◆崔振浩 李真真 张愿 司晨雨

基于大数据的ToB客户精准营销方法研究

◆崔振浩 李真真 张愿 司晨雨

（中移在线营销服务中心 河南 450000）

在信息时代大数据的背景下，大数据已经和ToB客户营销相融合，同时ToB市场进入了快速发展期，为众多企业带来了更多的利润增长点。由于ToB用户数据信息较少，数据质量较差，加上大数据呈现出据海量和复杂的趋势，因此对客户的信息的隐藏价值很难提取，挖掘数据价值的难度和成本进一步加大。本文提出一种改进的GBDT+LR算法，对营销意向率较高的用户进行分类。用混沌粒子群的思想优化GBDT+LR算法初始参数选取，并且运用两个ToB外呼营销产品进行比较验证，实验表明，本文算法在评价指标方面有更高的得分。

ToB客户营销；粒子群算法；混沌理论；梯度提升树

1 引言

随着社会的进步发展，大数据、云计算已经融入企业的经营发展中，带来了巨大的商业价值。同时企业之间的市场竞争更加严峻，企业在ToC市场空间趋于饱和的情况下寻求新的发展机遇，ToB类外呼营销为企业带来了新的利润增长点的同时也带来了新的风险点[1]。随着信息技术革新，企业面临着更加海量的数据，挖掘数据价值的难度和成本进一步加大，尤其是个性化数据收集更加困难，获取客户的成本也越来越高，因此，企业比任何时候都需要基于数据驱动的精准营销。面对海量数据，如何披沙沥金，开展精准营销，是企业客户迫切需要解决的难题[2]。

为增加ToB类精准营销的效率，国内学者韩高等人基于logistic回归算法筛选目标客户，提高了外呼效益并降低了被投诉风险。……