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        全流程數(shù)字化交互在運(yùn)營(yíng)商轉(zhuǎn)型中的分析

        2023-04-26 12:38:40合肥胡超洪沛王闖
        現(xiàn)代企業(yè) 2023年4期
        關(guān)鍵詞:轉(zhuǎn)型消費(fèi)者用戶

        □ 合肥 胡超 洪沛 王闖

        自2016年以來(lái),產(chǎn)業(yè)數(shù)字化不斷推進(jìn),我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模持續(xù)攀升,占GDP比重從2016年的30.3%提高到2021年的39.8%,預(yù)計(jì)到2025年數(shù)字經(jīng)濟(jì)占我國(guó)GDP比重將會(huì)超過(guò)50%,數(shù)字賦能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為不可逆的浪潮。而營(yíng)銷作為運(yùn)營(yíng)商企業(yè)管理關(guān)鍵的一環(huán),伴隨著國(guó)家政策環(huán)境和運(yùn)營(yíng)商行業(yè)環(huán)境的轉(zhuǎn)變以及新冠疫情對(duì)消費(fèi)者行為的改變,如何實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為運(yùn)營(yíng)商亟待解決的問(wèn)題。

        一、運(yùn)營(yíng)商數(shù)字化營(yíng)銷轉(zhuǎn)型背景

        1.政策環(huán)境。黨的十八大以來(lái),已將數(shù)字經(jīng)濟(jì)上升為國(guó)家戰(zhàn)略,習(xí)總書(shū)記專門(mén)做出“不斷做強(qiáng)做優(yōu)做大我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)”的重要指示。2020年9月,國(guó)資委發(fā)布《關(guān)于加快國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》,明確指出國(guó)有企業(yè)要加快建設(shè)數(shù)字營(yíng)銷網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)用戶需求的實(shí)時(shí)感知、分析和預(yù)測(cè);加快大數(shù)據(jù)建設(shè),強(qiáng)化業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)建模,深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,提升數(shù)據(jù)洞察能力。作為國(guó)有企業(yè),三大運(yùn)營(yíng)商必須嚴(yán)格落實(shí)國(guó)企數(shù)字化營(yíng)銷轉(zhuǎn)型的工作。

        2.經(jīng)濟(jì)環(huán)境。我國(guó)經(jīng)濟(jì)正在從速度規(guī)模型轉(zhuǎn)變成質(zhì)量第一、效益優(yōu)先的新模式,經(jīng)濟(jì)總量增速放緩但增量持續(xù)擴(kuò)大,三大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)日趨合理,我國(guó)經(jīng)濟(jì)邁向高質(zhì)量發(fā)展。在模式轉(zhuǎn)型時(shí)期,數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)動(dòng)能轉(zhuǎn)換和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,具有重要意義。同時(shí),近年我國(guó)人口增速持續(xù)放緩、出生人口和出生率震蕩下探、老齡化問(wèn)題日趨凸顯,“人口紅利期”逐步消失;而電信運(yùn)營(yíng)商也已走過(guò)人口紅利和流量紅利階段,應(yīng)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型尋找契合用戶需求的轉(zhuǎn)變,才能找到第二曲線,因此智慧營(yíng)銷精準(zhǔn)定位用戶需求顯得尤為重要。

        3.行業(yè)環(huán)境。運(yùn)營(yíng)商傳統(tǒng)業(yè)務(wù)發(fā)展萎靡,企業(yè)亟待數(shù)字化轉(zhuǎn)型,同時(shí)工信部持續(xù)深化提速降費(fèi)政策,國(guó)資委明確提出要求持續(xù)壓降社會(huì)渠道酬金,運(yùn)營(yíng)商面臨較大的降本壓力,而數(shù)字化營(yíng)銷由于其渠道扁平化可以節(jié)省諸多中間環(huán)節(jié)和大量中間成本,因而運(yùn)營(yíng)商亟待實(shí)現(xiàn)數(shù)字化營(yíng)銷轉(zhuǎn)型。

