數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)

1 成果上報(bào)申請(qǐng)書(shū) 成果名稱(chēng) 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng) 成果申報(bào)單位 四川 公司 成果承擔(dān)部門(mén) /分公司 數(shù)據(jù)部 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人姓名 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人聯(lián)系電話(huà) 和 Email 成果專(zhuān)業(yè)類(lèi)別 * 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù) 所屬專(zhuān)業(yè)部門(mén) * 數(shù)據(jù)線(xiàn)條 成果研究類(lèi)別 * 現(xiàn)有業(yè)務(wù)優(yōu)化 省內(nèi)評(píng)審結(jié)果 * 優(yōu)秀 關(guān)鍵詞索引（ 3 5 個(gè)） 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù) 推薦 應(yīng)用投資 50 萬(wàn)元（指別的省引入應(yīng)用大致需要的投資金額） 產(chǎn)品版權(quán)歸屬單位 中國(guó)移動(dòng)集團(tuán)四川公司 對(duì)企業(yè)現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的符合度： 如果該成果來(lái)源于研發(fā)項(xiàng)目，請(qǐng)?zhí)顚?xiě)研發(fā)項(xiàng)目的年度、名稱(chēng)和 類(lèi)型（類(lèi)型包括：集團(tuán)重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目、集團(tuán)聯(lián)合研發(fā)項(xiàng)目、省公司重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目、其他研發(fā)項(xiàng)目），可填寫(xiě)多個(gè)： 成果簡(jiǎn)介： 簡(jiǎn)要描述成果目的和意義，解決的問(wèn)題，取得的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)逐步成為中國(guó)移動(dòng)收入的重要來(lái)源。隨著用戶(hù)規(guī)模增長(zhǎng)速度的減緩和話(huà)音資費(fèi)的下降，促進(jìn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng)更成為穩(wěn)定收入的重要工作。然后， 由于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的種類(lèi)繁多，用戶(hù)的需求千差萬(wàn)別，如果能在用戶(hù)與移動(dòng)的營(yíng)銷(xiāo)渠道（實(shí)體渠道：營(yíng)業(yè)廳，互聯(lián)網(wǎng)渠道：公司網(wǎng)站）接觸的第一時(shí)間推薦合適的業(yè)務(wù)，將大大提升渠道的營(yíng)銷(xiāo)效率。而基于用戶(hù)行為的分析的業(yè)務(wù)推 薦模型的準(zhǔn)確性將成為業(yè)務(wù)推薦成功的關(guān)鍵 因此，此項(xiàng)目主要研究的主要課題為如何 利用對(duì)用戶(hù)畫(huà)像的分析結(jié)果， 建立數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦， 支撐實(shí)體渠道和互聯(lián)網(wǎng)渠道提升業(yè)務(wù)推薦成功率 。 項(xiàng)目的主要研究?jī)?nèi)容： 1、 用戶(hù)分群：確定客戶(hù)標(biāo)簽，構(gòu)建用戶(hù)群 根據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)制定標(biāo)簽規(guī)則，對(duì)用戶(hù)業(yè)務(wù)訂購(gòu)情況、活動(dòng)參與情況為客戶(hù)打上標(biāo)簽； 2、 產(chǎn)品分析：分析產(chǎn)品類(lèi)型，定制推薦優(yōu)先級(jí) 對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行類(lèi)型分劃，如生活類(lèi)產(chǎn)品、音樂(lè)類(lèi) 產(chǎn)品、商務(wù)類(lèi)產(chǎn)品等； 對(duì)產(chǎn)品劃分優(yōu)先等級(jí)； 2 3、推薦數(shù)據(jù)輸出： 客戶(hù) -產(chǎn)品相結(jié)合 實(shí)現(xiàn)對(duì)推薦產(chǎn)品進(jìn)行規(guī)則的統(tǒng)一制定 、管理和分發(fā)并通過(guò)推薦接口向不同的渠道同步推薦數(shù)據(jù) 通過(guò)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)的建設(shè)，為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)精細(xì)運(yùn)營(yíng)提供了強(qiáng)有力的支撐工具。