大數據技術在通信企業市場運營中的應用探究

摘要：大數據具有大量、高速、多樣和準確的特點，隨著科學技術的不斷發展，大數據技術對通信企業的影響越來越大。通信企業處于數據產業鏈的基礎性環節，天然具有容易獲取數據和高效應用數據的特點，更能有效發揮出大數據技術為企業發展提質增效的優勢。本文首先闡述了通信企業市場運營的現狀，然后介紹大數據技術在通信企業獲取商企客情、個人營銷促銷以及提升服務滿意度等方面的應用，并指出大數據在企業營銷中對市場反應速度、產品策略以及市場分析等方面支撐不足的痛點，最后對通信企業大數據技術的應用提出了優化建議。

關鍵詞：通信企業；大數據；市場運營

DOI：10.12433/zgkjtz.20250118

一、通信企業市場運營的現狀

通信企業的收入來源主要是大市場以及政企市場。大市場是主要戰場，以個人業務和家庭業務為主，是收入和利潤的主要來源，是基于規模經營的基石，也是企業最大的護城河和源動力。但是當前大市場已經進入存量時代，業務增長幅度有限，必須持續固本強基，利用質量和服務贏取人心紅利。政企市場是新興市場，產業互聯網的空間如同星辰大海，需要通信企業強健自身能力，通過賦能千行百業，為企業可持續發展開辟新空間。現階段的政企業務需求繁雜，涉及的法律法規甚多，無論是產品還是盈利模式都有待優化提升。進入5G時代，通信企業從以量為增長點的傳統營銷模式逐步過渡到以質為增長點的價值創造模式，并依托用戶多、信息量大的天然優勢，開啟了大數據市場運營的新征程，探索將大數據作為發展市場的新動力，既通過大數據分析市場，又通過大數據營銷產品，還將大數據技術打造為科技產品，以滿足廣大政企客戶的需求[1]。

二、大數據技術在通信企業市場運營中的應用

（一）在獲取商企客情信息中的應用

商機拓展的關鍵是獲取商家、政企等服務目標的客情數據，而且要甄別出政務服務窗口等特殊客戶，進行重點保障和營銷免打擾，唯有如此才能拉單列表高效開展走訪和商機發掘工作，迅速占據市場先機。在傳統模式中，通信企業獲取客情數據主要靠掃樓掃街收集信息，不僅消耗人力物力，而且收集到的數據是孤立的、不成體系的，沒有定期維護更新，也存在維度不一致、口徑不統一的問題，未能充分發揮數據價值。通過大數據技術，可以用Java和Python語言打造客情目錄，針對主流地圖開源接口、美團大眾、政務網站等應用公開數據，運用自動化測試工具和圖像識別等技術，爬取商企數據。

通過大數據技術獲取客情信息，具有三個顯著優點。一是實現自動化，自動獲取商家數據，定期自動更新，大大降低了人工收集維護的工作量；二是實現標準化，數據規范統一，關聯性強，多維度融合，盡顯大數據價值，同時便于共享協同，有效地提升商機拓展的成功率；三是功能可擴展，以標準技術和通用框架為根基，輔以互聯網海量的數據源，可根據場景的拓展沉淀更多的數據，同時推動應用場景的延伸。這種爬取信息的技術具有多種應用場景，包括出租樓宇商機拓展、工作網目標客戶挖掘、網吧競技云拓展、餐飲監控設備推廣等，對商企業務的發展具有很強的輔助作用。

（二）在個人市場營銷中的應用

個人市場是通信企業收入和利潤的主要來源，是基于規模經營的基石，也是企業最大的護城河和原動力。針對個人市場，通信企業通常會根據時令節日開展營銷促銷活動，一方面為了增加業務收入，另一方面也是為了通過維護企業形象增加客群黏性。以新春營銷為例，春節過后一般是業務高開高走的重要時點，對于大城市而言，有許多返城務工的存量客戶，同時也會帶來同鄉新工友這一新增客戶，因此企業通常需要開展多場返鄉促銷活動，以此提高市場占有率，降低客戶攜號轉網的風險。