        4.用戶需求側(cè)。伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái),消費(fèi)者的需求轉(zhuǎn)變使得運(yùn)營(yíng)商必須實(shí)現(xiàn)數(shù)字化營(yíng)銷轉(zhuǎn)型。在渠道方面,移動(dòng)智能終端充分普及,新冠疫情引爆“非接觸式經(jīng)濟(jì)”,消費(fèi)者線上消費(fèi)場(chǎng)景不斷拓展,運(yùn)營(yíng)商必須加快渠道數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在消費(fèi)偏好方面,消費(fèi)者主權(quán)崛起,對(duì)產(chǎn)品個(gè)性化要求逐漸提高,如何針對(duì)消費(fèi)者的需求制定差異化產(chǎn)品成為運(yùn)營(yíng)商面臨的主要問(wèn)題,而基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字化精準(zhǔn)營(yíng)銷可以大幅提升營(yíng)銷命中率。因而從需求側(cè)而言,運(yùn)營(yíng)商數(shù)字化營(yíng)銷轉(zhuǎn)型成為迎合消費(fèi)者需求的重要路徑。

        二、數(shù)字化營(yíng)銷理論基礎(chǔ)與內(nèi)涵

        1.數(shù)字化營(yíng)銷理論基礎(chǔ)。對(duì)于營(yíng)銷理論和模型,目前已經(jīng)形成諸多的學(xué)術(shù)或?qū)嵺`成果,本文選取其中具有代表性的三個(gè)模型闡釋營(yíng)銷是如何從產(chǎn)品導(dǎo)向的4Ps理論演變到目前的數(shù)字化營(yíng)銷模型。4P營(yíng)銷策略組合理論誕生于產(chǎn)品導(dǎo)向時(shí)代,由營(yíng)銷大師菲利普·科特勒于1967年提出,即產(chǎn)品(Product)、定價(jià)(Price)、渠道(Place)、促銷(Promotion),強(qiáng)調(diào)企業(yè)(多指制造企業(yè))提高生產(chǎn)效率,通過(guò)合適的渠道以合理的價(jià)格和簡(jiǎn)單的促銷即可獲得成功。隨著互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)生,消費(fèi)者的需求越來(lái)越多元化、個(gè)性化、碎片化,企業(yè)營(yíng)銷亟需由產(chǎn)品導(dǎo)向向消費(fèi)者需求導(dǎo)向轉(zhuǎn)變。在此背景下,美國(guó)著名的營(yíng)銷學(xué)專家羅伯特·勞朋特于1990年提出4Cs理論, 即 顧 客(Customer)、 成 本(Cost)、便利(Convenience)和溝通(Communication)。該理論的核心思想在于要以用戶為核心,充分挖掘用戶需求,針對(duì)性提供個(gè)性化的產(chǎn)品服務(wù)。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代向移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的轉(zhuǎn)變,網(wǎng)絡(luò)社交使得營(yíng)銷信息呈現(xiàn)鏈條式傳播態(tài)勢(shì),GPS技術(shù)發(fā)展使得用戶位置信息獲取成為可能,于是美國(guó)著名的IT風(fēng)險(xiǎn)投資人約翰·杜爾于2011年提出SoLoMo營(yíng)銷模型,即Social(社交化)、Local(本地化)和Mobile(移動(dòng)化)的整合,強(qiáng)調(diào)基于用戶的位置提供生活場(chǎng)景化的豐富的營(yíng)銷服務(wù)?!癝o”是指社會(huì)化也可以指社交化,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,用戶的即時(shí)分享讓信息傳播速度極快;“Lo”是指本地化,主要是借助 LBS 的位置技術(shù),依據(jù)用戶的定位為處于不同地理位置的用戶提供特定產(chǎn)品,能低成本高效地解決傳統(tǒng)營(yíng)銷中“營(yíng)銷觸點(diǎn)”少,“營(yíng)銷目標(biāo)”難以獲取的問(wèn)題;“Mo”是指移動(dòng)化,智能終端、搜索引擎、電商平臺(tái)、以及在線支付的盛行,滿足了用戶隨時(shí)消費(fèi)的需求,擴(kuò)大相關(guān)用戶的消費(fèi)。

