本文是市场营销论文，本文通过利用市场营销理论的相关知识，首先采用PEST及SWOT方法分析了JH电信实施精准营销的内外部情况以及对JH面临的问题进行了较深度的剖析。其次对在对JH电信基于大数据的精准营销策略状况进行较全面系统的梳理后，深入探讨了现行的传统营销模式存在的不足，针对客户细分环节结合具体案例进行研究验证，并建议JH电信在深入推进周期性精准营销活动的同时，亟需要在大数据技术支撑上、运营上尽快付诸更多的研究和挖掘的精准营销模式。最后，本文通过理论和JH电信大数据案例相结合的研究，得出以下经验和结论，希望能为JH电信及同行业的精准营销发展提供参考：第一，强化大数据战略部署。本文经过实际调研和数据分析，通过研究JH电信利用大数据进行精准营销的现状，剖析JH电信基于大数据进行精准营销的问题及应对策略，并探讨了如何利用精准营销提高效能。同时，JH电信的成功的精准营销的案例会对其他行业及电信行业内企业具有一定的借鉴意义，但鉴于JH电信对部分数据资料有相关保密要求，收集的资料有限，加上本人知识储备不够丰富，对有些问题分析的还不够全面。
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第一章绪论
我国随着互联网信息技术的发展和普及已经正式进入了大数据时代，随之而来的大数据战略模式所代表的影响力和商业价值是远远不可估量的，企业只有充分的掌握大数据，才能在现代市场竞争中脱颖而出[3]。因此，JH电信作为县级电信公司如何利用先进的大数据技术进行精准营销既是时代的大势所趋，也是县级电信公司转型的根本需要。一方面，本文将JH电信作为具体的研究对象，通过JH电信基于大数据的精准营销运用的摸索，将大数据精准营销理论与JH电信的营销模式相结合，既能在实践中检验大数据精准营销理论，也可以略微丰富通信行业的大数据精准营销体系。通过JH电信大数据精准营销的经验，加强大数据精准营销对电信行业的指导作用，同时对其他企业有一定的借鉴意义。另外，对JH电信的营销布局来说，大数据精准营销策略也有着重要的现实意义，如JH电信可以将移动手机终端用户的时间和活动序列以及定位数据通过技术直接映射到现实的用户地理位置，这样就可以既完整又客观地还原出手机终端用户的实际的生活活动轨迹，结合终端用户的行为及消费偏好，研究潜在的用户分布以进行合适的渠道策略布局。这样，既可以减少营销过程中对资源的消耗和投入，又可以提高企业资源的综合利用率，真正地做到帮助企业降本增效，合理布局。
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第二章文献综述与相关理论基础
2.1市场营销理论
具体落实到企业的实际营销中，就是指在产品方面，企业提供什么样的产品或服务、哪个产品的销量最好、产品或服务与用户的需求是否一致、购买产品的用户都是哪些人等等。在价格方面，企业销售收入如何、增加还是减少了企业收入、合理制定产品或服务的价格并让用户接受的范围是多少、用户购买产品或服务支付的方式是怎样的。从渠道角度来讲，每个地区有多少个销售渠道、渠道未覆盖全部区域或者覆盖但覆盖率低的情况是否存在、用户通过哪类渠道购买产品或服务、用户在各个地区的消费构成如何、企业是否采用具有吸引力的渠道政策等等。从促销角度来讲，企业是否投入促销资源、投入促销资源后效果怎样、企业投放多少数量及多少金额的广告、广告播放效果如何等等。这些都是围绕企业如何正确的实现自身的经营和商业目标而进行的营销及管理活动，企业通过自身来顺应宏观和微观的市场环境因素，结合目标用户需求和市场环境特点，综合分析如何运用市场营销的手段来帮助企业实现自己的企业发展和经营目标。
2.2精准营销理论
由此可见，海量数据的收集汇总仅仅是企业成功实行精准营销的第一步，也可以说是最简单的一步，而利用大数据技术进行需求分析和挖掘，并指导企业进行决策才是最关键的一步。大数据如此重要，而企业的竞争环境又是瞬息万变的，各式各样的问题也是层出不穷，在这个大背景之下，就需要有一个合理的、统一的模式或体系来解决各式各样的问题，并且能促进企业健康持续发展。李军就在其文中从提升企业营销效率的角度出发，研究利用大数据进行针对目标客户的营销活动，以此来提升营销效率[30]。在大数据时代，哪家企业能够拥有海量级大数据，拥有多样化大数据，并且能够利用这些数据进行分析，分析出客户的消费规律、消费需求、消费预测等有效信息，并且运用于营销策略的制定上，就能在互联网时代这样激烈的市场竞争中获取先机。例如许多拥有海量数据的互联网公司，在用户画像领域都有所发展，如百度、阿里、腾讯已经推出百度思南、数据魔方、广点通等较为成熟的平台[31]。李雨涵主要讨论了在大数据时代下的企业营销策略，指出大数据时代通过大数据技术可以分析海量的所有消费者的行为，这样得出结论更加客观、精准。同时指出大数据在对客户进行有效的细分以及助力企业制定的决策更加科学方面发挥作用[32]。
第三章JH电信营销概况.....................13
3.1JH电信历史与现状分析..................13
