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标题 电信用户信息大数据应用
范文

    陈志雄

    【摘要】 以大数据的价值为基础,通过对电信运营商的用户信息大数据资源分析,研究目前这些信息大数据在电信运营过程中的应用以及未来的前景。

    【关键词】 电信 用户信息 大数据 应用

    一、大数据的价值

    大数据的的几个特点:数量大、种类多、处理速度快等都为其应用提供巨大的价值。足够数量和种类的客户信息给电信商数据筛选提供了基础,而且可以根据客户信息数据的特点进行分群,实现更加有效的管理。大数据也能够改变电信运营商务模式。当然最为重要的就是客户信息大数据的应用可以创造惊人的经济价值。

    二、电信运营商的大数据资源

    电信运营商为客户主要提供固定电话、移动电话、互联网接入等服务。在这一服务过程中,电信运营商可以获取客户的基本数据、运维数据和位置信息。

    客户数据主要来自于电信运营商自己的管理系统,具体包括了客户的个人资料、账单、客户接触记录、语音使用、产品拥有、活动记录等。

    运维数据包括从核心网、城域网到接入网的运维数据,特别是基站的运行数据。

    客户的位置信息主要是通过手机的定位系统来获得,包括手机地图、百度、微信等应用软件。客户的位置信息可以让电信商随时掌握客户的生活工作轨迹。

    三、电信用户信息大数据的应用

    3.1电信客户分群

    电信运营商可以对客户信息大数据采取数据挖掘、聚类分析、社会网络分析等技术来进行客户分群,以便于更加有效的管理。具体的分群主要包括以下几个过程。

    利用数据挖掘技术,按照客户的特征来进行分群。根据客户信息特征进行标记,包括:高端消费、中端消费、低端消费;长途型、本地型、漫游型、网络型;年长型、年轻型等。

    在进行客户分群以及标记之后,就可以根据用户的分类的不同采取不同的服务方式,来刺激其进行消费。以目前的年轻群体为例,基本是以中高端消费为主,而且是典型的网络型。每个月的消费值主要集中在50到100人民币之间。所以可以根据年轻人的特点推出适合他们的消费套餐。

    有了客户分群之后,在对人群进行选择时应该充分考虑到某类客户群的基本特征和电信产品的功能和自身定位,使两者能够充分吻合。比如说电子产品,就可以积极向适合的商旅人士推广。

    3.2电商营销模式

    电子商务的发展模式一般是三个阶段:扩展用户规模、扩展销售规模、收集用户信息。其中客户的基本信息是电商能够良好发展的基础。目前以阿里巴巴的支付宝、腾讯的微信和百度为例。阿里巴巴的主要业务就是以淘宝和天猫为代表的电商业务;腾讯拥用自己的购物平台,并且入股京东;百度自己在发展百度外卖等同时也和其他电商合作。这些电商的发展主要依赖客户信息,而其上游的支付宝、微信和百度都掌握着大量的用户信息。同样的,电信运营商所拥有的客户信息量也相当巨大,而且作为通信管道,与客户的距离更加接近,这就意味着电信运营商也可以发展自己的电商营销模式。电信可以根据自己所掌握的客户信息特征来摸索其消费需求,在推出相对应的服务业务。比如说经常出差的人就可以向其积极推广漫游业务;向经常上网的用户推出流量包等。具体的过程主要包括:数据采集、用户分析、营销策划、营销实施、效果评估和业务优化。目前,电信可以推广的电商营销模式主要有针对个人的个性化营销服务、产品全周期生命的营销服务。个性化营销服务就是利用大数据中的客户的身份、年龄、爱好、社会关系等信息进行定位和针对性服务。电信可以和其他电商合作,根据客户的基本信息向其发送广告。比如说用户最近在搜索某类品牌的信息,为了避免用户反感,电信可以在缴费提醒短信里增加该类品牌手机的促销信息。产品的全生命周期包括沉默期、提升期、稳定期和衰退期。而大数据可为产品提供全生命周期的营销支持。比如说,针对流量低饱和度的用户,可以通过视频、资讯或者是应用软件的推广来刺激用户的需求,提高流量饱和度。而针对流量高饱和度的用户,可以额外赠送小额流量,使其感受到业务的人性化服务。

    3.3智慧城市建设

    中国电信在大数据技术的应用上主要内容是互联网数据中心服务以及智慧城市建设。移动互联网、物联网和云计算等技术在智慧城市建设中具有重要作用,由此可见大数据的应用在智慧城市建设的重要意义。电信掌握了大量的客户基本数据,这些数据来源于城市的主体人口,也能够应用于这些客户。比如说智慧城市的就业和医疗应用系统的建设。电信可以为该系统提供所掌握的客户的性别、年龄、爱好、特长等基本信息,以便于就业系统进行分类和筛选,为其提供合适的工作。智慧城市的无线定位系统和识别系统就可以和电信进行合作,在得到客户同意的情况下,利用电信信息大数据的差异进行个人识别和定位。

    参 考 文 献

    [1]胡舜耕,魏进武.大数据及其在电信运营中的应用研究[J].视点,2015,1:15.

    [2]张瑞.电信大数据管理应用技术研究[J].甘肃科技纵横,2014,11:29.

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更新时间:2024/12/23 3:25:28