        2.數(shù)字化營(yíng)銷概念內(nèi)涵。美國(guó)營(yíng)銷學(xué)會(huì)最初將數(shù)字化營(yíng)銷定義為利用社會(huì)化媒體或數(shù)字媒體推廣產(chǎn)品和服務(wù),該定義強(qiáng)調(diào)將數(shù)字化技術(shù)作為營(yíng)銷渠道;隨著用戶數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng),數(shù)字化營(yíng)銷開(kāi)始強(qiáng)調(diào)要將數(shù)字化技術(shù)運(yùn)用到整個(gè)營(yíng)銷流程,將其定義為“以數(shù)字化技術(shù)為基礎(chǔ)、通過(guò)數(shù)字化手段調(diào)動(dòng)企業(yè)的數(shù)據(jù)、財(cái)力、人力等資源進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng)以實(shí)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的價(jià)值過(guò)程”。此外,數(shù)字化營(yíng)銷并不是一次性的流程,而是一個(gè)持續(xù)迭代的過(guò)程,會(huì)不斷地從業(yè)務(wù)沉淀數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)提煉、數(shù)據(jù)應(yīng)用,到再循環(huán)迭代產(chǎn)生更多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的過(guò)程。

        三、基于全流程數(shù)字化交互的智慧營(yíng)銷服務(wù)體系

        工信部通信業(yè)統(tǒng)計(jì)公報(bào)顯示,我國(guó)通信收入增速連年下滑,傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入規(guī)模持續(xù)萎縮,新興業(yè)務(wù)占比較低,對(duì)整體收入拉動(dòng)作用不明顯,仍主要依靠語(yǔ)音、流量等傳統(tǒng)管道型業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)收入增長(zhǎng),M2M和商業(yè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)等新興業(yè)務(wù)占比不足15%。在ICT產(chǎn)業(yè)鏈整體價(jià)值分配上,傳統(tǒng)電信業(yè)務(wù)占比也持續(xù)下滑,預(yù)計(jì)將從2010年的58%下降到2022年的40%。加之互聯(lián)網(wǎng)替代效應(yīng)的顯現(xiàn)和新冠疫情的爆發(fā),運(yùn)營(yíng)商經(jīng)營(yíng)壓力持續(xù)增大。在此背景下,部分運(yùn)營(yíng)商公司已逐步開(kāi)始實(shí)施一些數(shù)字化營(yíng)銷策略,結(jié)合多家省級(jí)運(yùn)營(yíng)商實(shí)際推進(jìn)情況的總結(jié)、分析,主要有四點(diǎn)。

        1.全觸點(diǎn)數(shù)字化,實(shí)現(xiàn)全鏈路數(shù)據(jù)匯聚。渠道數(shù)字化轉(zhuǎn)型是運(yùn)營(yíng)商構(gòu)建數(shù)字化營(yíng)銷能力的基礎(chǔ),部分公司通過(guò)渠道轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能,借助AIOT、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),開(kāi)展全觸點(diǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,透過(guò)數(shù)據(jù)構(gòu)建與消費(fèi)者的連接??偨Y(jié)分析發(fā)現(xiàn),運(yùn)營(yíng)商主要是通過(guò)線下觸點(diǎn)數(shù)據(jù)化和線上觸點(diǎn)數(shù)字化兩條路徑實(shí)現(xiàn)全觸點(diǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,對(duì)營(yíng)業(yè)廳、體驗(yàn)店等線下觸點(diǎn)接觸的消費(fèi)者信息數(shù)據(jù)化,同時(shí)充分挖掘線上娛樂(lè)觸點(diǎn)、社交觸點(diǎn)、消費(fèi)觸點(diǎn)的數(shù)據(jù),進(jìn)而整合多觸點(diǎn)數(shù)據(jù)形成觸點(diǎn)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)線上渠道和線下渠道數(shù)據(jù)整合,形成客戶全方位數(shù)據(jù),為精準(zhǔn)用戶畫(huà)像奠定基礎(chǔ)。

        2.營(yíng)銷活動(dòng)數(shù)字化,高概率模型精準(zhǔn)識(shí)別客戶需求。如何對(duì)全觸點(diǎn)數(shù)字化挖掘的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理是營(yíng)銷數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵,部分運(yùn)營(yíng)商公司通過(guò)高概率模型等一系列從事“學(xué)習(xí)”和“預(yù)測(cè)”任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,精確細(xì)分和精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶。通過(guò)補(bǔ)齊自然人客戶大數(shù)據(jù)標(biāo)簽全面描繪用戶畫(huà)像,對(duì)存量用戶消費(fèi)行為特征進(jìn)行概率分析、聚類分析等,確定用戶關(guān)鍵特征值閾值,精準(zhǔn)定位目標(biāo)用戶。

