大数据时代电信运营商应该采用的运营策略

大数据时代电信运营商应该采用的运营策略

最近几年，大数据在人们视野中出现的频率越来越高，继而也引起人们的关注。国际著名咨询公司IDC、麦肯锡相继发布了有关大数据的研究报告，将其比喻为“未来的金矿”，国内不少互联网公司也开始着手部署各自的大数据战略，作为通信行业的主要参与者和推动者，电信运营商在大数据的时代下开始试点了大数据系统的建设与应用，以充分挖掘企业的数据资产价值，创造新的利润点。

大数据是什么？

关于大数据的定义业界并没有给出一个准确的定位，研究机构Gartner把大数据定义为是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；维基百将大数据定义为无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合；《著云台》的分析师团队认为，“大数据”通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据时代电信运营商应该采用的运营策略是什么？

1、优化网络：利用大数据分析，可突破传统的智能网优以CDT和MR数据为基础，通过3G基站的流量大数据，可以分析出哪些区域是用户数据流量高消耗区，在这些区域建设4G基站，就能做到既精准又有效；通过对MR大数据的分析，可以知道哪些区域移动网络小区信号覆盖不好，通过关联CRM中的客户信息和套餐信息，便可排出网络优化的优先顺序；通过LBS系统平台，对移动通信使用者的位置和运动轨迹进行分析，有效统计热点地区的人群出现概率，并进行基站资源配置的优化，提高了资源使用效率。

2、精准营销：中国电信利用大数据处理平台分析呼叫中心海量语音数据，建立呼叫中心测评体系和产品关联分析，为保险公司等提供基于自动语音识别的大数据分析服务；根据使用不同移动终端的用户的月均流量消耗，分析出在哪些移动终端上用户的上网体验最佳、DOU最大，根据该数据就可制定更为科学的终端补贴策略；通过对用户手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取用户通信行为的时空规则性和重复性，实现定向精确的终端营销和个性化内容业务推荐。

3、深度拥抱大数据:大数据的时代已经来临，因此电信运营商可以强化规划引导、实现大数据建设全面统筹。电信运营商应针对不同的应用场景选取合适的技术进行大数据建设，在集团和省公司层面分别指定部门统一组织开展整个集团和省公司层面的大数据规划，在规划的指引下，实现大数据建设与应用的全面统筹，包括：清理分散在各部门中的数据资产，开展应用规划，明确应用建设与运营分工，建设运营商集团和省公司层面统一的大数据基础平台等。

4、精细运营：天津网站建设-文率科技建议电信可以使用Hadoop等大数据处理工具，通过分析用户的兴趣图谱、关系图谱、行为定向，再结合自身的业务推出量身定制的服务。如：针对出差较多的商务人士，向他们推荐漫游套餐；对爱好移动上网的用户，向他们提供流量包……这本身就属于大数据应用的范畴，而且，运营商通过对业务资源和财务等数据的综合分析，可以让决策层进行快速的市场决策，从而有抢占市场的先机。

5、客户维系：分析用户的终端所支撑的系统，然后向客户推荐比客户目前使用系统更好的系统，如:客户目前使用的终端是支撑的是3G，那么我们可以向客户推荐比3G更好的4G，继而提升客户体验，降低用户流失率；通过分析客户通话对象结构转移、使用量变化、上网行为漂移、套餐饱和度下降，分析出客户离网倾向及缴费异常倾向，及时进行客户维系与挽留。

在大数据的时代止步不前的话只能走向灭亡，天津西青网站建设http://www.xiangrisheng.net 发现在大数据的时代下中国联通建立了用户上网大数据分析系统，利用收集的用户上网记录解决用户透明消费问题, 并使用其中的数据做客户的精细化营销；中国移动建立网络资源的大数据系统，改进对用户专线提供的速度，建立微营销大数据分析系统，实现定向精确营销、差异化的合作伙伴后向能力保障和智慧城市管理。