然而，在實際業務開展中，往往存在兩個問題。一是一線網格不清楚外來人員返回高峰情況，盲目地在重點區域擺攤促銷，導致業務辦理量極少；二是促銷宣傳短信發送不精確，導致很多外來人員目標客戶不清楚在什么地方有怎樣的促銷活動。針對此類困境，利用大數據技術建立外來人員返鄉模型就是一個很好的解決方案。技術人員先對營銷區域進行類別細分，比如，車站周邊、公園景區、菜市場、購物綜合體、城中村和工業園區等，然后通過營銷區域中心點經緯度，以經緯度間距離計算法明確各個區域的范圍，再根據區域范圍內的小區情況，統計各重點區域所含小區的號碼打點情況，以上一年常駐各重點區域的號碼為基數，將包含本年除夕初一兩天的前后連續五天離開本市的號碼定義為外來返鄉人員，以此達到精準篩選客戶，有針對性地進行營銷的目的。大數據模型借助 PAAS 提供的數據自動統計匯總能力，可實現數據到達自動統計匯總更新，數據更新后能夠通過自助分析平臺直接觸達，無需人工參與，從而有效減少工作量，提高數據支撐的效率，幫助一線人員快速響應市場需求，搶占先機。

（三）在提升服務滿意度中的應用

市場的發展不僅要有量的發展，更要有質的發展。服務滿意度是衡量市場質的發展的一個重要因素，服務滿意度高，既能提高存量客戶的留存率，也能形成口碑效應，為新增市場的發展提供潛在機會，因此必須重點提升企業的總體服務滿意度。服務人員與用戶直接接觸，服務質量的好壞直接影響到用戶滿意度，所以對所有服務人員的服務質量進行監管是極其重要的。

線上客服、專線經理、裝維師傅等都是典型的服務人員，他們與用戶進行溝通的方式有很多：微廳、裝維小號、線上投訴、投訴回訪等。但是大部分信息都是語音數據，如果需要人工去聽每一段語音，再進行服務質量監管是極其費時間的，所以可以利用大數據技術，結合語音、文本、圖像等結構或非結構化數據，對服務質量進行綜合分析，能有效提升用戶感知。

在服務前，可以利用大數據構建感知畫像模型，對個人、家寬和政企客戶進行潛在投訴預測，從而對潛在投訴用戶和低滿意度用戶進行有針對性的關懷，減少人工分析投入，智能化地降低投訴率，提升滿意度。在服務中，可以利用大數據技術做到無線網絡變化感知、物聯網投訴定位和語音投訴關鍵信息自動提取，通過綜合分析多維數據，實現投訴問題智能診斷，并從數據庫中自動推送投訴問題解決方案。在服務完成后，大數據技術能將滿意度回訪數據收集起來，用以擴充用戶信息數據庫，為回訪滿意度分析提供有效素材。對于像家寬這樣地點信息強相關的業務，也能利用大數據技術根據最新投訴工單自動判斷地址庫中是否存在重復或錯誤地址，并自動進行地址數據庫維護更新。

三、通信企業利用大數據進行營銷的痛點

（一）對市場變化的反應不靈敏

市場競爭瞬息萬變，誰先洞悉市場，誰就贏得先機。大數據可以應用在市場細分、市場選擇和市場定位等各個方面，既能通過建立大數據算法快速反應機制進一步進行市場細分，也能通過大數據進行市場潛力預測，以便進行市場選擇，還能通過大數據技術計算產能和銷售的配比關系，找準自身的市場定位[2]。

然而，在實務中，往往存在大數據對市場變化的反應過慢的情況。一是數據收集的自動化程度不足。不少大數據收集模型都是依賴人工操作，哪怕設定為定時收集數據，設定的頻率也比較低，因為擔心運行頻繁占據系統資源。二是大數據模型的參數變更流程煩瑣。市場變化往往會導致大數據模型的參數變化，但是許多大數據模型的參數變更需要審核人員層層審批，審批流程比較長，一定程度上制約了大數據模型的使用。三是大數據系統設計不成熟。部分大數據系統收集、分析數據的設計邏輯和實際市場運營工作不符，有的甚至有數據沖突的情況，導致應用報錯，分析謬誤等一系列問題，讓企業不得不花時間修復、優化，顯然影響了對市場的反應速度。

（二）對產品創新支持不力

在使用大數據技術分析用戶畫像之后，理論上通信企業可以根據用戶的產品使用習慣，定制不同的產品，以獲得更高的利潤，但是實際上通信企業制定的產品策略仍然比較傳統，未能發揮好大數據的優勢。現有通信企業的產品結構仍是比較單一，不同的產品之間的差異還是集中體現在語音業務、流量業務上，未通過定制的方式在套餐中添加個性化、差異化的權益類產品，或者雖然產品有包含一些權益，但是和用戶的使用偏好不符合[3]。部分產品的定價也沒有經過大數據模擬檢驗，造成“低價產品性價比不高，需要用戶支付套外費用；高價產品權益過剩花錢買了用不上的業務”的情況，給客戶帶來一定的困擾。長此以往，通信企業會給客戶一種“不懂用戶”的印象，尤其是年輕客群。

