蔣國(guó)清

（中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)云南有限公司 保山分公司，云南 保山 678000）

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運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)發(fā)展策略研究

蔣國(guó)清

（中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)云南有限公司 保山分公司，云南 保山 678000）

摘 要：大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入發(fā)展，在很多領(lǐng)域已經(jīng)有了比較成熟的運(yùn)用模式。對(duì)于運(yùn)營(yíng)商來說，大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅提高了其自身技術(shù)應(yīng)用水平，而且在業(yè)務(wù)創(chuàng)新、增值業(yè)務(wù)拓展方面也提供了更多的機(jī)會(huì)?；诖?，文章論述了運(yùn)營(yíng)商發(fā)展大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)和意義，并對(duì)其大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀及驅(qū)動(dòng)力作了介紹，在此基礎(chǔ)上提出了一些發(fā)展大數(shù)據(jù)的規(guī)劃，最后通過一些案例分析，對(duì)運(yùn)營(yíng)商未來的大數(shù)據(jù)發(fā)展提出了一些建議。

關(guān)鍵詞：運(yùn)營(yíng)商；大數(shù)據(jù)；發(fā)展策略；大數(shù)據(jù)分析；大數(shù)據(jù)變現(xiàn)

大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，使得運(yùn)營(yíng)商深度挖掘數(shù)據(jù)信息逐漸變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，運(yùn)營(yíng)商該如何把握好機(jī)遇，制定出科學(xué)合理的發(fā)展策略，從而不斷提升運(yùn)營(yíng)效率，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，是很多運(yùn)營(yíng)商關(guān)心的問題。本文在論述大數(shù)據(jù)發(fā)展的一些基本情況的基礎(chǔ)上，借鑒一些成熟的案例，對(duì)運(yùn)營(yíng)商發(fā)展大數(shù)據(jù)的策略進(jìn)行了探討，希望可以對(duì)該領(lǐng)域的深入研究發(fā)展提供一定的指導(dǎo)和借鑒意義。

1　運(yùn)營(yíng)商發(fā)展大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)和價(jià)值意義

1.1 運(yùn)營(yíng)商發(fā)展大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)

第一，運(yùn)營(yíng)商掌握的海量的用戶信息數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)信息比較詳細(xì)、準(zhǔn)確、全面，在后期深度挖掘分析方面，精確度較高。第二，用戶認(rèn)證方式相對(duì)簡(jiǎn)捷，運(yùn)營(yíng)商對(duì)用戶的信息輸入，能夠做到快速識(shí)別認(rèn)證。第三，運(yùn)營(yíng)商對(duì)其用戶的收費(fèi)方式很簡(jiǎn)單，可以跨時(shí)間、跨區(qū)域完成收費(fèi)。總體上來說運(yùn)營(yíng)商掌握的用戶更加精確和詳細(xì)的用戶數(shù)據(jù)，在時(shí)間和空間范圍上，幾乎不受約束。這些優(yōu)勢(shì)的存在，使得運(yùn)營(yíng)商發(fā)展大數(shù)據(jù)更有利。

1.2 運(yùn)營(yíng)商發(fā)展大數(shù)據(jù)的價(jià)值意義

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，運(yùn)營(yíng)商通過深度挖掘提煉，能夠獲取大數(shù)據(jù)巨大的增值潛力。通過對(duì)海量數(shù)據(jù)信息的系統(tǒng)深入分析，一是運(yùn)營(yíng)商自身更加精準(zhǔn)地把握客戶的需求，服務(wù)保有客戶，二是通過大數(shù)據(jù)變現(xiàn)為廣大消費(fèi)者和社會(huì)生活提供針對(duì)性更強(qiáng)、更加合適的服務(wù)和產(chǎn)品。例如運(yùn)營(yíng)商通過對(duì)大數(shù)據(jù)的深入加工分析，在用戶個(gè)人畫像、地理位置、個(gè)人征信等領(lǐng)域，提供更加精確和獨(dú)具特色的數(shù)據(jù)資源信息服務(wù)。

