本站原创【关键词】大数据 电信运营商 商业模式
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1 引言
所谓的“大数据”，是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合（麦肯锡，2011）。随着数据挖掘、云计算、物联网等相关技术的迅速发展，人类处理EB、PB级数据的能力迅速提升，人类社会逐渐步入大数据时代。尤其是在2012年3月22日，美国奥巴马政府宣布启动“大数据研究与开发计划”，项目涉及美国国家科学基金、美国国家卫生研究院、美国能源部、美国国防部、美国国防部高级研究计划局和美国地质勘探局等6个联邦政府部门，推动相关数据的收集、组织和分析，更是揭开了大数据时代的崭新一页。
正是在政府等组织的积极推动下，大量公司（互联网公司、移动互联网公司、电子商务公司等）开始了大数据化的进程，寻找自己在大数据时代的新定位，并从中逐渐摸索相关经验和业务模式。这其中，Amazon、Facebook、Google、阿里巴巴等都是其中的佼佼者，它们依托自己的数据优势，采取灵活而深入的分析方式进行基于大数据的挖掘，形成了崭新的商业模式。
对于电信运营商，其传统业务是为电信消费者提供网络怎么写作，承担了数据传送者的重要职责。在完成传统业务的同时，电信运营商在大数据产业链中处于数据传递和交换中心的地位，天然具有丰富的数据资源，具有进行基于大数据的业务的独特优势。例如，电信运营商在获取用户行为方面具有突出优势。电信消费者随时都在向电信运营商发送碎片化的行为数据（如基站接入数据、上网流量数据），这些数据在电信运营商的系统中，反映为各种日志数据、基站数据和流量数据等。对这些数据进行挖掘和分析，可以得到基于消费者群体和个体的数据，进而得到消费者心理和行为特征的知识。通过对这些知识的合理运用，电信运营商可以改进现有的商业模式和创造出新的商业模式。
2 电信运营商大数据应用案例
一些国外电信运营商已经注意到了大数据对于电信运营行业的机遇与挑战。西班牙数字业务部门首席商务官Stephen Shurrock认为：“大数据是数字经济的重要基石，通过智能和可靠的手段，大数据有改变商业和社会方方面面的潜力。”美国Sprint公司技术发展和战略源于：毕业小结www.udooo.com
主管Von McConnell则指出：“即使电信运营商沦为哑管道，依靠数据分析也能生存下去。”Ovum的报告则指出，大数据可以帮助电信运营商优化网络部署，洞察消费者意图并提前行动，从而提升企业的运营效率[3]。一些先进的电信运营商已经开始积极准备和部署基于大数据的业务模式，并且取得了一定的成果。其中，最具有代表性的是Telefonica和美国的Verizon。Telefonica在Telefonica Digital下设立了Telefonica Dynamic Insights部门，专门进行基于大数据的业务模式创新和探索。目前，Telefonica与市场研究机构GfK进行合作，在英国、巴西推出了基于Telefonica数据的SmartStep业务。这一业务面向零售商、政府部门、公共机构提供基于地点的人员流动（Footfall）数据。具体的内容包括：以时间为维度（小时/天/月/年），在特定区域的人员人口统计数据（性别、年龄）和行动等数据，使得数据使用者可以更好地了解消费者和潜在消费者的行为与特质。例如，SmartStep已成功应用与帮助新零售店铺进行选址，因为基于这一怎么写作，零售商可以更好地评估潜在地点的人员状况（年龄、收入、行动特征），以此提升地址选择、产品种类搭配、店铺定位等决策的准确性。
Verizon也提出了自己的大数据业务，命名为Precision Marketing。此怎么写作主要基于电信运营商收集的地点数据（Geographic Location）、APP下载数据（Apps Downloaded），以及网站接入数据（Website Accessed），提供包括精准营销洞察（Precision Market Insights）、精准营销（Precision Marketing）和移动商务（Mobile Commerce）的怎么写作。主要业务形态为基于数据的用户分析，以及广告投放和评价等怎么写作。典型案例如足球俱乐部、零售商店、品牌商等。
3 电信运营商大数据业务模式分析
总体来看，电信运营商基于大数据的业务模式，可以有多种分析角度：一是可以从怎么写作对象角度划分，界定为个体消费者、家庭、一般企业、政府、独立第三方机构，以及电信运营商自身等；二是可以从业务内容角度划分，界定为业务优化类、业务创新类、效率提升类等模式；三是依据业务实时性要求进行划分，界定为实时性业务模式和非实时行业务模式。本文将主要从业务内容角度进行阐述。3.1 业务优化类模式
正如上文述，电信运营商具有天然的数据优势，不但拥有消费者的人口特征数据（如性别、年龄），而且具有详细的消费者行为数据（位置、业务使用）。以这些数据为依据，电信运营商可以极大改进自身的业务流程，进行精细化运营和管理。对于个体消费者而言，电信运营商可以以消费者运动行为和业务使用特征数据为依据，同时结合身份数据，形成完整的消费者描述，据此提供更具个性化的怎么写作。如图1所示，以WLAN流量包营销为例，通过对消费者使用习惯和业务特征进行分析，可以得到消费者兴趣爱好、行为习惯范畴的知识；通过对消费者套餐选择、资费调整频率数据的分析，可以得到消费者敏感度等心理范畴的知识；将这些知识与消费者注册时的数据相结合，可以得到完整的消费者描述。进一步，将此描述与消费者的位置移动数据进行匹配，分析消费者使用过程中WLAN网络的覆盖程度，从而挑选出网络侧覆盖良好、同时具有较强业务使用倾向的消费者（如敏感度高、新业务尤其是大流量业务接受程度高的双高用户）作为营销对象，提升营销的准确度，做到精确深度营销。
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