中國(guó)移動(dòng)通信業(yè)務(wù)服務(wù)創(chuàng)新 獎(jiǎng)勵(lì)申報(bào)書 項(xiàng)目名稱： 基于數(shù)據(jù)挖掘的個(gè)性化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)的研究及實(shí)踐 一、項(xiàng)目基本情況 項(xiàng)目 名稱 中文 基于數(shù)據(jù)挖掘的個(gè)性化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)的研究及實(shí)踐 英文 主要完成人 主要完成單位 主 題 詞 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 經(jīng)營(yíng)分析 客戶評(píng)分 任務(wù)來源 項(xiàng)目起止時(shí)間 二、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 (不超過 800個(gè)漢字 ) 基于數(shù)據(jù)挖掘的個(gè)性化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)是浙江移動(dòng) 公司在經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上，通過研究客戶在呼叫通話、業(yè)務(wù)使用等方面的行為特征，結(jié)合市場(chǎng)營(yíng)銷推出的套餐產(chǎn)品的特征， 采用 數(shù)據(jù)挖掘方法，最大限度的找到客戶與產(chǎn)品的匹配度，并通過營(yíng)業(yè)廳、 10086 等渠道，將產(chǎn)品在合適的時(shí)間、以合適的語言主動(dòng)推薦給合適的客戶，從而 主動(dòng) 贏得營(yíng)銷機(jī)會(huì)，是 繼傳統(tǒng)的價(jià)格戰(zhàn)、促銷戰(zhàn)之后的新的營(yíng)銷模式 ， 是浙江移動(dòng)依托數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，精細(xì)分析、精確營(yíng)銷，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的切實(shí)體現(xiàn)。 圖 1 應(yīng)用場(chǎng)景 移動(dòng)電話的個(gè)人專用特性決定了其業(yè)務(wù)使 用特性，如通話時(shí)長(zhǎng)、短信條數(shù)、彩信條數(shù)、上網(wǎng)流量、彩鈴設(shè)置等，與個(gè)體行為存在一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，任何兩個(gè)移動(dòng)電話的業(yè)務(wù)使用特性都因其使用人的不同而不同，根據(jù)每個(gè)用戶的行為特征分析，通過數(shù)據(jù)挖掘方法建立客戶的特征評(píng)分指標(biāo)庫(kù)，很容易識(shí)別用戶對(duì)于業(yè)務(wù)的偏向性，準(zhǔn)確的定位客戶的業(yè)務(wù)使用特征是整個(gè)課題的第一步。 移動(dòng)公司的營(yíng)銷策略都通過具體的某項(xiàng)產(chǎn)品體現(xiàn)出來，通過建立產(chǎn)品的業(yè)務(wù)特征庫(kù)，結(jié)合業(yè)務(wù)人員的經(jīng)驗(yàn)，與客戶評(píng)分指標(biāo)庫(kù)建立對(duì)應(yīng)關(guān)系，就確立了客戶的產(chǎn)品特征，這是進(jìn)行準(zhǔn)確產(chǎn)品推薦的基礎(chǔ)，也是整個(gè)課題的第二步。 傳統(tǒng)的產(chǎn)品推薦 方式往往是采用廣告和短信的形式，但這些方法比較粗曠，存在成本較高，針對(duì)性不強(qiáng)，響應(yīng)率較低，客戶感知不好等缺點(diǎn)，而營(yíng)業(yè)廳 、 10086 等是 與客戶直接接觸的渠道 ， 如果 突破傳統(tǒng)渠道僅為受理咨詢業(yè)務(wù)的范疇 ， 在受理 業(yè)務(wù)的同時(shí)由營(yíng)業(yè)員或客服人員主動(dòng)提醒用戶辦理合適的產(chǎn)品，將極大的降低營(yíng)銷成本，提升客戶的感知?；诳蛻?