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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以客户为中心，依托强大的数据库资源，通过对数据的分析整合，对客户进行精确的分析定位，做到合适的时间、合适的地点、合适的价格、通过合适的营销渠道，向准确的顾客提供需要的产品，实现企业效益的最大化。精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。

1，以用户为导向。真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2，一对一个性化营销。很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。

3，深度洞察用户。深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求，例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。

4，营销的科学性。实践证明，数据指导下的精准营销相对与传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

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