大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用

電信與媒體市場調(diào)研公司Informa Telecoms & Media在2013年的調(diào)查結(jié)果顯示，全球120家運(yùn)營商中約有48%的運(yùn)營商正在實(shí)施大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。該調(diào)研公司表示，大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)成本平均占到運(yùn)營商總IT預(yù)算的10%，并且在未來五年內(nèi)將升至23%左右，成為運(yùn)營商的一項(xiàng)戰(zhàn)略性優(yōu)勢?？梢?，由流量經(jīng)營進(jìn)入大數(shù)據(jù)運(yùn)營已成為大勢所趨。

電信運(yùn)營商擁有多年的數(shù)據(jù)積累，擁有諸如財(cái)務(wù)收入、業(yè)務(wù)發(fā)展量等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也會涉及到圖片、文本、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)來源看，電信運(yùn)營商的數(shù)據(jù)來自于涉及移動(dòng)語音、固定電話、固網(wǎng)接入和無線上網(wǎng)等所有業(yè)務(wù)，也會涉及公眾客戶、政企客戶和家庭客戶，同時(shí)也會收集到實(shí)體渠道、電子渠道、直銷渠道等所有類型渠道的接觸信息。整體來看，電信運(yùn)營商大數(shù)據(jù)發(fā)展仍處在探索階段。

大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)應(yīng)用的總體情況

目前國內(nèi)運(yùn)營商運(yùn)用大數(shù)據(jù)主要有五方面：（1）網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化，包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營管理和優(yōu)化；（2）市場與精準(zhǔn)營銷，包括客戶畫像、關(guān)系鏈研究、精準(zhǔn)營銷、實(shí)時(shí)營銷和個(gè)性化推薦；（3）客戶關(guān)系管理，包括客服中心優(yōu)化和客戶生命周期管理；（4）企業(yè)運(yùn)營管理，包括業(yè)務(wù)運(yùn)營監(jiān)控和經(jīng)營分析；（5）數(shù)據(jù)商業(yè)化指數(shù)據(jù)對外商業(yè)化，單獨(dú)盈利。

第一方面：網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化。此方向包括對基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營管理及優(yōu)化。

（1）基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的優(yōu)化。如利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)基站和熱點(diǎn)的選址以及資源的分配。運(yùn)營商可以通過分析話單和信令中用戶的流量在時(shí)間周期和位置特征方面的分布，對2G、3G的高流量區(qū)域設(shè)計(jì)4G基站和WLAN熱點(diǎn)；同時(shí)，運(yùn)營商還可以對建立評估模型對已有基站的效率和成本進(jìn)行評估，發(fā)現(xiàn)基站建設(shè)的資源浪費(fèi)問題，如某些地區(qū)為了完成基站建設(shè)指標(biāo)將基站建設(shè)在人際罕至的地方等。

（2）網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營管理及優(yōu)化。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營層面，運(yùn)營商可以通過大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)絡(luò)的流量、流向變化趨勢，及時(shí)調(diào)整資源配置，同時(shí)還可以分析網(wǎng)絡(luò)日志，進(jìn)行全網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，不斷提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)利用率。

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時(shí)采集處理網(wǎng)絡(luò)信令數(shù)據(jù)，監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)狀況，識別價(jià)值小區(qū)和業(yè)務(wù)熱點(diǎn)小區(qū)，更精準(zhǔn)的指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用和用戶的智能指配。由于用戶群的不同，不同小區(qū)對運(yùn)營商的貢獻(xiàn)也不同。運(yùn)營商可以將小區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)綜合分析，通過對小區(qū)VIP用戶分布，收入分布，及相關(guān)的分布模型得到不同小區(qū)的價(jià)值，再和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析結(jié)合起來，兩者疊加一起，就有可能發(fā)現(xiàn)某個(gè)小區(qū)價(jià)值高，但是網(wǎng)絡(luò)覆蓋需要進(jìn)一步提升，進(jìn)而先設(shè)定網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的優(yōu)先級，提高投資效率。

