随着互联网技术的快速发展和应用扩展,国家正式推进三网融合政策,三网融合是指电信网、广播电视网、互联网在向宽带通信网、数字电视网、下一代互联网演进过程中,三大网络通过技术改造,其技术功能趋于一致,业务范围趋于相同,网络互联互通、资源共享,能为用户提供语音、数据和广播电视等多种服务。随着三网融合的深入推进,IPTV(交互式网络电视)加速布局,OTT(指通过互联网向用户提供各种应用服务)风起云涌,新媒体业务的飞速发展对传统媒体造成了巨大冲击,广电行业依靠资源稀缺形成的垄断优势已经失去。
复杂激烈的竞争环境,使得广电的客户流失问题变得异常突出。如何减少客户流失、挽留客户并挖掘客户潜在需求,是广电公司目前急需解决的问题!
现如今,广电公司已经积累了海量的用户数据,包括用户基本信息数据、用户收视数据、用户订单数据、用户账单数据等。因此广电公司可以根据用户的特点,从人群、时间、地点、产品和付费方式五个维度来挖掘分析用户数据,对用户进行全面的画像。
通过用户画像把握广电用户群体的特征和收视行为习惯模式,了解客户的实际特征和实际需求,并提供个性化、精准化和智能化的推荐服务。为用户提供一种更直接、更方便、更个性化的用户体验,以此来挽留客户、减少客户的流失。
本项目根据广电用户基本信息及订单信息等数据,对这些数据进行预处理,删除无用字段信息。在处理好后的数据基础上构建用户画像,这些画像是用户的消费能力,及消费水平等用户挽留等级的重要体现。依据用户画像训练svm模型,进而得到可以预测用户是否需要挽留的机器学习模型。