基于logistic回歸模型的大數據精準營銷應用

摘 要：隨著移動互聯網的發展，電信運營商的傳統語音和短信收入快速下降，同時流量價值也不斷向云端結合的OTT服務商轉移，擠壓運營商收入增長空間。文章通過研究電信運營商大數據能力優勢及精準營銷需求，基于logistic回歸模型，提出了電信運營商流量經營的大數據精準營銷應用，有效提升客戶的滿意度，快速提高運營商效益。

關鍵詞：logistic回歸模型；大數據應用；運營商；流量經營

隨著移動互聯網的發展，流量已成為客戶的核心需求，能否順利從以“話務量”為中心的經營轉向“流量經營”轉型，能否通過流量經營提升公司的價值，已成為運營商戰略轉型的關鍵。移動互聯網時代的流量經營與語音和寬帶業務的經營有很大不同：客戶使用的終端多樣性，流量承載的內容性豐富，客戶流量使用行為的數據的復雜性，僅通過傳統的“暴力營銷”極易引起客戶的反感和投訴。基于logistic回歸模型的大數據精準營銷應用將有效解決提升客戶滿意度及運營商效益提升問題。

1 基于logistic回歸模型的大數據精準營銷應用的解決方案

1.1 基本思路

根據用戶的特征，判別哪些是誘發用戶訂購流量包的因素，使用logistic回歸分析出其影響權重，從而預測哪些用戶是潛在的訂購用戶。

1.2 logistic模型

根據樣本數據可以通過最似然估計法計算出模型參數。

1.3 抽取數據

抽取五大類11子項數據作為分析顆粒度。

1.4 數據描述

本模型使用部分流量包訂購數據，它有94455個樣本觀測，每個觀測……