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運(yùn)營商自身如何用好大數(shù)據(jù)
2017-10-18
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運(yùn)營商自身如何用好大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來,如何更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值對于電信運(yùn)營商來說是一個(gè)嶄新的課題。電信運(yùn)營商是大數(shù)據(jù)的傳送者、生產(chǎn)者和使用者。在電信運(yùn)營商為各行各業(yè)提供大數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí),首先要將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于自身發(fā)展,才能更好地適應(yīng)時(shí)代競爭需求,如果連內(nèi)部都做不好,對外營銷大數(shù)據(jù)產(chǎn)品也沒有說服力。

運(yùn)營商是大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者和使用者

電信運(yùn)營商是移動(dòng)數(shù)據(jù)的傳送者。據(jù)StatCounter公司2014年5月報(bào)告,全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)流量占互聯(lián)網(wǎng)流量的25%,其中亞洲比例更高,占到37%,而在2010年這一比例僅為4.5%。有互聯(lián)網(wǎng)女皇之稱的Mary Meeker在《2014互聯(lián)網(wǎng)趨勢報(bào)告》中指出,全球移動(dòng)設(shè)備貢獻(xiàn)的互聯(lián)網(wǎng)流量份額將年增1.5倍,到2014年年底超過30%。

電信運(yùn)營商也是移動(dòng)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者。電信運(yùn)營商在為用戶提供上網(wǎng)訪問、語音通話、短消息發(fā)送等管道服務(wù)的同時(shí),也收集管道中流過的數(shù)據(jù)。

運(yùn)營商中的大數(shù)據(jù)主要可分為三大類。第一類是CS(Circuit Switch)域中的信令數(shù)據(jù),主要包含用戶的電話呼叫記錄(CDR)、短信發(fā)送記錄以及終端與網(wǎng)絡(luò)的其他交互記錄(如終端的開機(jī)消息、位置更新消息、鑒權(quán)消息)等;第二類是PS(Packet Switch)域中的IP包數(shù)據(jù),PS域數(shù)據(jù)主要包含用戶上網(wǎng)時(shí)的控制面和用戶面數(shù)據(jù)包記錄,控制面數(shù)據(jù)如AAA的鑒權(quán)、認(rèn)證數(shù)據(jù)包,PDP建立、更新、刪除等,用戶面數(shù)據(jù)主要是用戶的上網(wǎng)記錄數(shù)據(jù);第三類是包含用戶個(gè)人屬性的CRM數(shù)據(jù),主要包含用戶的身份資料數(shù)據(jù)、產(chǎn)品的訂購數(shù)據(jù)、用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)、用戶的支付數(shù)據(jù)、用戶的套餐數(shù)據(jù)、用戶的終端數(shù)據(jù)等。

這些數(shù)據(jù)完美地體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的“五V”特征,中國聯(lián)通從SGSN與GGSN間以分光方式獲取移動(dòng)用戶的上網(wǎng)IP地址、時(shí)長、上網(wǎng)記錄和基站流量,2013年每秒收集用戶上網(wǎng)記錄83萬條,對應(yīng)年數(shù)據(jù)量3.6PB。中國電信一個(gè)中等規(guī)模的本地網(wǎng)每天3G用戶上網(wǎng)記錄就達(dá)到TB級,上海電信每分鐘產(chǎn)生8萬條位置更新信息。中國移動(dòng)從移動(dòng)終端上報(bào)的異常事件記錄中采集數(shù)據(jù),還從基站和交換機(jī)中通過分光方式采集數(shù)據(jù),2013年每天記錄話單數(shù)據(jù)10TB、信令數(shù)據(jù)100TB、上網(wǎng)日志500TB,累計(jì)數(shù)據(jù)存量80PB,年增50%。