2　運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀及驅(qū)動(dòng)力

2.1 大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展的基本現(xiàn)狀

從當(dāng)前運(yùn)營(yíng)商發(fā)展的基本情況來看，主要是以BSS域?yàn)橹鱽磉M(jìn)行建設(shè)開發(fā)。一些省級(jí)運(yùn)營(yíng)商，為了應(yīng)用大數(shù)據(jù)信息，建立這種系統(tǒng)架構(gòu)。但從實(shí)際效果來看，這種架構(gòu)，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足當(dāng)前大數(shù)據(jù)開發(fā)的展需要。除此之外，三域數(shù)據(jù)基本上沒有形成有效的聚合，相互之間信息共享、二次挖掘的數(shù)據(jù)信息整合不夠，在大數(shù)據(jù)建設(shè)過程中，對(duì)OSS域、MSS域等的深入應(yīng)用還不多。雖然不少運(yùn)營(yíng)商競(jìng)相開發(fā)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)，但是從其主要服務(wù)對(duì)象上來看，還是主要服務(wù)于運(yùn)營(yíng)商自身的內(nèi)部經(jīng)分系統(tǒng)，并沒有形成有效的體系化推進(jìn)模式。在本文的研究中，重點(diǎn)從應(yīng)用、架構(gòu)、管理等幾方面論述運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)的基本發(fā)展現(xiàn)狀。

2.1.1 應(yīng)用方面

在應(yīng)用方面，從一個(gè)省級(jí)運(yùn)營(yíng)商的實(shí)際情況來看，其經(jīng)分系統(tǒng)有超過200個(gè)的模型，這些模型來支撐整個(gè)市場(chǎng)的日常運(yùn)營(yíng)。細(xì)分的應(yīng)用指標(biāo)有2000余個(gè)。為客戶提供網(wǎng)絡(luò)維護(hù)、優(yōu)化以及感知服務(wù)的網(wǎng)管分析系統(tǒng)也近30個(gè)?；旧鲜窃?013年，很多運(yùn)營(yíng)商建設(shè)了BSS域的大數(shù)據(jù)分析庫，通過這些數(shù)據(jù)庫，從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的交往圈分析功能。近兩年在用戶基準(zhǔn)信息深度挖掘服務(wù)方面，一些運(yùn)營(yíng)商開始發(fā)力，大數(shù)據(jù)信息資源的整合和變現(xiàn)手段也正日益多元化。

2.1.2 架構(gòu)方面

運(yùn)營(yíng)商一般都是分別建設(shè)BSS域、OSS域數(shù)據(jù)平臺(tái)。在OSS域上，建設(shè)網(wǎng)管數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，通過該平臺(tái)，運(yùn)營(yíng)商能夠?qū)崿F(xiàn)比較完整地保存互聯(lián)網(wǎng)日志數(shù)據(jù)，例如原始話單文件數(shù)據(jù)、用戶歷史瀏覽數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（圖片、視頻）、告警數(shù)據(jù)等；在BSS域上，開發(fā)建設(shè)云化數(shù)據(jù)交換平臺(tái)、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、帳詳單平臺(tái)、稽核數(shù)據(jù)中心等，這些系統(tǒng)對(duì)于運(yùn)營(yíng)商實(shí)現(xiàn)歷史庫云化是關(guān)鍵的一步。

2.1.3 管理方面

對(duì)于運(yùn)營(yíng)商來說，大數(shù)據(jù)發(fā)展是比較綜合的工程項(xiàng)目，傳統(tǒng)的職能型的企業(yè)組織架構(gòu)在開發(fā)大數(shù)據(jù)以及相關(guān)應(yīng)用的推廣方面，存在諸多不利。運(yùn)營(yíng)商在自身職能架構(gòu)調(diào)整方面，還存在一些不順暢的環(huán)節(jié)。在實(shí)際運(yùn)營(yíng)過程中，BSS、OSS 和MSS三域均可能產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)信息基本上融合了運(yùn)管商的基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)、企業(yè)日常管理以及網(wǎng)絡(luò)承載等多個(gè)方面。而在這些方面，運(yùn)營(yíng)商的職能劃分有待進(jìn)一步整合和優(yōu)化。