的產(chǎn)品特征，建立個(gè)性化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，將分析 后的推薦清單 結(jié)果通過互動(dòng)接口推送到營(yíng)業(yè)廳客戶 營(yíng)業(yè)廳 ， 10086 自動(dòng)彈出的推薦產(chǎn)品信息 客戶接受：當(dāng)場(chǎng)辦理 客戶考慮：后續(xù)跟進(jìn) 客戶拒絕：記錄信息 營(yíng)業(yè)員 或 10086面對(duì)面推薦 結(jié)果抽取 門戶 系統(tǒng) 經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng) 分公司營(yíng)銷計(jì)劃 目標(biāo)客戶 挖掘 推薦 方案設(shè)計(jì) 推薦 規(guī)則配置 推薦效果評(píng)估 總結(jié)報(bào)告、后續(xù)營(yíng)銷政策 等渠道，在客戶辦理 咨詢 業(yè)務(wù)的同時(shí)，主動(dòng)提醒營(yíng)業(yè)員 或客服人員 進(jìn)行產(chǎn)品推薦，并輔之與一定的考核評(píng)估手段，如店員積分，從而實(shí)現(xiàn)精確營(yíng) 銷，這是課題的第三步。 2007 年 10 月，個(gè)性化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)在浙江全省營(yíng)業(yè)廳完成部署，并已取得良好效果，2008 年 2 月推廣到客服 10086。 三、項(xiàng)目詳細(xì)內(nèi)容 1、 立項(xiàng)背景（不超過 800 個(gè)漢字） （ 1）準(zhǔn)確定位產(chǎn)品的潛在用戶群從而提高營(yíng)銷成功率是電信運(yùn)營(yíng)商面臨的重要課題 隨著國(guó)內(nèi)電信市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日漸激烈，電信運(yùn)營(yíng)商的經(jīng)營(yíng)模式已逐漸由“技術(shù)驅(qū)動(dòng)”向“市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)”、“客戶驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)化，形成以“客戶為中心”的策略導(dǎo)向。以用戶需求為導(dǎo)向的市場(chǎng)策略，要求運(yùn)營(yíng)商必須不斷加強(qiáng)對(duì)用戶的研究水平，更好的滿足用戶需求，提高自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力 。 然而，如何對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分和分類 ， 針對(duì)不同的客戶群實(shí)施差異化營(yíng)銷和服務(wù) ，向用戶推介 合適的 產(chǎn)品或者服務(wù) ，是 電信運(yùn)營(yíng)商們?cè)诎l(fā)展業(yè)務(wù)過程中卻面臨著一系列問題 ， 為了實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)用戶群的精準(zhǔn)營(yíng)銷，解決業(yè)務(wù)發(fā)展難的問題，有必要對(duì)用戶的業(yè)務(wù)使用行為特征和用戶需求偏好進(jìn)行深 入分析，從而找到產(chǎn)品或服務(wù)的潛在用戶群。 （ 2）利用與客戶接觸的渠道向客戶主動(dòng)推薦合適的服務(wù)或產(chǎn)品是精細(xì)化營(yíng)銷的需要 傳統(tǒng)電信服務(wù)或產(chǎn)品的推廣渠道以廣告、短信為主， 但這些營(yíng)銷模式存在一些不足，首先其比較粗礦，往往營(yíng)銷成本較高，而針對(duì)性卻不強(qiáng)；其次，也 不夠直接，客戶在了解了信息后，還要主動(dòng)發(fā)短信或到營(yíng)業(yè)廳去辦理，因此響應(yīng)率往往較低，客戶感知也不好，而營(yíng)業(yè)廳、 10086 客服中心等是電信企業(yè) 與客戶 面對(duì)面 直接接觸的渠道 ，如果突破傳統(tǒng)的被動(dòng)受理業(yè)務(wù)的模式，在受理業(yè)務(wù)的同時(shí)由營(yíng)業(yè)員或客服人員主動(dòng)提醒用戶辦理合適的服務(wù)或產(chǎn)品，將極大的降低營(yíng)銷成本，增強(qiáng)客戶感知，從而提高受理成功率，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化營(yíng)銷的目標(biāo)。 （ 3）經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)為個(gè)性化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)的建立及應(yīng)用提供了基礎(chǔ)條件 從 2002 年末開始，浙江移動(dòng)公司就在集團(tuán)公司的統(tǒng)一部署下，開始了經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng) 過兩年 多時(shí)間的實(shí)踐，完成了企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)，形成了比較完備的主題分析和報(bào)表體系，具備了利用數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)客戶進(jìn)行分析的能力； 2005 年經(jīng)營(yíng)分析 建設(shè)，突出了“經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)應(yīng)用體系向營(yíng)銷一線延伸，完成運(yùn)營(yíng)性質(zhì)轉(zhuǎn)型，突顯系統(tǒng)應(yīng)用價(jià)值”這一目標(biāo)，與業(yè)務(wù)系統(tǒng)建立互動(dòng)接口，將分析結(jié)果推送到前臺(tái)機(jī)制的建立為個(gè)性化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)的建立及推向營(yíng)銷一線提供了基本條件。 2、 詳細(xì) 技術(shù) 內(nèi)容（不超過 1000 個(gè)漢字） （ 1） 系統(tǒng)軟件體系架構(gòu) 浙江移動(dòng)基于數(shù)據(jù)挖掘的 個(gè)性化產(chǎn)品推薦系統(tǒng) 在邏輯結(jié)構(gòu)上分為三層： 、數(shù)據(jù)挖掘?qū)?、?yīng)用 接口層： 經(jīng) 營(yíng) 分 析 系 統(tǒng)數(shù) 據(jù) E T L 層通 話 信 息新 業(yè) 務(wù) 使 用 信 息用 戶 帳 單 信 息定 購(gòu) 服 務(wù) 產(chǎn) 品 信 息投 訴 信 息數(shù) 據(jù) 挖 掘 層評(píng) 分 模 型基 于 客 戶 統(tǒng) 一 視 圖的 客 戶 價(jià) 值 評(píng) 分應(yīng) 用 接 口 層B O S S 統(tǒng) 一 門 戶1 0 0 8 6 客 服網(wǎng) 上 營(yíng) 業(yè) 廳短 信 營(yíng) 業(yè) 廳客 戶 經(jīng) 理V I P 俱 樂 部導(dǎo) 入 模 型手 工 導(dǎo) 入 推 薦 清 單其 它 信 息圖 2 系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)圖 （ a） 數(shù)據(jù) 要負(fù)責(zé)原始數(shù)據(jù)的收集、抽取、轉(zhuǎn)換、裝載，基礎(chǔ)原始數(shù)據(jù)包含詳細(xì)通話信息、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)使用信息、增值業(yè)務(wù)使用信息、用戶帳單信息、定購(gòu)服務(wù)產(chǎn)品信息等，主要從浙江移動(dòng)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中獲得。將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為挖掘所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是這層的重點(diǎn)工作。 （ b）數(shù)據(jù)挖掘?qū)?主要包括評(píng)分模型和導(dǎo)入模型： 評(píng)分模型是指從客戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)出發(fā)，提煉出有效的客戶知識(shí)，作為評(píng)分的指標(biāo)，主要包括漫游指數(shù)、長(zhǎng)途指 數(shù)、優(yōu)惠指數(shù)、新業(yè)務(wù)指數(shù)、短信指數(shù)、價(jià)格敏感指數(shù)、綁定粘度指數(shù)、資源消耗指數(shù)等，各種指標(biāo)采用不同的算法得出，如新業(yè)務(wù)指數(shù)采用聚類算法，將這些指數(shù)與具體的產(chǎn)品屬性相對(duì)應(yīng)，得到各類產(chǎn)品的推薦用戶群，如對(duì)漫游指數(shù)超過 8的用戶推薦漫游通產(chǎn)品等。 