電信運(yùn)營商還是移動(dòng)數(shù)據(jù)的使用者。三大電信運(yùn)營商都著力建設(shè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。中國聯(lián)通建立了用戶上網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),利用收集的用戶上網(wǎng)記錄解決用戶透明消費(fèi)問題, 并使用其中的數(shù)據(jù)做客戶的精細(xì)化營銷,同時(shí)準(zhǔn)確掌握每個(gè)基站的實(shí)時(shí)流量和忙閑,為網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容和提高質(zhì)量提供依據(jù)。中國移動(dòng)建立網(wǎng)絡(luò)資源的大數(shù)據(jù)系統(tǒng),改進(jìn)對用戶專線提供的速度。建立微營銷大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)定向精確營銷、差異化的合作伙伴后向能力保障和智慧城市管理。中國電信利用大數(shù)據(jù)支撐智能管道,通過感知優(yōu)化流量使網(wǎng)絡(luò)暢通,還利用大數(shù)據(jù)分析中小企業(yè)用戶的通信行為,對企業(yè)誠信和經(jīng)濟(jì)能力進(jìn)行評價(jià),降低金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)。

大數(shù)據(jù)提高企業(yè)內(nèi)部科學(xué)決策

運(yùn)營商大數(shù)據(jù)的價(jià)值主要體現(xiàn)在運(yùn)營商內(nèi)部應(yīng)用和外部商業(yè)化。其中通過內(nèi)部應(yīng)用可以提高運(yùn)營商的科學(xué)決策水平,實(shí)現(xiàn)決策從主觀判斷和經(jīng)驗(yàn)判斷為主轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)決策。

精準(zhǔn)營銷,提升市場經(jīng)營水平。通過對移動(dòng)用戶上網(wǎng)行為的分析,知道用戶的上網(wǎng)偏好,并把合適的內(nèi)容推薦給喜歡的用戶,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)流量經(jīng)營;根據(jù)使用不同移動(dòng)終端的用戶的月均流量消耗,分析出在哪些移動(dòng)終端上用戶的上網(wǎng)體驗(yàn)最佳、DOU最大,根據(jù)該數(shù)據(jù)就可制定更為科學(xué)的終端補(bǔ)貼策略;通過對用戶手機(jī)的通話、短信和空間位置等信息進(jìn)行處理,提取用戶通信行為的時(shí)空規(guī)則性和重復(fù)性,有針對性地開發(fā)業(yè)務(wù)和優(yōu)化資費(fèi)模式及套餐余量置換方案,實(shí)現(xiàn)定向精確的終端營銷和個(gè)性化內(nèi)容業(yè)務(wù)推薦。

客戶維系,提升客戶服務(wù)水平。根據(jù)用戶的終端是否支持4G,主動(dòng)向用戶推薦性價(jià)比更好的4G套餐,讓持4G終端的用戶早日用上4G網(wǎng)絡(luò),提升客戶體驗(yàn),降低用戶流失率;通過分析客戶通話對象結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移、使用量變化、上網(wǎng)行為漂移、套餐飽和度下降,分析出客戶離網(wǎng)傾向及繳費(fèi)異常傾向,及時(shí)進(jìn)行客戶維系與挽留。

優(yōu)化網(wǎng)絡(luò),提高網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和維護(hù)水平。通過3G基站的流量大數(shù)據(jù),可以分析出哪些區(qū)域是用戶數(shù)據(jù)流量高消耗區(qū),在這些區(qū)域建設(shè)4G基站,就能做到既精準(zhǔn)又有效;通過對MR大數(shù)據(jù)的分析,可以知道哪些區(qū)域移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)小區(qū)信號覆蓋不好,通過關(guān)聯(lián)CRM中的客戶信息和套餐信息,便可排出網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的優(yōu)先順序;以用戶的體驗(yàn)視覺實(shí)時(shí)跟蹤網(wǎng)絡(luò)性能,記錄接收信號強(qiáng)度(RSSI)、用戶位置等信息,快速預(yù)測用戶移動(dòng)行為,并獲取當(dāng)前小區(qū)及下一個(gè)切換小區(qū)的信息,對待切換到的小區(qū)為用戶預(yù)留資源,實(shí)現(xiàn)快速切換,準(zhǔn)確掌握每個(gè)基站的動(dòng)態(tài)流量和忙閑,為精確規(guī)劃站址和決策擴(kuò)容、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能、實(shí)現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)宏微協(xié)同提供依據(jù)。