一方面，由于推薦成功率的提升，有利于提高推廣效率提升，降低業(yè)務(wù)推廣的成本，為業(yè)務(wù)規(guī)模的提升探索出一套高效率低成本的發(fā)展模式，具備良好的經(jīng)濟(jì)效益。另一方面，由于通過(guò)基于用戶(hù)畫(huà)像的精準(zhǔn)分析，向用戶(hù)提供了個(gè)性化的服務(wù)，優(yōu)化了用戶(hù)感知，提升了用戶(hù)滿(mǎn)意度，具備良好的社會(huì)效益。 省內(nèi)試運(yùn)行效果： 通過(guò)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)的建設(shè)，為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)精細(xì)運(yùn)營(yíng)提供了強(qiáng)有力的支撐工具。通過(guò) 2010年 6 月，在成都分 公司應(yīng)用以來(lái)，營(yíng)業(yè)人員共利用數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)向用戶(hù)推薦業(yè)務(wù) 110877 次，業(yè)務(wù)推薦成功 8877 筆，成功率 7%（而以前經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ接脩?hù)模型的平均推薦成功率為 4%）。由于推薦成功率的提升，有利于提高推廣效率提升，降低業(yè)務(wù)推廣的成本，為業(yè)務(wù)規(guī)模的提升探索出一套高效率低成本的發(fā)展模式，具備良好的經(jīng)濟(jì)效益。另一方面，由于通過(guò)基于用戶(hù)畫(huà)像的精準(zhǔn)分析，向用戶(hù)提供了個(gè)性化的服務(wù)，優(yōu)化了用戶(hù)感知，提升了用戶(hù)滿(mǎn)意度，具備良好的社會(huì)效益。 文章主體（ 3000 字以上，可附在表格后）： 根據(jù)成果研究類(lèi)別，主體內(nèi)容的要求有差異，具體要求見(jiàn) 表格后的“填寫(xiě)說(shuō)明 6”。 一、項(xiàng)目背景 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)逐步成為中國(guó)移動(dòng)收入的重要來(lái)源。隨著用戶(hù)規(guī)模增長(zhǎng)速度的減緩和話(huà)音資費(fèi)的下降，促進(jìn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng)成為穩(wěn)定收入的重要工作。然后， 由于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的種類(lèi)繁多，用戶(hù)的需求千差萬(wàn)別，如果能在用戶(hù)與移動(dòng)的營(yíng)銷(xiāo)渠道（實(shí)體渠道：營(yíng)業(yè)廳，互聯(lián)網(wǎng)渠道：公司網(wǎng)站）接觸的第一時(shí)間推薦合適的業(yè)務(wù)，將大大提升渠道的營(yíng)銷(xiāo)效率。而基于用戶(hù)行為的分析的業(yè)務(wù)推薦模型的準(zhǔn)確性將成為業(yè)務(wù)推薦成功的關(guān)鍵 因此，此項(xiàng)目主要研究的主要課題為如何 利用對(duì)用戶(hù)畫(huà)像的分析結(jié)果，建立數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦， 支 撐實(shí)體渠道和互聯(lián)網(wǎng)渠道提升業(yè)務(wù)推薦成功率 二 、項(xiàng)目工作內(nèi)容 1、 用戶(hù)分群 ：確定客戶(hù)標(biāo)簽， 構(gòu)建用戶(hù)群 根據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)制定標(biāo)簽規(guī)則，對(duì)用戶(hù)業(yè)務(wù)訂購(gòu)情況、活動(dòng)參與情況為客戶(hù)打上標(biāo)簽； 