電信運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)發(fā)展策略與價(jià)值挖掘

張?jiān)品?/p>

【摘 要】大數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)是國(guó)內(nèi)外電信運(yùn)營(yíng)商普遍關(guān)注的問題，從分析通信運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)來源及特點(diǎn)入手，從對(duì)內(nèi)對(duì)外兩個(gè)方面，分多個(gè)場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值挖掘及應(yīng)用模式進(jìn)行了闡述，全面規(guī)劃了電信運(yùn)營(yíng)商的大數(shù)據(jù)發(fā)展策略，并就實(shí)施路徑給出了具體建議。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 電信運(yùn)營(yíng)商 數(shù)據(jù)資產(chǎn)

1 引言

近年來隨著社交網(wǎng)絡(luò)的興起、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展、數(shù)據(jù)傳感器的大量應(yīng)用，數(shù)據(jù)量出現(xiàn)了爆炸式的增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)時(shí)代正式來臨。電信運(yùn)營(yíng)商在長(zhǎng)期的運(yùn)營(yíng)過程中也積累了大量特有的數(shù)據(jù)，但由于種種原因，數(shù)據(jù)并沒有得到很好的“價(jià)值挖掘”，如何充分利用這些數(shù)據(jù)資源，開發(fā)出能產(chǎn)生現(xiàn)金流的服務(wù)或應(yīng)用，即大數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)，是國(guó)內(nèi)外電信運(yùn)營(yíng)商普遍關(guān)注的問題。本文接下來將對(duì)此進(jìn)行分析，規(guī)劃電信運(yùn)營(yíng)商的大數(shù)據(jù)發(fā)展策略，并就實(shí)施路徑給出了具體建議。

2 電信運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)資源

用戶在通話、短信、上網(wǎng)等過程中，產(chǎn)生了大量記錄，運(yùn)營(yíng)商由于其業(yè)務(wù)特點(diǎn)，積累了很多特有的數(shù)據(jù)，包括人們的身份信息、實(shí)時(shí)位置信息、上網(wǎng)行為信息等。可以說，運(yùn)營(yíng)商記錄了人們現(xiàn)代生活的“指紋”，如何對(duì)這些數(shù)據(jù)資源進(jìn)行挖掘和分析，發(fā)揮數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，是當(dāng)前業(yè)界人士普遍關(guān)注的問題。

如圖1所示，運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)主要來源于以下三個(gè)方面：

（1）通信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

這部分?jǐn)?shù)據(jù)由CRM（客戶關(guān)系管理系統(tǒng)）、計(jì)費(fèi)帳務(wù)、客服、渠道等IT（信息系統(tǒng)）系統(tǒng)在通信業(yè)務(wù)的開展過程中產(chǎn)生。例如用戶資料、語(yǔ)音、短信、數(shù)據(jù)等使用記錄（話單）、費(fèi)用記錄（賬單）、業(yè)務(wù)訂購(gòu)記錄等。這些數(shù)據(jù)原本的作用是提供更好的客戶服務(wù)、實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確和靈活的計(jì)費(fèi)等，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，它們可以被賦予更豐富的內(nèi)涵。

（2）網(wǎng)絡(luò)類數(shù)據(jù)

這部分?jǐn)?shù)據(jù)內(nèi)容最為豐富，用戶上網(wǎng)時(shí)的IP地址結(jié)合客戶資料信息，可以很準(zhǔn)確地追溯到人們的身份信息、家庭住址、上網(wǎng)時(shí)間、地點(diǎn)等。DPI（Deep Packet Inspection，深度包檢測(cè)）數(shù)據(jù)經(jīng)過分析后，可以清楚知道用戶的網(wǎng)絡(luò)行為，比如訪問過哪些網(wǎng)站，購(gòu)買過哪些商品，從而判斷出用戶的興趣及關(guān)注點(diǎn)。通過移動(dòng)位置信令，還可以實(shí)時(shí)地獲取用戶當(dāng)前的所處的位置。

（3）互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

這部分?jǐn)?shù)據(jù)來自Web（互聯(lián)網(wǎng)）和App（應(yīng)用程序）客戶端的數(shù)據(jù)，一般通過JS（一種腳本語(yǔ)言）插碼或SDK（Software Development Kit，軟件開發(fā)工具包）的方式收集，包括支付記錄、商鋪信息、終端數(shù)據(jù)、內(nèi)容訂購(gòu)以及消費(fèi)記錄等信息。