        3.場(chǎng)景交互數(shù)字化,智慧化手段提升客戶感知。如何利用數(shù)據(jù)處理結(jié)果實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景數(shù)智化轉(zhuǎn)型成為運(yùn)營(yíng)商營(yíng)銷數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最大痛點(diǎn)。部分公司借助AI、VR等數(shù)字化手段,充分利用消費(fèi)者的數(shù)據(jù)信息和數(shù)據(jù)處理結(jié)果,持續(xù)優(yōu)化營(yíng)銷場(chǎng)景。通過(guò)對(duì)細(xì)分群體的數(shù)據(jù)分析,強(qiáng)調(diào)以場(chǎng)景參與的方式吸引年輕用戶,解決客流少、客流難的問(wèn)題。對(duì)于線上場(chǎng)景,通過(guò)5G體驗(yàn)、VR游戲以及VR視頻等智能化手段豐富消費(fèi)者的體驗(yàn)感;對(duì)于線下場(chǎng)景,打造線下智慧門(mén)店、數(shù)字孿生平行世界,多角度切入場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)線下引流。

        4.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),客戶經(jīng)營(yíng)效果數(shù)量級(jí)倍增。實(shí)際上在后疫情時(shí)代,部分公司已通過(guò)上述三點(diǎn)措施取得一定成效。主要由兩類成果。一類是構(gòu)建大數(shù)據(jù)挖掘模型,對(duì)已辦理客戶的上網(wǎng)偏好、歷史購(gòu)買(mǎi)記錄、消費(fèi)偏好等信息進(jìn)行數(shù)據(jù)化,實(shí)現(xiàn)線上線下數(shù)據(jù)整合。例如:某市公司A針對(duì)異網(wǎng)空卡槽用戶開(kāi)展分析,重新找到目標(biāo)用戶規(guī)模為91萬(wàn);同步,鎖定移動(dòng)業(yè)務(wù)高概率用戶開(kāi)展單寬轉(zhuǎn)融,并結(jié)合在運(yùn)營(yíng)商內(nèi)的銷售數(shù)據(jù),挖掘高概率目標(biāo)用戶11萬(wàn),按照標(biāo)桿銷售單元轉(zhuǎn)化水平,以上兩類商機(jī)11-12月預(yù)計(jì)為市公司帶來(lái)移動(dòng)業(yè)務(wù)新增2.1萬(wàn),拉動(dòng)新增份額增長(zhǎng)1.8PP,實(shí)現(xiàn)商機(jī)及轉(zhuǎn)化的成倍增長(zhǎng)。另一個(gè)是公司通過(guò)高概率模型分析,識(shí)別高速WiFi上網(wǎng)需求用戶,利用AI技術(shù)生成“千人千面”話術(shù),并按時(shí)間區(qū)隔推薦和興趣推薦等多種形式,提升轉(zhuǎn)化率高達(dá)19%。另一類是通過(guò)數(shù)字化賦能觸點(diǎn),改變傳統(tǒng)營(yíng)銷穿透流程冗長(zhǎng)的問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)一線營(yíng)銷能力再提升。通過(guò)數(shù)據(jù)賦能智慧平臺(tái)快速將當(dāng)期活動(dòng)傳遞到一線,一線人員接觸客戶時(shí)既可以做到重點(diǎn)業(yè)務(wù)活動(dòng)的推薦,也能夠推薦政企市場(chǎng)專項(xiàng)活動(dòng),還可以實(shí)現(xiàn)針對(duì)性加載彩鈴、流量包、換4G卡等質(zhì)態(tài)改善類的長(zhǎng)尾業(yè)務(wù)。某營(yíng)業(yè)部10月份通過(guò)智慧平臺(tái)提醒辦理了各類長(zhǎng)尾業(yè)務(wù)拉動(dòng)月收入增量26萬(wàn)元,11-12月將貢獻(xiàn)78萬(wàn)元。

        四、運(yùn)營(yíng)商數(shù)字化營(yíng)銷轉(zhuǎn)型趨勢(shì)

