一、数据采集与清洗
构建联通卡用户画像需从多维度获取用户数据，包括基础属性（年龄、地域、套餐类型）、行为数据（流量使用、通话时长）及消费特征（ARPU值、增值服务购买记录）。通过API接口整合运营商系统、APP日志及第三方平台数据，并采用ETL工具清洗冗余信息，确保数据质量。
例如，某省联通通过采集用户夜间流量高峰时段数据，发现年轻群体短视频使用占比达62%，为定向流量包设计提供依据。
二、构建多维标签体系
基于数据挖掘建立三级标签体系：
- 静态标签：职业类型、设备型号（如5G终端占比）
- 行为标签：周末漫游频次、视频APP使用偏好
- 预测标签：离网风险评分、潜在5G升级需求
通过聚类算法将用户划分为“商旅高净值”“校园流量控”“银发基础型”等群体，实现精细化分群。
三、动态画像更新机制
利用AI技术实现实时数据同步，例如：
- 每小时更新用户流量消耗阈值预警
- 基于地理位置推送本地生活服务（如机场贵宾厅权益）
- 通过A/B测试验证标签有效性，动态调整权重参数
四、精准营销策略应用
针对不同画像群体设计差异化策略：
- 向“游戏达人”推送低时延加速包+电竞联名卡
- 为“国际商旅”用户推荐多国流量包+境外消费返现
- 通过短信弹窗对“潜在离网”用户发送专属挽留优惠
某试点项目通过画像匹配实现营销转化率提升37%，投诉率下降21%。
构建精准的联通卡用户画像需融合运营商特有数据优势与AI分析能力，通过动态标签体系实现从“千人一面”到“千人千策”的转变。未来可结合5G-A网络特性，探索实时位置服务与边缘计算的深度应用，进一步提升营销转化效率。