3 電信運(yùn)營(yíng)商發(fā)展大數(shù)據(jù)面臨的問題

（1）數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，未充分挖掘

現(xiàn)階段運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)大多分散在不同領(lǐng)域的多個(gè)獨(dú)立系統(tǒng)中，各平臺(tái)之間數(shù)據(jù)模型缺乏統(tǒng)一規(guī)劃，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，并存在較多的不一致性問題。另一方面現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的采集挖掘不夠深入及全面，無(wú)法支撐更精準(zhǔn)的分析及應(yīng)用。

（2）數(shù)據(jù)分析能力欠缺

缺乏既精通數(shù)據(jù)挖掘分析、又熟悉電信業(yè)務(wù)的人員，復(fù)合型大數(shù)據(jù)人才的磨合及培養(yǎng)是一個(gè)較為長(zhǎng)期的過程。市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變，如果不能在有效時(shí)間內(nèi)形成分析結(jié)果，那么就失去了意義。而面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，如何在短時(shí)間內(nèi)確定分析維度，建立合適的模型，這都需要一個(gè)知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)的積累過程。

（3）相關(guān)法律不夠健全

法律邊界模糊，運(yùn)營(yíng)商雖然擁有大量的客戶信息及行為數(shù)據(jù)，但由于可能觸犯客戶隱私，所以并不能隨意使用，這也大大限制了運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的拓展。

4 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)的內(nèi)部應(yīng)用

運(yùn)營(yíng)商不僅是大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者，而且也是傳輸者和使用者。由于市場(chǎng)和隱私問題，目前運(yùn)營(yíng)商在大數(shù)據(jù)的使用上還是以內(nèi)部應(yīng)用為主，用大數(shù)據(jù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、提升客戶體驗(yàn)，更好地支撐前端營(yíng)銷及后端運(yùn)營(yíng)。

4.1 輔助網(wǎng)絡(luò)建設(shè)及優(yōu)化

采集和分析大量現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)，通過用戶行為對(duì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵性能指標(biāo)的影響，分析用戶行為規(guī)律的內(nèi)在機(jī)理。將用戶的話務(wù)、流量變化與時(shí)間周期、位置分布、人員屬性等用戶行為，與網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)分布、容量配置等網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。通過分析各種因素的內(nèi)在聯(lián)系，找出其規(guī)律，建立網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)模型，使得網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、建設(shè)更加準(zhǔn)確高效。另一方面，運(yùn)營(yíng)商還可以建立評(píng)估模型對(duì)現(xiàn)網(wǎng)的效率和成本進(jìn)行評(píng)估，及時(shí)調(diào)整資源配置，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，不斷提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)利用率。

4.2 提升客戶服務(wù)質(zhì)量

運(yùn)營(yíng)商積累了大量的客戶行為和需求數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)客戶的行為特征（例如等候時(shí)長(zhǎng)，關(guān)聯(lián)用戶接觸紀(jì)錄、套餐訂購(gòu)及消費(fèi)、投訴紀(jì)錄等）進(jìn)行深入分析，可以更準(zhǔn)確識(shí)別熱點(diǎn)問題、客戶情緒、客戶興趣，從而更好地進(jìn)行客戶關(guān)懷。還可以針對(duì)客戶興趣進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，主動(dòng)向客戶推薦合適的業(yè)務(wù)及套餐。通過大數(shù)據(jù)方法進(jìn)行客戶分群，提前發(fā)現(xiàn)高流失風(fēng)險(xiǎn)客戶，并作相應(yīng)的客戶關(guān)懷及挽留措施，可以有效避免客戶流失，甚至可以“策反”部分異網(wǎng)客戶。

4.3 提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理效率

從網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)、用戶、終端等多個(gè)維度全面監(jiān)控運(yùn)營(yíng)商的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)狀況，構(gòu)建各類業(yè)務(wù)的綜合指標(biāo)體系及評(píng)價(jià)模型，從業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)度、對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的占用、用戶感知、業(yè)務(wù)替代性等多個(gè)維度對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行全面評(píng)估，從而更好地支撐業(yè)務(wù)的創(chuàng)新與改進(jìn)。還可以通過數(shù)據(jù)分析對(duì)業(yè)務(wù)和市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行總結(jié)和分析，相對(duì)于傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠處理更大的數(shù)據(jù)量，進(jìn)行更深層次的挖掘分析，從而更好地支撐經(jīng)營(yíng)決策。

5 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘

大數(shù)據(jù)的價(jià)值絕不僅限于企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用，探索大數(shù)據(jù)的外部應(yīng)用、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的“變現(xiàn)”、加速數(shù)據(jù)流向現(xiàn)金流的轉(zhuǎn)換成為今后的主要方向。