        基于以上分析以及在實(shí)際生產(chǎn)活動(dòng)中應(yīng)用的結(jié)果,本研究認(rèn)為未來(lái)運(yùn)營(yíng)商的數(shù)字化營(yíng)銷轉(zhuǎn)型需要做到以下兩點(diǎn):一是利用觸點(diǎn)的全面數(shù)字化實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者信息的數(shù)據(jù)化,利用觸點(diǎn)的融合化實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者數(shù)據(jù)的整合;二是打造基于消費(fèi)者數(shù)據(jù)信息的包括AI數(shù)據(jù)處理、場(chǎng)景數(shù)字化升級(jí)等在內(nèi)的全流程數(shù)字化營(yíng)銷體系。

        1.運(yùn)營(yíng)商應(yīng)加速推動(dòng)觸點(diǎn)全面數(shù)字化、融合化。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,消費(fèi)者仍然是開(kāi)展?fàn)I銷活動(dòng)的中心,如何將消費(fèi)者“流量”轉(zhuǎn)變?yōu)椤傲袅俊?,深入挖掘消費(fèi)者數(shù)據(jù)信息探求新的價(jià)值增長(zhǎng)點(diǎn)已成為運(yùn)營(yíng)商數(shù)字化營(yíng)銷轉(zhuǎn)變的核心。對(duì)于線上渠道,由于其與移動(dòng)智能終端相鏈接,因而運(yùn)營(yíng)商可充分利用自身優(yōu)勢(shì)充分獲取大量消費(fèi)者數(shù)據(jù)信息;對(duì)于線下渠道,線下?tīng)I(yíng)銷人員可通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)終端將消費(fèi)者消費(fèi)需求和購(gòu)買(mǎi)記錄等信息錄入,實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者線下信息數(shù)據(jù)化。在此基礎(chǔ)上,運(yùn)營(yíng)商需搭建數(shù)據(jù)中臺(tái),實(shí)現(xiàn)線上線下數(shù)據(jù)的整合,承載全域消費(fèi)者數(shù)據(jù)資產(chǎn),構(gòu)建消費(fèi)者精準(zhǔn)畫(huà)像。其次消費(fèi)者數(shù)據(jù)池并非固定不變,而是不斷更新迭代的,根據(jù)已有的消費(fèi)者數(shù)據(jù)作為參考樣本,分析識(shí)別共性需求,再用得到的消費(fèi)者畫(huà)像在擁有上億消費(fèi)者的數(shù)據(jù)庫(kù)中幫助企業(yè)尋找未來(lái)能夠成為企業(yè)忠誠(chéng)消費(fèi)者的某一群體,實(shí)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品服務(wù)的精準(zhǔn)投放。通過(guò)不斷更新迭代,最終能夠讓企業(yè)的消費(fèi)者數(shù)據(jù)資產(chǎn)成十倍、百倍的放大。另外,觸點(diǎn)的數(shù)字化還應(yīng)包括利用新型技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)線上觸點(diǎn)和線下觸點(diǎn)的場(chǎng)景數(shù)字化。如利用人工智能、混合現(xiàn)實(shí)等打造線下觸點(diǎn)的場(chǎng)景數(shù)字化,實(shí)現(xiàn)實(shí)體營(yíng)業(yè)廳由簡(jiǎn)單的功能性展示轉(zhuǎn)變?yōu)轶w驗(yàn)式“服務(wù)+社交+電商”中心;利用5G直播、VR云逛街等技術(shù)實(shí)現(xiàn)線上觸點(diǎn)數(shù)字化,豐富用戶線上消費(fèi)體驗(yàn)。未來(lái)渠道布局將成為三大運(yùn)營(yíng)商數(shù)字化營(yíng)銷轉(zhuǎn)型的重中之重,如何推動(dòng)觸點(diǎn)數(shù)字化、整合用戶數(shù)據(jù)成為電信運(yùn)營(yíng)商必須關(guān)注的重點(diǎn)。

