运营商大数据变现实践
运营商网络运营大数据应用实践研究
运营商网络运营大数据应用实践研究摘要：以电信运营商的大数据资源为基础，对网络运营大数据平台所要汇聚的数据范围、系统定位及功能架构进行了分析，并与4 G网络的建设和推广相联系，说明了怎样才能更好地运用网络运营大数据平台的大量数据资源，来对移动互联网的业务进行全面的评估，同时还可以对网络运营大数据平台在网络精细化运营中所具有的价值进行挖掘，为运营数据资源的内部应用提供借鉴。
关键词：运营商；网络运营；大数据平台；数据资源1.网络运营大数据概述1.1客户信息由顾客的实际注册信息、业务定单、消费、付款、投诉等信息构成，该信息以顾客关系管理（CRM）和客服系统为主，以“客户/人”为“主KEY”进行相关聚合，并体现出该用户所使用的电信服务的基础信息。
1.2用户实时业务信息具体包含了用户的实时位置信息、正在使用的业务类型、业务内容、 APP名称、终端型号版本、业务使用感知（时延、成功率、速率）等内容，它的主要作用是对用户的行为进行描述，能够反映出用户使用业务时实时体验的动态信息。
通常情况下，运营商会使用部署探针、镜像抓包等方式来对其进行捕捉和存储，之后再对其进行分析。
1.3网络/设备运行信息：具体内容有：反映各设备/各端口/各链路的速率、带宽、抖动、延时等硬件运行情况的信息，还有能够反映网络情况的业务统计信息（例如，无线信号强度/覆盖/干扰等一系列指标、各端口消息收发成功率及处理时延、各协议定义的计数器情况、性能指标等）等，这类信息通常是由网管系统进行监控和采集的。
在这些数据中，无论是用户实时业务信息还是网络/设备运行信息，都是从现网实时产生并实时采集到的动态信息。
这一类型的信息，不仅包括了用户使用电信业务及互联网业务的行为特点，而且还能反映出用户使用业务时的网络实时状况，这对运营商提升网络质量以及提升用户使用业务时的感知有着十分重要的作用。
2.网络运营大数据平台架构2.1实时性通信网络每时每刻都在对各种业务进行处理，因此，网络的运行情况也是实时变化的。
运营商大数据产品变现面临的挑战和机遇
运营商大数据产品变现面临的挑战和机遇最近中国移动发布了逍遥旅游、信用分等产品，中国联通大数据公司也正式成立了，提出“在原有的征信风控、沃指数、精准营销、用户标签、城市规划等产品的基础上，不断开发更多的产品和应用，为社会各界直接提供大数据的应用”。
如果说前几年运营商还在探索变现商业模式，现在应该没有什么秘密可言了，基本上找到了大数据变现的方向，逐步过渡到真正的价值变现阶段，无论是哪个运营商，都开始依托自己的政企渠道资源开拓TOB市场，同时打磨出自己的产品体系，这是正确的方向。
很多互联网公司也毫无例外的想依托大数据打造出强大的数据产品，在B端行业市场打开局面，因此，大数据产品这个市场未来竞争将是非常激烈的，诸如阿里就在依托阿里云的优势和数据优势，逐步向上游渗透，抢夺企业级的数据产品市场，其多年积淀的数据产品能力正在发挥威力，阿里云颠覆的不仅仅是云计算，只要企业用阿里云，数加或者其他阿里大数据产品将是一个选择。
一、运营商数据产品面临的挑战对于运营商来讲，虽然已经打造出了一些数据产品，但面临的挑战不少，诸如客流等产品面临的竞争不少，同时产品的同质化现象也在加剧，需要尽快建立起自己的独特优势：一是对于B端行业的理解有限，找到好的切入场景不易，当然这也是互联网公司的短板，某种程度上讲，运营商还有些优势，毕竟运营商在政企市场深耕多年，有一定的先发优势，一定要基于在通信市场积累的庞大的渠道资源，更快的渗透到更多的行业市场，CT+IT+大数据也算是很好的竞争策略，但要注意不要让数据过度贬值。
二是受限于运营商的IT人才储备，本来从事数据的人不多，从中能转向数据产品的更是少数，数据产品人才绝对是市场上的稀缺资源，而且很难买到，因为相对于一般的产品，数据产品人员不仅要有做产品的素质，也要有数据的感觉，而数据还带有一定的业务特性，得符合某个领域的洞察数据的习惯，比如阿里的生意参谋很成功，但只有对电商业务有一定的理解，懂得哪些数据对于商户有价值，才能通过产品化的形式很好的体现出来。