2、產(chǎn)品分析：分析產(chǎn)品類(lèi)型，定制推薦優(yōu)先級(jí) 對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行類(lèi)型分劃，如生活類(lèi)產(chǎn)品、音樂(lè)類(lèi) 產(chǎn)品、商務(wù)類(lèi)產(chǎn)品等； 3 對(duì)產(chǎn)品劃分優(yōu)先等級(jí)； 3、 推薦數(shù)據(jù)輸出： 客戶(hù) -產(chǎn)品相結(jié)合 實(shí)現(xiàn)對(duì)推薦產(chǎn)品進(jìn)行規(guī)則的統(tǒng)一制定、管理和分發(fā)并通過(guò)推薦接口向不同的渠道同步推薦數(shù)據(jù) 三 、系統(tǒng)整體架構(gòu) 通過(guò)客戶(hù)標(biāo)簽，計(jì)算客戶(hù)對(duì)主要產(chǎn)品的潛在價(jià)值； 根據(jù)業(yè) 務(wù)發(fā)展的側(cè)重點(diǎn)不同，為產(chǎn)品和客戶(hù)確定推薦優(yōu)先級(jí)； 系統(tǒng)根據(jù)優(yōu)先級(jí)、潛在價(jià)值等指標(biāo)計(jì)算出客戶(hù)推薦不同產(chǎn)品的推薦評(píng)分； 對(duì)于被推薦客戶(hù)，返回客戶(hù)推薦評(píng)分較高的前幾個(gè)產(chǎn)品； 對(duì)于已推薦產(chǎn)品，返回最有可能使用推薦產(chǎn)品的客戶(hù)群。 四、 推薦模型建立 1、 用戶(hù)分群 用戶(hù)分群主要通過(guò)層次分析法（ Analytic Hierarchy Process，簡(jiǎn)稱(chēng) AHP ）實(shí)現(xiàn)?；舅枷胧牵和ㄟ^(guò)構(gòu)造層次結(jié)構(gòu)模型，進(jìn)行兩兩比較，最后確定權(quán)重。其優(yōu)點(diǎn)是可以解決復(fù)雜的、模糊的定性問(wèn)題，采用定性和定量相結(jié)合的方法達(dá)到目的。 用戶(hù)群分析過(guò)程如下： （ 1） 根據(jù) 用戶(hù)群 規(guī)劃，根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)情況，制定某一用戶(hù)群 的特征 值 4 （ 2） 對(duì)單個(gè)指標(biāo)（如關(guān)鍵字出現(xiàn)頻次等）劃分等級(jí)，根據(jù)離散化賦予不同的得分； 指標(biāo) 打分標(biāo)準(zhǔn) 得分 指標(biāo) 1 XX XX XX XX 指標(biāo) 2 XX XX XX XX （ 3） 根據(jù)圈子對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)及客戶(hù)使用軌跡按照層次分析法，構(gòu)造各指標(biāo)權(quán)重。 指標(biāo) 指標(biāo) 1 指標(biāo) 2 指標(biāo) 3 指標(biāo) i 權(quán)重 1f 2f 3f if （ 4） 根據(jù)用戶(hù)得分公式計(jì)算單個(gè)用戶(hù)得分。 用戶(hù)得分 :ifdfcfbfaP 321（ 5） 對(duì)總分劃分等級(jí)，將符合得分的用戶(hù)歸群內(nèi)用戶(hù)。 以商務(wù)圈為例進(jìn)行用戶(hù)分群分析： 商務(wù)圈的離散標(biāo)準(zhǔn)是： V 網(wǎng)用戶(hù)，漫游次數(shù)，品牌類(lèi)別，通信話(huà)費(fèi)和入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)。 商務(wù)圈判定指標(biāo)離散化得分如下： 指標(biāo) 打分標(biāo)準(zhǔn) 得分 指標(biāo) 打分標(biāo)準(zhǔn) 得分 V 網(wǎng)用戶(hù) 是 10 分 品牌 全球通 10 分 否 4 分 動(dòng)感地帶 6 分 近三 個(gè)月漫游總次數(shù) 0 次 0 分 神州行 2 分 1 次 2 分 當(dāng)月話(huà)費(fèi) 20 0 分 2 次 4 分 20-50 2 分 3-4 次 6 分 50-100 4 分 5-8 次 8 分 100-150 7 分 9 次及以上 10 分 150 以上 10 分 入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng) 1 年 2 分 1-3 年 4 分 3-5 年 7 分 5 年以上 10 分 指標(biāo)權(quán)重： 用戶(hù)群 評(píng)分 指標(biāo) 1 評(píng)分 指標(biāo) 2 評(píng)分 指標(biāo) 3 評(píng)分 指標(biāo) i 5 指標(biāo) 是否 V 網(wǎng)用戶(hù) 近三個(gè)月內(nèi)漫游 總次數(shù) 品牌（動(dòng)感 /全球通 /神州行） 當(dāng)月話(huà)費(fèi) 入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)（精確 到年） 權(quán)重 0.33 0.27 0.20 0.13 0.07 結(jié)論：將得分在 6 分及以上的用戶(hù)判斷為商務(wù)圈用戶(hù)?