（三）對市場分析的支撐力度不足

在市場營銷之前，企業通常會先進行市場分析，根據分析的結果制定一套或者多套營銷方案，然后再讓領導裁定執行。市場分析是建立在號碼信息的處理之上的，通信企業號碼量大，信息維度多，天然適合使用大數據技術進行處理。通過大數據技術，可以比較便捷地做到數據自動采集、數據預處理、數據儲存、數據清理和數據可視化，但是在實際工作中，市場分析人員往往還是通過Excel的基本功能進行拉單列表，這種方式雖然容易上手，但是也制約了數據處理的效率。市場分析速度慢，分析質量不高，會間接影響到營銷方案的執行，進而影響營銷的效果。通信企業市場部的某些復合型人才雖然會用大數據技術進行高效分析，但是相對于整個市場線條來說，運用大數據技術分析的比例還是相對較低，分析人員之間的數據交流還是比較原始、緩慢，未能形成規模效應。

四、通信企業大數據技術應用的優化建議

（一）樹立科學的數據運營理念

在5G時代，大數據技術就是連接企業和客戶的高速公路。通信企業要自上而下營造起重視大數據的氛圍，在上層主動利用大數據擬定市場戰略，在中層整合資源發展大數據技術，在基層積極使用大數據技術搶占市場。在通信企業轉型的過程中，科學的數據運營理念能夠幫助企業迸發出全新的活力。對內，可以依托大數據的分析能力和共享能力，強健市場運營體系的根基，降低信息溝通的環節，形成低成本高效率的內部優勢；對外，可以利用大數據的收集能力和傳播能力，形成“收集信息－生產內容－傳播信息－收集反饋－優化內容－再次傳播”的閉環機制，抓住客戶痛點，持續對市場進行強而有力的宣傳，形成“洗腦”效應和“自來水”效應，給企業帶來巨大流量。

（二）加強數智化人才隊伍建設

科技是第一生產力，而人才則是發展科技的原動力。因此，必須加強數智化人才隊伍建設，通過內外部培訓、引入數據人才等方式，促進企業員工數智化轉型，形成大數據市場運營的人才梯隊[4]。對于通信企業而言，可以通過一定的指標考核，提高數據庫工程師、網絡工程師的比例，這既是企業大數據技術水平的軟性體現，也是一些政企業務投標的硬性要求。在人才比例提高的同時，也要重視技術的實際發展和應用，有針對性地讓大數據人才參與各市場運營項目，讓大數據技術真真切切地服務于一線市場的發展。

（三）優化通信企業的營銷模式

在“大智移云”的背景下，整個通信市場逐步向多元化方向發展，客戶的需求和消費心理已經發生了根本性變化。客戶不再是以往的“遇到問題－形成需求－比價購買”的行為習慣了，更多是受到商家和外界的刺激后產生需求，從而直接消費。因此，通信企業必須優化營銷模式，積極通過大數據描繪更加精準的用戶畫像，要比客戶自己更加了解客戶，通過全方位、多層次的宣傳刺激客戶，引導客戶產生需求。對于高質量的客戶，甚至可以通過大數據專項分析報告，向企業上層爭取資源，為其個性化定制營銷方案，生產高度契合其需求的個性化產品，從而贏得客戶的信任。

（四）提高對大數據安全的重視

大數據給用戶帶來了諸多便利，幫助了企業迅速發展，但也不能忽視數據安全問題。通信企業必須重視數據泄露、數據濫用等問題，這既是對企業內控水平的考驗，也是企業可持續發展的必由之路[5]。一方面，要加強數據崗位的內控建設，通過權責分離、多重審批等措施建立多道防線，防止員工泄露數據、以權謀私；另一方面，也要加強自身技術錘煉，通過安全技術升級、定期進行攻防測試等方式，不斷發現漏洞、填補漏洞，強化網絡數據安全控制體系，對抗意圖竊取企業重要數據信息的不法分子，守護國家和人民的信息安全。

參考文獻：

[1]姜明子.大數據在通信企業營銷模式轉型升級中的應用研究[J].中國科技投資，2022（36）：1-3.

[2]王楠.市場營銷如何下好大數據“先手棋”[J].人民論壇，2020（15）：182-183.

[3]王奕璇.5G時代通信企業營銷策略與新模式探究[J].中國科技投資，2023（23）：28-30.

[4]張瀟.大數據視域下電子商務的營銷路徑優化研究[J].中國商論，2024，33（16）：35-38.

[5]周世航.大數據時代下電子商務開展精準營銷的策略分析[J].中國商論，2023（18）：45-48.

（作者單位：中國移動通信集團廣東有限公司佛山分公司）