大数据变现四种途径,如何把海量数据变成现金
大数据变现四种途径，如何把海量数据变成现金？（来源：36大数据，2017-07-05）大数据变现是大数据热潮中最现实的话题之一。
西班牙电信、沃达丰电信、DHL等企业在大数据变现方面率先开始了探索，以下为大家呈现他们在这一领域的4种创意和途径。
西班牙电信：开发“Smart Steps”唤醒沉睡的数据目前电信运营商的语音收入正在大幅下滑，但他们拥有庞大的客户群，每一位手机用户的每次触控手机都会产生数据，这些数据以及用户的大量个人信息会被存储在电信运营商的系统中，因此，电信运营商都试图在上述数据产品方面挖掘价值，从而弥补传统语音收入的不足。
近些年，西班牙电信做了很多大数据变现的研究，非常有名的是“Smart Steps”大数据产品，可以为零售商、政府机构和交通部门提供大数据服务。
据西班牙电信哥伦比亚公司商业智能总监Alvaro Ramirez介绍，在Smart Steps产品诞生之前，西班牙电信哥伦比亚公司的大量数据都是沉睡的。
一开始西班牙电信并没有想到要把它变现，只是为了创造社会福利，服务于社会，同时也希望能够带动公司的转型。
关于Smart Steps，首先，西班牙电信哥伦比亚公司会把所有的数据进行汇总，然后，为其他机构提供数据的时候，只提供不具名的数据，尽管他们非常清楚每一个数据属于哪一个客户。
Smart Steps 采用统计学进行数据的计算和分析，从而使数据不仅适用于西班牙电信哥伦比亚公司自己的客户群，还可以用于其他机构的人口分析。
随后，西班牙电信哥伦比亚公司开始和政府进行合作，因为政府部门经常会对一些大的市政、基础设施项目进行投资。
比如，西班牙电信哥伦比亚公司会为市一级的政府提供这个城市的市民在城市中流动的规律，比如从A点到B点的流动人群数量，从而帮助市政府决定到底在A点到B点之间是应该修一条路，还是去建一条地铁更加合理。
除此之外，Smart Steps还可以被用于大型流行疾病前的预警，例如，西班牙电信哥伦比亚公司和医疗卫生机构合作，一旦发现某个社区有不少人诊断得了某种疾病，此疾病还有爆发传染的趋势，基本就可以判断此病具有传染性，从而要求病人待在自己家中，避免去传染别人。
运营商的大数据变现实践v6.0
数据应用引导
圈子营销
• 根据话单得到的交往圈，人脉路径， 识别的簇群网络进行交往圈的亲密度 排名，在目前一度交往圈营销饱和的 背景下可以识别二度交往圈作为圈子 营销的目标。
• 研究机构对手机终端市场的整体情况 进行分析，包括终端市场概况、换机 行为特征、品牌竞争分析、品牌用户 特征等
终端分析报告
和教育 数据
• 手厅登录日志 • 大学生数据 • 黄页 • 12580
我们拥有垄断地位的通话关系网数据，最实 时最全面的位置数据，最丰富的上网行为数据， 最全面的终端行为数据，最权威的用户身份信息 数据，最详细的通讯消费数据，独家的通信习惯 数据，独特的时序行为数据。
• 固网DPI • VOLTE信息 • MR数据
M域数据 互联网数据
互联网采集 (Crawler)
第三方 数据采集
社交数据
IoT数据
第三方数据
管理平台
开发管理
开发工具
……
数据管理 元数据管
理 数据质量 调度工具
运维管理
告警监控 运维自动
化
3 3
运营商平台能力-技术架构
浙江移动大数据平台经过一、二期建设，已建成Hadoop、MPP、流处理和内存数据库等平台，集群规模已达 1400+，日均处理离线数据100多TB、实时数据千亿条
运营商的大数据变现实践
最全面的运营商变现案例大全
傅一平 2017年03月
目录
一、平台能力 二、数据能力 三、标签能力 四、产品服务 五、运营机制
2 2
运营商平台能力-总览
大数据平台通过实现海量数据信息的抽取和整合，挖掘数据价值，最终实现面向市场的应用开拓。目前已实现数据基础服务能 力（数据采集、交换、处理、分析和访问等）和平台管理能力（多租户管理、权限管理、安全管理、资源管理、负载管理、配额 管理以及计量管理等）、应用开放能力（开发者管理门户、统一调度平台等）。