，F(xiàn)階段商務(wù)圈子占比省內(nèi)全網(wǎng)總?cè)藬?shù)比為5%。 2、 產(chǎn)品分析 （ 1） 產(chǎn)品梳理 及分類(lèi) 通過(guò)人工方式對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品進(jìn)行梳理并形成適合用戶(hù)群的分類(lèi)。 用戶(hù)群 全時(shí)通 彩號(hào) 手機(jī)閱讀 手機(jī)游戲 商務(wù)圈 . （ 2） 制定推薦順序標(biāo)準(zhǔn) 制定出影響業(yè)務(wù)排序得分的標(biāo)準(zhǔn)和權(quán)重，然后根據(jù)公式計(jì)算出某用戶(hù)群各業(yè)務(wù)的推薦值得分，然后根據(jù)得分高低確定推薦順序。 指標(biāo)打分規(guī)則： 指標(biāo) 打分標(biāo)準(zhǔn) 得分 用戶(hù)規(guī)模 XX XX XX XX 退訂率 XX XX XX XX 業(yè)務(wù)推薦權(quán)重： 業(yè)務(wù) 基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 與用戶(hù)群契合度 用戶(hù)規(guī)模 退訂率 . 群內(nèi)業(yè)務(wù)訂購(gòu)占比 權(quán)重 1f 2f 3f if 業(yè)務(wù)推薦 分 :ifdfcfbfaP 3213、 推薦數(shù)據(jù)輸出 與各營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)建立實(shí)時(shí)接口，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦數(shù)據(jù)的輸出。 6 （ 1）、營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)向數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦 系統(tǒng)傳遞需要推薦的用戶(hù)號(hào)碼； （ 2）、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)向 BOSS 系統(tǒng)發(fā)起獲取用戶(hù)當(dāng)前訂購(gòu)關(guān)系的申請(qǐng)； （ 3）、 BOSS 系統(tǒng)反饋用戶(hù)當(dāng)前訂購(gòu)關(guān)系； （ 4）、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶(hù)號(hào)碼，確定用戶(hù)所屬分群 ,并取出該群推薦業(yè)務(wù)列表。取出推薦列表并反饋給營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)，數(shù)據(jù)反饋前需要剔除以下業(yè)務(wù)：已訂購(gòu)業(yè)務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)不能銷(xiāo)售業(yè)務(wù)、該用戶(hù)曾經(jīng)推薦失敗的業(yè)務(wù)。 （ 5）、營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)根據(jù)反饋數(shù)據(jù)，向用戶(hù)進(jìn)行業(yè)務(wù)推薦。并將推薦結(jié)果反饋給數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)，供模型優(yōu)化參考。 五、項(xiàng)目效果 通過(guò)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)的建設(shè)，為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)精細(xì)運(yùn)營(yíng)提 供了強(qiáng)有力的支撐工具。 通過(guò) 2010年 6 月，在成都分公司應(yīng)用以來(lái)，營(yíng)業(yè)人員共利用數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)向用戶(hù)推薦業(yè)務(wù) 110