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
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14