大数据分析在电信运营商业务中的应用研究
大数据分析在电信运营商业务中的应用研究近年来，随着互联网技术的不断进步和智能设备的普及，电信运营商所拥有的数据量呈现爆炸式增长。
这些数据蕴含了丰富的商业价值，但如何运用这些数据成为电信运营商面临的一个重要挑战。
大数据分析作为一种新兴技术，对于电信运营商来说，已经逐渐成为提高业务水平和效率的必备工具。
首先，大数据分析在电信运营商业务中的应用，可以帮助运营商更好地了解客户需求。
通过收集并分析各种数据，如用户的手机使用习惯、通话记录、短信和数据使用情况等，电信运营商可以了解到用户的消费偏好、用户行为和用户需求。
基于这些数据，电信运营商可以有针对性地推出新产品和服务，满足用户的个性化需求，提高用户的满意度，并实现有效的节约成本。
例如，针对流量使用较高的用户，电信运营商可以推出更多的流量套餐，吸引用户提高他们的使用频率。
其次，大数据分析在电信运营商业务中的应用，可以帮助运营商进行精准营销。
通过分析用户的个人信息、通信行为和社交网络等数据，电信运营商可以更好地了解用户的兴趣爱好、消费能力和购买意向，从而为用户提供更加个性化的推荐和优惠活动。
通过精准营销，不仅能够提高用户的忠诚度，还能够提高销售量和盈利能力。
例如，电信运营商可以根据用户的通信行为和地理位置，推送相应的优惠券或广告给用户，从而提高用户的参与度和购买欲望。
此外，大数据分析在电信运营商业务中的应用，还可以帮助运营商预测和解决网络故障。
通过对海量的设备和网络数据进行分析，电信运营商可以发现特定设备或网络节点存在的问题，预测故障的发生，并及时采取相应的维护措施。
这样可以大幅提高网络的稳定性和可靠性，并减少维护成本。
例如，通过分析设备的运行数据，电信运营商可以发现设备的异常运行模式，提前进行维护和更换，避免了设备故障可能带来的用户投诉和网络不稳定问题。
此外，大数据分析还可以在电信运营商的网络规划和优化方面发挥着重要的作用。
通过分析用户的位置信息、通信质量和流量数据，电信运营商可以了解到网络的瓶颈位置，进而进行网络规划和优化。
大数据技术在电信运营商运营管理中的应用
大数据技术在电信运营商运营管理中的应用一、引言电信运营商在服务于亿万用户的过程中，面临的最大挑战之一是如何在庞大的数据量中管理和分析数据，并从中提取出关键洞察和商业价值。
随着大数据技术的不断发展和普及，越来越多的电信运营商开始应用大数据技术来解决这些挑战。
本文将探讨大数据技术在电信运营商运营管理中的应用，并分析其优点和挑战。
二、数据采集和存储作为电信运营商，数据采集是最基础的功能之一。
电信运营商需要采集多种结构化和非结构化数据，包括用户活动数据、网络性能数据、设备数据等。
为了有效地采集和存储这些数据，电信运营商需要建立强大的数据中心和存储系统。
在数据采集方面，电信运营商可以利用传感器、监控工具和其他硬件设备来实现实时数据采集。
然后，这些数据可以通过批处理或流式处理技术存储在云端服务器中。
这种存储方式可以帮助电信运营商减少数据存储成本，提高数据的安全性和灵活性，同时还可以实现数据的实时分析和处理。
三、数据分析和挖掘随着数据量的不断增加，电信运营商需要进行大规模的数据分析和挖掘，以从中提取出有用的洞察和信息。
大数据技术可以帮助电信运营商在庞大的数据集中提取出有用的数据，以支持更智能化的业务决策。
数据分析工具可以帮助电信运营商识别用户行为、预测用户需求，并优化网络性能。
利用这些数据，电信运营商可以更好地了解用户的需求和行为，从而提供更好的服务和产品。
例如，电信运营商可以利用大数据技术进行用户画像分析，以了解用户的兴趣、喜好和需求，并根据这些数据来定制更适合用户需要的服务和产品。
四、数据安全和隐私保护在大数据应用中，数据安全和隐私保护是非常重要的问题。
电信运营商需要采取各种措施来确保数据的安全性，以避免数据泄露和其他安全问题的发生。
同时，他们还需要注意保护用户隐私，确保用户信息不被滥用或泄露。
为了确保数据的安全，电信运营商通常会利用加密、存储备份、多重鉴权等安全措施。
