中国电信补卡智能推送优化：用户特征与定位数据提升服务效率

用户特征数据建模与分析

中国电信通过整合用户通信行为数据、历史补卡记录和消费特征，构建多维用户画像模型。该模型包含以下核心维度：

• 终端设备使用频率与网络接入模式
• 地域迁移规律与常驻区域分布
• 套餐服务使用特征与异常行为监测

基于机器学习算法对200万用户样本进行聚类分析，识别出高补卡概率用户群体，准确率较传统方法提升37%。

定位数据优化传输策略

通过专利技术CN 119402810 A实现的动态传输机制，结合AMF网元负荷状态与服务质量参数，智能选择控制面或用户面传输模式。关键优化点包括：

1. 定位请求响应时间缩短至200ms以内
2. 基站定位数据压缩率提升45%
3. 多源定位数据融合准确率达98.7%

智能推送机制的实现路径

系统采用分层决策架构，通过特征向量动态匹配推送策略：

• 实时计算用户位置与最近服务网点距离
• 结合网络质量监测数据推荐最优补卡时段
• 基于用户画像定制差异化服务方案

推送成功率由82%提升至96%，日均处理量达到15万次。

应用案例与效果评估

在2024年试点省份的应用数据显示：

该系统已申请12项核心专利，形成完整的补卡服务优化技术体系。

通过用户特征分析与定位数据优化，中国电信构建了精准高效的补卡服务推送系统，实现服务响应效率提升275%，用户满意度达到99.2分。该模式为电信行业数字化转型提供了可复用的技术框架。