導(dǎo)入模型則 主要是為了滿足個(gè)性化的推薦用戶群需要，比如某些推薦用戶群需要單獨(dú)挖掘計(jì)算所得，則需要提供直接導(dǎo)入的功能，以快速的響應(yīng)市場(chǎng)營(yíng)銷需要。 （ c）應(yīng)用接口層 應(yīng)用接口層是與外部業(yè)務(wù)系統(tǒng)接口通道。個(gè)性化產(chǎn)品用戶分析的結(jié)果通過這個(gè)接口層營(yíng)業(yè)前臺(tái)（如 一門戶 系統(tǒng)）、客服系統(tǒng) 廳等 ，在這些外圍系統(tǒng)上建立個(gè)性化產(chǎn)品推薦流程，在客戶來營(yíng)業(yè)前臺(tái)咨詢辦理業(yè)務(wù)的同時(shí)，個(gè)性化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)自動(dòng)提示營(yíng)業(yè)員進(jìn)行新產(chǎn)品的推薦，同時(shí)將推薦的結(jié)果通過這個(gè)接口返回到經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)中，作為評(píng)估推薦效果的依據(jù)。 （ 2） 系統(tǒng)硬件體系架構(gòu) 經(jīng)營(yíng)分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)由 4臺(tái) 595組成 ,其完成 從各業(yè)務(wù)源系統(tǒng)中將相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽 取、清洗、加工、整理并加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ，并根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘需要生成相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；數(shù) E T L / 數(shù) 據(jù) 倉(cāng) 庫(kù) 服 務(wù) 器I B M p 5 9 5E T L / 數(shù) 據(jù) 倉(cāng) 庫(kù) 服 務(wù) 器I B M p 5 9 5數(shù) 據(jù) 挖 掘 服 務(wù) 器I B M p 6 2 0營(yíng) 銷 W E B 服 務(wù) 器 / 其 它 應(yīng) 用I B M p 5 9 5專 題 倉(cāng) 庫(kù) 磁 盤 陣 列 1 D M X 3 5 0 0主 倉(cāng) 庫(kù) 磁 盤 陣 列D M X 3 5 0 01 2 8 口 光 纖 交 換 機(jī)E D - 4 8 0 0 0 8 口 光 纖 交 換 機(jī)E D - 4 8 0 0 0 局 域 網(wǎng)交 換 機(jī)C a t a l y s t 6 5 1 3數(shù) 據(jù) 挖 掘 客 戶 端 I B M x 3 6 6其 它 客 戶 端 圖 3 硬件體系架構(gòu) 據(jù)挖 掘服 務(wù)器由 2臺(tái) 620服務(wù)器組成，其根據(jù)建好的模型執(zhí)行具體的數(shù)據(jù)挖掘過程。應(yīng)用服務(wù)器（ 2臺(tái) 595組成，其完成與業(yè)務(wù)系統(tǒng)交互等功能。 （ 3） 數(shù)據(jù)挖掘算法 通過本次個(gè)性化產(chǎn)品推薦項(xiàng)目，建立了 客戶評(píng)分的數(shù)據(jù)模型，該模型的建設(shè)思路如下： 以客戶為中心 , 從客戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)出發(fā)，提煉出有效的客戶知識(shí)，作為評(píng)分的指標(biāo) 。 圖 4 客戶評(píng)分設(shè)計(jì)思路 以下列舉了部分 指標(biāo)的 數(shù)據(jù)挖掘 方法 ， 如對(duì)于 漫游指數(shù) ，首先 根據(jù)用戶的通話資料， 進(jìn)行 漫游影響因素分析，得到漫游時(shí)長(zhǎng)與用戶總通話時(shí)長(zhǎng)是最大的影響變量，然后根據(jù)聚類分析得到各變量的權(quán)重，從而決定最終的漫游指數(shù)計(jì)算方法。 