【摘要】庞大的客户体系为增值业务市场带来极大的利润区，但是传统粗犷的营销策略无法获知客户偏好，实施精准营销，基于客户群的惊喜营销策略能够将客户群分，针对客户的偏好，对增值业务分类精细营销，具有非常重要的意义，本文分析了客户群分依据，基于数据挖掘模型实现客户群分，设计关联营销策略规模拓展增值业务。
【关键词】增值业务;客户;精细化营销
1.引言
目前，3G通信技术逐渐成熟，并且逐步步入4G时代，用户对增值业务的需求越来愈大，同时，电信增值业务产品层出不穷，日新月异，但是同质化现象严重，导致市场竞争加剧，运营商的ARPU值不断的下降，平均利润大大降低。因此，将海量的增值业务用户进行细分，针对小的用户群优化营销措施，调整营销思路和营销策略，建立具有精准性的、精细化的营销的方式，为用户提供更加贴心的服务。
2.客户群分依据
实施客户细分为群，其基本依据如下：作为消费者，每个客户对增值业务产品的具体功能需求以及关注点是存在差异的，因此电信运营商应该充分的考虑差异的内容，发现用户不同使用行为特点，将具有相同消费行为特点的用户归为一群，执行个性化的营销策略。
目前，将客户细分为群包括手工分群和自动分群两种方式。手工分群既是营销人员在制定营销活动策略时，根据自己掌控的增值业务知识及客户的使用行为的特征，将客户分为若干个群，手工分群要求营销人员必须熟练掌握增值业务相关功能、特点甚至卖点，同时了解用户的使用行为，要求具有充足的经验知识，适用于较少参考指标的增值业务，如果考虑较多的参考项，则无法使用手工分群;自动分群是指通过使用数据挖掘算法或者工具等，自动发现海量用户数据中潜在的模式，将客户分群，该方法适于较多参考指标的增值业务，用户群间差异很大，群内差异很小，也即是能够明显的区别用户不同的消防行为特点。
客户细分为群的关键是确定参考指标项。多年来，运营商积累了海量的用户数据，这些数据包含的项目众多，比如用户姓名、片区归属、增值业务订购种类、消费行为、使用时间等，数据庞大且繁杂、纷乱，无法能够一目了然获知用户群，因此，从已有的海量原始数据中实施预处理，基于经验知识确定参考指标项，发掘出最具价值的信息，根据这些信息即可获的用户群，实施精细化营销。
3.基于客户群的精细化营销策略
3.1 数据挖掘模型
通过对已有的数据实施分析，可以从海量用数据中挖掘潜在的用户数据模型，这些模型可以将用户划分为一个个客户群，群间具有明显的差别，群内高度相似。本文根据增值业务的使用频繁度，以用户年龄、消费能力建立了数据挖掘模型，将客户分为高端商务用户群、时尚白领用户群、市民大众用户群、学生群用户群，详情见表1所示。
3.2 客户群营销策略
挖掘出客户群之后，就可以更加科学、合理、全面的了解客户需求，基于不同客户群特点，发现新的营销机会，设计不同的增值业务组合，为用户提供差异化的服务，提升客户感知度和满意度。针对客户群进行营销，使得营销人员能够明确目标，更加精确的设计营销策略，实现精细化营销，具有事半功倍的效果。本文为上一节划分的客户群设计了相关的增值业务组合，如表2所示。
4.结束语
精细化营销是一个循序渐进、螺旋发展的、系统化的营销策略，客户分群是实现“粗狂型”营销方式向“精细化”转变的首要工作，是实现精细化营销的第一步，其还需要根据客户群制定、设计营銷策略，反馈营销效果等。随着通信市场格局的变化，增值业务使用群体构成也在动态的调整，及时准确的了解客户的偏好，创新营销策略，持续改进增值业务产品组合，提升市场占有率，获得预期的效益。
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作者简介：魏军（1975—），男，山西盂县人，工程师，现供职于中国联合网络通信有限公司盂县分公司，主要从事通信技术和研究工作。
