大数据在电信运营商市场分析及精确营销的应用研究
电信行业中的大数据分析应用案例研究
电信行业中的大数据分析应用案例研究在信息时代的今天，大数据已经成为企业决策和业务发展的重要依据。
电信行业作为信息传输和通信的基础设施提供者，拥有大量的客户数据和通信记录。
因此，电信行业中的大数据分析应用也日益受到关注。
本文将通过几个实际案例，研究电信行业中大数据分析的应用。
案例一：客户流失预测在电信行业中，客户流失是一个重要且常见的问题。
通过利用大数据分析技术，电信公司可以根据客户的消费记录、使用习惯和其他相关数据，建立客户流失预测模型。
该模型可以帮助企业识别潜在的流失客户，并采取相应的措施，如推出个性化优惠活动、提供更好的客户服务等，以留住客户。
这种应用基于大数据分析的客户流失预测模型，可以极大地提高客户保有率，减少业务损失。
案例二：精准营销大数据分析还可以帮助电信公司进行精准营销。
通过对客户的数据进行深入分析，电信公司可以准确定位不同客户的需求和兴趣，从而针对性地开展营销活动。
例如，根据用户的通信行为和偏好，电信公司可以向特定群体推送个性化的产品和服务推广信息，提高营销效果。
此外，大数据分析还可以帮助企业发现潜在的交叉销售机会，进一步提高销售额和客户满意度。
案例三：网络安全管理在当前信息化的环境下，网络安全问题成为电信行业的一大挑战。
大数据分析技术可以在网络安全管理中发挥重要作用。
通过对海量的网络数据分析，电信公司可以快速识别和应对各种网络攻击、异常行为和数据泄露等安全威胁。
基于大数据分析的安全管理系统可以实时监测网络流量、识别异常行为，保障网络的安全稳定运行。
案例四：网络优化网络优化是电信行业的另一个重要应用领域。
通过应用大数据分析技术，电信公司可以根据用户的通信行为和地理位置等数据，对网络进行优化，提高网络覆盖和传输速度。
例如，在某个地区的网络拥塞问题较为严重时，电信公司可以通过大数据分析找到瓶颈，并采取相应措施，如增加网络基站、优化网络路由等，改善网络质量。
结语以上是电信行业中大数据分析的几个应用案例。
电信运营商大数据分析与应用研究
电信运营商大数据分析与应用研究随着互联网的高速发展，大数据已经成为了当今社会的热门话题之一。
作为一个信息社会的支撑系统，电信运营商拥有海量的用户数据和网络数据，因此，如何利用这些数据进行有效的分析和应用，已经成为了电信运营商在信息时代中的重要议题。
本文将围绕电信运营商大数据分析与应用展开讨论，并探究其对电信行业和社会的作用与影响。
一、电信运营商大数据分析1. 数据搜集与处理：电信运营商作为一个负责提供网络服务和通信服务的机构，日常运营中会产生大量的数据，如用户通话记录、短信记录、上网记录等。
电信运营商需要通过建立完善的数据搜集系统，收集、提取和存储这些海量数据，并进行必要的预处理和清洗。
2. 数据整合与统一：由于电信运营商的数据来源多样，数据格式不一致，因此需要对这些数据进行整合和统一，建立起一个统一的数据库和数据模型。
这样可以方便后续的数据分析和挖掘工作。
3. 数据分析与挖掘：电信运营商可以利用大数据分析技术来挖掘数据中潜在的信息和知识，从而为运营商的决策提供科学依据。
例如，通过分析用户通话记录和上网记录，可以了解用户的使用习惯和需求，从而提供个性化的服务和推荐。
4. 数据可视化与报表：为了方便电信运营商的管理和决策，数据分析的结果应该以可视化的方式呈现，例如通过绘制统计图表和制作报表。
这样可以让管理层更直观地了解数据背后的含义和趋势，从而做出更明智的决策。
二、电信运营商大数据应用研究1. 用户画像与营销推荐：通过对用户的行为数据进行分析，电信运营商可以建立用户画像，了解用户的兴趣偏好和消费习惯，从而精准地推送个性化的营销活动和产品推荐。
