关系，作为向用户推荐的依据。信用度高端性客户价值满意度活跃度 稳定性资源消耗指数漫游指数长途指数客户评分体系价格产品服务营销产品与服务策略 客户特征 图5客户评分与产品对应策略（4）规则设置模块为了加强对于营销活动支撑，满足灵活配置的需要，
13、该系统支持多层产品定义，针对每个层次有单独的优先级概念并可配置相关推荐信息，如产品描述和理由。优先级图6 规则设置为了在推荐的同时充分考虑用户感知，该系统支持灵活的推荐规则设置，包括推荐产品数量，指定时间内最多推荐次数，推荐失败几个月内不再推荐及推荐信息的有效期等规则。3、主要业务服务创新点（不超过800个汉字）浙江移动个性化产品推荐系统的构建，在以下三个方面突破传统模式，实现创新：（1）突破了传统营业厅被动办理业务的模式，实现在营业厅等场所主动向客户推荐业务的新营销模式。随着电信市场竞争的日渐激烈，电信运营商的经营模式已逐渐由“技术驱动”向“市场驱动”、“客户驱动”转化，形成以“客户为中心”
14、的策略导向。传统的推销服务或产品的主要方式是通过广告、短信等手段，但这些手段往往比较粗矿，存在成本较高，响应率较低，客户感知不够等缺点。个性化产品推荐系统将营业厅转变向用户进行主动产品推荐的合适的场所，实现了一种新的人性化营销模式。（2）突破了经营分析系统仅为决策支持系统的范畴，实现其分析成果面向营销生产一线的目标。传统的经营分析系统仅局限在自身的系统内，如主题、报表，其数据挖掘和钻取的成果不能为生产系统直接使用，而个性化产品推荐系统则利用数据挖掘的成果，通过互动方式直接将成果应用于营销一线，提高了分析力转化为执行力的效率，提升了系统应用能力，增强业务应用流程支撑。（3）客户评分模型首次对客户的各方面属性以指标的形式量化，便于客户精细化管理基于营销策略与应用来牵引客户评分模型的建设，从营销策略的制定与营销管理的实际应用入手来考虑指标的设计，以客户为中心, 从客户的基础数据出发，提炼出有效的客户知识，作为评分的指标，如资源消耗指数、价格敏感指数等，各种指数根据实际情况采用不同的分析方法获得，并以“10分制”量化，实现了分析方法复杂化、结果简单化的目标，便于市场人员的理解并能有效应用于实际生产一线。4、应用情况（不超过800个汉字）（1）参与度超过80该系统自2007年10月
