一、市场调研与数据分析
通过整合营业厅CRM系统、业务办理记录及区域人口统计数据，建立多维分析模型。例如：
- 地理维度：分析商业区/居民区客户套餐选择差异
- 行为维度：统计高频业务类型及办理时段
- 消费维度：划分预付费/合约用户的ARPU值区间
运用机器学习算法识别潜在高价值客户，如家庭宽带续费敏感群体、5G升级潜力用户等。
二、构建客户画像模型
基于6P定位原则完善客户档案：
- 人口属性：年龄/职业/家庭结构
- 消费特征：月均通信支出/终端更换周期
- 服务偏好：线上自助办理/线下顾问咨询
通过客户旅程地图标注关键接触点，如套餐到期前30天的营销黄金期。
三、个性化服务策略
建立分群运营机制：
- 银发群体：推出大字版APP指导+线下优先通道
- 商务客户：定制国际漫游包+专属客户经理
- 年轻用户：开发流量社交裂变玩法
采用NPS调研持续收集反馈，优化服务触点设计。
四、动态优化机制
建立闭环迭代体系：
- 每月更新客户分群规则
- 季度评估LTV/CAC比值
- 年度重构用户画像标签库
通过A/B测试验证新套餐推广效果，动态调整资源投放策略。
营业厅应建立”数据采集-画像建模-精准触达-效果评估”的完整链路，结合地理特征、消费行为、生命周期三个阶段实施差异化运营。通过动态标签体系与智能推荐算法，实现服务资源与客户需求的最佳匹配。
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