實(shí)戰(zhàn)：大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用

實(shí)戰(zhàn)：大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用

電信運(yùn)營(yíng)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(huì)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(lái)源看，電信運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)來(lái)自于涉及移動(dòng)語(yǔ)音、固定電話、固網(wǎng)接入和無(wú)線上網(wǎng)等所有業(yè)務(wù)，也會(huì)涉及公眾客戶、政企客戶和家庭客戶，同時(shí)也會(huì)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(lái)看，電信運(yùn)營(yíng)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(guó)內(nèi)運(yùn)營(yíng)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(yíng)管理和優(yōu)化；(2)市場(chǎng)與精準(zhǔn)營(yíng)銷，包括客戶畫像、關(guān)系鏈研究、精準(zhǔn)營(yíng)銷、實(shí)時(shí)營(yíng)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(yíng)管理，包括業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控和經(jīng)營(yíng)分析；(5)數(shù)據(jù)商業(yè)化指數(shù)據(jù)對(duì)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(duì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)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(yíng)商可以通過(guò)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(duì)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(yíng)商還可以對(duì)建立評(píng)估模型對(duì)已有基站的效率和成本進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)基站建設(shè)的資源浪費(fèi)問(wèn)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(yíng)管理及優(yōu)化。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)層面，運(yùn)營(yíng)商可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)絡(luò)的流量、流向變化趨勢(shì)，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(shí)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(duì)運(yùn)營(yíng)商的貢獻(xiàn)也不同。運(yùn)營(yíng)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(guò)對(duì)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(lái)，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(jí)，提高投資效率。德國(guó)電信建立預(yù)測(cè)城市里面的各區(qū)域無(wú)線資源占用模型，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，靈活的提前配置無(wú)線資源，如在白天給CBD地區(qū)多分配無(wú)線資源，在晚上，則給酒吧地區(qū)多分配無(wú)線資源，使得無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率和利用率更高。法國(guó)電信通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)某段網(wǎng)絡(luò)上的掉話率持續(xù)過(guò)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(guò)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(zhǎng)；第二方面，市場(chǎng)與精準(zhǔn)營(yíng)銷。此方向包括客戶畫像、關(guān)系鏈研究、精準(zhǔn)營(yíng)銷、實(shí)時(shí)營(yíng)銷和個(gè)性化推薦。(1)客戶畫像。運(yùn)營(yíng)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(ài)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(yíng)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(yíng)商可以通過(guò)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(lái)豐富對(duì)用戶的洞察，并進(jìn)一步利用圖挖掘的方法來(lái)發(fā)現(xiàn)各種圈子，發(fā)現(xiàn)圈子中的關(guān)鍵人員，以及識(shí)別家庭和政企客戶；或者分析社交圈子尋找營(yíng)銷機(jī)會(huì)。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(cè)該用戶也是高流量的情況，便可以通過(guò)營(yíng)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(duì)其推廣4G套餐，提升營(yíng)銷轉(zhuǎn)化率。總之，我們可以利用社交圈子提高營(yíng)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(yíng)銷和實(shí)時(shí)營(yíng)銷。運(yùn)營(yíng)商在客戶畫像的基礎(chǔ)上對(duì)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(yíng)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(cè)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(cè)用戶購(gòu)買終端的真正需求，通過(guò)短信、呼叫中心、營(yíng)業(yè)廳等多種渠道推送相關(guān)的營(yíng)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(yíng)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(yíng)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(tái)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?？头行氖沁\(yùn)營(yíng)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(zhǎng)，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(cè)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(shí)別投訴風(fēng)險(xiǎn)，有助于提升客服滿意度；另外，也可以通過(guò)語(yǔ)義分析，對(duì)客服熱線的問(wèn)題進(jìn)行分類，識(shí)別熱點(diǎn)問(wèn)題和客戶情緒，對(duì)于發(fā)生量較大且嚴(yán)重的問(wèn)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?？蛻羯芷诠芾戆ㄐ驴蛻臬@取、客戶成長(zhǎng)、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(guò)算法挖掘和發(fā)現(xiàn)高潛客戶；在客戶成長(zhǎng)階段，通過(guò)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(guò)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(duì)不同客戶實(shí)時(shí)忠誠(chéng)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(guò)大數(shù)據(jù)挖掘高潛回流客戶。國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)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SKPlanet，專門處理與大數(shù)據(jù)相關(guān)的業(yè)務(wù)，通過(guò)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(guò)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(yíng)管理。可以分為業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控和經(jīng)營(yíng)分析。(1)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)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(yíng)商監(jiān)控管道和客戶運(yùn)營(yíng)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(yíng)及異動(dòng)原因。(2)經(jīng)營(yíng)分析和市場(chǎng)監(jiān)測(cè)。我們可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析對(duì)業(yè)務(wù)和市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行總結(jié)和分析，主要分為經(jīng)營(yíng)日?qǐng)?bào)、周報(bào)、月報(bào)、季報(bào)以及專題分析等。過(guò)去，這些報(bào)告都是分析師來(lái)撰寫。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這些經(jīng)營(yíng)報(bào)告和專題分析報(bào)告均可以自動(dòng)化生成網(wǎng)頁(yè)或者APP形式，通過(guò)機(jī)器來(lái)完成。數(shù)據(jù)來(lái)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(guò)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(chǎng)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(lái)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(guò)企業(yè)自身?yè)碛械拇髷?shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行對(duì)外商業(yè)化，獲取收益。國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)商業(yè)化都處于探索階段，但相對(duì)來(lái)說(shuō)，國(guó)外運(yùn)營(yíng)商在這方面發(fā)展的更快一些。(1)對(duì)外提供營(yíng)銷洞察和精準(zhǔn)廣告投放。營(yíng)銷洞察：美國(guó)電信運(yùn)營(yíng)商Verizon成立了精準(zhǔn)營(yíng)銷部門PrecisionMarketingDivision。該部門提供精準(zhǔn)營(yíng)銷洞察(PrecisionMarketInsights)，提供商業(yè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)。如在美國(guó)，棒球和籃球比賽是商家最為看中的營(yíng)銷場(chǎng)合，此前在超級(jí)碗和NBA的比賽中，Verizon針對(duì)觀眾的來(lái)源地進(jìn)行了精確數(shù)據(jù)分析，球隊(duì)得以了解觀眾對(duì)贊助商的喜好等；美國(guó)電信運(yùn)營(yíng)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(chǎng)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(yíng)銷部門基于營(yíng)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(cè)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(chǎng)研究機(jī)構(gòu)GFK進(jìn)行合作，在英國(guó)、巴西推出了首款產(chǎn)品名為智慧足跡(SmartSteps)。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(lái)源和各商鋪、展位的人流情況以及