        2.運(yùn)營(yíng)商需打造基于數(shù)據(jù)的全流程數(shù)字化營(yíng)銷。運(yùn)營(yíng)商如何高效利用企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)打造全流程的數(shù)字化營(yíng)銷體系是運(yùn)營(yíng)商數(shù)字化營(yíng)銷轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。運(yùn)營(yíng)商數(shù)字化營(yíng)銷應(yīng)以全生命周期用戶數(shù)據(jù)為基底,搭建相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)和AI數(shù)據(jù)處理中臺(tái),運(yùn)用先進(jìn)的模型設(shè)計(jì)訓(xùn)練、算法統(tǒng)計(jì)技術(shù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè),精準(zhǔn)識(shí)別用戶偏好與需求,按照共性進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類;進(jìn)一步支撐業(yè)務(wù)前臺(tái),為其提供個(gè)性推薦和智能問(wèn)答等需求,“激起”或“誘發(fā)”場(chǎng)景,通過(guò)環(huán)境、氛圍的烘托,提供相應(yīng)的產(chǎn)品和服務(wù)以激發(fā)消費(fèi)者產(chǎn)生情感共鳴進(jìn)而觸發(fā)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)欲望。其次,全流程數(shù)字化營(yíng)銷體系還體現(xiàn)在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)從事后的、離線的經(jīng)營(yíng)分析,發(fā)展到在線的、實(shí)時(shí)的全生命周期的客戶洞察。在入網(wǎng)階段,對(duì)新入網(wǎng)客戶的業(yè)務(wù)形態(tài)、風(fēng)險(xiǎn)特征等數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別,強(qiáng)化質(zhì)量導(dǎo)向;在在網(wǎng)階段,對(duì)存量客戶質(zhì)態(tài)、融合率、活躍率、粘性、在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析,提煉總結(jié)高價(jià)值、高質(zhì)態(tài)客戶特征,挖掘潛在需求,做加法提價(jià)值;在離網(wǎng)階段,挖掘離網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)和特征,分析客戶離網(wǎng)原因,提前開(kāi)展預(yù)警挽留。因而,三大運(yùn)營(yíng)商需充分利用自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)優(yōu)勢(shì),借助AI模型算法對(duì)消費(fèi)者需求進(jìn)行全面分析,以達(dá)到優(yōu)化落地場(chǎng)景和精準(zhǔn)營(yíng)銷的目的,實(shí)現(xiàn)從入網(wǎng)、在網(wǎng)到離網(wǎng)全階段的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)??傊?,未來(lái)運(yùn)營(yíng)商需通過(guò)搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)、AI中臺(tái)以支撐業(yè)務(wù)前臺(tái),打造全流程、全階段的數(shù)字化營(yíng)銷體系。另外,如何將公眾消費(fèi)者與政企客戶之間的數(shù)據(jù)信息有效拉通互聯(lián),進(jìn)一步做大數(shù)字化生態(tài),助力政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型也是下一步重點(diǎn)突破方向。

        3.運(yùn)營(yíng)商需合法合規(guī)的開(kāi)展數(shù)字信息收集及加工。隨著《民法典》的啟用,國(guó)家針對(duì)個(gè)人信息泄露和濫用的問(wèn)題,加快立法完善個(gè)人信息保護(hù)的法律制度。全國(guó)人民代表大會(huì)常務(wù)委員會(huì)審議通過(guò)的《數(shù)據(jù)安全法》和《個(gè)人信息保護(hù)法》已分別于2021年9月1日和2021年11月1日正式生效施行,從數(shù)據(jù)安全的發(fā)展、制度設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)保護(hù)、數(shù)據(jù)開(kāi)放等方面規(guī)定了數(shù)據(jù)采集和使用的規(guī)范,并明確定義了個(gè)人用戶信息的范圍及信息處理的原則。因此,運(yùn)營(yíng)商在數(shù)字化營(yíng)銷轉(zhuǎn)型過(guò)程中,對(duì)數(shù)字信息全生命周期的探索需要進(jìn)一步深入,如建立以數(shù)據(jù)全生命周期為核心的數(shù)據(jù)和信息處理體系,在數(shù)據(jù)采集過(guò)程、數(shù)據(jù)使用過(guò)程、以及數(shù)據(jù)使用的區(qū)域、范圍、過(guò)程中如何合法合規(guī)的脫敏使用,在使用后如何銷毀等。在5G時(shí)代,電力數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、稅務(wù)等數(shù)據(jù)都是我們重點(diǎn)關(guān)注的,但在這個(gè)過(guò)程中我們數(shù)據(jù)的采集、保護(hù)、銷毀都應(yīng)該合規(guī)合法。

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