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大数据最大的价值不是事后分析，而是事前预测。在当今社会下，互联网移动数据在迅猛发展，用户的一些活动会在网络中以数据的形式呈现，这将会为企业带来极大的商业利益。一方面，消费者的个性化需求不断显现，为企业带来了很大的利用价值另一方面，企业对消费者的特征偏好不再陌生，将利用互联网背后下的消费数据，挖掘这些数据背后的真正价值。现代社会中的大多数企业，已深深的感受到大数据可以做到精准营销，并可以为其所带来较大的商业价值，并不断思考如何能将这些数据进行有效整合和充分利用，准确地分析用户的特征和偏好，了解用户真正的需求，挖掘产品的潜在价值，帮助企业找到最精准的用户，实现市场营销的精准化、场景化，进而做到精准营销。

案例解读：对于电信运营商来说，按服务对象的不同，大数据的应用可分为两种：对内应用和对外应用。典型对内应用包括内部经营分析应用、网络优化、客户精准营销等，例如通过适当分离存量和增量用户，分析不同群体用户的特征和偏好，提高用户转化率和提升存量客户的价值。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，特别之处在于结合了机器算法推荐。通过顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型，从而做到一对一营销。

大数据的好处：试举一个示例：如果你想要搜集一个200份有效问卷，普通的方法就是发放。但是你需要发放多长时间呢？这个过程是否较为复杂？通常情况下，按照发问卷、填写问卷、回收问卷、统计问卷这个思路的话，时间大约需要一个月。这样既浪费时间，又耽误工作。但现在不一样了，通过使用大数据分析法，只要3小时就可以轻松完成这个过程。那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化"，利用数据可以轻松得出某位先生通常会在哪个时间段内打开邮件，然而就会在那个时间段给他实时发送，这样既节约时间，又提高准确性。这些都是数据细分受众的好处。

那么企业到底如何应用大数据做到精准营销呢？

（1）运用大数据分析法，分析用户的行为

通过积累数据，才能更加准确的分析出你的新老用户的喜好和消费习惯。虽然过去大多数企业都会说顾客就是上帝，要以顾客为中心，想顾客所想，做客户想做，但是如何真正做到这个口号呢？目前就可以应用大数据分析法，分析客户的基本需求，这其实就是利用大数据进行营销的前提。

（2）运用大数据分析法，营销信息精准推送

企业如何才能将一些营销的信息准确推送给真正需求的用户呢？这就需要大数据分析法。那么现在企业真正做到精准营销还比较难，因为缺少了详细且海量的数据，缺少了对数据详细的分析，自然就不能够做到真正的精准，而现在通过运用大数据分析法，分析客户的真正需求，使营销广告能更精准的推送给用户。

（3）运用大数据分析法，营销活动投其所好

有了精准营销，那么企业如何做到将营销互动推送给客户呢？首先，企业需要明确的知道自己的产品主要倾向于什么样的客户。如果企业在活动之前对受众客户的需求有了解，清楚的知道用户对产品的需求，那么生产出的产品就一定能够投其所好。现在社会，无论是线上还是线下的产品，都可以运用大数据分析法，通过不同渠道了解客户信息，从而在产品的营销中做到投其所好。

（4）运用大数据分析法，筛选重点客户

在众多的用户中，到底哪些是重点客户呢？相信这样的问题是大多数企业都想了解的。现在通过使用大数据分析法，就可以了解这类问题。通过大数据的分析，企业能够筛选出有价值的重点客户。针对这类重点客户，进行精准营销，对目标用户进行多角度的分析，帮助企业更加了解消费者的特点。