3.1.1JH电信PEST分析................13
3.2JH电信营销存在的问题..................19
3.3本章小结...............20
第四章JH电信大数据战略和营销策略...............21
4.1JH电信大数据战略.................21
4.2JH电信大数据精准营销策略...................24
4.3其他营销方式应用.................27
4.4本章小结...............29
第五章大数据战略实施及精准营销案例.....................30
5.1JH电信大数据战略实施..................30
5.2JH电信精准营销案例.............35
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第五章大数据战略实施及精准营销案例
5.1JH电信大数据战略实施
从汇聚方式图来看，其融合BSS、OSS、MSS三域数据，基于多种技术，开始逐步推进数据开放运营。在数据开放方面进行了重点加强，通过数据的开放，构建透明、快捷、安全的数据获取通道，促进系统架构的松耦合、扁平化，同时打通数据系统间的数据通道，还可以将数据应用搭建能力延伸到IT部分以外，形成一个平台融合多方应用的良性格局。电信大数据用户标签体系主要分为四大类：传统数据标签、上网和位置等行为偏好标签、数据挖掘标签、第三方标签。传统数据标签来源于MBO传统数据的汇总和统计，根据业务人员的使用需求进行完善固化。具体包括业务量、收入等基础信息，以及用户渠道偏好等行为刻画。具体数据来自BSS、OSS和MSS系统。BSS数据，如客户、产品、财务等；OSS数据，如资源、开通等；MSS数据，如财务收入等。上网和位置等行为偏好标签是针对地域性问题进行了标签的解析，一般是按天将用户区域个性化标签汇入系统数据，如管道流量数据中的DPI等，网元网管数据中的PCMD等，业务平台数据中的IPTV等，能力平台数据中的OIDD、终端自注册等，应用平台数据中的自有Wi-fi等等。数据挖掘标签主要是通过数据挖掘模型而建立的标签。这种模型的应用结果被广泛应用于精准营销的维系，如区域洞察、客户征信等方面，主要是来自BSS数据、管道流量数据、网元网管数据、业务平台数据、能力平台数据等。第三方标签是来自外部合作伙伴的用户标签，或者公司内部其他单位自行建立的标签，如淘宝、京东、抖音等等，都可以成为第三方标签的数据来源。
5.2JH电信精准营销案例
在JH通信市场竞争白热化，友商低价经营势头猛烈的情况下，JH电信移动及宽带业务离网率持续上升，形势严峻，公司发展规模及业务收入保有面临巨大压力。尤其在用户数量已经基本饱和的情况下，唯有从精细化角度，深挖用户需求，制定精准营销策略，才能提升用户对电信流量的依赖度和满意度，这样有助于JH电信流量收入的保有和提升。一般对用户的流量使用情况分为四类：高流量用户、中等流量用户、低流量用户、零流量用户。高流量使用用户通常是高收入高消费的商务人士或生意人士，他们追求较高的生活品质，不是很关心产品的价格，即使套餐价格较高或流量溢出他们也并不十分在意，这种客户是属于高值用户，并不适合推荐流量包业务，而是要引导其改为不限量套餐等高值套餐，通过提供优质的服务和产品来增加维系度。而零流量使用用户是长期使用流量为0或者极低的用户，这类用户大多集中于中老年群体和低幼龄群体，这类中老年群体普遍使用2G手机终端，比较省钱，对新生事物没有兴趣，低幼龄群体则通常是家里父母给准备的智能儿童手表，主要是为了保障安全和通话的需求，对流量使用要求也并不高。这两类用户一个普遍的特征是主观上对流量无使用需求，均不是目标客户，因此，我们的目标客户主要锁定在中等流量使用用户和低流量使用用户两个大类上。
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第六章主要结论与展望
第三，推进大数据持续创新。电信运营商在大数据发展早期，因为业务系统复杂且涉及到用户信息等问题以及电信运营商营销活动的特殊性，走大数据自主创新几乎是唯一的选择。由于电信运营商业务、服务驱动的特殊性，大数据创新还需紧紧围绕业务需求进行创新，这样才能有力保证创新的有效性。第四，打造大数据生态体系。JH电信与政企用户、普通用户之间有着非常紧密的联系，而大数据建设的数据量必须足够多、足够全面才能更加发挥大数据营销的作用，因此大数据体系需要以共享为基本出发点，构建协调各方面的大数据生态体系，这样才能既能实现企业的社会价值，又能为企业带来价值，实现企业与社会的双赢。在接下来的工作中，本人将继续关注大数据用户画像技术在JH电信生产实践中的应用，并加强研究，提出合理化建议。基于大数据的精准营销已经被越来越多的企业重视并深入推进，身处数据时代，大数据用户画像技术的越来越成熟给激烈市场竞争下的企业提供了通过精细化运营提升效益的有利武器，未来的基于大数据的精准营销工作在提升JH电信营销水平和效益上将会发挥更重要的作用。
参考文献（略）
参考文献（略）