2.2 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力

運(yùn)營(yíng)商發(fā)展大數(shù)據(jù)，從根本上來講，是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)能夠?yàn)槠鋷砀嗟膬r(jià)值，有著利益的驅(qū)動(dòng)。運(yùn)營(yíng)商開發(fā)建設(shè)大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)模塊，對(duì)多域海量數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化的加工，并且通過數(shù)據(jù)庫建設(shè)、數(shù)據(jù)傳輸轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，進(jìn)而發(fā)掘出隱藏在數(shù)據(jù)背后的數(shù)據(jù)資源價(jià)值，這種數(shù)據(jù)資源價(jià)值通過一定的商業(yè)應(yīng)用模式推廣，其轉(zhuǎn)化成貨幣資產(chǎn)價(jià)值的可能性很高。運(yùn)營(yíng)商作好大數(shù)據(jù)匯聚、大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化和大數(shù)據(jù)變現(xiàn)等基礎(chǔ)工作后，可以充分開發(fā)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的隱藏價(jià)值，在營(yíng)銷方面能夠更加精準(zhǔn)，并且提升管理效率，為社會(huì)和各類用戶提供其需要的信息產(chǎn)品增值，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)商利潤(rùn)多元化增長(zhǎng)。

3　運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展的策略

運(yùn)營(yíng)商在大數(shù)據(jù)時(shí)代，要迅速整合自身多年的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，同時(shí)不斷挖掘外部數(shù)據(jù)資源，在開展業(yè)務(wù)模式方面，要立足于滿足客戶需求，并且利用大數(shù)據(jù)資源信息服務(wù)于自身運(yùn)營(yíng)發(fā)展。通過智能化的模式分析，讓大數(shù)據(jù)資產(chǎn)盡快變現(xiàn)，提供給對(duì)數(shù)據(jù)信息有深入需求的客戶，例如零售業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以及相關(guān)的政府部門等。同時(shí)還要進(jìn)一步拓展第三方數(shù)據(jù)來源，實(shí)現(xiàn)外部數(shù)據(jù)的汲取以及整合共享，形成數(shù)據(jù)鏈條模塊，提升數(shù)據(jù)資源信息的服務(wù)水平。

3.1 提升業(yè)務(wù)量，實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)價(jià)值提升

提升業(yè)務(wù)量，保有客戶，實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)價(jià)值提升：基于大數(shù)據(jù)分析，通過用戶標(biāo)簽、潛在離網(wǎng)預(yù)測(cè)、用戶消費(fèi)行為以及用戶上網(wǎng)行為定位目標(biāo)客戶，通過時(shí)間、位置、業(yè)務(wù)行為、用戶體驗(yàn)、聯(lián)絡(luò)圈、事件等多維度定義觸發(fā)條件，通過短信、外呼、掌廳、BSS彈窗、微信、微博等渠道以及話費(fèi)、積分等資源觸發(fā)應(yīng)用。

3.2 個(gè)性化客戶關(guān)懷，降低高價(jià)值客戶離網(wǎng)率

根據(jù)用戶接觸渠道的全數(shù)據(jù)收集和分析，制定單個(gè)用戶生命周期價(jià)值與成本分析，動(dòng)態(tài)評(píng)估客戶滿意度，定制關(guān)懷措施，做到“一客一策”?；趯?duì)用戶離網(wǎng)率的歷史數(shù)據(jù)庫建模和細(xì)分，提前數(shù)個(gè)月對(duì)流失概率較高的用戶實(shí)施挽留。