这不仅可以提高用户的满意度，还可以增加运营商的收入。
2. 业务质量监控与优化：大数据分析可以帮助电信运营商实时监控网络质量和业务性能，发现并解决网络故障和瓶颈，提升服务质量和用户体验。
例如，通过对网络流量数据的监控和分析，可以发现网络拥塞的原因，并采取相应的措施进行优化，从而提高用户的上网速度和稳定性。
电信运营商大数据分析与应用研究
电信运营商大数据分析与应用研究近几年，随着大数据技术的快速发展和互联网的普及，人们生产、生活中产生的数据量也不断增加，这些数据为企业提供了更多的商业价值。
电信运营商作为通信服务提供商，每日都会产生大量的通信数据，如何利用这些数据拓展业务，提高服务水平，是电信运营商面临的重要问题。
本文将重点研究电信运营商大数据分析与应用。
一、电信运营商大数据的特点电信运营商产生的大数据主要来自于用户的通话、短信、上网和实名认证等多方面。
这些数据经过清洗、处理后，可以应用于市场营销、用户服务和网络优化等多个方面，具有以下特点：1. 数据量大，速度快。
电信数据的产生速度非常快，每时每刻都在不断更新。
而且电信数据在存储和处理时，需要考虑数据的安全性和隐私性，所以在存储和处理上需要较高的技术能力。
2. 数据类型多样。
电信数据类型包括文本、语音、多媒体等多种形式，这使得电信数据在使用时，需要针对不同类型的数据采用不同的技术和算法进行处理。
3. 数据价值高。
通过对电信数据进行深度挖掘，可以发现很多有价值的信息，如用户通信习惯、兴趣爱好、地域分布等信息，这些都是电信运营商在提供个性化服务和精准营销方面的重要资产。
二、电信运营商大数据应用场景电信运营商可以根据自身情况，将大数据应用于多个场景中，下面分别介绍几个典型的场景：1. 市场分析。
通过对用户数据的统计和分析，可以了解用户群体的特征、购买行为及喜好等，为市场部门提供有力的支持，帮助企业制定精准的营销策略，提高销售额和市场份额。
2. 网络优化。
通过对网络数据的监控和分析，可以了解网络运行的状态，找出网络性能的瓶颈，进而进行网络优化，提高网络性能和用户体验。
3. 个性化推荐。
通过对用户数据的分析，可以了解用户的兴趣爱好、偏好等特点，从而为用户提供个性化的业务推荐服务，如音乐、电影、游戏等。
4. 欺诈检测。
通过对用户数据的分析，可以识别出欺诈行为，如虚假注册、短信诈骗等，从而提高运营商的安全性和信誉度。
探索大数据在电信运营商市场分析及精确营销的应用
探索大数据在电信运营商市场分析及精确营销的应用【摘要】本文探讨了大数据在电信运营商市场分析及精确营销中的应用。
首先介绍大数据在电信运营商市场分析中的重要性，包括如何通过大数据技术进行市场趋势分析和竞争对手分析。
接着讨论大数据在精确营销中的应用，例如通过用户画像分析和个性化营销提高市场营销效果。
另外还分析了大数据技术在优化服务流程、预测用户需求和网络管理方面的作用。
结论部分强调了大数据技术在电信运营商行业中的重要性，并探讨了未来大数据在电信行业应用的发展趋势。
本文的研究结论和展望指出大数据将继续在电信运营商市场分析和精确营销中发挥重要作用，为行业发展带来新的机遇和挑战。
【关键词】大数据、电信运营商、市场分析、精确营销、服务流程优化、用户需求预测、网络管理、重要性、发展趋势、结论、展望1. 引言1.1 研究背景电信运营商作为现代社会信息传输和通信的重要组成部分，扮演着连接人与人、人与世界的纽带角色。
随着信息技术的不断发展和普及，电信行业面临着前所未有的机遇和挑战。
在这样一个信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，传统的数据处理和分析方法已经无法满足对海量数据的处理需求。
大数据技术应运而生。
