
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
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23