用户需求分析与分层
通过多维度用户画像构建，识别移动地藏卡用户群体的典型特征：
- 高频应用场景分类（视频/社交/办公）
- 流量消耗时段分布特征
- 终端设备类型与网络制式
数据驱动的流量匹配模型
建立实时流量监控系统，采用三层数据处理架构：
- 用户行为埋点采集
- 流式计算引擎处理
- 机器学习预测模型
| 用户类型 | 视频流量 | 基础流量 |
|---|---|---|
| 重度用户 | 70% | 30% |
| 普通用户 | 50% | 50% |
动态场景识别技术
基于LBS定位与网络质量检测，实现：
- 室内/室外场景自动切换
- 网络拥塞时智能降档
- 跨基站服务无缝衔接
智能推荐算法优化
采用混合推荐机制提升流量包匹配精度：
- 基于协同过滤的群体推荐
- 基于深度学习的个性推荐
- 实时A/B测试验证机制
用户反馈闭环机制
构建四维评价体系形成服务闭环：
- APP内即时满意度评分
- 流量使用异常预警
- 月度使用报告推送
- 线下服务渠道联动
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