随着大数据技术的不断发展和应用，电信运营商也开始将大数据技术应用于市场分析和精确营销中。
通过对海量数据的收集、分析和挖掘，电信运营商可以更好地了解用户需求、市场趋势、竞争对手情况等信息，从而更好地制定营销策略、优化服务流程，提高用户体验，实现精准营销。
本文旨在探讨大数据在电信运营商市场分析及精确营销中的应用，在现有研究基础上深入分析大数据技术在电信行业中的作用和意义，为电信运营商提供参考和借鉴，推动电信行业向着更加智能化、精准化的方向发展。
1.2 研究目的研究目的是为了探讨大数据在电信运营商市场分析及精确营销中的应用，深入了解大数据技术在电信领域的实际运用情况，分析其对电信运营商的业务决策和市场竞争力的影响。
通过本研究也旨在揭示大数据在优化服务流程、预测用户需求和网络管理方面的作用，为电信运营商提供更加精准、高效的服务和营销策略。
电信行业大数据分析为电信运营商提供精准营销方案
电信行业大数据分析为电信运营商提供精准营销方案随着互联网的发展和智能设备的普及，电信行业的竞争变得日益激烈。
为了在竞争激烈的市场中保持竞争力，电信运营商需要借助大数据分析技术，为其提供精准的营销方案。
本文将探讨电信行业大数据分析在提供精准营销方案方面的应用和优势。
一、大数据分析在电信行业的应用1. 用户画像分析分析用户画像是电信运营商提供精准营销方案的基础。
通过收集用户的个人信息、通信习惯、消费行为等数据，并结合社交媒体分析、行为分析等多维度数据，可以建立用户的全面画像。
通过对用户画像的分析，电信运营商可以了解用户的需求和偏好，以便更加精准地进行营销推送。
例如，对于观影爱好者的用户可以推送优惠的视频流量套餐，对于商务用户可以推送高速稳定的网络服务。
2. 用户行为分析通过大数据分析用户行为，电信运营商可以获取用户的通信模式、使用场景、使用习惯等信息。
根据用户行为的分析结果，可以针对性地推出定制化产品和服务。
比如，通过分析通讯录联系人的地域分布，可以推测用户的地理位置，从而提供与当地相关的增值业务，比如周边商家特惠推广服务等。
3. 营销效果分析利用大数据技术，电信运营商可以对各类市场活动和推广策略进行数据监测和分析，评估其对用户购买决策的影响。
通过对不同的广告、促销活动的效果进行分析，运营商可以了解哪些策略获得了较好的销售结果，从而优化和调整营销策略，提高市场活动的效果。
二、电信行业大数据分析的优势1. 个性化营销通过大数据分析，电信运营商可以将用户划分为不同的细分群体，对每个群体提供个性化的产品和服务。
这样可以提高用户的满意度和忠诚度，提高销售转化率。
2. 预测用户需求通过对用户行为数据的分析，电信运营商可以预测用户的需求变化趋势。
通过提前调整产品和服务策略，运营商可以更好地满足用户的需求，避免错失商机。
3. 风险控制大数据分析还可以帮助电信运营商进行风险评估和控制。
通过对用户的消费模式和行为进行分析，可以识别潜在的违规行为或欺诈行为，提前采取措施防范风险。
电信行业中的大数据分析与应用研究
电信行业中的大数据分析与应用研究近年来，随着大数据技术的迅猛发展，越来越多的企业开始将大数据技术应用于业务中。
在电信行业中，大数据技术的应用越来越流行，成为电信运营商和设备厂商的重要工具。
本文将从电信行业中的大数据分析及应用研究展开，探讨电信行业中大数据的应用以及未来发展趋势。
一. 电信行业中的大数据应用1. 个性化服务在电信运营商的业务中，个性化服务一直是许多企业争相推广的一项重点服务。
通过对用户大数据的分析，可以了解用户的喜好、偏好、需求等信息，进而为用户提供更为个性化的服务。
例如，电信公司可以通过用户的通话记录和上网习惯，推荐适合用户的套餐和业务，提高用户体验度。
2. 营销分析对于电信运营商来说，营销分析是非常重要的一项工作。
