移動互聯網要求快速、準確把握用戶的個性化需求，用戶接受外界信息的模式也發生變化，公司營銷越來越難，成本越來越高。實時把握用戶的消費行為，通過海量的用戶數據挖掘分析開展實時推薦的能力尤為重要。
研究院圍繞上述新需求開展系列研究，并積極推進與現網業務運營和營銷的結合。自主研發高效率、高可靠性、高精準度的用戶行為數據分析和精準營銷平臺，以SaaS模式為省公司統一門戶和基地業務提供精準營銷服務。該平臺利用分布式系統架構設計，對于算法模型備份退化方案，研發具有離線計算、在線推薦能力的算法模型，已成功實現在中國移動大云平臺的部署，每天能處理上億用戶的行為數據，并準實時給出計算結果。
目前已經在MM、手機支付、無線音樂等業務基地和河南、北京等省公司門戶應用。在MM基地的應用中，針對用戶終端設備的對應用的兼容性問題以及實時推薦等問題，利用精準營銷平臺，建立動態更新的“終端-應用”對照表，對智能推薦結果進行二次干預，采用離線計算、在線推薦的解決方案，實現智能推薦下載成功率比原有方案提高了40%，用戶活躍度提高了20%，下載轉化率提高了20%。在河南公司集團和家庭客戶識別的應用中，實現了基于手機移動行為的用戶穩定點識別和多源數據校驗，大幅提升了用戶真實社會關系的識別精度，最終實現家庭識別精度提高了51%，集團客戶同事關系的識別精度提高36%。在支付基地的應用中，研究院利用精準營銷平臺，實現基于用戶在聚會啦團購導航上的點擊行為進行推薦商品和自動匹配用戶所在城市的團購推薦。目前用戶參團率由提升比例高達200%以上，效果比較顯著。在音樂基地的智能推薦應用中，WAP頁面轉化率提升了68.5%，有效地增加了用戶粘性。目前，精準營銷平臺還具備面向第三方提供開放接口的能力和經營分析能力。
用戶數據是運營商和互聯網企業的生命線，而用戶調研數據在目前公司各類系統中還是缺失的，研究院的用戶調研平臺正好填補了在該領域的空白。另一方面，中國移動從集團公司到省公司，每年會投入大量的人力和財力用于用戶調研，而且大多還是采用依賴外部公司執行的方式，存在數據不準確、數據不安全、歷史數據無法關聯、用戶隱私信息容易泄露等問題。而研究院的用戶調研平臺，以互聯網和手機作為載體，實現用戶、問卷、數據的集中化、模板化管理，能夠很好的解決上述一系列問題。
同時，研究院還建立一套高效自動化的用戶調研業務流程體系，涵蓋需求分析、研究設計、調研執行、數據采集、用戶激勵和客戶服務多個環節，形成業務閉環。2011年，研究院利用用戶調研平臺，以SaaS服務模式滿足了集團公司市場部、數據部、集客部、采購部等8個部門和MM、手機閱讀、無線音樂、手機支付、手機游戲等5個業務基地的用戶調研需求，提供了高質量、低成本、高效率的支撐服務，已經成為集團和運營單位與用戶溝通的重要平臺。2011年，用戶調研平臺累計承擔了100余個調研項目，積累了60余萬的用戶調研樣本。
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