电信运营商数字化运营

从获客到经营,再到维系,大数据建模分析让用户管理更高效

用数据驱动业务

普林科技致力于用数据刻画规律、以数据描摹个体、让数据创造价值,促进客户业务效率提升


高价值用户挖掘

用模型分析用户行为数据,找到您的最佳营销对象,指导营销的最佳策略

业务外呼渠道营销压力大,怎样以最低的营销成本获取最高的转化?普林科技认为,向哪些用户营销,向用户营销什么,应该用数据驱动,而非“拍脑袋”或基于简单的历史经验。


全面洞察用户潜在价值

普林科技在聚合底层数据的基础上,用行业领先的大数据算法建立营销优先级评估模型和用户画像模型,实现对用户接通率、转化率、退订率、投诉率的预测,以及对用户偏好、消费能力等的评估。由此确定营销优先级并洞察目标用户偏好,进而制定精细化的营销策略,实现营销成本下降,用户转化提升。

  • 接通率预测
  • 转化率预测
  • 退订率预测
  • 投诉率预测
  • 用户偏好分析
  • 使用习惯分析
  • 消费能力
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流量提升

建立低流量用户全景画像,找到高提升潜力用户

存量经营竞争背景下,流量成为运营商增收的重要触点。面对占比近50%的低流量用户,通过数据建模分析,可以从用户手机使用行为中,识别出最具有提升潜力的用户,并形成用户画像,进而为业务人员制定精细化营销策略提供参考。


提升潜力一手掌控

普林科技在运营商数据基础上,结合业务经验与数据特征,将有流量提升潜力的用户细分为低流量用户、压抑用户、特色用户,分别建立流量提升潜力挖掘模型、流量使用量预测模型、特色用户偏好挖掘模型。

  • 1
    低流量用户中谁有提升潜力

    • 有潜力
    • 无潜力
  • 2
    压抑用户如何释放

    • 套餐升档
    • 流量包升级
    • 加油包需求
  • 3
    特色用户有什么偏好

    • 视频
    • 音乐
    • 其他
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离网预警

让数据告诉你该挽留谁,如何挽留

存量经营背景下,提高客户留存对运营商至关重要。哪些用户可能流失?怎样的挽留措施最有效?通过大数据建模分析,用户手机使用行为记录可以给你答案。


洞察先机,未雨绸缪

普林科技用大数据建模分析技术,在底层数据基础上,建立多个评估模型,综合衡量用户的在网价值和离网风险,输出挽留客户名单及详情,从而帮助业务人员实施有针对性的挽留措施,减少用户流失。

  • 消费能力评估模型

  • 影响力评估模型

  • 确定性评估模型

  • 活跃度评估模型

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