京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
电信企业如何用活大数据
当前,大数据浪潮风起云涌,各行各业都在探讨大数据的用途。对于电信企业来说,有潜在价值的大数据包括哪些?如何才能用活大数据?
笔者认为,除了主要来自于业务运营支撑系统、企业管理系统的传统数据外,电信企业拥有的大数据主要来源于互联网、移动互联网等,以非结构化为主,构成更全面数据源,如上网行为数据、网上交易数据、位置数据、网管数据、信令数据、微博数据、即时通信数据、网页、传感器数据、音频数据、视频文件、图片、日志、实时监控视频等。
大数据给运营商核心价值将带来很大提升。第一,大数据将助运营商提升市场响应能力,推进实现智慧运营。大数据让运营商能够全面洞察客户行为,精确化地识别客户,精准地制订策略,支持经营决策,增强电信核心竞争力。第二,大数据将助运营商提升客户服务创新能力,成为创新信息服务的参与者。数据产品化,将使运营商能够提供基于客户状态、位置、终端等个性化需求的信息服务。第三,笔者认为,大数据将使运营商提升资源优化配置能力,成为智能管道的主导者。大数据可让运营商精确识别客户、业务、SP,优化网络资源调度,分档分阶按需供给网络资源,实行差异化服务。第四,大数据将帮助运营商提升对产业链的服务能力,助力其成为综合平台的提供者。数据能力合理开放,将促进产业应用,提升全产业链综合服务能力。
对内应用增强竞争力
现阶段,运营商支持流量经营、智能管道的数据应用还处于初级水平,数据应用主要采用基于内部整合数据的分析挖掘手段。近期,运营商应着力整合企业内外部数据,做到内部交易数据与互联网交互数据的融合,由此开展用户行为模式的分析与数据挖掘并支撑各类数据应用,包括:支持精细化营销、支持产品规划和创新、支持网络优化和投资、支持能力开放与合作。长远来看,运营商应建立基于大数据驱动,以消费者为中心、以客户体验为重心的企业运营及组织变革模式,如亚马逊将数据化运营贯穿业务全过程,以选品、价格和便利作为亚马逊客户体验的三个支柱。
运营商内部的大数据应用场景可包括以下方面:第一是精确化营销与维系挽留。从海量数据中分析客户行为偏好,结合客户与收入数据,可以实现对现有业务的精确化营销和维系挽留,包括锁定特定业务的目标客户以及锁定可能流失的客户。第二是精确化网络运维。通过对流量和流向的分析,实现网络资源的动态配置;分析网络日志,支撑网络优化和故障定位;通过对客户流量和上网行为偏好的分析,实现智能管道策略的个性化制定以及网络阀值的动态调整。第三是精确化客服支撑。利用大数据实时技术实现客服信息的实时提醒(例如流量使用提醒);利用大数据技术的高速查询性能,提升清(账)单查询速度,并有能力实现客户互联网使用详单查询。第四是关系链研究。收集客户通讯录、通话行为、网络社交行为等大数据以及客户资料等传统数据,开展交往圈分析,利用社交圈子提高营销效率,改进服务,低成本扩大产品的影响力。
对外经营拓展业务模式
运营商对外可充分利用电信行业的数据优势,拓展电信业务模式,将大数据直接产品化,基于客户状态、位置、终端、喜好等,为社会提供信息服务。如:开展广告、数据开放等业务。在广告推送方面,可通过客户上网类别反映的需求动向,精准锁定目标客户,支撑电信业务或者其他商家开展手机定向互联网广告服务。在数据开放方面,数据开放业务除了提供基本的原始数据以外,电信企业还可以利用本系统能力,基于网络信令和互联网客户标签数据分析,形成专业的行业应用报告,精确锁定有需求的潜在客户,为后向商家及内部合作伙伴管理提供准确定量的行业及客户分析报告,实现营销推送、分析评估等能力对外开放。例如:为特定区域(小区或商业区)分析客户群的类型,帮助区域商业规划、门店选址、大型LED广告动态投放等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27