针对酒企的运营商大数据解决方案 中国移动通信集团河北有限公司 2019年09月 目录 一、数据优势 二、业务督查 三、精准营销 实时获取用户产生的通话、手机上网、行为活动等信息，并通过客户标签和模型，进行用户信息的实时筛选、归类、分析及展现，最高可实现秒级的数据输出。 实时性 用户终端开机即可不间断采集数据信息，数据资源的持续性可以实现对历史数据的追溯，并按年、季、月、日、小时、分钟、秒等不同的颗粒度进行输出。 持续性 全国移动用户总量超过8亿户，市场占有率达到6成，海量用户样本为大数据应用服务提供坚实基础。 规模性 通话、上网、位置移动等均属于用户工作生活所产生的真实行为，可提供真实可靠的大数据样本信息及各类行为所反映的用户特征。 真实性 数据资源覆盖通信、上网行为、搜索行为、位置、身份、社交、支付、终端、时序等领域，范围最广。 全面性 安全性 严格遵守原始数据不出局原则，只做大范围群体分析，不针对小众及细分群体分析；严格执行国家、行业、中国移动信息安全相关法律法规和管理规范。 运营商数据价值 多类型位置能力 运营商具备持续、连贯的位置数据，通过对位置数据划分为不同的模型，应用于多种业务场景。 客户触达能力 短信、外呼、微信公众号、10086APP、家宽产品、自有互联网产品的精准触达能力。 标签洞察能力 六大基本标签库，企业和家庭两大画像标签库、外域数据接入能力，形成广泛的用户标签体系。 对外大数据核心能力 目录 一、数据优势 二、业务督查 三、精准营销 业务督查需求分析 零售业（以酒业为例）市场推广方式多样，推广费用逐年上涨，目前主要核查手段是通过现场照片、协议、发票收据等，核查方式存在漏洞且工作量极大，亟需利用大数据、人工智能技术提升核查手段。 对于预警出的疑似虚假费用，将重点督查或直接现场督查，用数据指引督查方向，更客观、准确 明确督查方向 在传统的“撒网”督查方式下，深度挖掘出常规方式无法督查出的虚假，进一步节支降本 降本收益 由于督查人力有限，不可能每一家网点都电话督查和现场督查，故使用创新督查方式可以使造假人员产生恐惧，从而收敛或真实执行，净化市场 心理震慑 缩小重点督查场景范围，细化督查防线，减少人工核查工作量，提高核查工作效率 提高工作效率 运 营 商 大 数 据 算 法 指 导 的 市 场 费 用 核 查 方 案 优 势 市场推广要花钱，但要花好钱！ 通过输入相关人手机号、推广时间、相关位置3个维度信息，验真其在特定时间是否出现在指定位置，为业务督查部门提供督查方向。 姓名 手机号 时间（精确到天） 位置（精确到经纬度） 渠道宣传陈列 客情旅游 消费者宴席推广 客户赠酒 根本号码识别运营商 以手机号为唯一标识 评估分数 0 100 10 分数较低，有异常情况，需重点关注 快消品督查 四大重点市场费用场景 渠道宣传费 酒品样品陈列作为渠道宣传的主要方式，由经销商与商场超市合作陈列酒品样品，此费用由经销商上大型商场一次陈列报给集团批复 消费者宴席推广 经销商与酒店合作，在领导家宴、普通家宴，红白喜事宴席情况，以赠送酒品形式进行宣传推广 客情旅游 经销商为大客户进行客情旅游服务，主要为国外游，由经销商上报给集团核批 客情维护 对有合作关系的客户采用赠送产品或礼品的形式进行客户客情关系维护 消费者宴席推广核查方案 分析当事人、经办人手机号是否为“回访专号”专门应付电话督查，即无流量使用，未注册微信、微博、支付宝等常用APP 分析在家宴举办期间，是否有频繁的通话量，真实用户举办宴席期间的通话量一定高于平常 分析当事人、经办人的征信信息 分析该号码套餐使用情况，即是否正常使用呼入、呼出、短信等 渠道宣传陈列推广核查方案 商超负责人号码 陈列时间 陈列位置 建模信息 征信信息 分析商超负责人征信报告 客情旅游费用核查方案 D C B A “回访专号”判定 分析参加旅游人员号码是否为“回访专号” 出入境分析 国外游分析其是否到达国际机场且离境 景区位置一致性 是否达到上报旅游区域，以及旅游人员位置的一致性 交通枢纽位置分析 该号码是否在旅游期间出现在汽车站、高铁站或机场 建模信息 参加旅游人员号码 客情维护费用核查方案 01 02 03 “回访专号”判定 客户分析 位置分析 1、客户征信 2、客户话务套餐 3、客户是否与人名和号码匹配一致 …… 分析客户号码是否为“回访专号” 1、号码持有人是否经常出现在已知的客户位置附近 2、赠礼多为高管或领导，验证白天（对方公司位置）、夜晚常驻位置（是否出入高档消费区） Hadoop/HBase 基础模型算法设计 针对运营商数据体量大、指标众多、模型设计复杂等问题，采用大数据处理技术，集合机器学习算法库，挖掘底层基础数据与样本潜在规律。 HDFS Spark SQL/MLlib Spark Mllib/TF L-BFGS/GS 依托于Hadoop、Spark等大数据生态环境，模型实现了海量数据的离线处理+实时查询功能。通过反复调优与算法选择，模型的准确率在80%以上，查全率在60%以上。 核查场景 评估详情分析 评估结果查询 信息录入 场景选择 异常情况分析 总体查询情况 异常出现率折线图 异常原因分布次数图 异常占比TOP10