值得注意的是，由于数据隐私问题的敏感性，电信运营商需要严格遵守相关法规和合规要求，以确保数据安全和隐私保护。
大数据时代的商业智能：解密数据变现的成功之道
大数据时代的商业智能：解密数据变现的成功之道1. 引言1.1 概述在当今快速发展的数字时代，数据已成为商业运营和决策的重要资源。
随着技术的进步和互联网的普及，大量数据被持续地产生、积累和储存。
这些数据蕴含着宝贵的信息，可以帮助企业洞察市场趋势、了解客户需求以及优化运营管理等方面。
然而，如何将海量复杂的数据转化为有价值的商业智能，成为了企业面临的一项关键挑战。
本文将深入探讨大数据时代中商业智能背后的秘密：数据变现的成功之道。
通过分析商业智能与大数据之间的关系，探讨数据对商业运营的影响以及进行有效数据变现所面临的意义和挑战。
同时，本文还将通过案例分析来揭示成功实践，并提供一些解密数据变现成功之道的技巧、方法和策略经验分享。
1.2 背景随着科技和信息技术的迅猛发展，我们正处于一个日益数字化和信息化程度不断提升的时代。
数字化革命所带来的海量数据正在改变着商业运营的方式和效率。
企业通过收集、整理和分析这些数据，可以更加准确地识别市场机会、优化生产流程、改进产品和服务等，从而在竞争激烈的市场中取得竞争优势。
然而，随着数据量的快速增长和复杂度的提高，仅仅依靠传统的商业智能工具已不再足以满足企业对数据价值挖掘的需求。
因此，如何将大数据转化为有用的商业智能，并实现对其进行有效变现成为了企业迫切需要解决的问题。
1.3 目的本文旨在深入剖析商业智能与大数据之间的关系，并探讨数据变现在商业运营中所扮演的重要角色。
通过分析成功案例，揭示有效利用大数据实现商业智能和盈利增长的策略和方法。
同时，在总结关键要点后，本文还将展望未来发展趋势，并给出一些结论和启示供读者参考。
通过阅读本文，读者将更好地了解到大数据时代下商业智能的核心理念与应用价值，把握成功变现数据所需具备的技巧、方法和策略，从而为企业的决策与管理提供有力支持，进一步推动商业领域的创新和发展。
2. 商业智能与大数据:2.1 商业智能概念:商业智能（Business Intelligence）是指通过对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、分析和应用，从而帮助企业做出更明智的决策以提高业务绩效和竞争力的过程。
浅谈运营商大数据价值变现之路
浅谈运营商大数据价值变现之路【引言】数字化，数据化的时代正在到来。
大数据已经被提到了国家战略的层面。
各个企业，以互联网企业为主，纷纷投入到这场新掘金大潮中，各种应用不断涌现。
作为拥有最多数据潜在资源的电信运营商，至今可以听到的声音却不多。
大概是被数年前的垃圾电话短信泛滥而担责的阴影所困扰，运营商除了预定的商业广告之外，甚至连自身的一些服务，比如漫游问候通知服务，多少年来都一律关停，尽管今天的数字化新时代和单纯靠语音短信沟通的时代相比已经完全改观。
几家运营商至今在大数据的浪潮下还没有明确的战略定位出台。
好在还是有省级运营商开始了一些谨慎的尝试。
如同我们文中所指出，只要遵守基本规矩，大多数的大数据业务不涉及到个体层面的数据的商业应用和交易，而对社会对企业却有着越来越多维度的价值和意义。
我们期待看到运营商在大数据领域的大战略，新突破。
大多司机都有过这样的境遇，在路口等红绿灯的时候，就会被某些地产人员塞上个某楼盘小广告，不胜其烦，大多数时候，司机们连看都不会看，随手扔掉。
这样的营销方式，既浪费物料，又浪费人工，效果还不显著。
就此状况，某新开楼盘找到某省移动，依靠省移动的大数据洞察分析结果布点营销人力，仅在周末上午10点到下午6点，平时晚上5-8点用餐时间，在这些人群常常光顾的商业街等定点地方派销售人员进行投放和宣传，短期内这个楼盘的销售量提升了一个亿人民币。
众所周知，准确找到潜在人群，并在他们亟需的时候提供信息，是营销成功率提升的关键。
对于售房地产商来说，这其中最重要的环节，是“预知购房冲动”和“精准定位潜在客户”两项。
