調查結果顯示，全球120家運營商中約有48%的運營商正在實施大數據業務。大數據業務成本平均占到運營商總預算的10%，并且在未來五年內將升至23%左右，成為運營商的一項戰略性優勢。可見，由流量經營進入大數據運營已成為大勢所趨。

電信運營商擁有多年的數據積累，擁有諸如財務收入、業務發展量等結構化數據，也會涉及到圖片、文本、音頻、視頻等非結構化數據。從數據來源看，電信運營商的數據來自于涉及移動語音、固定電話、固網接入和無線上網等所有業務，也會涉及公眾客戶、政企客戶和家庭客戶，同時也會收集到實體渠道、電子渠道、直銷渠道等所有類型渠道的接觸信息。整體來看，電信運營商大數據發展仍處在探索階段。

目前國內運營商運用大數據主要有五方面：(1)網絡管理和優化，包括基礎設施建設優化和網絡運營管理和優化;(2)市場與精準營銷，包括客戶畫像、關系鏈研究、精準營銷、實時營銷和個性化推薦;(3)客戶關系管理，包括客服中心優化和客戶生命周期管理;(4)企業運營管理，包括業務運營監控和經營分析;(5)數據商業化指數據對外商業化，單獨盈利。

第一方面：網絡管理和優化。此方向包括對基礎設施建設的優化和網絡運營管理及優化。

(1) 基礎設施建設的優化。如利用大數據實現基站和熱點的選址以及資源的分配。運營商可以通過分析話單和信令中用戶的流量在時間周期和位置特征方面的分布，對4G的高流量區域設計5G基站;同時，運營商還可以對建立評估模型對已有基站的效率和成本進行評估，發現基站建設的資源浪費問題，如某些地區為了完成基站建設指標將基站建設在人際罕至的地方等。

(2) 網絡運營管理及優化。在網絡運營層面，運營商可以通過大數據分析網絡的流量、流向變化趨勢，及時調整資源配置，同時還可以分析網絡日志，進行全網絡優化，不斷提升網絡質量和網絡利用率。

第二方面，市場與精準營銷。此方向包括客戶畫像、關系鏈研究、精準營銷、實時營銷和個性化推薦。

(1) 客戶畫像。運營商可以基于客戶終端信息、位置信息、通話行為、手機上網行為軌跡等豐富的數據，為每個客戶打上人口統計學特征、消費行為、上網行為和興趣愛好標簽，并借助數據挖掘技術進行客戶分群，完善客戶的360度畫像，幫助運營商深入了解客戶行為偏好和需求特征。

(2) 關系鏈研究。運營商可以通過分析客戶通訊錄、通話行為、網絡社交行以及客戶資料等數據，開展交往圈分析。尤其是利用各種聯系記錄形成社交網絡來豐富對用戶的洞察，并進一步利用圖挖掘的方法來發現各種圈子，發現圈子中的關鍵人員，以及識別家庭和政企客戶;或者分析社交圈子尋找營銷機會。

(3) 精準營銷和實時營銷。運營商在客戶畫像的基礎上對客戶特征的深入理解，建立客戶與業務、資費套餐、終端類型、在用網絡的精準匹配，并在在推送渠道、推送時機、推送方式上滿足客戶的需求，實現精準營銷。

(4) 個性化推薦。利用客戶畫像信息、客戶終端信息、客戶行為習慣偏好等，運營商可以為客戶提供定制化的服務，優化產品、流量套餐和定價機制，實現個性化營銷和服務，提升客戶體驗與感知;或者在應用商城實現個性化推薦，在電商商城平臺實現個性化推薦，在社交網絡推薦感興趣的好友。