• 德國電信建立預(yù)測城市里面的各區(qū)域無線資源占用模型，根據(jù)預(yù)測結(jié)果，靈活的提前配置無線資源，如在白天給CBD地區(qū)多分配無線資源，在晚上，則給酒吧地區(qū)多分配無線資源，使得無線網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率和利用率更高。
• 法國電信通過分析發(fā)現(xiàn)某段網(wǎng)絡(luò)上的掉話率持續(xù)過高，借助大數(shù)據(jù)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，并根據(jù)分析結(jié)果優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)布局，為客戶提供了更好的體驗(yàn)，獲得了更多的客戶以及業(yè)務(wù)增長；

第二方面，市場與精準(zhǔn)營銷。此方向包括客戶畫像、關(guān)系鏈研究、精準(zhǔn)營銷、實(shí)時(shí)營銷和個(gè)性化推薦。

（1）客戶畫像。運(yùn)營商可以基于客戶終端信息、位置信息、通話行為、手機(jī)上網(wǎng)行為軌跡等豐富的數(shù)據(jù)，為每個(gè)客戶打上人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、消費(fèi)行為、上網(wǎng)行為和興趣愛好標(biāo)簽，并借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（如分類、聚類、RFM等）進(jìn)行客戶分群，完善客戶的360度畫像，幫助運(yùn)營商深入了解客戶行為偏好和需求特征。

（2）關(guān)系鏈研究。運(yùn)營商可以通過分析客戶通訊錄、通話行為、網(wǎng)絡(luò)社交行以及客戶資料等數(shù)據(jù)，開展交往圈分析。尤其是利用各種聯(lián)系記錄形成社交網(wǎng)絡(luò)來豐富對用戶的洞察，并進(jìn)一步利用圖挖掘的方法來發(fā)現(xiàn)各種圈子，發(fā)現(xiàn)圈子中的關(guān)鍵人員，以及識別家庭和政企客戶；或者分析社交圈子尋找營銷機(jī)會。如在一個(gè)行為同質(zhì)化圈子里面，如果這個(gè)圈子大多數(shù)為高流量用戶，并在這個(gè)圈子中發(fā)現(xiàn)異網(wǎng)的用戶，我們可以推測該用戶也是高流量的情況，便可以通過營銷的活動(dòng)把異網(wǎng)高流量的用戶引導(dǎo)到自己的網(wǎng)絡(luò)上，對其推廣4G套餐，提升營銷轉(zhuǎn)化率?？傊覀兛梢岳蒙缃蝗ψ犹岣郀I銷效率，改進(jìn)服務(wù)，低成本擴(kuò)大產(chǎn)品的影響力。

（3）精準(zhǔn)營銷和實(shí)時(shí)營銷。運(yùn)營商在客戶畫像的基礎(chǔ)上對客戶特征的深入理解，建立客戶與業(yè)務(wù)、資費(fèi)套餐、終端類型、在用網(wǎng)絡(luò)的精準(zhǔn)匹配，并在在推送渠道、推送時(shí)機(jī)、推送方式上滿足客戶的需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。如我們可以利用大數(shù)據(jù)分析用戶的終端偏好和消費(fèi)能力，預(yù)測用戶的換機(jī)時(shí)間尤其是合約機(jī)到期時(shí)間，并捕捉用戶最近的特征事件，從而預(yù)測用戶購買終端的真正需求，通過短信、呼叫中心、營業(yè)廳等多種渠道推送相關(guān)的營銷信息到用戶手中。

（4）個(gè)性化推薦。利用客戶畫像信息、客戶終端信息、客戶行為習(xí)慣偏好等，運(yùn)營商可以為客戶提供定制化的服務(wù)，優(yōu)化產(chǎn)品、流量套餐和定價(jià)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化營銷和服務(wù)，提升客戶體驗(yàn)與感知；或者在應(yīng)用商城實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，在電商平臺實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，在社交網(wǎng)絡(luò)推薦感興趣的好友。

