电信运营商实施5G营销难点及方法探讨

通信企业的网络建设与业务发展在不断进步与突破,电信运营商都在积极、主动转变和创新营销模式,将网络建设、服务提升、价值创造作为建立和巩固核心竞争优势的主要手段。在此背景下,电信运营商要敏锐把握5G时代的发展机遇,基于用户需求的视角打造营销管理新模式,推动自身的高质量发展。本文首先分析了电信运营商实施5G营销的意义,其次针对电信运营商实施5G营销难点进行分析,最后提出了几点营销方法,以期能够为相关工作提供一定参考。

基于集成学习算法的5G用户流失预警方法研究

随着5G技术的发展,5G用户的流失预警已成为移动运营商的重要任务。然而,传统的用户流失预警方法在5G营销领域存在准确性和可靠性不高的问题。为了解决5G用户流失预测问题,文章将集成九大机器学习算法,结合5G降档以及离网用户的标签数据和消费行为,构建一个基于集成学习算法的用户流失预警模型。研究结果表明,基于集成学习算法的5G用户流失预警方法具有较高的准确率、实时性和可靠性,可以有效地提高5G用户流失预警的效率。

基于GBDT算法的潜在5G用户预测研究与实现

5G用户规模发展是新时代新基建大背景下运营商5G网络建设的终极目标。传统的通过人工方式进行营销发展存在诸多不足,浪费大量人力物力财力。针对这些缺点,基于运营商O域和B域数据引入梯度提升决策树(GBDT)分类算法,通过学习存量5G用户正负样本在历史网络上产生的出账数据和网络数据建立5G用户分类预测模型,做到精准挖掘5G潜在用户,提升市场营销的命中率。研究结果表明,基于GBDT算法的潜在5G用户预测模型能有效预测5G目标用户,提高5G用户转化率,对5G用户发展起到积极推动作用。

基于多层感知机的5G潜在客户预测

关于5G潜在用户的分析与预测,基于每月用户更换5G套餐数据,分析了4G用户更换5G套餐的行为特征,识别出目前4G用户具有更换5G套餐的需求群体,进行5G潜在客户营销。在对数据预处理后,利用多层感知机对数据进行10000迭代训练,通过对权重的调整,达到最优拟合效果,完成对5G潜在客户的预测。通过构建多层感知机模型,对未升级5G的4G用户的预测精准度达到90%以上,满足一般的商业需求。