某终端销售公司
基于用户画像知道外呼营销，通过深入分析用户的基本信息、消费行为、流量记录等与订购保险产品的相关性，建立用户转化率与保险退订率模型，帮助确定外呼优先级，实现手机保障产品转化率提升25.8%。
客户简介
该终端销售公司与2008年作为中国电信增值业务运营中心正式成立，承担服务中国电信全网的、集中运营的互联网应用业务与增值业务的运营和日常持续开发工作；同时承担中国电信集中运营的、全国性的互联网平台、增值业务平台和内容应用平台的建设、运行维护、系统开发、持续改进和完善工作。
客户需求
通过大数据建模方法分析手机保障产品运营的各个环节，实现产品业务流程的优化，分析并解释运营各类指标，提高运营效率，保障产品收益水平；优化和精确营销方式，提升用户满意度，提高手机保障产品的销售量。
如何解决
通过分析公司数据中所提供的有关产品业务订购的各渠道相关数据，分别分析各因素对各渠道运营指标的影响，在此基础上提出针对性的优化建议。
主要的分析目标包括以下几个方面，具体目标需要根据数据字段表现进行调整：
（1）分析各营销流程中影响各营运指标的因素；
（2）针对各影响因素提出针对性的营销策略改进方案。
（2）针对各影响因素提出针对性的营销策略改进方案。
实施效果
（1）产出运营指标分析预警模型，优化运营流程，对异常运营指标示警。
（2）产出手机保障产品成本/收益分析模型，得到合理的手机保障产品的定价。
（3）通过大数据建模对用户特征进行画像，提升外呼工作效率，推荐订购率高的用户。
（4）将三类模型实际运用到旧机延保、碎屏险、清洗服务中，计算产品推送的优先级，提高产品的销售。
（5）建立完全的手机APP标签分类体系，实现200万个手机APP科学分类。
（2）产出手机保障产品成本/收益分析模型，得到合理的手机保障产品的定价。
（3）通过大数据建模对用户特征进行画像，提升外呼工作效率，推荐订购率高的用户。
（4）将三类模型实际运用到旧机延保、碎屏险、清洗服务中，计算产品推送的优先级，提高产品的销售。
（5）建立完全的手机APP标签分类体系，实现200万个手机APP科学分类。
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