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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因此,运营商拥有的是更加名副其实的大数据,如果将这些数据加以应用,必将为运营商带来巨大的商业价值。大数据为电信行业带来巨大变化Gartner预测到2020年大约75%的企业都将大数据分析融入其日常经营决策中,未来大数据分析将成为企业经营的一项基本能力。根据Sysbase的统计分析,电信行业通过在运营中应用大数据,人均产值提升了17%,而在行业价值贡献方面更是排在了所有行业的首位。在电信行业收入增幅日趋放缓的今天,这样的产值增幅无疑是鼓舞人心的。通过构建行业大数据分析系统让运营商具备了大数据分析处理的技能,但这只是在大数据时代获得成功的基础;运营商还需要从企业战略和经营思维层面改变,发现新的机遇和模式并付诸实施,才能真正将自己所掌握的大数据资产和大数据技能转变为企业价值。大数据运用的四个类型运营商运用大数据主要有四个类型。首先,在市场层面,运营商可以利用大数据对自身的产品进行服务,通过大数据分析用户行为,改进产品设计,并通过用户偏好分析,及时、准确进行业务推荐,强化客户关怀,这样就可以不断改善用户体验,增加用户的信息消费以及对运营商的粘稠度;其次,在网络层面,可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势,及时调整资源配置,同时还可以分析网络日志,进行全网络优化,不断提升网络质量和网络利用率;第三,在企业经营层面,可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析,快速准确地确定公司经营管理和市场竞争策略;第四,在业务创新层面,可以在确保用户隐私不被侵犯的前提下,对数据进行深度加工,对外提供信息服务,为企业创造新的价值。这样,大数据将助力运营商实现从网络服务提供商,向信息服务提供商的转变。由于大数据产业具有强烈互联网特征,现有的运营模式很难帮助运营商实现大数据产业的迅速发展,这是因为,对于大数据产业,运营商传统的金字塔式的组织结构已经过时,传统架构的信息系统及组织架构已无法应对海量数据和创新型应用,那种由上而下的运营模式无法更接近用户的需求,显然已经阻碍运营商自身大数据产业的纵深发展。根据市场需求,运营商必须全面转向以客户和消费者为中心的运营体系,重新梳理企业的经营模式和组织架构,这就是模式的创新,大数据产业发展要求运营商实现管理经营和市场信息系统完美对接,新型大数据应用必将助力运营商向信息服务模式转型。面向大数据时代,运营商的及时转型成为必然,否则将有被互联网企业超越的可能性。理论上讲,运营商拥有颇具优势的大数据资源并不是完全不可替代,例如,用户的位置信息就可以通过多种APP应用获得,用户的网络使用信息也可以通过多家互联网企业合作获取,互联网企业通过泛互联网化收集更多的大数据信息。另一方面,多行业的垂直整合将成为趋势,在数据应用层面,行业企业通过多种手段搜集大量的用户数据,将更贴近用户,更理解用户,为其提供更适当的服务,大数据将成为资产更具有战略意义,各个行业及单位都在关注大数据。根据大数据数量大、时效性要求高、数据种类及来源多样化等特征,运营商首先获取更多有用的大数据资源,例如,很多的网络运行信息,包含大量有价值的用户行为和位置信息,这样的信息可以加以利用。有了资源应该加以利用,避免大数据资源的浪费。事实上,一些运营商拥有大数据这样的金山,却似乎无奈坐看并逐渐沦为管道,在不断强化传统市场的效益考核,却好像在忽视大数据价值的流失。直面数据分析挑战当然,海量数据的出现、数据结构的改变,也给运营商的大数据管理及分析带来了挑战,一是由于多种业务的发展、市场需求的变化和网络规模的扩大使得运营商大数据迅速的增加,这增加了运营商大数据存储和处理的难度,使得现有数据仓库无法线性扩容,这表明传统的数据仓库无法有效存储日益增长的业务数据;二是由于新型大数据服务不同于传统通信业务分析特点,需要对内容等非结构化、大容量信息进行多用户、多应用、实时有效的分析,传统的架构和数据仓库处理已不能满足新的信息服务需求。因此,运营商需要建立新型大数据中心,来存储、分析和处理海量数据,必要的投入是必不可少的。大数据产业出现和发展是现代信息技术与互联网时代海量信息的发展到一定阶段的必然结果,大数据应用将是海量数据、现代信息技术与各种社会应用的一次化学反应,必将对当今社会的信息技术、商业模式和相关的法律法规产生深刻的变革。欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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