基于大数据技术的寄递业务重点客户挖掘实践.pdf
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1、第40 卷第2 期2024年3 月DOl:10.13955/j.yzyj.2024.02.07.07邮政研究StudiesonPostsVol.40 No.2Mar.2024基于大数据技术的寄递业务重点客户挖掘实践胡晓菁,周立芳,邓曼曼*【中邮信息科技(北京)有限公司,北京101111摘要:客户精准营销是企业实现低成本可持续发展的关键。为支撑定向客户开发,解决开拓市场难、获客成本高等问题,聚焦寄递八大市场,利用大数据技术手段,输出市场机会挖掘智能化工具,锁定重点市场区域;同时通过自然语言处理技术融合内外部数据,采用推荐算法、数据挖掘等技术,搭建客户挖掘智能化模型,输出政务、商企、电商等八大市场
2、潜客清单,构建寄递业务重点客户市场开发体系;数据赋能精准营销全流程,在市场集聚的重点区域找差距、补短板、强弱项、固优势,助力寄递业务提质增效。关键词:大数据技术;寄递业务;市场机会挖掘;潜客清单;精准营销中图分类号:F61文献标识码:A近年来,快递市场规模不断扩大,行业经营主体百花齐放,客户资源的争夺如火如茶,客户开发工作已经成为了企业竞争制胜的关键。随着大数据技术的发展,各类拓客营销工具应运而生,通过线索筛选、商机发现、客户触达,满足不同企业对客户开发的需要,助力企业市场营销策略由被动营销变为主动营销。而邮政尚未建立市场客户精准挖掘机制,对市场、客户开发程度不足,缺乏针对性,导致营销成本高、
3、成功率低。因此,如何推动客户开发工作数字化转型,瞄准重点市场、精准获取潜在客户成为邮政呕需解决的问题。本文旨在构建寄递业务重点客户市场开发体系,数据赋能获客全流程,夯实客户基础,有效支撑寄递服务质量提升和客户开发工作,实现寄递业务高质量发展。1市场拓客营销工具实践模式中国邮政集团有限公司(以下简称“中国邮获奖情况:2 0 2 3 年全国邮政科技创新成果三等奖。作者简介:胡晓菁(19 7 2 一),女,江苏常州人,硕士,经济师,主要从事邮政大数据等新型技术跟踪和应用创新研究;周立芳(19 8 6 一),女,山东济南人,硕士,工程师,主要从事邮政大数据等新型技术跟踪和应用创新研究;邓曼曼(19 9
4、 6 一),女,河南商水人,通信作者,硕士,工程师,主要从事邮政大数据等新型技术跟踪和应用创新研究。收稿日期:2 0 2 3-12-19政”)开创了中国快递业发展的先河,但伴随民营快递相继成立,快递市场从中国邮政“一枝独秀”到众多快递企业“百花齐放”,中国邮政也失去了市场主导地位。根据国家邮政局统计,2 0 0 6 年至2 0 2 1年,快递业务量持续增长10 2 倍,总件量高达10 8 3.0 亿件,快递市场潜力巨大。随着电子商务的快速发展,快递行业竞争形势日益严峻,截至2 0 2 1年末,中国快递行业的市场占有率排名为中通2 0.6%,韵达17.0%,圆通15.3%,申通10.2%,顺丰9
5、.7%头部企业采用价格战、提高服务质量、提升配送效率等策略,扩大市场规模,使得头部份额集中度进一步提升,而这些策略一方面是用来吸引更多客户,另一方面可以通过客户行为反馈对制定的策略进行调整,形成营销管理闭环。因此,客户开发工作不仅关乎企业的业绩收人,更是影响企业长期发展和竞争力的关键因素。面对严峻复杂的内外部环境和激烈的市场竞本刊网址:39第2 期争,企业为满足客户挖掘需求,提高市场占有率,自主开发客户挖掘工具或采用第三方拓客营销工具,实现对客户资源的开发和获取。目前常见的拓客工具有丰拓云、探迹、励销云、启客多等,这些工具多是基于整合海量的企业信息,通过线索信息、标签搜索、地理定位锁定目标市场
6、客户,外呼触达潜客进行下游客户智能推荐营销。具体步骤为:第一步,基于行业标签以及线索信息,利用多标签筛选设置条件筛选项,或通过语义搜索引擎,锁定客户群体;第二步,通过地理位置定位,查找定位附近的相关企业,并根据企业标签开展画像分析,挖掘潜在商机;第三步,利用智能外呼、短信触达、电话通讯等渠道,多样触达意向客户开展营销工作。综上可以看出,此类拓客工具的获客路径较为固定,产品化定位明显,因此也存在以下问题:一是为满足不同行业、不同类型企业的拓客需要,往往需要汇集海量客户信息,信息更加碎片化,缺少针对性。拓客的基础是通过现有的海量客户标签挖掘线索,分析、筛选、定位潜在客户,因此客户信息的质量和丰富程
7、度会直接影响线索的优劣、获客准确性、营销成功率。二是虽然拓客工具获客路径大致类似,但在价格、数据更新频率、客户信息量级方面均有所差异。数据更新频率同样会影响获客的准确性,滞后的数据会导致对客户定位出现偏差,降低营销成功率;而客户信息的量级将决定营销规模大小。面对不同的企业获客需求,即使汇集海量客户信息,也难以保证各类客户占比均等。因此,当数据更新频率、客户信息量级无法满足企业需要时,便难以助力企业持续开展客户开发、业务拓展工作。三是智能外呼、短信触达等客户触达方式营销转化率较低。不合时宜的外呼、异地陌生号码外显,会明显增加客户的防备心理,导致电话挂断率高,无法与客户建立真正的联系,从而降低营销