案例:

1.國內(nèi)某運(yùn)營企業(yè)綜合應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分類樹算法、logistic回歸、文本挖掘、SNA社交網(wǎng)絡(luò)分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),建立投訴預(yù)測五大模型,包括交際圈模型、忍受度模型、情感分析模型、業(yè)務(wù)表象模型、內(nèi)容敏感點(diǎn)模型,另外利用文本挖掘方式實(shí)現(xiàn)對客戶投訴文本的自動(dòng)化分類算法的功能,實(shí)現(xiàn)文本自動(dòng)化分類技術(shù),實(shí)現(xiàn)事件到問題的轉(zhuǎn)換,同時(shí),建立文本分類識(shí)別模型,變更分類,根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果自動(dòng)重新歸類文本,使業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)得到有效沉淀,并結(jié)合每個(gè)分析視角與應(yīng)用場景,給出用戶投訴的風(fēng)險(xiǎn)度、可能的投訴原因及相關(guān)場景。實(shí)現(xiàn)了智能預(yù)判提醒功能,防患于未然,使一線員工的工作方式由被動(dòng)服務(wù)變?yōu)橹鲃?dòng)關(guān)懷,有效降低了再次來電率和再次生成工單率,縮短了人均處理工單的時(shí)間,提升了工作人員的處理效率,降低了升級用戶的投訴率,降低了流量調(diào)費(fèi)用戶的調(diào)費(fèi)金額,有效降低了成本。

2.T-Mobile采用Informatica平臺(tái)開展大數(shù)據(jù)工作,通過海量數(shù)據(jù)的集成,綜合分析客戶流失的原因,在一個(gè)季度內(nèi)將流失率減半。

3.SK電訊新成立一家公司SK Planet,專門處理與大數(shù)據(jù)相關(guān)的業(yè)務(wù),通過大數(shù)據(jù)分析用戶的使用行為,在用戶做出決定之前,推出符合用戶興趣的業(yè)務(wù),減少用戶流失。

4.法國電信開展針對用戶消費(fèi)的大數(shù)據(jù)分析評估,利用大數(shù)據(jù)改善服務(wù)水平,提升用戶體驗(yàn)。某段網(wǎng)絡(luò)的掉話率持續(xù)過高,借助大數(shù)據(jù)分析手段診斷出通話中斷產(chǎn)生的原因是網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷過重造成的,根據(jù)分析結(jié)果優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)布局,提升客戶體驗(yàn),從而獲得更多的客戶以及業(yè)務(wù)增長。

5. 國內(nèi)某運(yùn)營企業(yè)利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法,將多個(gè)變量通過線性變換以選出較少個(gè)數(shù)重要變量,并嘗試基于全量的用戶通信記錄數(shù)據(jù)建立大數(shù)據(jù)分析模型,自動(dòng)識(shí)別邊界漫游小區(qū),做到數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的完美結(jié)合,改善工作流程,讓工作更加高效,從而保證新增加的邊界漫游小區(qū)及時(shí)添加到計(jì)費(fèi)系統(tǒng)中,解決由于邊界漫游話單多收用戶漫游費(fèi)而引發(fā)的客戶投訴,提升公司對用戶的服務(wù)品質(zhì),減少用戶投訴引起的話費(fèi)返還等維系成本;對網(wǎng)絡(luò)調(diào)整后不再是邊界漫游小區(qū)的及時(shí)發(fā)現(xiàn)并刪除,避免真實(shí)漫游話單當(dāng)作本地話單進(jìn)行批價(jià)而造成話費(fèi)損失。

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