随着大数据时代的到来，用户获取信息途径的多样化和消费行为的复杂化，使得传统无差别、粗放式的营销手段已经逐渐过时，传统营销模式定向模糊、精准度低的弊端已经逐渐显露出来，收效越来越低，千人千面精准营销应运而生。精准营销是基于用户的历史数据、偏好、行为、消费、位置等多维度属性，抽象划分出多类实体的特征，利用大数据技术进行数据挖掘与分析，将特征抽象、人群圈定、定向营销、效果分析形成闭环，实现精准营销。
电信运营商拥有海量的用户个人信息和用户行为记录，如何利用好这些数据，从中挖掘洞察出每个用户的需求和偏好，从而建立全面完善的用户画像，更好的助力业务人员进行精准的业务推广和引导成为挖掘数据价值的重要手段。
面向电信运营商，通过对用户数据的分析挖掘，构建准实时、日、月的用户画像，助力用户个性化推荐、活动精准投放、营销决策支撑、多类场景赋能等，提升营销精准性，增加用户覆盖率，大幅降低企业营销成本。
利用大数据和AI技术，大模型与小模型结合，聚焦电信业务场景，构建和丰富标签体系，提升标签的深度和广度。构建大数据标签管理平台，围绕标签管理、事件引擎、客户分析、活动评估，从实时营销能力支撑、实时数据感知优化、事件识别及执行、智能策略推荐、营销服务提升、效果评估等方面入手，全面支撑实时营销场景落地；围绕扩群、提质、维挽，实现多场景、多渠道、多触点精准营销和服务，精准匹配产品和策略，开展智慧营销，赋能一线渠道触点。
画像标签：利用大数据技术精准刻画用户画像，结合产品画像，解构用户及产品，将用户的基本属性、套餐属性、行为特征、资源使用情况等数据抽象形成多维度用户标签，最终通过标签组合划分目标客户群体，达到精准营销的目的。
事件管理平台：基于用户的通话行为、消费行为、上网行为、订购行为、客调随销数据等，实时捕获满足业务规则的人群用户，通过事件管理平台告警潜在风险并实行实时管控，或进行实时营销推荐。
大模型应用：建设大模型在营销服务各环节中的加载应用。通过语言模型和场景创新开发智能质检、商机挖掘、话术丰富、知识库问答和数据标注模块。本地化部署的大模型模块可以为营销人员提供在事前、事中、事后的参考和指引。
模型构建：利用机器学习和深度学习算法挖掘用户潜在需求和偏好，从增加用户粘性、保有存量用户、拉新增量用户及预警用户流失等场景出发，搭建数据模型。
标签管理平台作为画像标签、事件触发、专题分析及模型构建的底座，辅助标签规格管理、标签上下线审批，同时针对标签的调用和饱和度输出分析。在事件模块中监控事件运行情况、分析事件活动成效和配置事件规格。针对标签、事件、模型、专题的应用和其对应活动，输出评估结果，从而形成闭环。
某省级电信运营商精准营销项目：
通过对运营商用户数据的归集、分析挖掘和用户画像，实现用户个性化推荐、活动精准投放、营销决策支撑、多类场景赋能、活动评估等。如：事件场景触达中，预警事件每周可触发提醒2000+用户。基站营销事件每周客触派单1600+个用户，成功率达50%以上；通过经营过程跟踪分析，对客触情况需求跟踪，感知客户习惯，洞察客户偏好，制定营销策略和方案，提升营销效率；套餐推荐模型利用相似度算法建模生成“TOP N”推荐列表，帮助用户决策套餐最佳方案；反欺诈模型利用大数据技术进行实时分级预警处置，命中率在60%以上，通报率排名位居集团前列。
