数据收集与清洗
通过运营商基站数据、APP使用日志及实名认证信息构建多维度用户画像，数据预处理包含：
- 剔除异常流量记录
- 标准化地理位置编码
- 合并跨平台行为数据
用户行为建模
基于隐式反馈构建特征工程：
- 高频使用时段聚类分析
- 内容偏好标签提取
- 流量消耗模式分类
| 群体类型 | 核心特征 |
|---|---|
| 夜间用户 | 23:00-5:00流量占比＞65% |
| 视频用户 | 视频类APP日均使用＞2h |
算法匹配机制
采用混合推荐算法实现套餐匹配：
- 协同过滤：发现相似用户群体偏好
- 时序预测：LSTM网络预测流量需求
- 强化学习：动态调整推荐权重
动态策略优化
建立A/B测试框架持续优化模型，关键指标包括：
- 套餐开通转化率
- 用户留存周期
- 流量使用饱和度
通过多源数据融合与机器学习算法，实现用户需求与定向流量产品的精准匹配。动态策略调优机制可有效提升15%-30%的营销转化效率。
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