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摘要：随着人口红利的消失和公众通信市场的饱和，发展固移融合用户成为当前运营商的一项重要战略。运营商通过融合业务创新，将移动业务与宽带业务进行捆绑，发展融合业务用户，增强用户黏性，提升业务营收。基于移动网络大数据和宽带网络大数据的联合分析，提出了基于模型的潜在固移融合目标用户挖掘方法体系，将该方法体系运用于市场单移转融营销场景中，可更加精准地发掘潜在目标用户，提升融合用户转化率。
关键词：大数据分析；固移融合；精准营销；用户识别
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2021.11.007
概述
在整体收入增速放缓、公众市场饱和的大背景下，各大运营商均在探索如何在公众市场实现存量客户价值运营，同时对增量客户进行有效挖掘。其中发展融合业务用户便成为运营商加固维稳存量客户，同时有效挖掘增量客户的有效利器。所谓融合业务，是运营商根据其业务特点将多类产品进行捆绑销售，常见的捆绑策略为将固网产品、移动网产品和IPTV等产品进行融合，通过各类融合套餐产品的创新性设计可实现客户价值提升，同时提升客户满意度。融合产品将是势不可挡的大趋势，未来运营商的产品将随着业务边界不断扩展向深度融合和广度覆盖方向转变，故对于融合用户的发展和挖掘将是未来运营商客户运营的一项重要工作。
中国联通对于融合捆绑的策略相对于友商起步较晚，虽然也有固移套餐、主副卡（亲情卡）等产品，但整体融合力度稍弱，所以对于融合用户发展的市场空间较大。尤其在携号转网服务全面开放后，大力发展融合业务将有助于中国联通加固维稳存量客户，同时也有助于实现异网拉新。本文基于移动网络大数据和宽带网络大数据的联合分析，针对单移用户的移动网络业务行为特征，构建机器学习模型识别其真实用宽带状态，并推送给市场前端进行精准营销，促进用户进行固移融合套餐产品的迁转。中国联通各省分公司可以根据自身资源禀赋和用户规模占比，分别采取不同的固移用户发展策略。