第三方面，客戶關系管理。此方面包括客服中心優化和客戶生命周期管理。

(1) 客服中心優化。客服中心是運營商和客戶接觸較為頻繁的通道，因此客服中心擁有大量的客戶呼叫行為和需求數據。我們可以利用大數據技術可以深入分析客服熱線呼入客戶的行為特征、選擇路徑、等候時長，并關聯客戶歷史接觸信息、客戶套餐消費情況、客戶人口統計學特征、客戶機型等數據，建立客服熱線智能路徑模型，預測下次客戶呼入的需求、投訴風險以及相應的路徑和節點，這樣便可縮短客服呼入處理時間，識別投訴風險，有助于提升客服滿意度;另外，也可以通過語義分析，對客服熱線的問題進行分類，識別熱點問題和客戶情緒，對于發生量較大且嚴重的問題，要及時預警相關部門進行優化。

(2) 客戶關懷與客戶生命周期管理。客戶生命周期管理包括新客戶獲取、客戶成長、客戶成熟、客戶衰退和客戶離開等五個階段的管理。在客戶獲取階段，我們可以通過算法挖掘和發現高潛客戶;在客戶成長階段，通過關聯規則等算法進行交叉銷售，提升客戶人均消費額;在客戶成熟期，可以通過大數據方法進行客戶分群并進行精準推薦，同時對不同客戶實時忠誠計劃;在客戶衰退期，需要進行流失預警，提前發現高流失風險客戶，并作相應的客戶關懷;在客戶離開階段，我們可以通過大數據挖掘高潛回流客戶。

第四方面，企業運營管理。可以分為業務運營監控和經營分析。

(1) 業務運營監控分可以基于大數據分析從網絡、業務、用戶和業務量、業務質量、終端等多個維度為運營商監控管道和客戶運營情況。構建靈活可定制的指標模塊，構建指標體系，以及智能監控體系，從宏觀到微觀全方位快速準確地掌控運營及異動原因。

(2) 經營分析和市場監測。我們可以通過數據分析對業務和市場經營狀況進行總結和分析，主要分為經營日報、周報、月報、季報以及專題分析等。

第五方面，數據商業化。

數據商業化指通過企業自身擁有的大數據資產進行對外商業化，獲取收益。就目前來看運營商通過自身數據對外提供的服務主要集中在兩個方面：數據報告及白皮書查詢和社交關系追溯及精準營銷投放。

(1) 數據報告及白皮書查詢。運營商運用收集上來的數據提供例如人口流動、手機普及率等報告及白皮書。

(2) 社交關系追溯及精準營銷投放。在社交關系追溯中，通過用戶的通話記錄、行為軌跡等多維度數據來判斷人與人之間的關系。在睿帆科技與運營商合作的精準營銷項目中，就曾以此為出發點幫助運營商進行數據的商業化變現。

該項目為某大型商業中心希望通過運營商大數據來幫助其提升精準營銷的ROI。于是，運營商找到我們為其提供解決方案。經過我們的研究發現，該大型商業中心核心問題是廣告投入費用與用戶到店數不成正比。于是，我們通過運營商大數據挖掘人與人之間的關系，將營銷短信以社交關系網為單位進行投放，在小范圍區域內形成話題效應，從而提升用戶到店率。

此外，我們與運營商合作的智慧旅游項目也很好的體現了運營商精準營銷的落地場景。在此項目中，我們先通過用戶行為軌跡區分出景區住戶和游客，然后在追溯到游客來源地并得出來源地報告。通過來源地報告景區可以發現景區廣告投放缺乏的區域，并加大該區域的廣告投放，從而提升景區的營收。

總的來看，電信行業的大數據依然處于探索階段，未來幾年，無論是內部大數據應用還是外部大數據商業化都有很大的成長空間。但電信行業大數據大的障礙是數據孤島效應嚴重，由于國內運營商的區域化運營，電信企業的數據分別存儲在各地區分公司，甚至分公司不同業務的數據都有可能沒打通。而互聯網和大數據則是沒有邊界。對于國內電信運營商，要真正的利用大數據，數據的統一和整合是最為重要的一步。我們已經看到中國移動已經開始著手準備這方面的工作，相信未來幾年，在互聯網企業的競爭壓力下，中國的電信行業大數據將發展的更快，變革會更徹底。

新聞名稱：細數大數據在運營商領域的五大應用
本文地址：http://m.newbst.com/news47/101897.html

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