随着大数据时代的到来，用户获取信息途径的多样化和消费行为的复杂化，使得传统无差别、粗放式的营销手段已经逐渐过时，传统营销模式定向模糊、精准度低的弊端已经逐渐显露出来，收效越来越低，千人千面精准营销应运而生。精准营销是基于用户的历史数据、偏好、行为、消费、位置等多维度属性，抽象划分出多类实体的特征，利用大数据技术进行数据挖掘与分析，将特征抽象、人群圈定、定向营销、效果分析形成闭环，实现精准营销。
电信运营商拥有海量的用户个人信息和用户行为记录，如何利用好这些数据，从中挖掘洞察出每个用户的需求和偏好，从而建立全面完善的用户画像，更好的助力业务人员进行精准的业务推广和引导成为挖掘数据价值的重要手段。
面向电信运营商，以用户画像、标签管理、客户分群和营销活动投放为基础，结合产品知识、营销规则和多渠道交互记录，构建营销数字员工能力。方案支持准实时、日、月等不同周期的用户画像更新，辅助目标客群圈选、活动精准放和营销效果评估；同时为一线营销、运营和管理人员提供智能培训、产品推荐、个性化话术、商机洞察和营销质检支持，提升营销匹配度、活动运营效率和过程管理能力。
利用大数据和AI技术，大模型与小模型结合，聚焦电信业务场景，构建和丰富标签体系，提升标签的深度和广度。构建大数据标签管理平台，围绕标签管理、事件引擎、客户分析、活动评估，从实时营销能力支撑、实时数据感知优化、事件识别及执行、智能策略推荐、营销服务提升、效果评估等方面入手，全面支撑实时营销场景落地；围绕扩群、提质、维挽，实现多场景、多渠道、多触点精准营销和服务，精准匹配产品和策略，开展智慧营销，赋能一线渠道触点。
画像标签：利用大数据技术精准刻画用户画像，结合产品画像，解构用户及产品，将用户的基本属性、套餐属性、行为特征、资源使用情况等数据抽象形成多维度用户标签，最终通过标签组合划分目标客户群体，达到精准营销的目的。
事件管理平台：基于用户的通话行为、消费行为、上网行为、订购行为、客调随销数据等，实时捕获满足业务规则的人群用户，通过事件管理平台告警潜在风险并实行实时管控，或进行实时营销推荐。
大模型应用：建设大模型在营销服务各环节中的加载应用。通过语言模型和场景创新开发智能质检、商机挖掘、话术丰富、知识库问答和数据标注模块。本地化部署的大模型模块可以为营销人员提供在事前、事中、事后的参考和指引。
营销数字员工：围绕营销全流程，构建智能培训、智能推荐、智能话术、智能洞察和智能质检五类数字员工。智能培训支持场景化多轮陪练与能力评估；智能推荐结合用户画像、产品知识和业务规则筛选适配产品；智能话术生成个性化沟通建议；智能洞察从交互数据中提取潜在需求和商机线索；智能质检核查营销过程的话术合规性和完整性，并定位对应证据。营销数字员工为一线营销人员、运营人员和管理人员提供事前准备、事中辅助和事后分析支持。
模型构建：利用机器学习和深度学习算法挖掘用户潜在需求和偏好，从增加用户粘性、保有存量用户、拉新增量用户及预警用户流失等场景出发，搭建数据模型。
标签管理平台作为画像标签、事件触发、专题分析及模型构建的底座，辅助标签规格管理、标签上下线审批，同时针对标签的调用和饱和度输出分析。在事件模块中监控事件运行情况、分析事件活动成效和配置事件规格。针对标签、事件、模型、专题的应用和其对应活动，输出评估结果，从而形成闭环。
某省级电信运营商精准营销项目
围绕运营商客户经营需求，构建以用户画像、实时事件、智能推荐和营销数字员工为核心的精准营销体系，融合用户属性、消费行为及营销交互数据，支撑目标客群圈选、营销活动精准投放、个性化推荐及效果评估，形成客户经营闭环。目前已沉淀用户画像标签2000个，每年支撑营销活动3500余个；线上智能推荐覆盖服务、流量、权益等专区，实现分钟级产品推荐，点击率超过20%，转化率超过3%。
依托营销大模型打造营销数字员工，为营销人员提供智能洞察、产品推荐、个性化话术、培训陪练、商机挖掘和智能质检能力。智能培训累计覆盖6300人次，新员工岗前培训周期由30天缩短至15天；智能质检准确率达到92%，月均检测70万通话务；年商机挖掘累计派单75万单，转化率超过11%，支持潜在需求识别与二次营销。