通过对用户大数据的分析，可以了解用户的购买习惯、需求特点、付费能力等信息，为企业提供精准营销服务。
通过大数据技术的应用，电信公司可以采取有针对性的营销策略，并提高营销的效率和成功率。
3. 预测维护在电信设备维护中，采用预测性维护是一种重要的方法。
通过对设备大数据的分析，可以预测维护周期、故障发生的可能性、维修方案等信息，从而提前预防故障的发生和降低维修成本。
二. 电信行业中的大数据研究1. 大数据采集在电信行业中，大数据的采集是非常重要的一项工作。
如何实现大数据的实时、高效采集和存储是一个关键技术。
在研究过程中，许多企业使用高性能计算集群和分布式存储等技术，实现大数据的采集和存储。
2. 大数据分析在大数据分析方面，电信行业中常用的技术包括数据挖掘、机器学习、图像识别等。
数据挖掘主要用于电信用户行为数据的挖掘和分析；机器学习主要用于预测性维护和故障预警；图像识别主要用于语音识别和视觉图像处理等。
3. 数据可视化在大数据分析的结果中，如何将数据呈现给用户是非常关键的。
数据可视化是一种重要的技术，它可以将数据分析结果处理成直观、易懂的图表形式，使用户能够迅速看懂并作出相应的决策。
大数据分析在电信行业中的应用与运营优化
大数据分析在电信行业中的应用与运营优化随着信息时代的到来，大数据已经成为现代社会的中坚力量。
在各个行业中，大数据分析正被广泛运用，并为企业带来了巨大的商机和发展机遇。
在电信行业中，大数据分析的应用与运营优化也越来越受到重视。
本文将探讨大数据分析在电信行业中的具体应用以及如何通过运用大数据分析来优化电信运营。
一、大数据分析在电信行业中的应用1. 用户洞察与个性化营销通过大数据分析，电信运营商可以深入了解用户的实际需求和消费行为。
运用数据挖掘和用户画像等技术，可以全面了解用户的个人信息、通信习惯、消费偏好等，为运营商提供精准的用户洞察。
在此基础上，电信运营商可以进行个性化营销，通过向用户推送符合其需求的产品和服务，提高用户满意度和粘性。
2. 营销渠道优化利用大数据分析，电信运营商可以对营销渠道进行更加精细化的管理和优化。
通过数据分析，可以追踪用户在不同渠道上的行为轨迹和转化率，并针对不同渠道采取相应的推广策略。
例如，根据数据分析结果，电信运营商可以确定在社交媒体上进行广告投放的最佳时机和最有效内容，以最大限度地提高广告的点击率和转化率。
3. 网络质量监测与故障预测大数据分析可以帮助电信运营商监测网络质量，并实时发现网络故障。
通过对海量数据的分析，可以发现网络中的异常行为和异常事件，及时预警和解决问题。
此外，大数据分析也可以通过挖掘网络数据，提前预测潜在的故障和瓶颈，并提供相应的优化方案，以提高网络的稳定性和提供更好的用户体验。
4. 预测用户流失和客户需求通过大数据分析，电信运营商可以预测用户流失率和客户需求的变化趋势。
通过对用户行为数据的分析，可以发现用户的转化和流失规律，并基于此制定相应的挽留策略。
同时，大数据分析还可以帮助电信运营商了解用户对新技术、新服务的需求，为公司的研发和产品策划提供参考。
二、大数据分析在电信运营优化中的应用1. 网络容量规划通过大数据分析，电信运营商可以更加准确地进行网络容量规划。
大数据分析在电信业务运营中的应用与优化
大数据分析在电信业务运营中的应用与优化随着互联网时代的到来，大数据分析成为了各行各业的热门话题。
电信业务运营作为一个信息量庞大的领域，也始终面临着如何高效处理和利用海量数据的挑战。
本文将探讨大数据分析在电信业务运营中的应用与优化方法。
一、大数据分析在电信业务运营中的应用1. 用户画像构建大数据分析可以帮助电信运营商通过海量用户数据构建精准的用户画像。
通过对用户通话记录、上网行为、消费习惯等数据的分析，可以深入了解用户的需求和特征。