第三方面，客戶關(guān)系管理。此方面包括客服中心優(yōu)化和客戶生命周期管理。

（1）客服中心優(yōu)化。客服中心是運(yùn)營商和客戶接觸較為頻繁的通道，因此客服中心擁有大量的客戶呼叫行為和需求數(shù)據(jù)。我們可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以深入分析客服熱線呼入客戶的行為特征、選擇路徑、等候時(shí)長，并關(guān)聯(lián)客戶歷史接觸信息、客戶套餐消費(fèi)情況、客戶人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、客戶機(jī)型等數(shù)據(jù)，建立客服熱線智能路徑模型，預(yù)測下次客戶呼入的需求、投訴風(fēng)險(xiǎn)以及相應(yīng)的路徑和節(jié)點(diǎn)，這樣便可縮短客服呼入處理時(shí)間，識別投訴風(fēng)險(xiǎn)，有助于提升客服滿意度；另外，也可以通過語義分析，對客服熱線的問題進(jìn)行分類，識別熱點(diǎn)問題和客戶情緒，對于發(fā)生量較大且嚴(yán)重的問題，要及時(shí)預(yù)警相關(guān)部門進(jìn)行優(yōu)化。

（2）客戶關(guān)懷與客戶生命周期管理。客戶生命周期管理包括新客戶獲取、客戶成長、客戶成熟、客戶衰退和客戶離開等五個(gè)階段的管理。在客戶獲取階段，我們可以通過算法挖掘和發(fā)現(xiàn)高潛客戶；在客戶成長階段，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則等算法進(jìn)行交叉銷售，提升客戶人均消費(fèi)額；在客戶成熟期，可以通過大數(shù)據(jù)方法進(jìn)行客戶分群（RFM、聚類等）并進(jìn)行精準(zhǔn)推薦，同時(shí)對不同客戶實(shí)時(shí)忠誠計(jì)劃；在客戶衰退期，需要進(jìn)行流失預(yù)警，提前發(fā)現(xiàn)高流失風(fēng)險(xiǎn)客戶，并作相應(yīng)的客戶關(guān)懷；在客戶離開階段，我們可以通過大數(shù)據(jù)挖掘高潛回流客戶。國內(nèi)外運(yùn)營商在客戶生命周期管理方面應(yīng)用的案例都比較多。如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)，通過分析用戶的使用行為，在用戶做出離開決定之前，推出符合用戶興趣的業(yè)務(wù)，防止用戶流失；而T-Mobile通過集成數(shù)據(jù)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。

第四方面，企業(yè)運(yùn)營管理。可以分為業(yè)務(wù)運(yùn)營監(jiān)控和經(jīng)營分析。

（1）業(yè)務(wù)運(yùn)營監(jiān)控分可以基于大數(shù)據(jù)分析從網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)、用戶和業(yè)務(wù)量、業(yè)務(wù)質(zhì)量、終端等多個(gè)維度為運(yùn)營商監(jiān)控管道和客戶運(yùn)營情況。構(gòu)建靈活可定制的指標(biāo)模塊，構(gòu)建QoE/KQI/KPI等指標(biāo)體系，以及異動(dòng)智能監(jiān)控體系，從宏觀到微觀全方位快速準(zhǔn)確地掌控運(yùn)營及異動(dòng)原因。

（2）經(jīng)營分析和市場監(jiān)測。我們可以通過數(shù)據(jù)分析對業(yè)務(wù)和市場經(jīng)營狀況進(jìn)行總結(jié)和分析，主要分為經(jīng)營日報(bào)、周報(bào)、月報(bào)、季報(bào)以及專題分析等。過去，這些報(bào)告都是分析師來撰寫。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這些經(jīng)營報(bào)告和專題分析報(bào)告均可以自動(dòng)化生成網(wǎng)頁或者APP形式，通過機(jī)器來完成。數(shù)據(jù)來源則是企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)和用戶數(shù)據(jù)，以及通過大數(shù)據(jù)手段采集的外部社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、技術(shù)和市場數(shù)據(jù)。分析師轉(zhuǎn)變?yōu)閳?bào)告產(chǎn)品經(jīng)理，制定報(bào)告框架、分析和統(tǒng)計(jì)維度，剩下的工作交給機(jī)器來完成。

第五方面，數(shù)據(jù)商業(yè)化。數(shù)據(jù)商業(yè)化指通過企業(yè)自身擁有的大數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行對外商業(yè)化，獲取收益。國內(nèi)外運(yùn)營商的數(shù)據(jù)商業(yè)化都處于探索階段，但相對來說，國外運(yùn)營商在這方面發(fā)展的更快一些。

