京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代运营商需关注四大课题_数据分析师
随着网业分离的加速实施以及OTT厂商和虚拟运营商的逐渐崛起,电信运营商正逐步沦为“流量管道”,运营商的语音、短信等传统业务受到前所未有的冲击。
有专家认为,改变当前专注于粗放式的用户规模增长,寻找更加精细化的盈利新方式来服务客户,挖掘新兴业务的市场价值,以及降低IT系统建设成本和培育内部系统自生能力是运营商在发展转型阶段的重要课题。
支撑精细化运营,全面提升传统电信服务水平
据悉,目前我国的移动业务渗透率已经接近90%,依靠新增用户已经无法长期支撑运营商收入的稳步增长。虽然4G建设力度增大使得中国移动和中国联通的新增移动用户数出现正增长,但是中国电信上半年的新增移动用户数连续数月出现负增长。同时国资委向三大运营商下发通知,要求在未来三年内,连续每年降低20%的营销费用。这样使得运营商的终端补贴策略被迫进行重大调整,放缓用户增长速度。利用数据资源对存量用户进行价值深挖、提升ARPU,降低经营成本,调整收益结构,才是运营商进行用户维系、价值提升的利器。
存量用户维系的前提在于对用户群体的准确分类。以往用户细分的数据来源是业务支撑系统(Business Support System, BSS)的用户消费习惯和消费特征数据。这些数据可以支撑处于成长型或者稳定型的用户维系工作,但当用户进入到波动或者离网阶段,营销侧数据无法展示深层次的用户业务数据。在大数据挖掘技术的带动下,运营商通过整合用户访问记录、位置信息、终端信息、信令监控等网络侧数据,强化营销侧数据和网络侧数据的关联关系。数据分析部门通过构建离网用户数据模型,预判潜在离网用户,加强对VAP (Very Annoying Person)用户的预防式管理,通过主动关怀降低用户离网预期。
“在面对成长型或者稳定型的用户时,运营商同样可通过强化网络侧数据挖掘以对用户价值进行深层次刻画,根据分析结果对用户进行正确的聚类分群以寻找潜在高价值客户。对不同分类的用户制定有针对性的营销计划,为不同用户群体提供其喜爱的产品组合,以实现分客户群的精准营销。”赛迪顾问通信产业研究中心分析师杨光建议。
加快“去电信化”进程,挖掘新兴业务的市场价值
当前在互联网浪潮的冲击下,电信运营商已经认识到基础电信业务市场将持续低迷,未来业务的增长点主要由增值电信业务带来,“去电信化”的发展思路成为运营商转型调整的主要手段。但是“去电信化”并不意味着“互联网化”,运营商在基础网络上的优势意味着未来发展支柱依然是为其带来丰厚用户群体的管道。即使在网业分离的趋势背景下,运营商将继续以管道为主,依托管道中的流量信息,发展增值业务,延伸产业链条向个性化定制化发展,向信息服务领域延伸。
大数据正是迎合当今发展态势,成为加快运营商“去电信化”的利器之一。以集客用户为例,传统上的运营商集客业务大致分为三类,即基础业务、行业应用和行业解决方案。在互联网时代,集客用户的营销策略制定很大程度上取决于终端用户信息的分析程度。但由于集客用户只专注所在行业领域,缺乏宏观数据视角。因此,运营商在网络资源方面的优势可以为集客用户提供更加完善的IT解决方案。通过定制化报表分析等手段,指出用户发展现状和未来发展趋势,支撑用户进行科学决策,同时为运营商预埋商业机会,进一步推出定制化服务产品,实现精细化运营。
打破烟囱式系统架构,降低IT系统建设成本
据了解,经过多年的建设,电信运营商已经建成了完善的IT支撑系统,形成了从集团公司到各省级公司的两级支撑模式。在支撑系统发展之初,由于业务和数据量较少,运营商普遍采用烟囱式架构。目前虽然各系统之间相互独立,各自管理,但却造成了大量的“数据孤岛”,而且由于数据模型和系统入口缺乏统一规划,软硬件资源共享度低。
随着大数据的到来,系统数据共享和综合应用将成为大数据产业链的发展基础。运营商的IT支撑系统也面临向集中化、标准化和服务化的方向发展。整合BSS系统、运营支撑系统(Operation Support System, OSS)等多系统数据,构建数据分散采集、独立存储、集中应用的IT系统,实现支撑系统的集中化和数据模型的标准化,推动集约化的运维体系和端到端服务体系的建立,将有效促进网络质量和运行维护效率提升。
推动运维部门职能转变,培育内部系统自生能力
在大数据概念来临之前,运营商的经营决策通常依靠BSS系统支撑。BSS系统内的用户营账信息、计费数据等内容能为决策者提供决策分析支持。大数据的到来让运营商意识到网络侧数据将成为价值蓝海,OSS系统内的网络运行和监控数据隐含着业务质量与用户感知的真实情况。
对此,建议运维部门可通过对现有组织、流程、指标和系统多维度的优化调整,建立面向用户感知的运维综合评估体系。运维部门配合市场部门将用户业务质量监控纳入日常工作,将客户服务和市场支撑意识真正融入运维工作,支撑市场部门营销活动。如此,运维部门将从被动响应走向主动运维,从而实现运维部门从网络运营中心(Network Operation Center, NOC)向业务运营中心(Service Operation Center, SOC)的转型。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23