
看聯(lián)通大數(shù)據(jù)時代的行業(yè)應(yīng)用
“說話算數(shù)——2016聯(lián)通大數(shù)據(jù)應(yīng)用研討會”這是聯(lián)通在今年年初率先召開的運(yùn)營商級別的大數(shù)據(jù)應(yīng)用會議,一個旨在聯(lián)通解析運(yùn)營商大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用企業(yè)精準(zhǔn)營銷、行業(yè)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級的論壇。
其實(shí)大數(shù)據(jù)已經(jīng)不算什么新穎的名詞,但是若論及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,將其產(chǎn)品化,也許就不是我們能夠認(rèn)清、理解的范疇了。試問一堆看似無關(guān)的二進(jìn)制資料,如何能夠演變成可以打上品牌標(biāo)簽、豐富的產(chǎn)品體系和應(yīng)用的呢?
全網(wǎng)終端數(shù)據(jù)集中化是個啥概念?繼去年聯(lián)通在烏鎮(zhèn)大會上公布了首款大數(shù)據(jù)產(chǎn)品沃指數(shù)(涵蓋行業(yè)指數(shù)和市場洞察兩部分內(nèi)容)之后,在這次的研討會上,聯(lián)通將沃指數(shù)中的“市場洞察”部分產(chǎn)品化、品牌化,而這個全新的品牌就是“數(shù)據(jù)魔方”。這也標(biāo)志著聯(lián)通作為巨頭級大數(shù)據(jù)應(yīng)用運(yùn)營商,經(jīng)過多年的數(shù)據(jù)累積、分析和開發(fā),率先實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用集中化、系統(tǒng)化、產(chǎn)品化、服務(wù)化。
截止到2015年底,聯(lián)通大數(shù)據(jù)體系共涵蓋了3000余個用戶標(biāo)簽,能夠輕松識別3.8億條URL、6萬個互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、約3000個手機(jī)品牌、8.2萬個終端型號,并已逐步在風(fēng)險(xiǎn)控制、金融服務(wù)、快消品、終端、汽車、旅游等細(xì)分領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用。
現(xiàn)在看來,各家巨頭均在爭做自己的大數(shù)據(jù),比如百度做,主要是在用戶的搜索行為閉環(huán)里做大數(shù)據(jù);阿里主要是在用戶的電商行為閉環(huán)里做大數(shù)據(jù);而騰訊的大數(shù)據(jù)則無法摒棄其基于用戶社交行為的屬性。各家在自己擅長的縱深領(lǐng)域隨各有所長,但就數(shù)據(jù)的全面性、豐富性,以及獲取渠道等因素來說,比起國字頭的運(yùn)營商則略顯不足。中國聯(lián)通的這些“全生命周期”數(shù)據(jù)不僅在數(shù)據(jù)維度上有更加多元化的優(yōu)勢,而且打破了很多P2P平臺自建的模型獲取、處理數(shù)據(jù)模式所形成的數(shù)據(jù)孤島。
所謂數(shù)據(jù)黑洞,就是在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時,由于固定的分析模型所導(dǎo)致的大量信息的遺漏。數(shù)據(jù)其實(shí)最終一點(diǎn)就是在于流通,而以BAT為代表的企業(yè),它所獲得的全部數(shù)據(jù)均用于這個其自身體系之內(nèi),并沒有任何將之開放出來的打算,也就是說這些數(shù)據(jù)是只進(jìn)不出的。這便影響了數(shù)據(jù)需要“流通”的屬性,既不利于營銷,也不利于更加高效的去觸達(dá)受眾。
反觀聯(lián)通的大數(shù)據(jù),其覆蓋所有移動終端的廣度和深度已不言而喻。通過綜合維度的數(shù)據(jù)分析,聯(lián)通大數(shù)據(jù)可以對特定的人群進(jìn)行非常深入、精準(zhǔn)的用戶畫像;通過智能的算法和分析,聯(lián)通大數(shù)據(jù)能夠精準(zhǔn)找出目標(biāo)和結(jié)果,準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)用戶需求變化與趨勢,借以彌補(bǔ)單一縱深的數(shù)據(jù)維度,有效回避了“數(shù)據(jù)黑洞”所可能造成的信息遺漏,使企業(yè)可以更加了解自己的產(chǎn)品和用戶,從而幫助企業(yè)提升市場洞察決策能力和精準(zhǔn)廣告銷售能力。
如何讓這些技術(shù)和產(chǎn)品在商業(yè)價值上有所體現(xiàn)呢?聯(lián)通在大數(shù)據(jù)的金融、汽車、電商和快銷品的各個領(lǐng)域,進(jìn)行了很多積極的探索和商業(yè)化的應(yīng)用。
例如,在與某車企的合作中,聯(lián)通大數(shù)據(jù)就充分利用自身優(yōu)勢為該車企提供了詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析報(bào)告,以便該車企在接下來的銷售策略調(diào)整中做出更準(zhǔn)確的決策。
在這份分析報(bào)告中,首先是車企向運(yùn)營商提供了樣本用戶,即已經(jīng)是車主的存量用戶的畫像的分析。通過科學(xué)的大數(shù)據(jù)方法論,匹配出在幾個億的用戶里面的潛在用戶,再通過對潛在用戶的消費(fèi)能力以及消費(fèi)欲望做具體分析,得出該用戶是否為此款車型的精準(zhǔn)客戶。分析出汽車消費(fèi)的精準(zhǔn)用戶群之后,通過相對這個群體在移動端對競品車型的搜索、APP使用情況、駕齡以及地理位置分布等檢測數(shù)據(jù),精確的分析出與競品的差異化。有了這些數(shù)據(jù)的支撐,該車企在之后的銷售策略調(diào)整上無疑占據(jù)了市場主動權(quán)。
除此之外,聯(lián)通大數(shù)據(jù)與金融產(chǎn)品、風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域的成功案例也讓大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價值在行業(yè)應(yīng)用方面充分發(fā)揮。作為對傳統(tǒng)風(fēng)控模型的有益補(bǔ)充,聯(lián)通大數(shù)據(jù)能夠數(shù)據(jù)分析深度挖掘數(shù)據(jù)可用價值,進(jìn)而彌補(bǔ)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)維度不全的現(xiàn)象;并可以優(yōu)化風(fēng)控模型能力,提高風(fēng)險(xiǎn)定價精細(xì)度,使其數(shù)據(jù)價值更加清晰,從數(shù)據(jù)的廣度、深度、鮮活度等維度協(xié)助風(fēng)控機(jī)構(gòu)建立更加完善的風(fēng)險(xiǎn)管理視圖。
現(xiàn)階段用戶的行為數(shù)據(jù),尤其是網(wǎng)上行為數(shù)據(jù),已經(jīng)逐漸被納入到信用風(fēng)險(xiǎn)模型中,成為判斷個人信用、風(fēng)險(xiǎn)程度的變量。而聯(lián)通大數(shù)據(jù)所具備的全面性、強(qiáng)相關(guān)性和實(shí)效性等特點(diǎn),使其提供的用戶信用評估更完整、更清晰。
目前,聯(lián)通大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始實(shí)踐跨行業(yè)的各類應(yīng)用。在數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)應(yīng)用監(jiān)管方面,始終遵循嚴(yán)格的信息安全體系和流程,以確保數(shù)據(jù)安全、規(guī)范、合理地應(yīng)用于金融、征信、精準(zhǔn)營銷等各個行業(yè)。
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