（1）對外提供營銷洞察和精準(zhǔn)廣告投放。

• 營銷洞察：美國電信運(yùn)營商Verizon成立了精準(zhǔn)營銷部門Precision Marketing Division。該部門提供精準(zhǔn)營銷洞察(Precision Market Insights)，提供商業(yè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)。如在美國，棒球和籃球比賽是商家最為看中的營銷場合，此前在超級碗和NBA的比賽中，Verizon針對觀眾的來源地進(jìn)行了精確數(shù)據(jù)分析，球隊(duì)得以了解觀眾對贊助商的喜好等；美國電信運(yùn)營商Sprint則利用大數(shù)據(jù)為行業(yè)客戶提供消費(fèi)者和市場洞察，包括人口特征、行為特征以及季節(jié)性分析等方面。
• 精準(zhǔn)廣告投放：Verizon的精準(zhǔn)營銷部門基于營銷洞察還提供精準(zhǔn)廣告投放服務(wù)；AT&T提供Alert業(yè)務(wù)，當(dāng)用戶距離商家很近時(shí)，就有可能收到該商家提供的折扣很大的電子優(yōu)惠券。

（2）基于大數(shù)據(jù)監(jiān)測和決策支撐服務(wù)。

• 客流和選址：西班牙電信于2012年10月成立了動(dòng)態(tài)洞察部門DynamicInsights開展大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，為客戶提供數(shù)據(jù)分析打包服務(wù)。該部門與市場研究機(jī)構(gòu)GFK進(jìn)行合作，在英國、巴西推出了首款產(chǎn)品名為智慧足跡（Smart Steps）。智慧足跡基于完全匿名和聚合的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，幫助零售商分析顧客來源和各商鋪、展位的人流情況以及消費(fèi)者特征和消費(fèi)能力，并將洞察結(jié)果面向政企客戶提供客流分析和零售店選址服務(wù)。
• 公共事業(yè)服務(wù)：法國最大的運(yùn)營商法國電信，其通信解決方案部門Orange Business Services承擔(dān)了法國很多公共服務(wù)項(xiàng)目的IT系統(tǒng)建設(shè)，比如它承建了一個(gè)法國高速公路數(shù)據(jù)監(jiān)測項(xiàng)目，每天都會產(chǎn)生幾百萬條記錄，對這些記錄進(jìn)行分析就能為行駛于高速公路上的車輛提供準(zhǔn)確及時(shí)的信息，有效提高道路通暢率。

總的來看，電信行業(yè)的大數(shù)據(jù)依然處于探索階段，未來幾年，無論是內(nèi)部大數(shù)據(jù)應(yīng)用還是外部大數(shù)據(jù)商業(yè)化都有很大的成長空間。但電信行業(yè)大數(shù)據(jù)最大的障礙是數(shù)據(jù)孤島效應(yīng)嚴(yán)重，由于國內(nèi)運(yùn)營商的區(qū)域化運(yùn)營，電信企業(yè)的數(shù)據(jù)分別存儲在各地區(qū)分公司，甚至分公司不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)都有可能沒打通。而互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)則是沒有邊界。日本最大的移動(dòng)通信運(yùn)營商N(yùn)TT Docomo 2010年以前就開始著手大數(shù)據(jù)運(yùn)用的規(guī)劃，NTT Docomo相對國內(nèi)運(yùn)營商有一個(gè)很大的優(yōu)勢是全國統(tǒng)一的數(shù)據(jù)收集、整合形式，因此NTT Docomo可以很輕易拿到全國的系統(tǒng)數(shù)據(jù)。Docomo不但著重搜集用戶本身的年齡、性別、住址等信息，而且制作精細(xì)化的表格，要求用戶辦理業(yè)務(wù)填寫更詳細(xì)信息。對于國內(nèi)電信運(yùn)營商，要真正的利用大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的統(tǒng)一和整合是最為重要的一步。我們已經(jīng)看到中國移動(dòng)已經(jīng)開始著手準(zhǔn)備這方面的工作，相信未來幾年，在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的競爭壓力下，中國的電信行業(yè)大數(shù)據(jù)將發(fā)展的更快，變革會更徹底。