京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运营商大数据变现为何步履蹒跚_数据分析师培训
一、第三条曲线日渐迫切
最近总理的宽带降价提速论,又掀起了一阵针对运营商的批判。近几年来围绕运营商的负面话题此起彼伏,火爆程度远超其他国企。为什么运营商不能像水电煤一样,既关系国计民生,又在日常生活中隐形,悄悄地过好自己的日子呢?对于这个问题,有人归结为人傻,过度宣传过度承诺;有人归结为钱多,让人眼红的净利润、数千亿的采购与相关产业链拉动,导致利益相关者太多。
最近微信上有篇文章,从产业的角度指出了问题所在,那就是三家电信运营商承载了一个“过重”的移动互联网产业,该产业对就业以及经济转型的拉动是其它任何行业所无法比拟的,这也是总理关注的最终目的,总理基本不会主动关注水电煤,除非它们出了大问题。
材料力学告诉我们,物体承载过重,导致应力变强,结构变形,不稳定。一个行业也是如此,如果承载过重,压力与指责一定增多,产业链也会进一步裂变,不停地动态调整,直至与之相符的稳定结构出现。
什么是未来通信行业的稳定结构?无法简单下结论,有可能引入更多的竞争者,从供给方面提升服务能力,让渡服务利润;有可能通信业务继续下沉,成为国家管控发改委定价的纯管道。不管是哪一点,对运营商而言,依靠流量的收益/盈利模式越发不可持续,第三条曲线变得前所未有的紧迫。
近几年来,运营商一直探索并向第三条曲线转型,除了政企应用、数字内容外,大数据越来越受到广泛关注,很有可能成为与数字内容同等重要的第三条曲线。
二、运营商数据价值逐渐明晰
对于所有号称涉足大数据的互联网公司而言,可以从两方面判断其前景与价值,其一是否有稳定的数据源,其二是否有持续的变现能力,其中包含数据理解运用的经验积累。就数据获取而言,大的互联网企业由于自身用户规模庞大,把自身用户的电商交易、社交、搜索等数据充分挖掘,已经拥有稳定安全的数据资源。那么对于其它大数据公司而言,目前大概有四类数据获取方法:
第一、利用广告联盟的竞价交易平台。比如你从广告联盟上购买某搜索公司广告位1万次展示,那么基本上搜索公司会给你10万次机会让你选取,每次机会实际上包含对客户的画像描述。如果你购买的量比较大,积累下来也能有一定的互联网用户数据资料,可能不是实时更新的资料。这也是为什么用户的搜索关键词通常与其它网站广告位的推荐内容紧密相关,实质上是搜索公司通过广告联盟方式,间接把用户搜索画像数据公开了。
第二、利用用户Cookie数据。Cookie就是服务器暂时存放在用户的电脑里的资料(.txt格式的文本文件),好让服务器用来辨认计算机。互联网网站可以利用cookie跟踪统计用户访问该网站的习惯,比如什么时间访问,访问了哪些页面,在每个网页的停留时间等。也就是说合法的方式某网站只能查看与该网站相关的Cookie信息,只有非法方式或者浏览器厂家有可能获取客户所有的Cookie数据。真正的大型网站有自己的数据处理方式,并不依赖Cookie,Cookie的真正价值应该是在没有登录的情况下,也能识别客户身份,是什么时候曾经访问过什么内容的老用户,而不是简单的游客。
第三、利用APP联盟。APP是获取用户移动端数据的一种有效手段,在APP中预埋SDK插件,用户使用APP内容时就能及时将信息汇总给指定服务器,实际上用户没有访问时,APP也能获知用户终端的相关信息,包括安装了多少个应用,什么样的应用。单个APP用户规模有限,数据量有限,但如某数据公司将自身SDK内置到数万数十万APP中,获取的用户终端数据和部分行为数据也会达到数亿的量级。
第四、与拥有稳定数据源公司进行战略合作。上述三种方式获取的数据均存在完整性、连续性的缺陷,数据价值有限。BAT巨头自身价值链较为健全,数据变现通道较为完备,不会轻易输出数据与第三方合作(获取除外)。政府机构的数据要么全部免费,要么属于机密,所以不会有商业性质的合作。拥有完整的互联网(含移动互联网)的通道数据资源,同时变现手段及能力欠缺的运营商,自然成为大数据合作的首选目标。
通信网络作为互联网、移动互联网的应用承载,其通道数据涵盖所有的互联网与移动互联网行为,这些行为数据的解读,为全面解读“消费者黑箱”提供最为完备、准确的数据依据。
传统的消费行为理论认为,用户(消费者)对产品和服务的选择是一个复杂的多种类的竞争过程。用户的购买决策过程是未知的,就像黑箱一样。用户先受到外部刺激,一方面是经济的、政治、技术、文化方面的不可控的宏观外部刺激,另一方面是产品、价格、渠道、促销的可控的企业营销组合手段的刺激,然后就是一个黑箱的购买决策过程,之所以说是黑箱是因为真正的购买决策特征、心理是未知的,难以完整、全面的把握,传统经济环境下所看到的实际上是用户选择后的结果或反应,多少人购买了,多少人使用了,以及口碑或满意情况。
互联网环境下,一切行为都将成为呈堂证供,用户的购买决策构成由未知逐渐变为已知。比如电商消费中,我们能从用户的浏览记录、购物车记录、商品比价记录与最后的购买决策关联,能够勾勒出用户消费决策的过程。甚至链接的来源是搜索广告渠道还是自传播渠道,都能客观的进行评价。
由此可见,作为互联网尤其是移动互联网通道的载体,运营商的数据对电商(甚至所有商家)用户活跃与销量提升具有重要的作用。比如某排名靠后的电商网站,其会员用户过亿,但真正活跃的不足2成,如果能知晓剩余的8成用户在其它电商网站的行为,其价值不言而喻。同时运营商的位置与行为轨迹信息、实名制导致的真实身份信息,对征信、精准广告、区域人流量统计、区域商业价值评估都有重要的参考价值,也是目前不少运营商省公司积极探索的方向。
虽然方向已经明确,但以下三个方面的问题让运营商的大数据变现步履蹒跚。
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、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11