平时，售楼人员都是“后知后觉”，在购房者来到售楼处之后才能了解到购房者的部分个人信息和购房欲望，没有办法做到“预知购房冲动”；这同时导致了无法“精准定位潜在客户”，只能漫天撒网。
在某省运营商的帮助下，该企业通过三步准确定位购楼人群：1）描绘用户特征：将平时售楼人员作为谈资的购房者信息提炼出来，归纳最有购房冲动的用户画像，以及他们的习惯。
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• 学校信息：全省学校1.3w所，覆盖度在85%以上。
和育 数据
• 家长信息： • 教信信息：
大数据平台上整合了公司B/O/M三域 核心数据资产，O域日新增数据120T，B域 日新增15T，M域日新增0.1G。在此基础之 上，构建基础模型1600多个，涉及字段3.8 万个，为大数据价值变现奠定了数据基础。 • • • • POI数据 和教育数据 大众点评网 天猫品牌 • • • • 手厅登录日志 大学生数据 黄页 12580
管理体系落地的要点 p 二级互动：解决两张皮问题， 业内第一次 p 数据采集：强制开放接口， 百花齐放也要有约束 p 数据建模：标准化，可视化 p 数据规范：建章立制，去人 工
数据管理是一种追求，不是必须的，但从长远角度看，不做的代价是管理成本的显著上 6 升，数据知识没有积累和传承。
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运营商平台能力-数据管理
实践告诉我们，规范诚美好，执行价更高，面对浩海的大数据，管理如果不能转化为机器执行，就不要提 真正的大数据管理，靠人工去执行的管理规定，没有价值。
数据管理领域，后向模式很难成功！
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运营商平台能力-数据管理
XX移动的大数据管理平台适配11大技术组件，通过该平台实现从数据设计、开发到数据销毁的全生命周 期管理，并通过把架构、标准、质量规则和安全策略固化在平台上，实现从事前管理、事中控制和事后稽核、 审计的全方位质量管理和安全管理。
流处理 互联网采集 (Crawler) 社交数据 IoT数据
调度工具
运维管理
数 据 采 集
离线采集 （ETL） B域数据 O域数据
第三方 数据采集 第三方数据
告警监控 运维自动 化
M域数据
互联网数据
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运营商平台能力-技术架构
大数据平台经过一、二期建设，已建成Hadoop、MPP、流处理和内存数据库等平台，集群规模已达 1400+，日均处理离线数据100多TB、实时数据千亿条
黄页 数据
• XX全省 12580 全频道黄页数据涉及25个行业大类， 220 个行业小类 ， 共120万条黄页信息，包含名称、行业大类、行业小类、联系电话 、 详细地址、商圈、经纬度、位置描述、特征标签等信息。
终端分析报告
• 结合通话数据和黄页数据，可以对汽 车维修，4S店电话的拨打行为进行跟 踪，再结合其他的位移速度等可以判 定用户师范有车一族。
八大类核心数据
丰富的外部数据
我们拥有垄断地位的通话关系网数据，最实 时最全面的位置数据，最丰富的上网行为数据， 最全面的终端行为数据，最权威的用户身份信息 数据，最详细的通讯消费数据，独家的通信习惯 数据，独特的时序行为数据。
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固网DPI VOLTE信息 MR数据
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手厅轨迹 咪咕爱看 京东品牌
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运营商平台能力-应用承载
创造“我方搭台，多方唱戏”的新模式，伙伴进驻只需一周，全方位支持对外开放，诸如XX移动当前平台进入 运营期，支撑网管、网优、地市、业务部门、专业公司及对外合作伙伴的入驻，开放的租户超过100个，外部合作伙 伴超过30个。