3.3 提供數(shù)據(jù)分析創(chuàng)造新商業(yè)價(jià)值

以網(wǎng)絡(luò)維護(hù)部門為例，為改善網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行質(zhì)量提升客戶體驗(yàn)可以進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)和終端分析優(yōu)化活動(dòng)，收集大量基于對(duì)全網(wǎng)絡(luò)不同型號(hào)手機(jī)終端的實(shí)際使用情況數(shù)據(jù)，通過對(duì)這部分?jǐn)?shù)據(jù)的二次分析，可向手機(jī)制造商提供更真實(shí)的手機(jī)使用情況咨詢，包括手機(jī)實(shí)際使用率信息等，從而獲得額外商業(yè)收益。參考互聯(lián)網(wǎng)公司推出的行為定向廣告投放業(yè)務(wù)，根據(jù)用戶的搜索記錄和網(wǎng)絡(luò)瀏覽歷史，對(duì)用戶搜索行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，瞄準(zhǔn)目標(biāo)客戶，定向投放廣告，提高廣告投放效率來創(chuàng)造新商業(yè)價(jià)值。

3.4 與第三方合作，共同開發(fā)大數(shù)據(jù)

運(yùn)營(yíng)商擁有大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，但數(shù)據(jù)深度挖掘成本較高?？煽紤]與第三方合作共同開發(fā)大數(shù)據(jù)。這種模式尤其適用于運(yùn)營(yíng)商在大數(shù)據(jù)發(fā)展的初期。

3.5 運(yùn)營(yíng)商自主采集、存儲(chǔ)、整理海量分散數(shù)據(jù)

運(yùn)營(yíng)商自主采集、存儲(chǔ)、整理海量分散數(shù)據(jù)，并以成熟模型和模式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘整合，形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，構(gòu)建面向數(shù)據(jù)服務(wù)的開放平臺(tái)，向第三方開放共享、交叉復(fù)用，形成有價(jià)值的商業(yè)資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)。該模式適用于具備較強(qiáng)技術(shù)實(shí)力的運(yùn)營(yíng)商。為支撐大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)開展，運(yùn)營(yíng)商自上而下的傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)模式無法更接近用戶需求，需要重新梳理企業(yè)的經(jīng)營(yíng)模式和組織機(jī)制，全面轉(zhuǎn)向以客戶和消費(fèi)者為中心的運(yùn)營(yíng)體系。

4　案例分析

4.1 大數(shù)據(jù)服務(wù)于農(nóng)業(yè)

某省運(yùn)營(yíng)商與Y公司共同推廣的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智能精準(zhǔn)采集與農(nóng)業(yè)可視化平臺(tái)。該系統(tǒng)是“互聯(lián)網(wǎng)+現(xiàn)代農(nóng)業(yè)”的具體應(yīng)用，通過大數(shù)據(jù)采集搭乘聯(lián)通網(wǎng)絡(luò)將農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中的選種、育苗、種植、流通、銷售各環(huán)節(jié)納入云數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)管理，把不同環(huán)節(jié)的專業(yè)技術(shù)及種植經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)向農(nóng)民提供服務(wù)。同時(shí)，全程做好水土改良、農(nóng)資配置等的信息指導(dǎo)，將氣象分析、病蟲害預(yù)警、O2O系統(tǒng)等九大信息平臺(tái)作為基礎(chǔ)服務(wù)的強(qiáng)大支撐，全程由不同領(lǐng)域的專家精準(zhǔn)分析，為農(nóng)民提供自動(dòng)、智能、科學(xué)的信息服務(wù)。通過這套系統(tǒng)菜農(nóng)可以隨時(shí)掌握當(dāng)前、未來天氣情況和大棚內(nèi)的二氧化碳濃度、空氣濕度、溫度等數(shù)據(jù)，經(jīng)過后臺(tái)精確計(jì)算實(shí)時(shí)提醒菜農(nóng)進(jìn)行相應(yīng)的操作。

4.2 運(yùn)營(yíng)商精準(zhǔn)營(yíng)銷平臺(tái)

