京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
突破性数据分析是新商业模式成功的关键
具有全新商业模式的OTT内容服务商带来的破坏威胁着通信服务提供商的传统收入来源,从商品服务转向增值服务是阻止通信服务提供商利润流失的关键。不断变化的格局所造成的不确定性和破坏要求通信服务提供商快速建立新的业务和运营模式,并寻找替代的收入来源。
对于大多数通信服务提供商而言,找到正确解决方案的关键近在咫尺。每个电信运营商都拥有非常宝贵的庞大数据源。而他们所面临的挑战是探索如何利用这些丰富的信息以实现最大的价值——包括在选择正确的技术组合时做出明智、战略性的决策。
如何充分利用丰富的数据
过去,运营商没有充分利用其所掌握的数据带来的优势。通过利用数据的价值,通信服务提供商现在可以创造新的收入,以抵消传统业务的商品化并在OTT市场中参与竞争。它也有可能使通信服务提供商在现有用户群的基础上寻找交叉销售和追加销售的机会。
情境感知型大数据应用让通信服务提供商成为数字价值链的核心。通过将实时监控信息(如用户位置、兴趣和活动)与人口统计学相关的知识(如用户关系管理信息、用户习惯和用户偏好)相结合,通信服务提供商能够拥有全新的营销力量。
在以下三个核心领域里,通信服务提供商可以最大限度地发挥数据的价值:第一,利用大数据,以提高用户忠诚度为目标来确定产品和定价,并根据用户的个人需求提供个性化体验;第二,利用网络和IT数据来提高运营效率,改善用户体验效果;第三,使用运营商的数据来确定新的商业模式、寻找与OTT服务提供商的合作机会,丰富用户服务,增加用户收入。
对于通信服务提供商而言,机会近在眼前,那就是要融入数字价值链,而不仅仅是停留在一个网络基础架构提供商的层面上。
寻找以客户为中心的大数据
凭借丰富的可用数据,能够充分利用数据分析全部价值的通信服务提供商将最有机会获得成功。通过更有效地分析以下数据,通信服务提供商应努力改善用户体验并创造新的收入来源:第一,网络数据,通过分析使用记录、性能监测、故障监测和呼叫管理数据,发现优化机会,以获得更好的网络性能;第二,网络注册、运营支持系统和计费系统的用户数据;第三,应用程序数据,充分利用非结构化数据(如流量分析、网络/搜索/短信/电子邮件、社交媒体、移动应用和设备数据)的价值;第四,市场数据,更好地了解客户,包括个人资料、人口统计数据和细分情况。
利用数据分析提高服务质量
从本质上看,用户体验和用户关系维系取决于服务质量。然而,随着设备和应用的快速发展,以及网络容量所遭受的压力,保持始终如一的服务交付面临重大挑战。定义关键绩效指标因此显得至关重要。这些指标需要反映卓越的用户体验以支持规划和服务交付,并提供可衡量的结果以评估绩效。
数据分析在服务质量和容量规划方面发挥着重要的作用:第一,有效的分析平台能够监测网络性能、预测服务故障,并降低意外停机的风险;第二,趋势分析能够定点预测带宽增加,从而在需要加大容量的地方增加带宽投资;第三,大数据技术能够帮助优化数据路由和带宽,尤其是出现临时的峰值需求时。
重点关注用户价值
试想一下,如果大数据分析能够时时洞察用户的使用模式、偏好和兴趣,那会怎样?这些信息能够帮助通信服务提供商利用这些机会,并与新的OTT供应商更有效地合作。而现实的情况是,很少有通信服务提供商在数据分析方面拥有一致的方法,或在核心的领域都具备分析技能。
其实并不是简单地提高用户体验的平均水平,一种可能的做法是关注具体用户的终生价值,为其提供最佳的投资回报。数据分析应该着眼于以下几个方面:第一,更加个性化、创新和高效的服务和产品。这些将提高用户满意度,减少用户流失,并增加每个用户的平均收入。第二,丰富翔实的单一用户视图,以更好地实现用户高级细分、有针对性的激励机制和市场活动、价格方案优化、更高的运营效率、更低的运营成本、更快的响应时间和更优质的用户服务。总之,经营状况和盈利状况的改善,以及卓越的用户体验是衡量项目成功与否的关键指标。
涵盖所有用户群的方法
利用数据分析来提升用户体验的一个有效方法是在全公司范围内、跨越各个职能部门来实施。它需要一个全面的视角,能够连接公司的各个业务职能部门(如市场和产品)以及技术职能部门(如IT和网络操作)。为了取得清晰的业务成果必须定义一个清晰的角色,接纳来自不同部门的限制、职责和流程。
通过进行业务影响分析(包括资本和运营开支、量化的成本节省和直接的收入增长),通信服务提供商能够对新举措的效果进行评估。这些举措带来的收益和影响可以在整个企业的各个部门得到量化,包括运营和网络部门,以及市场和客户服务团队。
对于关键的绩效指标来说,行业标准是最为关键的,因为通过它们可以对成本节省、收入和利润的增加、运营效率和用户体验进行量化。为了每一项技术投资都需要进行业务影响分析,以影响决策制定,并证明用户体验管理解决方案是如何影响赢利的。
做出正确的技术选择
技术正在为通信服务提供商开辟一个新的世界,以前所未有的方式将他们与用户连接起来。但对于保持和赢得用户并满足其不断变化的需求来说,仅仅投资最新的尖端技术是远远不够的。为了理解和预测用户的喜好,通信服务提供商必须充分利用海量数据,并有效地通过数据分析来使用它,以保持竞争力。
此外,必须明确地规划出优先事项。这样一来,通信服务提供商才能够对正确的技术进行正确的投资,随时随地为用户提供适当的服务。只有这样,他们才能实现真正卓越的用户体验。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31