运营商大数据
调查结果显示，在全球120家运营商中，约有48%正在实施运营商大数据服务。运营商大数据服务成本平均占运营商总预算的10%，未来五年将上升到23%左右，成为运营商大数据的战略优势。可见，从流量运营走向大数据运营已是大势所趋。
联通运营商有多年的数据积累，既有财务收入、业务发展等结构化数据，也有图片、文本、音频、视频等非结构化数据。在数据来源方面，电信运营商的数据来自移动语音、固定电话、固网接入、无线上网等所有业务。它还涉及公众客户、政企客户、家庭客户，以及实体渠道。、电子渠道、直销渠道等各类联系方式。总体来看，联通运营商的大数据发展还处于探索阶段。
细分大数据在运营商领域的五大应用。
目前，国内运营商主要在五个方面运用大数据：(1)网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理优化；(2)市场和精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；(3)客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；(4)企业运营管理，包括业务运营监测和业务分析；(5)数据商业化是指数据外部业务个性化盈利能力。
第一个方面：网络管理和优化。这一方向包括基础设施建设的优化和网络运营管理的优化。
(一)优化基础设施建设。比如利用大数据实现基站和热点的选址和资源分配。运营商可以通过分析话单和信令中的用户话务量在话单和信令中的分布情况，从时间段和位置特征两个方面，为4G高话务量地区设计5G基站；同时，运营商还可以通过建立模型来评估现有基站的效率，评估成本，发现基站建设中的资源浪费。例如，在一些地区，为了完成基站建设指标，基站建在人迹罕至的地方。
(2)网络运行管理与优化。在网络运营层面，运营商可以利用大数据分析网络流量和流量趋势，及时调整资源配置。同时，他们可以分析网络日志，优化整个网络，不断提高网络质量和网络利用率。
细分大数据在运营商领域的五大应用。
第二个方面是营销和精准营销。这个方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。
(1)客户画像。运营商可以基于客户终端信息、位置信息、通话行为、移动互联网行为轨迹等丰富数据，对每个客户进行人口统计特征、消费行为、在线行为、爱好等标注，利用数据挖掘技术对客户进行分组识别，提高客户360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。
(2)关系链研究。运营商可以分析客户联系人、呼叫行为、在线社交行为和客户信息，进行社交圈分析。特别是利用各种联系记录形成社交网络以丰富用户洞察力，并进一步利用图挖掘的方法发现各个圈子，发现圈子中的关键人物，识别家庭、政府和企业客户；或者分析社交圈以发现营销机会。
(3)精准营销和实时营销。运营商根据客户画像深入了解客户特征，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、使用中网络的精准匹配，在推送渠道、推送时机、推送方式等方面满足客户需求。实现精准营销。
(4)个性化推荐。运营商可以利用客户档案信息、客户终端信息、客户行为偏好等，为客户提供定制化服务，优化产品、流量套餐和定价机制，实现个性化营销长时间，并将客户历史联系信息、客户套餐消费、客户人口统计特征、客户类型等数据进行关联，建立客服热线智能路径模型，预测下一个客户的来电需求、投诉风险、对应路径和节点。这样，可以缩短客服电话处理时间，识别投诉风险，有助于提高客户满意度；此外，还可以利用语义分析对客服热线问题进行分类，识别热点问题和客户情绪，对大问题、大问题、大问题的发生影响较大，必须引起相关部门警觉。
(2)客户关怀和客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户成长、客户成熟、客户衰退和客户离开五个阶段的管理。在获客阶段，可以利用算法挖掘和发现高潜在客户；在客户成长阶段，可以通过关联规则等算法进行交叉销售，提高客户的人均消费；在客户成熟阶段，可以利用大数据方法对客户进行分组组合，同时针对不同客户进行精准推荐和实时忠诚度方案；在客户衰退期，要进行流失预警，提前识别高流失风险客户，并提供相应的客户关怀；在客户离开阶段，可以对不同客户进行精准推荐和实时忠诚度方案。
在这里插入图片描述
细分大数据在运营商领域的五大应用。
第四个方面是企业运营管理。它可以分为业务运行监控和业务分析。
(1)业务运行监控组件基于大数据分析，可以从网络、业务、用户和业务量、服务质量、终端等多个维度对运营商的管道和客户运营情况进行监控。构建灵活可定制的指标模块，构建指标体系、智能监测系统，从宏观到微观快速准确管控运行和变化原因。
(2)业务分析和市场监测。我们可以通过数据分析来总结分析业务和市场经营情况，主要分为业务日报、周报、月报、季报、专题分析。
第五个方面是数据的商业化。
数据商业化是指将企业拥有的大数据资产对外商业化，以获取效益。目前，运营商通过自身数据提供的服务主要集中在数据上报和白皮书查询、社交关系溯源和精准营销两个方面。
(1)数据报表和白皮书查询。运营商使用收集的数据来提供报告和白皮书，如人口流动和手机普及率。
(2)社会关系的可追溯性和精准营销。在社会关系跟踪中，通过用户通话记录、行为轨迹等多维数据来判断人与人之间的关系。在瑞凡科技与运营商合作的精准营销项目中，已经以此为切入点，帮助运营商实现数据商业化。
这个项目面向的是一家大型商业中心，希望利用运营商大数据帮助其提高精准营销的ROI。于是，运营商找到我们来提供解决方案。通过我们的调研，我们发现这个大型商业中心的核心问题是广告费用与进店用户数量不成正比。因此，我们利用运营商的大数据挖掘人与人之间的关系，将营销短信以社交网络为单位，在小范围内形成话题效应，从而提高用户访问率。
此外，我们与运营商合作的智慧旅游项目也很好地体现了运营商精准营销的落地场景。在这个项目中，我们首先通过用户行为轨迹区分景区内的居民和游客，然后追溯客源，得到客源报告。通过源头报道景区，可以发现景区广告不足的地方，增加这方面的广告，从而增加景区的收入。
细分大数据在运营商领域的五大应用。
总的来说，电信业的大数据还处于探索阶段。未来几年，无论是内部大数据应用，还是外部大数据商业化，都会有很多
公众号：大海啊好多水