基于大数据与GIS地图的外来务工人员聚集区域场景识别与探究

为了主动挖掘务工客户需求,寻找外来务工人员聚集区域,本文基于运营商大数据分析能力,提出了一种外来人员聚集区域的识别方法,并依据网格区域划分规则,将识别结果下沉至微格。为了方便业务人员的使用,同步建立了一套基于GIS地图及H5页面的手机端展示能力,提升了系统展示的直观性及业务人员使用的便捷性。业务人员根据外来人员区域分布特点,制定相应的营销场景及策略,并将任务下发到一线网格人员手中。网格人员根据工具指引,到达相应区域,面向务工人员开展营销,从而形成一套完整的、面向外来务工人员的营销场景,推动外来务工市场的发展。

开创私域流量运营新模式

随着互联网渠道的发展,运营商渠道的获客与活客难度逐渐增大,客户的消费习惯快速转变,传统的服务运营模式已无法适应快速的环境变化。2020年,新冠疫情突然爆发,线下接触客户通道收窄,存在大量的“不愿接电话、不爱看短信、不想到厅店的”“渠道失联”客户,营销服务工作难以开展,生产经营面临巨大压力,如何调整渠道布局、进行运营价值的深度挖掘,亟待我们思考与探索。移动互联网时代,社交类电商呈爆发式增长,以微信为代表的社交类App成为移动端主要流量入口,微信活跃用户已超10亿,客户市场庞大。在此背景下,“星火联盟统一营销服务平台”应需而生,通过集成IOP标签、大数据平台等多个系统,我们打通了企业微信与微信app之间的壁垒,让一线服务人员可以直接添加微信好友,进行跨平台的沟通。通过精准推荐、营销工具的开发,真正赋能一线员工,建立“人与人的连接、人与服务的连接、企业与客户的连接”,通过这种有温度的社交服务,开创私域流量运营新模式。

一种基于邻近基站小区切换的基站位置校正模型

由于运营商基站数量众多、变更频繁,人工录入失误等因素,致使基站位置坐标数据可能存在一定比例的错误信息,为准确定位引入一种难以根除的系统性偏差。为了从根本上完善数据质量、提升定位精度与位置类服务质量,文章提出一种基于邻近基站小区切换的模型,可以从全部基站位置信息中发现存在位置偏差、错误或者无位置信息的基站,给出这些基站的建议位置信息。本模型首先对信令数据进行预处理,滤除噪声与无用信息,提升数据质量,降低数据量;然后,根据一定时间内大量用户连续移动的轨迹信息,提取临近区域基站小区簇切换特性,根据该簇基站小区的位置信息,给出存在错误位置或者无位置信息的基站的建议位置信息。