
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
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08