8、转化率。中国邮政拥有丰富的渠道优势,可线上线下双向触达客户,因此,为进一步提升邮政市场竞争力,加强重点行业头部客户拓展,邮政呕需自研用于重点市场定位、客户精准挖潜的智能化工具。基于最新行业及邮政数据,利用数据挖掘、推荐算法等,开发市场机会挖掘模型、潜客挖掘智能化模型,开展大数据智能分析,结合自身资源赋,充分发一40邮政研究挥邮政渠道优势,助力寄递业务重点客户挖掘实践工作。2潜客智能推荐算法推荐算法通过整合海量的多源异构数据,挖掘客户和产品之间的联系,构建贴合客户偏好的智能模型,不仅可以解决数据爆炸式增长带来的信息过载问题,还能捕捉客户个性化需求,圈选目标潜客,提升获客效能,实现企业和消费者的双
9、赢。推荐算法在潜客挖掘、产品推荐、网络检索等方面均有广泛应用。常见的推荐算法包括协同过滤推荐、深度学习推荐等。2.1协同过滤推荐算法协同过滤推荐算法是传统的推荐算法之一,通过分析用户的历史行为数据,计算产品与产品或客户与客户之间的相似性,从而发现客户对产品的潜在偏好,产生个性化推荐列表。该算法主要分为两大类,分别是基于用户的协同过滤和基于产品的协同过滤。基于用户的协同过滤依托用户与产品间的交互行为,计算不同用户之间的相似度,为用户推荐其相似用户感兴趣的产品,很好诠释了“人以群分”的思想。而基于产品的协同过滤则是利用“物以类聚”的思想,计算产品与产品之间的相似度,为用户推荐其历史感兴趣产品的相似
10、商品。两种算法的关键在于相似度的计算,常用的相似度计算方法包括Jaccard系数、Pearson相关系数、余弦相似度等,为进一步提升相似度的准确性,可以通过IF、I U F等方法惩罚热门产品、高活跃用户对相似度的影响。针对不同的应用场景,在算法选择时需综合考虑用户数量、产品数量、更新频率、可解释性等因素,降低对空间、时间的占用。基于用户的协同过滤适用于用户数较少、用户更新频率低的场景,而基于产品的协同过滤适用于产品数较少、产品更新频率低,对可解释性有要求的场景。协同过滤算法仅依赖于用户行为数据,简单有效,应用广泛,但没有考虑场景等辅助信息,易受稀疏问题的影响,且对于新的用户或产品,由于没有行为
11、数据而无法进行推荐,存在冷启动问题。2.2深度学习推荐算法随着大数据时代的到来,不同来源不同类型第40 卷第2 期的多源异构数据蕴含着大量的用户行为信息和需求信息,如文本、图像等。传统的推荐算法难以整合、处理、利用这些异构信息,导致资源浪费和精准度不易提升问题。近年来,深度学习在自然语言处理、目标检测、图像识别等诸多领域取得突破性进展,同时也为推荐算法研究带来新的机遇。深度学习不仅具有强大的拟合能力,可以学习到深层的非线性结构和数据的本质特征,还可以将多源异构数据映射至同一空间中,解决异构数据难以融合的问题。深度学习推荐算法基于用户、产品、文本、关系、场景等数据,利用深度神经网络,学习用户和产
12、品的深层次特征,获取用户与产品的内在联系,挖掘用户产品偏好。一般包括输入层、隐藏层、输出层三部分,其中输入层可以包括用户画像、产品画像、用户产品交互信息、用户评论、用户关系、场景等信息;隐藏层结合输人层数据特点,由不同的网络结构组合而成;输出层可通过相似度计算、Softmax等输出个性化推荐列表。2.2.1Wide&Deep 模型Wide&Deep模型是经典的深度学习推荐算法之一,通过浅层网络和深层网络联合学习,使模型达到记忆能力和泛化能力的均衡。该模型包括Wide和Deep两部分,Wide部分由单层网络构成,利用广义线性模型学习用户行为、产品特征间的简单关联,使模型具有较强的记忆能力;Dee
13、p部分是DNN网络结构,通过Embedding层将用户、产品、情景等特征,转化为低维稠密向量输入至隐藏层中,通过相关性的传递和生成新的组合特征,深度发掘数据的潜在模式,提高模型泛化能力。最后通过梯度反向传播,分别采用FTRL优化Wide部分胡晓菁等:基于大数据技术的寄递业务重点客户挖掘实践泛化性能,模型框架见图1。2.2.2DeepFM 模型Wide&Deep模型的Wide部分是线性模型,因此存在泛化能力较弱且依赖人工特征工程的问题,需先验知识支撑特征工程开展。DeepFM模型对Wide&Deep模型输人、结构等进行了改进,使用FM模型替代Wide部分的线性模型,且与Deep部分共享输人数据和
14、Embedding层(见图2)。稀疏特征层:将原始数据中的离散型特征进行onehot编码,并与连续型特征进行拼接,onehot编码导致该层数据高维稀疏。稠密Embedding层:该层为嵌人层,将稀疏特征层的数据映射至低维稠密空间,缓解高维稀疏特征对模型精度的不良影响。FM部分:与Deep层共享稠密Embedding层输出结果,该结构包括线性部分和交叉部分,线性部分通过加权求和,提取一阶组合特征,交叉部分通过特征相乘再加权求和的方式,提取二阶组合特征,线性部分连接权重随模型训练进行更新,交叉部分权重始终为1,不参与更新。Deep部分:稠密Embedding层输出的稠密向量横向拼接后,经过多层隐藏
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