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运营商平台能力-数据管理
扎实练好大数据管理的内功，建立了一套覆盖数据引入、使用、开放等整个生产运营过程的保障机制，大数 据操控全部实现系统化、透明化和可视化。
五、运营机制
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运营商数据能力
XX移动的数据规模
客户数
6000万 100亿次/每月
手机上网
1.5万亿条/每月 1500亿条/每月
通话记录
位置轨迹
固网宽带
10万亿条/每月
还有很多……
集群节点
1400+
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运营商数据能力
运营商大数据平台聚合了生产运营，网络承载和企业管理的B/O/M三域数据，沉淀1600多类，涉及3.8万属性， 对外可输出通信，支出，社交，上网，身份，位置，时序，终端八大类核心数据能力，XX移动当前有超过10PB 数据。 三域数据整合
运营商大数据变现实践
最全面的运营商变现案例大全
目录
一、平台能力 二、数据能力 三、标签能力 四、产品服务
五、运营机制
2
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运营商平台能力-总览
大数据平台通过实现海量数据信息的抽取和整合，挖掘数据价值，最终实现面向市场的应用开拓。目前已实现数据基础服务能 力（数据采集、交换、处理、分析和访问等）和平台管理能力（多租户管理、权限管理、安全管理、资源管理、负载管理、配额 管理以及计量管理等）、应用开放能力（开发者管理门户、统一调度平台等）。
数据管理平台很难通用化，可能每个垂直行业都需要自建一套， 成功依赖迭代能力。
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运营商平台能力-中台保障
1600种数据类型、300个融合模型，10万个客户标签，上百个API。
我们只有建好基础设施，才能为我们的客户提供更好更快的数据服务！
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目录
一、平台能力 二、数据能力 三、标签能力
四、产品服务
管理平台
开发管理
应用
精准营销
客流平台
智能选址
反欺诈
……
数据 访问 数据 分析 数据 处理
常规查询
海量实时查询(HBase)
数据透明访问
多维实时查询(Kylin)
开发工具 ……
数据管理
统计分析
数据挖掘 批处理
机器学习
深度学习 实时处理
…….
元数据管 理
数据质量
内存数据库
Hadoop
MPP 实时采集 (Flume/Kafka..)
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重点数据介绍（1）
• 通话社交关系数据：基于通话交往圈的大小，主被叫，时间规律， 就 掌握了任何一个用户的社交特征，比如某人的影响力，人与人之 间的 亲密程度，人群之间的上下属关系，甚至可以得到人脉路径，理论上， 任何两个人都可以通过多个中间人的传递而认识对方哦。 • 通话时序数据：通话的频次，时序，时长，对端个数等重要特征，都 可以用来分析用户的性格甚至身份特质，作息规律等。 • 用户终端信息：每个用户使用的终端型号，品牌，换机频次，品 忠诚度； 牌 圈子营销
•
数据应用引导
• 根据话单得到的交往圈，人脉路径， 识别的簇群网络进行交往圈的亲密度 排名，在目前一度交往圈营销饱和的 背景下可以识别二度交往圈作为圈子
通话 数据
营销的目标。
终端 行为
• 用户换机轨迹：先使用什么终端，何时换成什么终端。
• 终端统计数据：终端数据的群体分布情况
研究机构对手机终端市场的整体情况 进行分析，包括终端市场概况、换机 行为特征、品牌竞争分析、品牌用户 特征等