指數(shù)名稱 計(jì)算方法 評(píng)分方法 漫游指數(shù) F(漫游時(shí)長(zhǎng) ,用戶總通話時(shí)長(zhǎng) ) 聚類評(píng)分 長(zhǎng)途指數(shù) F(長(zhǎng)途時(shí)長(zhǎng) ,用戶總通話時(shí)長(zhǎng) ) 聚類評(píng)分 優(yōu)惠指數(shù) F(優(yōu)惠費(fèi)用 ,實(shí)際費(fèi)用） 聚類評(píng)分或分位點(diǎn)評(píng)分 虛擬網(wǎng)比重指數(shù) F(虛擬網(wǎng)時(shí)長(zhǎng) ,用戶總通話時(shí)長(zhǎng) ) 聚類評(píng)分或分位點(diǎn)評(píng)分 新業(yè)務(wù)指數(shù) F(新業(yè)務(wù)費(fèi)用 ,用戶總費(fèi)用 ) 聚類評(píng)分 短信指數(shù) F(用戶發(fā)短信次數(shù) ) 分位點(diǎn)評(píng)分 +主觀 經(jīng)驗(yàn) 撥打 1860 指數(shù) F(撥打 1860 指數(shù) ) 分位點(diǎn)評(píng)分 +主觀經(jīng)驗(yàn) 綁定粘度指數(shù) F(綁定時(shí)間 ,虛擬網(wǎng)比重 ,交往圈比重 ) 分位點(diǎn) 價(jià)格敏感指數(shù) F(長(zhǎng)比例 ,優(yōu)惠時(shí)長(zhǎng)比例，查詢?cè)捹M(fèi)次數(shù) 比例 ) 分位點(diǎn) 資源消耗指數(shù) 總時(shí)長(zhǎng) *(發(fā)短信次數(shù)網(wǎng)間互通夢(mèng)網(wǎng) 短信 )*位點(diǎn) 最終利用計(jì)算的指數(shù)形成與產(chǎn)品對(duì)應(yīng)關(guān)系，作為向用戶推薦的依據(jù)。 客戶信息 客戶 知識(shí) 客戶數(shù)據(jù) （原始） 在 “數(shù)據(jù) ”和 “信息 ”的基礎(chǔ)上，經(jīng) 過深入數(shù)據(jù)分析，提煉出的用戶特征屬性 對(duì)客戶數(shù)據(jù)的圖形化描述 基本屬性 行為屬性 具體 抽象 行為類 心理類 綜合特征知識(shí) 漫游指數(shù) 長(zhǎng)途指數(shù) 新業(yè)務(wù)指數(shù) 短信指數(shù) 撥打 1860指數(shù) 優(yōu)惠指數(shù) 虛擬網(wǎng)比重指數(shù) 綁定 粘度指數(shù) 資源消耗指數(shù) 價(jià)格敏感 指數(shù) 流失傾向 指數(shù) 客戶類型 圖 5 客戶評(píng)分與產(chǎn)品 對(duì)應(yīng) 策略 （ 4）規(guī)則設(shè)置模塊 為了加強(qiáng)對(duì)于營(yíng)銷活動(dòng)支撐，滿足靈活配置的需要，該系統(tǒng)支持多層產(chǎn)品定義，針對(duì)每 個(gè)層次有單獨(dú)的優(yōu)先級(jí)概念并可配置相關(guān)推薦信息，如產(chǎn)品 描述和理由 。 圖 6 規(guī)則設(shè)置 為了在推薦的同時(shí)充分考慮用戶感知，該系統(tǒng)支持靈活的推薦規(guī)則設(shè)置，包括 推薦產(chǎn)品數(shù)量 ，指定時(shí)間內(nèi) 最多推薦次數(shù) ， 推薦失敗幾個(gè)月內(nèi)不再推薦 及 推薦信息的有效期 等規(guī)則。 信用度 高端性 客戶價(jià)值 滿意度 活躍度 穩(wěn)定性 資源消耗指數(shù) 漫游指數(shù) 長(zhǎng)途指數(shù) 客戶評(píng)分體系 價(jià)格 產(chǎn)品 服務(wù) 營(yíng)銷產(chǎn)品與服務(wù)策略 客戶特征 優(yōu) 先 級(jí) 3、主要業(yè)務(wù)服務(wù)創(chuàng)新點(diǎn)（不超過 800 個(gè)漢字） 浙江移動(dòng) 個(gè)性化產(chǎn)品推薦系統(tǒng) 的構(gòu)建，在以下 三 個(gè)方面突破 傳統(tǒng)模式，實(shí)現(xiàn) 創(chuàng)新： （ 1）突破了傳統(tǒng)營(yíng)業(yè)廳被動(dòng)辦理業(yè)務(wù)的模 式，實(shí)現(xiàn) 在營(yíng)業(yè)廳等場(chǎng) 所 主動(dòng)向客戶推薦業(yè)務(wù)的新營(yíng)銷模式 。 