基于数据挖掘的精细化营销是指利用先进的数据挖掘技术，结合精细化营销的管理理念，对电信业务市场中的大数据进行分析和处理，以期发现和满足客户需求，提高服务质量和营销效率。本文将探讨如何在电信增值业务领域建立一个精细化营销的实例模型，该模型通过分析客户的消费行为、偏好和习惯，能够细分客户群体并实现个性化的营销策略。
在电信增值业务领域，精细化营销已经成为提升市场份额和增加收入的重要手段。电信运营商通过细分市场，能够更加精确地定位客户，并为他们提供个性化的服务和产品。精细化营销模型的建立需要依赖对大量历史数据的分析，这些数据包括客户的基本信息、使用习惯、消费模式以及对不同产品的偏好等。
数据挖掘技术在此过程中扮演了核心角色，它使得电信公司能够从海量数据中识别出有价值的客户信息，发现潜在的商业机会。通过数据挖掘，可以建立有效的客户模型，不仅有助于提高现有客户的服务质量，还可以帮助公司更好地识别和吸引新客户，从而实现增值服务的市场扩张。
精细化营销支撑系统实例模型主要包含三个关键模块：用户消费行为分析模块、酬金核算模块和结果分析模块。
用户消费行为分析模块负责分析并提取营销目标用户的特征信息，建立目标库模型。这一模块利用数据挖掘技术在海量用户信息库中寻找客户的特征数据和行为数据，通过多维度分析（例如年龄、产品品牌、IMEI信息、ARPU值等），构建适合于产品营销的目标群体模型，从而为市场营销提供决策依据。此外，此模块通过建立标准数据仓库和递归式数据模型修正分析，能定时更新营销目标群体的信息，实现精细化市场营销。
酬金核算模块是另一个核心组成部分，它负责依据预设的酬金规则对营销活动产生的酬金进行核算。该模块支持一次性提取固定额度酬金或按月按产品收费比例提取酬金模型。在营销行为结束之后，营销目标用户的基本信息将通过数据接口传入酬金模型接口表，酬金核算模块自动提取接口库中的数据并进行核算。核算完成后，系统会生成待核算的酬金明细，并提供营销结果分析，将成功订购产品用户和未订购产品用户分类存储，为营销结果分析提供数据支持。
结果分析模块是精细化营销模型的又一关键组成部分，它对市场营销效果进行综合评估。通过对营销活动的收益和效果进行分析，得出哪些营销策略有效、哪些需要改进，为未来的营销活动提供参考。
为了更好地实施精细化营销，电信公司需建立一个数据仓库，利用统计分析模型，确立竞争优势，并以高质量的服务留住现有客户。客户在网时间越长，其终身价值（Customer Lifetime Value）就越高，这样电信公司的利润也会随之增加。通过精细化营销手段锁定新产品的客户群体，可以实现增值业务的市场份额提升，创造新的收入增长点。
本文以青岛移动分公司自2009年6月份开始实施的增值业务精细化营销工程为例，说明了精细化营销支撑系统实例模型的应用。通过这个模型，实现了营销活动的可度量和可调控，达到了精细化营销的目的，并提高了营销活动的效率和效益。
在实际操作中，电信公司需要结合自身特点和市场环境，不断调整和优化精细化营销模型。同时，通过持续的数据挖掘和分析，电信公司可以更好地理解客户需求，预测市场趋势，从而制定出更有针对性的营销策略，最终实现业务增长和市场竞争力的提升。