乐活引语：大数据风起云涌。对于大数据中蕴含的商业价值，有人形象地将其称为“数据钻出石油”。充分利用大数据技术，从海量堆积的交互数据中发现带有趋势性、前瞻性的信息，能够孕育出惊人的社会价值和商业价值。然而，即便放眼全球，我们看到的大数据应用案例还鲜有电信运营商的身影，与互联网领域的诸多探索相比，他们略显平淡，大规模钻出“石油”就更谈不上了。面对这种情况，相信很多业内人士都在思考这些问题：大数据究竟会给电信运营商带来哪些新机遇？大数据时代下的电信运营商面临什么样的挑战？电信运营商今后将如何运筹帷幄、构建面向智慧运营的大数据体系？从4W到4V：运营商拥有先天优势根据信息爆炸时代的特征，业界将大数据总结为“4V”——体量（Volume）、多样（Variety）、速度（Velocity）和价值（Value）。体量意味着海量的数据，多样是指数据类型繁多，速度主要指数据被创建和移动的速度快，而价值是处理数据的目标、从各种形式呈现的复杂数据中挖掘有用的东西。对比“4V”和“4W”，我们可以发现两者之间的契合之处，通信用户数以亿计的基数保证了数据的海量和多样性，通信网络的实时承载保证了数据的速度，更重要的是，运营商还可以搜集到用户位置、大体收入等有价值的数据，进而为精准营销提供参考。因此，运营商在掌握用户行为数据方面具有先天优势，这是一般互联网厂商所望尘莫及的。随着智能手机和高速网络的普及，运营商能够获得的用户行为数据还将更为丰富。数据科学家、《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格表示，在大数据时代，拥有数据的公司无疑将取得巨大的成功。因为他们具有洞察力，大数据会提供他们全新的洞察力。从这个角度看，运营商无疑坐拥一座天然的宝藏，但是能否挖掘、提炼出这些矿藏中的价值将决定运营商能否把握住大数据带来的机遇。由大入微：构建智慧的大数据体系大流量并不一定带来大数据，电信运营商获得的数据中大部分都是“桀骜不驯”的——它们被称为非结构数据，这种数据本身并没有太多价值。目前，电信运营商在大数据方面的探索还仅仅处于起步阶段：一方面，用户的行为、轨迹、状态等数据散在网络各个环节中，形成信息资产的成本非常高；另一方面，运营商大数据挖掘手段还很不充足，如何从庞大的数据中分析出有价值的信息并找到合理的商业模式，提高“驾驭”数据的能力，成为电信运营商面临的挑战。对电信运营商来说，可以利用大数据实现自身的精确化营销和精细化运营，在这方面，国内已经有运营商作出了尝试。使用Hadoop等大数据处理工具，通过分析用户的兴趣图谱、关系图谱、行为定向，再结合自身的业务推出量身定制的服务，如针对出差较多的商务人士，向他们推荐漫游套餐；对爱好移动上网的用户，向他们提供流量包……这本身就属于大数据应用的范畴，而且，运营商通过对业务资源和财务等数据的综合分析，可以让决策层进行快速的市场决策，从而抢占市场制高点。未来，运营商还可以拓展第三方模式，加大开放合作力度，与产业链各个环节开展合作，加快对大数据经营商业模式的探索，不断释放其管道中庞大数据的潜在力量，将数据转化成“真金白银”。在这方面，国外电信运营商的探索给我们提供了思路。西班牙电信去年成立了名为“动态洞察”的大数据业务部门，它可以为客户提供数据分析打包服务，帮助客户把握重大变化趋势。法国电信的移动业务部门也开始尝试挖掘大数据的潜在价值，比如，它承建了一个法国高速公路数据监测项目，对每天产生的几百万条记录进行分析，从而提高了道路通畅率。更具颠覆性的是Verizon，其数据业务的盈利收入在其整个业务中占比非常高，其中就有联合第三方机构对其用户群进行大数据分析，再将有价值的信息提供给政府或企业获取的额外价值。分析人士指出，数据化程度越高的行业，其大数据的应用场景越多，能够带来的价值也就越高。数据重构商业，虽然国内在这方面的探索还未形成规模，但对运营商来说却代表着前进的方向——凭借自身优势，将数据分析包装为服务，提供给政府、商场、银行等第三方机构进行决策，从而实现商业模式的创新，并在与互联网企业的竞争中占得先机。不过，需要明确的是，这里的数据包装并不是非法采集用户个人信息，更不是贩卖用户个性化隐私，真正的大数据应该是用加工实现增值，用分析来指导决策，而非原始数据信息本身的低层次滥用。

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