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原來是這么玩,解析全球十大電信巨頭如何玩大數據

大數據 數據庫
對于電信運營商而言,沒有哪一個時代能比肩4G時代,輕松掌握如此海量的客戶數據。4G時代,手機購物、視頻通話、移動音樂下載、手機游戲、手機IM、移動搜索、移動支付等移動數據業務層出不窮。它們在為用戶創造了前所未有的新體驗同時,也為電信運營商挖掘用戶數據價值提供了大數據的視角。數據挖掘、數據共享、數據分析已經成為全球電信運營商轉變商業模式,贏取深度商業洞察力的基本共識。

目前,全球120家運營商中,已經有48%的企業正在實施大數據戰略。通過提高數據分析能力,他們正試圖打造著全新的商業生態圈,實現從電信網絡運營商(Telecom)到信息運營商(Infocom)的華麗轉身。從曾經的“管道”到大數據戰略融合,電信運營商到底該如何善用大數據?全球10強電信“大佬們”的大數據應用之道及其培育的新經濟增長點啟示頗多。

1.AT&T:位置數據貨幣化

AT&T是美國最大的本地和長途電話公司,創建于1877年。2009年,AT&T利用全球領先的數據分析平臺、應用和服務供應商Teradata天睿公司的大數據解決方案,開始了向信息運營商的轉變。

在培育新型業績增長點的過程中,AT&T決定和星巴克開展合作,利用大數據技術收集、分析用戶的位置信息,通過客戶在星巴克門店附近通話或者其他通信行為,預判消費者的購物行為。為此,AT&T挑選高忠誠度客戶,讓其了解AT&T與星巴克之間的這項業務,并簽署協議,將客戶隱私的管理權交給客戶自己。在獲得允許情況下,AT&T將這些信息服務以一定金額交付給星巴克。星巴克通過對這些數據的挖掘,可以預估消費者登門消費的大概時間段,并且預測個人用戶行為,并做出個性化的推薦。此外,在iPhone上市伊始,為了解iPhone的市場反響,AT&T還選擇與Facebook結成戰略聯盟,通過對Facebook的非結構化數據進行分析,發現用戶對價格、移動功能、服務感知等產品指標的體驗情況,從而推出更加準確的電信捆綁服務。

2.NTT:創新醫療行業的社會化整合

NTT是日本最大電信服務提供商,創立于1976年。它旗下的NTTDOCOMO是日本最大的移動通訊運營商,也是全球最大的移動通訊運營商之一,擁有超過6千萬的簽約用戶。

自2010年,NTTDOCOMO利用大數據解決方案,實現了醫療資源的社會化創新,培育了醫療信息服務增長點。面對日本社會的老齡化趨勢,NTTDOCOMO想到了通過搭建信息服務平臺,滿足用戶的個性化醫療需求。因此,NTTDOCOMO和Teradata天睿公司進行充分合作,利用其大數據解決方案,建立自己的資料庫。通過開設MedicalBrain和MD+平臺,聚合大量的醫療專業信息,網聚了大批醫療行業專業人士。這使用戶和各種專業醫療和保健服務提供商共同擁有了符合標準的、安全可靠的生命參數采集和分發平臺。在這個平臺上,NTTDOCOMO能夠根據用戶的以往行為洞察其個性化需求,再將這些需求反饋至對應的醫療人員,幫助用戶獲得高價值的信息反饋。

3.Verizon:數據倉庫促進精準營銷

Verizon是美國最大的本地電話公司、最大的無線通信公司之一,也是全世界最大的印刷黃頁和在線黃頁信息提供商。它在美國、歐洲、亞洲、太平洋等全球45個國家經營電信及無線業務。

隨著年輕一代用戶成為電信消費主力人群,通過多媒體、社交媒體等渠道了解他們的消費行為成為Verizon的營銷重點。因此,Verizon成立精準營銷部門(PrecisionMarketingDivision),利用Teradata天睿公司的企業級數據倉庫,對用戶產生的結構化、非結構化數據進行挖掘、探索和分析。在大數據解決方案的幫助下,Verizon實現了對消費者的精準營銷洞察,并且向他們提供商業數據分析服務,同時在獲得允許情況下,將用戶數據直接向第三方交易。此外,這些對用戶購買行為的洞察也為Verizon的廣告投放提供支撐,實現精準營銷。憑借著獲取的消費者行為的洞察力,Verizon還決定進軍移動電子商務,形成自己全新的業績增長點。

4.德國電信:智能網絡培育新增長點

德國電信是歐洲最大的電信運營商,全球第五大電信運營商。旗下T-Systems是全球領先的ICT解決方案和服務供應商。

正是T-Systems將德國電信帶上了大數據的發展快車道。基于擁有全球12萬平方米數據中心的優勢,T-Systems提出了“智能網絡”的概念。通過實時獲得汽車、醫療以及能源企業的數據,T-Systems先后開發了車載互聯網導航系統、交通意外自動呼叫系統以及聲控電郵系統,以及能源網開發解決方案,實現電量的供需平衡。此外,它還通過設計安全的傳輸方式和便捷的解決方案,將醫生和患者對接,提供整合的醫療解決方案。