这样的用户画像不仅可以用于针对性的推荐营销，还可以为电信运营商提供定制化的产品和服务，提高用户黏性和满意度。
2. 业务优化大数据分析可以对电信业务的运营情况进行全面评估。
通过对业务数据的统计和分析，可以及时发现异常情况和瓶颈问题，并及时采取相应的优化措施。
例如，通过分析通话质量数据，可以发现网络信号弱区域，并采取加强信号覆盖的措施；通过分析流量消耗情况，可以调整套餐结构和资费政策，提高用户的流量体验。
3. 故障预警大数据分析可以实现对电信网络的实时监控和故障预警。
通过对海量网络设备数据的分析，可以及时发现网络故障的迹象，并预测未来可能出现的问题。
这样可以采取相应的措施，提前解决潜在威胁，保证网络的稳定可靠运行。
二、大数据分析在电信业务运营中的优化方法1. 数据的收集与整合电信运营商需要建立完善的数据收集系统，将各种类型的数据进行整合，并进行标准化处理。
只有数据准确、全面，才能为后续的分析工作提供良好的基础。
2. 数据挖掘和建模在收集到的数据基础上，运用数据挖掘技术和建模方法，对数据进行深入挖掘和分析。
通过挖掘隐藏在数据背后的规律和趋势，可以为运营决策提供科学依据。
3. 实时分析与决策支持大数据分析需要实时监控和分析数据，及时发现潜在问题，并为决策者提供支持。
通过建立智能化的数据分析平台，可以使决策者能够快速获取和理解有关业务运营的关键数据，并进行快速的决策。
4. 数据安全保护在大数据分析的过程中，数据的安全与隐私保护是一项重要的工作。
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用更少的成本去发展更多的客户及收入。本案例构建目
标客户分析、业务关联运营、位置服务信息和终端信息合
成的全景式客户视图，通过大数据挖掘 ＋ 场景化营销手
段，实现在合适时间、合适地点、向合适用户、推荐合适业
务的 ４Ｒ 要求，从而提高客户流量使用量和手机视频、手
机阅读、手机游戏等数字内容产品渗透率及信息费收入。
图 ３ 影响客户短信量增幅的关键因素 （三）针对每一个关键因素进行详细分析 通过数据挖掘分析，我们发现短信量同比去年上升 或下降的客户，在总 ＡＲＰＵ（话费支出）、２Ｇ 流量等 ７ 个关 键因素有显著差异。接下来就需要针对每一个关键因素， 详细分析短信量下降的客户和上升的客户，在这些关键 因素上具体有何差异，从而解答我们对短信量下降原因 的疑问。 １．哪些人短信发送量降了
图 ４ 不同类型短信客户 ＡＲＰＵ 值分布结构分析 从上图可见，短信量下降的客户中，高 ＡＲＰＵ 客户 （黄色、绿色部分） 占比低，而且短信量上升的客户，高 ＡＲＰＵ 的客户占比更大。也就是说，我们初步可以得出结 论，资费敏感的低 ＡＲＰＵ 客户，更容易减少短信发送量。 ２．为什么短信发送量下降 人际间的沟通需求是不变的，短信量的下降，证明客 户采取了其它方式代替短信进行沟通。接下来我们对第 ２ 个关键因素“２Ｇ 流量”进行分析。
［摘 要］ 近年，由于外部环境客户短信消费不断下降、营销成本压缩的内部环境压力，电信运营商急需优化流程提
升营销效率，而大数据的成熟运用有助于解决电信运营商所面临的困境。某市级电信运营商借助大数据，运用决策树等数
学模型对全市的短信客户进行了完善的市场分析，并精确定位业务办理倾向性高的潜在客户，进行更高成功率的产品推荐
的客户（黄色、橙色、蓝色、绿色部分）占比较高。而家庭网 通话占比越接近 １，短信量下降的客户占比较高。
