牛冠杰+王晋+张亮

摘 要：电信运营商拥有多年的数据积累，涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也包含公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。随着语音业务的逐渐免费，数据流量经营将成为运营商的主要业务，由此运营商“管道化”甚嚣尘上。然而运营商拥有任何移动互联网公司都无法比拟的海量数据，大数据金矿价值凸显，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。

关键词：大数据；电信运营商

1 电信运营商经营方向转变必要性

2015年5月，“提速降费”成为全民热议话题，在总理亲自发话以及国务院、工信部的多次督促下，国内三大运营商也相继公布了相应的数据流量“提速降费”方案。暂且不讨论这些“新政”是否会在真正意义上惠及每一位用户，单从国家督促运营商提速降费这一举动来看，运营商想靠流量经营来完成转型升级似乎不如想象中那么容易。加之2013年工信部鼓励民资进入电信市场，截至目前已有42家企业相继获得虚拟运营商牌照，电信市场的竞争越来越激烈，三大传统运营商面临“管道化”和“边缘化”的危机，向“智能管道”的转型迫在眉睫，显然“数据经营”是在当今大数据时代下最好的选择。

运营商在“数据经营”上具有天然的优势，虽然如今互联网企业对大数据应用的顺风顺水，但在数据来源以及数据总量上无人能与运营商相比拟。其优势具体体现在：

（1）数据的全面性。电信网络的普遍覆盖以及端到端的网络接入使得运营商能够时时获取用户的位置信息、身份信息、终端信息、消费信息等全面复杂的数据。

（2）数据的可利用性。在信息可以转变成金钱的时代，许多企业不惜任何代价想要获取用户信息以达到商用目的，有些甚至利用非法手段搜集个人信息以谋取私利。而在这方面，运营商却可以公开利用所获得的信息进行大数据分析来创新业务种类、提升服务质量。

2 大数据运营带来核心价值提升

大数据给运营商核心价值将带来很大提升。第一，大数据将助运营商提升市场响应能力，推进实现智慧运营。大数据让运营商能够全面洞察客户行为，精确化地识别客户，精准地制订策略，支持经营决策，增强电信核心竞争力。第二，大数据将助运营商提升客户服务创新能力，成为创新信息服务的参与者。数据产品化，将使运营商能够提供基于客户状态、位置、终端等个性化需求的信息服务。第三，大数据将使运营商提升资源优化配置能力，成为智能管道的主导者。大数据可让运营商精确识别客户、业务、SP，优化网络资源调度，分档分阶按需供给网络资源，实行差异化服务。第四，大数据将帮助运营商提升对产业链的服务能力，助力其成为综合平台的提供者。数据能力合理开放，将促进产业应用，提升全产業链综合服务能力。

3 大数据运营模式

（一）对内应用增强竞争力

现阶段，运营商支持流量经营、智能管道的数据应用还处于初级水平，数据应用主要采用基于内部整合数据的分析挖掘手段。运营商应着力整合企业内外部数据，做到内部交易数据与互联网交互数据的融合，由此开展用户行为模式的分析与数据挖掘并支撑各类数据应用，包括：支持精细化营销、支持产品规划和创新、支持网络优化和投资、支持能力开放与合作。长远来看，运营商应建立基于大数据驱动，以消费者为中心、以客户体验为重心的企业运营及组织变革模式，如亚马逊将数据化运营贯穿业务全过程，以选品、价格和便利作为亚马逊客户体验的三个支柱。

运营商内部的大数据应用场景可包括以下方面：第一是精确化营销与维系挽留。从海量数据中分析客户行为偏好，结合客户与收入数据，可以实现对现有业务的精确化营销和维系挽留，包括锁定特定业务的目标客户以及锁定可能流失的客户。第二是精确化网络运维。通过对流量和流向的分析，实现网络资源的动态配置；分析网络日志，支撑网络优化和故障定位；通过对客户流量和上网行为偏好的分析，实现智能管道策略的个性化制定以及网络阀值的动态调整。第三是精确化客服支撑。利用大数据实时技术实现客服信息的实时提醒（例如流量使用提醒）；利用大数据技术的高速查询性能，提升清（账）单查询速度，并有能力实现客户互联网使用详单查询。第四是关系链研究。收集客户通讯录、通话行为、网络社交行为等大数据以及客户资料等传统数据，开展交往圈分析，利用社交圈子提高营销效率，改进服务，低成本扩大产品的影响力。

（二）对外经营拓展业务模式

运营商对外可充分利用电信行业的数据优势，拓展电信业务模式，将大数据直接产品化，基于客户状态、位置、终端、喜好等，为社会提供信息服务。如：开展广告、数据开放等业务。在广告推送方面，可通过客户上网类别反映的需求动向，精准锁定目标客户，支撑电信业务或者其他商家开展手机定向互联网广告服务。在数据开放方面，数据开放业务除了提供基本的原始数据以外，通信企业还可以利用本系统能力，基于网络信令和互联网客户标签数据分析，形成专业的行业应用报告，精确锁定有需求的潜在客户，为后向商家及内部合作伙伴管理提供准确定量的行业及客户分析报告，实现营销推送、分析评估等能力对外开放。例如：为特定区域（小区或商业区）分析客户群的类型，帮助区域商业规划、门店选址、大型LED广告动态投放等。

4 大数据应用领域

（一）城市规划与管理

作为一个相对传统的领域，过去，政府面向规划与管理任务，一般的做法是进行人口普查或人口信息的抽样调查，这种工作方法高度依赖线下调查团队，以及需要付出更长的时间才能得到相对准确的结果。

但运营商所掌握的用户历史数据和实时数据，能对政府部门的规划任务提供帮助和支持，例如用户的行为大数据能反映人口的迁入迁出规律，进而引导政府的规划部门从上到下优化城市功能，减少资源和资金的浪费。一如城市内部的市民OD（交通起止点信息）数据，能为政府交通基础设施建设提供支撑。再如对地级市经济圈建设的分析，来自电信公司更丰富的用户画像，可剖析甚至量化其中的经济发展现状。

（二）交通

面向垂直的交通领域，空间大数据是在物联网层面基于道路线圈对交通流量的监测，目视层面基于道路布设的摄像头依托人力的监控，以及通过由政府监管的浮动车提供的导航信号所获取的位置信息之外，更重要的一类补充。运营商的用户位置与轨迹数据，以指数形式量化反映交通状况，为交管部门在应急和预部署环节提供支持。此外，交通大数据也同时面向物流、网约车领域提供支持。

（三）市场分析

帮助商业企业知晓目标客户群的所在位置，助力现有的业务成果分析，以及广告与服务的精准投放。贴上不同标签和属性的用户画像，反映用户群体不同时空下的行为组合，协助企业了解他们的客户市场。

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