對(duì)數(shù)據(jù)的某些敏感信息通過某些規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)的變形，或者采用群體性的、趨勢(shì)性的分析，取代個(gè)人明細(xì)信息等方式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“脫敏”，以規(guī)避用戶隱私方面的法律風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，也參考國(guó)外的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，主要推薦以下幾種典型應(yīng)用：

5.1 精準(zhǔn)廣告

傳統(tǒng)的廣告采用普遍撒網(wǎng)的方式進(jìn)行大量投放，但命中率很低，理想的方式是只把廣告投放給需要的人，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使得這樣的精準(zhǔn)營(yíng)銷成為了可能。運(yùn)營(yíng)商利用客戶的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)挖掘分析其長(zhǎng)期喜好和短期關(guān)注，并打上相應(yīng)的標(biāo)簽。通過DMP（Data-Management Platform，數(shù)據(jù)管理平臺(tái)）將這些客戶標(biāo)簽信息以實(shí)時(shí)查詢的方式提供給DSP（Demand-Side Platform，廣告平臺(tái)），DSP通過IP地址、Cookie（儲(chǔ)存在用戶本地終端上的識(shí)別數(shù)據(jù)）、終端等各種方式向DMP查詢客戶的興趣偏好，從而實(shí)現(xiàn)針對(duì)性的廣告投放。在這個(gè)過程中DPS并不知道客戶具體是誰(shuí)，也不能獲取客戶的具體信息，一定程度上保護(hù)了個(gè)人隱私。

5.2 市場(chǎng)洞察

對(duì)網(wǎng)民行為、用戶群體特征等信息進(jìn)行跟蹤和分析，形成群體趨勢(shì)性的統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告，為咨詢機(jī)構(gòu)、行業(yè)用戶、政府等提供經(jīng)過分析挖掘而形成的價(jià)值服務(wù)。如：

（1）零售研究。針對(duì)某種特定商品的市場(chǎng)占用率、品牌影響力、各渠道銷售狀況、客戶反饋，對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情況進(jìn)行分析，助力商家把握市場(chǎng)脈搏，洞悉行業(yè)趨勢(shì)。

（2）消費(fèi)者研究。通過分析告訴商家商品的客戶群有哪些共性特征，潛在客戶群喜歡訪問哪些媒體等，從而輔助商家制定更加合理的營(yíng)銷計(jì)劃。

（3）地理商業(yè)智能。以用戶網(wǎng)絡(luò)行為反映出的行為信號(hào)與其日常位置軌跡相結(jié)合，將用戶線上行為投射到線下地理空間，洞察區(qū)域價(jià)值，為商鋪選址、戶外廣告、人流監(jiān)測(cè)等線下營(yíng)銷策略提供支持。

5.3 征信服務(wù)

金融系統(tǒng)的傳統(tǒng)征信評(píng)估存在一定局限性，只能覆蓋使用過信用卡或有貸款記錄的少數(shù)人員。而運(yùn)營(yíng)商可以根據(jù)自己的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，從客戶屬性、終端信息、消費(fèi)偏好、業(yè)務(wù)帳單、網(wǎng)絡(luò)行為等維度，構(gòu)建能一定程度反映客戶信用評(píng)價(jià)的子模型，再與銀行、保險(xiǎn)公司等金融機(jī)構(gòu)合作，形成更加全面的客戶征信評(píng)估報(bào)告，供第三方進(jìn)行查詢，并收取相關(guān)費(fèi)用。

5.4 數(shù)據(jù)交易

隨著大數(shù)據(jù)的成熟和發(fā)展，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來越廣泛，有關(guān)大數(shù)據(jù)的交互、整合、交換、交易的例子也日益增多。隨著中國(guó)貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)交易所的成立，數(shù)據(jù)交易也受到越來越多的關(guān)注，運(yùn)營(yíng)商掌握客戶的網(wǎng)絡(luò)行為、實(shí)時(shí)位置等信息，作為一種重要的獨(dú)特資源，具有很高的交易價(jià)值。

6 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)施路徑

6.1 規(guī)范數(shù)據(jù)資產(chǎn)

前文提到，運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)分散的各業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的一致性和有效性存在很大問題。首先必須梳理各渠道的數(shù)據(jù)資源，制定數(shù)據(jù)資產(chǎn)規(guī)范，架構(gòu)跨域的統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型，對(duì)數(shù)據(jù)類型、來源、內(nèi)容、格式、時(shí)效性等各方面進(jìn)行嚴(yán)格的定義。數(shù)據(jù)的真實(shí)性、準(zhǔn)確性、有效性得到保證后，才能更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘。