5.Telefónica:大數據支撐用戶體驗優化

Telefónica創立于1924年,是西班牙的一家大型跨國電信公司,主要在西班牙本國和拉丁美洲運營,它也是全球最大的固定線路和移動電信公司之一。

Telefónica一直將用戶體驗視為企業發展重點。Telefónica啟動一個針對移動寬帶網絡的端到端用戶體驗管理項目,并建立了一個包含60多個用戶體驗指標的系統,支持無線網絡控制器(RNC)、域名系統(DNS)、在線計費系統(OCS)、GPRS業務支撐節點(SGSN)、探針等各種網絡節點的信息采集。所有采集來的信息經過整合后存儲到數據庫中,為后續的用戶體驗測量提供數據支撐。

6.Vodafone:動態數據倉庫支持商業決策

沃達豐是跨國性的移動電話運營商,現為全球最大的流動通訊網絡公司之一。

Vodafone在大數據應用方面取得了豐碩成果。早在2009年,旗下SmarTone-Vodafone就委托Teradata天睿公司為其完成動態數據倉庫的部署,使企業所有管理人員可以根據信息輕松制定最佳決策。它主要通過開放API,向數據挖掘公司等合作方提供部分用戶匿名地理位置數據,以掌握人群出行規律,有效地與一些LBS應用服務對接。這些大數據解決方案極大提高了SmarTone-Vodafone的市場領導力。

7.中國移動:客戶投訴智能識別系統降低投訴率

中國移動通信集團公司是中國規模最大的移動通信運營商,也是全球用戶規模最大的移動運營商。

在中國移動近實現客戶數量迅猛增長的同時,相應也帶來了客戶投訴量的增長。

為了辨別客戶投訴的真實原因、發現問題、改進產品、提升服務體驗,中國移動和Teradata天睿公司進行了密切合作。Teradata為其配置了基于CCR模型的客戶投訴智能識別系統,以投訴內容為源頭,通過智能文本分析,實現了從發現問題到分析問題,再到解決問題以及跟蹤評估的閉環管理。經過一段時間使用,僅中國移動某省級公司,就實現全網投訴內容的智能識別:769個投訴原因被識別;配合業務部門提出37個產品優化建議,協助優化11個產品;優化不滿意點58個,消除368,295客戶的潛在不滿隱患;每年節約成本達540萬。

8.法國電信:數據分析改善服務水平

法國電信是法國最大的企業,也是全球第四大電信運營商,擁有全球最大的3G網絡Orange。

為了優化用戶體驗,法國電信旗下企業Orange采用Teradata天睿公司大數據解決方案,開展了針對用戶消費數據的分析評估。Orange通過分析掉話率數據,找出了超負荷運轉的網絡并及時進行擴容,從而有效完善了網絡布局,給客戶提供了更好的服務體驗,獲得了更多的客戶以及業務增長。同時,Orange承建了一個法國高速公路數據監測項目。面對每天產生500萬條記錄,Orange深入挖掘和分析,為行駛于高速公路上的車輛提供準確及時的信息,有效提高道路通暢率。

9.意大利電信:數據驅動的個性化業務

意大利電信是歐洲最大的移動運營商之一,同時也是基于單一網絡提供GSM系列服務的領先歐洲運營商。

面對固網業務的下滑,意大利電信構建了面向全業務運營的客戶數據倉庫,以適應市場、銷售、客戶服務等領域的業務規則和需要。通過對客戶數據的洞察,有效地預測收入狀況與客戶行為的關聯性,推出了諸多個性化產品滿足客戶需求。意大利電信推出的NapsterMobile音樂業務就提供包括手機鈴聲、藝術家肖像墻紙以及接入NapsterMobile歌曲目錄等個性化服務,直接拉動了企業業績。

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10.KDDI:數據管理服務是核心

KDDI是日本知名的電信運營商,在世界多個國家設有子公司。

通過大數據資產,提供數據管理服務是KDDI的核心業務之一。KDDI利用自身優勢,以數據中心為核心,向企業提供包括云計算服務在內的信息通訊綜合服務。KDDI于2000年開始在中國開展為日系及當地企業提供數據管理服務,業務發展迅猛。2012年,KDDI在北京經濟技術開發區建設了當地最大規模數據中心,占地2.5萬平米,試圖實現2015年海外營業額為2010年2倍的目標。

以4G為代表的移動互聯網時代,令信息、互聯網行為數據、話單數據、WAP日志/WEB日志、互聯網網頁、投訴文本、短信文本等結構化數據以及非結構數據呈現幾何式增長。面對新型海量數據,傳統電信運營商正面臨越來越大的挑戰:

  • 客戶與內容服務提供商聯系更加緊密,但對電信企業的忠誠度反而下降;
  • 企業無法通過流量內容服務提供商業價值,盈利能力持續下降;
  • “管道化”嚴重弱化對承載信息的掌控,喪失創新產品、業務發展的基礎。

電信運營商需要憑借數據分析來競爭,實現數據價值貨幣化。同時,利用大數據實現企業從電信網絡運營商到信息運營商的轉型。通過對數據的分析,了解客戶流量業務的消費習慣,識別客戶消費的地理位置,洞察客戶接觸不同信息的渠道等等,電信運營商將獲得深度商業洞察力,打造基于大數據的租售數據模式、租售信息模式、數字媒體模式、數據使能模式、數據空間運營模式、大數據技術提供商等全新商業模式。

責任編輯:彭凡 來源: 企業網D1net
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