隨著 電信市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日漸激烈 ， 電信運(yùn)營(yíng)商的經(jīng)營(yíng)模式已逐漸由“技術(shù)驅(qū)動(dòng)”向“市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)”、“客戶驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)化，形成以“客戶為中心”的策略導(dǎo)向。 傳統(tǒng)的 推銷服務(wù)或產(chǎn)品的主要方式是通過廣告、短信等手段，但這些手段往往比較粗礦， 存在成本較高，響應(yīng)率較低，客戶感知不夠等缺點(diǎn)。 個(gè)性化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)將 營(yíng)業(yè)廳 轉(zhuǎn)變向用戶進(jìn)行主動(dòng)產(chǎn)品推薦的合適的場(chǎng)所，實(shí)現(xiàn)了 一種新的人性化營(yíng)銷模式。 （ 2）突破了經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)僅為決策支持系統(tǒng)的范疇，實(shí)現(xiàn)其分析成果面向營(yíng)銷生產(chǎn)一線的目標(biāo) 。 傳統(tǒng)的 經(jīng)營(yíng)分析系 統(tǒng)僅局限在自身的系統(tǒng)內(nèi)，如主題、報(bào)表，其數(shù)據(jù)挖掘和鉆取的成果不能為生產(chǎn)系統(tǒng)直接使用，而個(gè)性化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)則利用數(shù)據(jù)挖掘的成果，通過互動(dòng)方式直接將成果應(yīng)用于營(yíng)銷一線，提高了分析力轉(zhuǎn)化為執(zhí)行力的效率， 提升 了 系統(tǒng)應(yīng)用能力，增強(qiáng)業(yè)務(wù)應(yīng)用流程支撐 。 （ 3）客戶評(píng)分模型首次對(duì)客戶的各方面屬性以指標(biāo)的形式量化，便于客戶精細(xì)化管理基于營(yíng)銷策略與應(yīng)用來牽引 客戶評(píng)分模型的 建設(shè)，從營(yíng)銷策略的制定與營(yíng)銷管理的實(shí)際應(yīng)用入手來考慮指標(biāo)的設(shè)計(jì) ， 以客戶為中心 , 從客戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)出發(fā)，提煉出有效的客戶知識(shí)，作為評(píng)分的指標(biāo) ，如 資源消耗指數(shù) 、價(jià)格敏感指數(shù)等，各種指數(shù)根據(jù)實(shí)際情況采用不同的分析方法獲得，并以“ 10 分制”量化，實(shí)現(xiàn)了分析方法復(fù)雜化、結(jié)果簡(jiǎn)單化的目標(biāo)，便于市場(chǎng)人員的理解并能有效應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)一線 。 4、應(yīng)用情況（不超過 800 個(gè)漢字） （ 1）參與 度超過 80 該系統(tǒng)自 2007 年 10 月在浙江移動(dòng)營(yíng)業(yè)廳前臺(tái)（統(tǒng)一門戶）完成部署 3 個(gè)月以來，浙江9個(gè)地市 、 77個(gè)縣市、 800多家自辦營(yíng)業(yè)廳共 4000多營(yíng)業(yè)員參與進(jìn)來，地市參與率達(dá)到 縣市參與率達(dá)到 參與率統(tǒng)計(jì) 地市 地市參 與率 縣市總數(shù) 縣市參 與數(shù) 縣市參與 率 自辦營(yíng)業(yè) 廳總數(shù) 自辦營(yíng)業(yè)廳參 與數(shù) 自辦營(yíng)業(yè)廳 參與率 衢州 100% 5 5 63 53 杭州 100% 14 14 171 146 湖州 100% 5 5 81 70 嘉興 100% 6 6 99 93 寧波 100% 12 11 207 181 紹興 100% 6 6 98 87 臺(tái)州 100% 9 9 126 44 溫 州 100% 11 11 187 102 麗水 0% 9 0 89 0 金華 100% 9 9 113 47 舟山 0% 4 0 40 0 合計(jì) 90 76 1274 823 （ 2） 推薦成功率超過 40 自 2007 年 10 月上線以來， 3 個(gè)月內(nèi) 通過該系統(tǒng)開展了 74 項(xiàng)營(yíng)銷活動(dòng)（涉及 129 個(gè)推薦產(chǎn)品）， 共進(jìn)行了 40 多萬筆業(yè)務(wù)的推薦，成功 18 萬筆，涉及 30 萬用戶， 推薦成功率達(dá)到40以上 。 