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AISWare AI²为某省级运营商打造机器学习平台
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客户需求
随着市场环境的变化,某省级运营商面临着用户流失、流量活力不足、收入增长乏力、客户感知较差等挑战。常规的经验分析与运营方法已经无法实现目标客户的精细筛选、产品策略的精确匹配、渠道触点的精准把握,难以达成公司目标。该运营商希望利用机器学习平台的快速建模与应用支撑能力提高营销效率和效益。
随着市场环境的变化,某省级运营商面临着用户流失、流量活力不足、收入增长乏力、客户感知较差等挑战。常规的经验分析与运营方法已经无法实现目标客户的精细筛选、产品策略的精确匹配、渠道触点的精准把握,难以达成公司目标。该运营商希望利用机器学习平台的快速建模与应用支撑能力提高营销效率和效益。
澳门太阳游戏城app使用AISWare AI²为该运营商部署机器学习平台,它是基于大数据平台和机器学习技术的模型训练与应用平台,通过向导式建模、智能辅助建模等方式支撑数据挖掘模型的快速落地。该平台上线后,原来人工离线建模方式均变更为基于机器学习平台的快速建模, 例如:4G统一资费套餐迁移模型、4G离网流失月预警模型、全网用户流失预警模型、低饱和用户识别模型、升级投诉风险预警模型等。
2017年11月,机器学习平台在该运营商成功上线,并持续演进,该平台已完成多个模型部署,达到预期目标。
提高了各模型中的用户识别准确度,例如在4G统一资费套餐迁移模型应用中,营销成功率比基于人工经验筛选用户的成功率提高了170%。
通过对目标用户针对性营销减少用户流失、升级套餐等方式保收入增长,例如在用户套餐升级营销中,办理用户平均ARPU值提升了37%。
利用机器学习平台建模周期比传统人工方式缩短时间约67%。