某省運(yùn)營(yíng)商自2014年開始，在營(yíng)銷成本大幅壓降的情況下，精準(zhǔn)營(yíng)銷勢(shì)在必行，提出運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析模式，建設(shè)精準(zhǔn)營(yíng)銷平臺(tái)，精準(zhǔn)定位客戶。利用運(yùn)營(yíng)商自身掌握的大數(shù)據(jù)信息，先后開發(fā)出客戶套餐適配推薦、2/3G高流量客戶遷移、潛在有線寬帶目標(biāo)客戶識(shí)別、4G客戶生命周期管理、流量經(jīng)營(yíng)提升、營(yíng)銷活動(dòng)到期續(xù)約等一系列大數(shù)據(jù)模型，利用精準(zhǔn)營(yíng)銷平臺(tái)將大數(shù)據(jù)分析出的目標(biāo)客戶推送至前臺(tái)BOSS系統(tǒng)，匹配最佳營(yíng)銷資源及推薦術(shù)語，全渠道實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷。一線客服人員按推薦話術(shù)向客戶進(jìn)行推薦辦理，一方面提高了營(yíng)銷推薦的成功率，另一方面提升了客戶滿意度忠誠(chéng)度，同時(shí)還節(jié)約了公司的營(yíng)銷成本，提升了公司的收入，達(dá)到多贏局面。

5　策略建議

5.1 運(yùn)營(yíng)商要建設(shè)適應(yīng)大數(shù)據(jù)發(fā)展的內(nèi)部業(yè)務(wù)職能架構(gòu)

運(yùn)營(yíng)商借鑒互聯(lián)網(wǎng)公司的成功經(jīng)驗(yàn)，設(shè)立大數(shù)據(jù)部門，或調(diào)整現(xiàn)有組織架構(gòu)，以便更好調(diào)度內(nèi)部資源，開展大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。運(yùn)營(yíng)商采用虛擬團(tuán)隊(duì)模式，成立由公司領(lǐng)導(dǎo)直接管理的跨部門的大數(shù)據(jù)建設(shè)運(yùn)營(yíng)管理團(tuán)隊(duì)，理清各部門職責(zé)。

5.2 創(chuàng)新大數(shù)據(jù)資源的挖掘開發(fā)模式

探索與第三方、集成商合作開展大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的商業(yè)模式，規(guī)避政策風(fēng)險(xiǎn)。通過設(shè)置激勵(lì)和創(chuàng)新機(jī)制，培養(yǎng)出若干個(gè)技術(shù)、業(yè)務(wù)復(fù)合型人才，為后續(xù)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展奠定良好的人才基礎(chǔ)。

5.3 找準(zhǔn)定位，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)化增值服務(wù)

通過對(duì)技術(shù)的打磨，把技術(shù)變成切實(shí)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)的價(jià)值才能夠充分發(fā)揮出來。大數(shù)據(jù)平臺(tái)，已經(jīng)不是簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單地支持某一個(gè)應(yīng)用，它將會(huì)成為一個(gè)支撐客戶維系、精準(zhǔn)營(yíng)銷、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等多功能的平臺(tái)。在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈中運(yùn)營(yíng)商要找準(zhǔn)自己的定位，充分利用數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)和誠(chéng)信等方面的優(yōu)勢(shì)，通過合作去彌補(bǔ)自己在研發(fā)和創(chuàng)新上的短板，提供產(chǎn)業(yè)化的大數(shù)據(jù)增值服務(wù)，創(chuàng)立運(yùn)營(yíng)商獨(dú)有的大數(shù)據(jù)資源信息品牌，在大數(shù)據(jù)時(shí)代實(shí)現(xiàn)數(shù)字化服務(wù)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。

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Operators Big Data Development Strategy and Analysis

Jiang Guoqing
（China Mobile Group Yunnan Co.，Ltd.，Baoshan Branch，Baoshan 678000，China）

Abstract:The further development of big data technology has gotten a relatively mature application model in many areas.For operators，big data technology not only improved their technology application level，and in the aspect of business innovation，value-added business development also provided more opportunities.Based on this，the advantages and significance of operators to develop large data are discussed and the big data business development present situation and the driving force are presented，on the basis of which，some planning for the development of big data are put forward，finally，according to some case analysis，some suggestions of operators big data for the future development are put forward in this article.

Key words:operators；big data；development strategy；big data analysis；big data realizable

作者簡(jiǎn)介：蔣國(guó)清（1979-），男，云南施甸，本科。