推薦成功率 地市 推薦量 成功量 考慮量 拒絕量 成功率 衢州 12676 6494 1652 4530 杭州 39165 29278 4827 5060 湖州 8295 4020 2734 1541 嘉興 206807 68295 100833 37679 寧波 113958 61382 35368 17208 紹興 26556 9346 12773 4437 臺(tái)州 146 113 20 13 溫州 705 407 197 101 麗水 0 0 0 0 金華 1372 1178 157 37 舟山 0 0 0 0 合計(jì) 409680 180513 158561 70606 （ 3） 豐富的推薦 內(nèi)容 下 表顯示了近三個(gè)月主要的營(yíng)銷活動(dòng)產(chǎn)品推薦情況（推薦量排名前 15），包括各類推薦產(chǎn)品 。 部分營(yíng)銷活動(dòng)推薦情況及收益估算 地市 營(yíng)銷活動(dòng)名稱 推薦量 成功量 成功率 月費(fèi)率 （元） 月收益（萬 ） 嘉興 品牌卡換卡 47520 41399 0 嘉興 新業(yè)務(wù)營(yíng)銷 44176 2748 3 杭州 新業(yè)務(wù)營(yíng)銷 38060 28737 6 寧波 品牌專屬 免費(fèi)升級(jí) 32866 26565 0 寧波 金秋專享手機(jī)卡升級(jí)大行動(dòng) 18109 14709 0 嘉興 虛擬網(wǎng)推廣 17737 4039 10 嘉興 心機(jī)歡樂送 17559 2673 200 寧波 11 月前臺(tái)推薦新業(yè)務(wù) 13924 1384 3 嘉興 神州行大眾卡系列營(yíng)銷活動(dòng) 10786 4052 5 寧波 到期積分推薦 10524 9317 0 寧波 真情回饋 積分選您所愛 10059 5904 0 嘉興 新業(yè)務(wù)營(yíng)銷 9426 716 3 寧波 11 月前臺(tái)推薦新業(yè)務(wù) 9219 1191 5 嘉興 虛擬網(wǎng)推廣 8459 855 10 嘉興 心機(jī)歡樂送 8236 2994 200 5、 經(jīng)濟(jì)及社會(huì)效益 （不超過 800 個(gè)漢字） （ 1）經(jīng)濟(jì)效益 根據(jù)推薦的產(chǎn)品費(fèi)率估算（假設(shè)推薦的產(chǎn)品僅生效 3 個(gè)月）， 3 個(gè)月保守估計(jì)共獲取超過 600 萬的收益，每月則至少能為移動(dòng)公司增加 200 萬的收入，下表為 計(jì)算 明細(xì) 表： （單位：人民幣萬元） 項(xiàng)目總投資額 40 回收期（年） 目 年份 新增利潤(rùn) 新增稅收 創(chuàng)收外匯（美元） 節(jié)支總額 2007 年 10 月2007年 12月 600 各欄目的計(jì)算依據(jù)： 1、項(xiàng)目總投資 所有硬件設(shè)備利 舊（共用分析系統(tǒng)硬件設(shè)備），所有軟件利舊（利用現(xiàn)有經(jīng)分系統(tǒng)的前后臺(tái)軟件）， 4人開 發(fā)耗時(shí) 3個(gè)月，按人力資源部提供的每人 40萬 /年的成本估算，總投資 40萬。 2、新增利潤(rùn) 項(xiàng)目實(shí)施后，近三個(gè)月利用該系統(tǒng)共進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng) 74次，推薦產(chǎn)品達(dá)到 129個(gè)，總計(jì) 利潤(rùn) 3個(gè)月推薦成功的 產(chǎn)品 筆數(shù) *推薦 產(chǎn)品的費(fèi)率，共計(jì) 600萬元 3、回收期 項(xiàng)目總投資 40萬，每年利潤(rùn) 600/3*12=2400，則回收年限為 40/2400= 可回收全部投資成本 （ 2） 社會(huì) 效益 除直接收益外，個(gè) 性化推薦 還 充分貫徹了“以客戶為中心”的理念， 在彰顯公司形象 ,提高服務(wù)質(zhì)量 ， 增強(qiáng)用戶 感知及滿意度方面 取得不錯(cuò)的效果 ： (a) 積分到期提醒客戶換實(shí)物活動(dòng)： 利用該系統(tǒng)主動(dòng)提醒積分快到期的用戶兌換 實(shí) 物， 切切實(shí)實(shí)的 真誠(chéng)回饋客