6.2 集中進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚、分析

建議按照省—集團(tuán)兩級(jí)架構(gòu)，建設(shè)集中的數(shù)據(jù)匯聚平臺(tái)，根據(jù)數(shù)據(jù)接口規(guī)范，定時(shí)從各域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采集的原始數(shù)據(jù)還必須經(jīng)過轉(zhuǎn)換、清洗等過程，以統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式刪除冗余或低價(jià)值內(nèi)容后，才入庫(kù)進(jìn)行長(zhǎng)期保存。數(shù)據(jù)挖掘、分析平臺(tái)建議綜合考慮非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理需求，兩種數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)互為補(bǔ)充。至少提供語(yǔ)義分析、模式分析、行為軌跡分析、客戶交往圈分析等功能，并能夠根據(jù)需求，靈活地從客戶、產(chǎn)品、競(jìng)爭(zhēng)、渠道、流量等多個(gè)維度進(jìn)行組合分析。

6.3 商業(yè)模式轉(zhuǎn)型

（1）“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”轉(zhuǎn)型：構(gòu)建數(shù)據(jù)開放平臺(tái)，利用網(wǎng)絡(luò)及業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中長(zhǎng)期積累的各類數(shù)據(jù)，通過深度挖掘和分析形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，與第三方進(jìn)行數(shù)據(jù)共享及交易，匯聚各方優(yōu)勢(shì)資源，強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化。

（2）“媒體廣告”轉(zhuǎn)型：依托用戶屬性、行為特征、關(guān)系拓樸、實(shí)時(shí)位置等運(yùn)營(yíng)商特有的數(shù)據(jù)，結(jié)合在渠道與終端等方面的固有優(yōu)勢(shì)，形成以精確營(yíng)銷為特點(diǎn)，全面覆蓋線上、線下各渠道及終端的全方位立體廣告體系。

（3）“商業(yè)渠道”轉(zhuǎn)型：以客戶體驗(yàn)為中心，打通線上線下各渠道，綜合分析各方信息，給客戶真正想要的關(guān)懷及服務(wù)。對(duì)終端、網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)全面進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)及建檔，以支撐持續(xù)優(yōu)化及改進(jìn)。形成以客戶為中心、各渠道無(wú)縫銜接、有特色的智能商業(yè)渠道。

7 結(jié)束語(yǔ)

由于受到OTT業(yè)務(wù)的沖擊和國(guó)家提速降費(fèi)政策的影響，運(yùn)營(yíng)商傳統(tǒng)業(yè)務(wù)逐步下滑，急需尋求新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來提供了這樣一個(gè)機(jī)會(huì)，運(yùn)營(yíng)商必須及早開始轉(zhuǎn)型，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的規(guī)范和應(yīng)用。本文從網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、客戶服務(wù)、經(jīng)營(yíng)分析等內(nèi)部應(yīng)用著手，提出運(yùn)營(yíng)商應(yīng)逐步對(duì)外開放并嘗試新的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)模式，深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流向現(xiàn)金流的轉(zhuǎn)變，從而增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，擺脫被管道的命運(yùn)，重新踏上快速發(fā)展的道路。

參考文獻(xiàn)：

[1] Viktor Mayer-Sch?nberger. 大數(shù)據(jù)時(shí)代[M]. 杭州： 浙江人民出版社， 2012.

[2] 涂子沛. 大數(shù)據(jù)：正在到來的數(shù)據(jù)革命[M]. 桂林： 廣西師范大學(xué)出版社， 2012.

[3] 涂子沛. 數(shù)據(jù)之巔[M]. 北京： 中信出版集團(tuán)， 2014.

[4] 趙偉. 大數(shù)據(jù)在中國(guó)[M]. 南京： 江蘇文藝出版社， 2014.

[5] 王忠. 大數(shù)據(jù)時(shí)代個(gè)人數(shù)據(jù)隱私規(guī)制[M]. 北京： 社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社， 2014.

[6] 童曉渝，張?jiān)朴拢勘悖? 大數(shù)據(jù)時(shí)代電信運(yùn)營(yíng)商的機(jī)遇[J]. 信息通信技術(shù)， 2013（1）： 5-9.

[7] 黃小剛. 電信行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的四個(gè)方向[J]. 信息通信技術(shù)， 2013（6）： 26-28.

[8] 楊嵐蘭，石磊. 大數(shù)據(jù)技術(shù)及其在通信領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 信息與電腦， 2015（15）： 68-69.

[9] 曹星雯. 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式重要性突顯[J]. 世界電信， 2015（12）.

[10] 傅志華. 大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用[EB/OL]. （2014-11-17）[2016-02-14]. http：//www.36dsj.com/archives/16804. ★