韋茂源/文

隨著互聯網社交的滲透，我們的QQ、微信好友越來越多，但叫得出名字的少，真正見面的更少，雖然人們的虛擬伙伴增加了，但是卻日益孤獨寂寞。我們把這種虛擬的關系叫做淺關系。這種關系的特征有三個：

1、碎裂人格場景。交際圈子不斷變大，交往卻越來越淺，這種淺體現在人的不同場合的淺關系，也有專家稱其為碎裂人格場景，如工作圈子只聊工作，愛好圈子只聊愛好等。

2、開放的刺猬。陌生交流越來越多，防范意識越來越重，人們不斷渴望與外界交流，但對陌生人的恐懼和防備倍增，這種防御甚至延伸到原來的好友身上，每個人都變成了開放的刺猬。

3、死循環。日益孤獨寂寞，又渴望交流，由于渴望交流，使得淺關系的惡性循環不斷。

社交專家指出，任何網上的溝通交流，都必須轉化為點對點的線下溝通，才能有助于關系的深化，利用運營商的大數據，沿著這個方向的促進，成為運營商關系營銷的發展新趨勢。

一、發現淺關系，運營商大數據發力

由于互聯網廠商缺乏對通信通道的大數據攫取能力，因此不管是微信，QQ還是陌陌，都要求用戶導入本機主的通信錄，并且同意其讀取好友動態，這種發現關系圈的方式一方面引來用戶本身對隱私的抵觸，二來，僅僅憑借通信錄來確認的關系，并不能區分用戶的關系場景，舉個簡單例子，我們經常與某工作伙伴電話溝通，當這個號碼出現在通信錄的時候，社交軟件并不能區分得出這個號碼與我們是處于哪個碎片場景的，更不能識別出過去交往的頻率。

隨著大數據+在運營商中的火熱興起，代表著用戶語音通話、短信使用的MC口大數據，代表著用戶互聯網使用行為的GN、GB口數據，代表著用戶過往使用營銷方案的CRM數據，這些數據的組合，便成為了運營商嗅探客戶淺關系圈子的關鍵平臺，筆者在實際工作中，將這種嗅探分為3個步驟：

1、數的處理。從采集到傳輸，將復雜繁多的數據抽絲剝繭，選擇需要的，并使用動態技術對各口數據進行映射式采集入庫，動態處理。通過這種方式能獲得每個號碼的實時數據，且更新存儲便捷。

2、數的識別。什么樣的交往頻率對應什么層次的關系？這種關系應用在哪些碎片場景？什么樣的行為與什么樣的碎片場景匹配？通過建模和數據標本建立，使得我們采集的數據能立即生成對應的關系層和場景。

3、數的使用。大數據價值的變現決定了所有的大數據都需要具有價值，因此，通過淺關系模型生成的數據具有對接任何營銷渠道的基礎，能便捷地接入使用。

運營商大數據淺關系模型的優勢在于，這些大數據來源于客戶通信的核心通道，并且經過科學的樣本對標、模型運算而來，其關系的準確度、快速響應能力遠非互聯網廠家可比。

二、運用淺關系，運營商大數據變現

上述第一步實現了給出一個號碼，便能得到該號碼的實時關系圈和圈子的業務傾向屬性等。與傳統營銷不同，淺關系的運用，側重協助客戶深化想要的關系，在深化過程中，收獲業務利潤：

1、幫助客戶找到歸屬。

很多客戶有著很多的關系圈，但是他們卻很孤獨寂寞，這從他們的識別模型網絡行為關鍵字中可以嗅探到。通過淺關系模型的運營，我們一方面不斷為該用戶提供周圍用戶的對應動態，另外一方面，為該用戶與其他用戶將淺關系的場景屬性強化。舉例，A用戶為典型的沒有組織歸屬感的用戶，但在實際嗅探中，我們發現A用戶十分喜歡武俠小說，因此，通過淺關系模型，我們抓出與A用戶有關系有同樣愛好的用戶組成圈子，并不斷賦予內容業務的優惠，為其搭建溝通橋梁，使得內容業務場景圈子逐漸成為A生活中的歸屬圈子。

2、幫助用戶深化溝通。

許多淺關系用戶無法記住自己的大量好友，也無法知道自己的好友特定時候的需求，通過關系嗅探，我們為這些用戶提供目標用戶的動態和營銷優惠，促使用戶與用戶之間建立點對點的溝通，從而促進關系。舉個例子，A用戶喜歡一面之緣的B用戶，現在運營商為其提供流量共享、轉贈等方式，以二次確認的方式為A聯系B提供初始條件，這樣A便有理由去聯系B，并日后與B加強聯系了。

3、幫助線上關系轉為線下關系

許多淺關系在互聯網上本身就有了一定的積累，如這個時候運營商結合商家優惠，為其推送個電影票優惠、美食優惠等，有一定幾率能促使這種關系線下化。

除卻上述的SNS、O2O、P2P等運營方式，淺關系也應為傳統營銷提供號碼標簽，如家庭業務、集團業務等具有關系屬性類業務。

三、可視化淺關系，運營商大數據進階

從對內業務運營到對外客戶服務，即使大數據可視化的進階。營銷的標簽化，到客戶服務的便利性，這是大數據必須跨越的一大步。當淺關系運營成熟，客戶逐漸可以從被動，甚至完全不知情地接受淺關系營銷的情況，變為關系的可視化，通過客戶的申請，付費即可查閱自身的淺關系各種維度，一鍵購買與之相關的產品服務，這樣，大數據變現即不在是難題。

綜上，淺關系是筆者在從事運營商大數據市場營銷工作中的一點感悟，這種由點到面，由面成圈的營銷方式或許是大數據發展的一個重要方向。