在短信业务爆炸式增长的 ２００３ 年，语音通话高达 ０．５ 元 ／ 分钟，而短信通信费仅 ０．１５ 元 ／ 条。十几年之后的 今天，语音通话基本接近 ０．２ 元 ／ 分钟，并且还有许多类 似家庭网网内通话免费服务，而短信的资费标准却仍维 持在十几年前的 ０．１５ 元 ／ 条。既然打电话的成本远远低 于发短信，那客户为什么不打个电话 １ 分钟内把事情说 清楚，而还要选择更贵的短信发送方式呢？因此我们这里 可以得出另一个结论，除了微信等 ＯＴＴ 业务对短信业务 产生了替代作用，语音资费的不断下降也对客户的短信 发送量造成了冲击。
第 2014 年第 8 期 （总第 451 期）
［文章编号］ 1009-6043（2014）08-0066-05
商业经济 ＳＨＡＮＧＹＥ ＪＩＮＧＪＩ
Ｎｏ．８，２０１４ Ｔｏｔａｌ Ｎｏ．４５１
大数据在电信运营商 市场分析及精确营销的应用研究
姚逴炯
（中国移动广东公司 潮州分公司， 广东 潮州 ５２１０１１）
３．哪些客户的短信发送量还在上升 虽然短信量下降是大势，但我们发现仍然有 ３５％的 客户短信发送量与去年持平甚至提升超过 ６０％。接下来 主要分析这些短信发送量上升的客户有什么特征。
图 ７ 短信套餐与短信发送量增幅的相关性分析 从上图可见，办理了短信套餐的客户短信发送量同 比上升的客户占比，远高于没有办理短信套餐的客户。也 就是说办理短信套餐有助于稳定客户的短信收入，减缓 短信量下降趋势。 ４．小结 在本案例中，我们首先采用决策树等数学模型对全 市的短信客户进行数据挖掘分析，发现短信上升客户与 短信下降客户在 ＡＲＰＵ 值、２Ｇ 流量、家庭网网内通话次 数占比、短信套餐这几个因素有显著的差异。然后我们再 单独针对每一个因素进行仔细分析，找出具体的差异点 在哪里。经过大数据分析，我们发现短信量下降主要来自 － ６８ －
即时通信 工具 工具
即时通信 电子商务 即时通信 生活服务 即时通信
音乐 即时通信 电子商务 即时通信 即时通信 即时通信
浏览器 影音图像 交通导航
浏览器 即时通信 影音图像 即时通信 即时通信 Ｐ２Ｐ 视频
四、案例 １：借助大数据分析协助制定营销策略
ＯＴＴ 业务对电信运营商的短信业务造成了巨大的冲 击，虽然短信收入下降趋势不可阻止，但电信运营商仍需 采取正确的策略去延缓短信收入下降速度。
采用何种策略延续短信下降，首先我们需要分析哪 些客户的短信发送量下降了，是什么原因导致他们的短 信发送量下降。在本案例，具体的分析方法是采用把在网 一年以上全市的短信客户按同比去年短信量上升或下降 程度分为 ７ 个客户群，通过海量数据对比分析短信上升 客户与短信下降客户有何差异。从而发现客户短信发送 量下降或上升原因，并采用针对性举措延缓全市短信发 送量下降趋势。
［收稿日期］ 2014-08-04
－ ６６ －
分析及业务推广，从而优化营销过程，以更少成本获得更 高业务推广成功率。
三、大数据挖掘简介
大数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值信息的 综合技术，它包括数据分类（分类、估计、预测）、聚类分析、 关系分组与关联分析。本文针对数据分类技术，实施对各 场景业务的特征的发现，实施过程如下：一是对实施业务 ／ 产品进行调研。了解分析挖掘的要求和目的，做好之后 每个环节的规划。二是通过业务 ／ 产品调研后，提取相关 数据进行探索与理解，为数据挖掘设计、建立数据宽表。 三是使用分析挖掘工具对宽表数据进行分析挖掘，提炼 出当中隐藏的有价值的知识，形成模型成果。四是根据商 业目的，对模型成果进行推广或应用，如：模型提炼出目 标用户后，实施营销推荐活动。
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商业经济 第 ２０１４ 年第 ８ 期
比”进行分析。为加强客户黏性，防止客户离网，电信运商 营推出了家庭网业务，家庭网内成员每月只需 ５ 元，即可 无限免费与家庭网内其它成员通话。“家庭网通话次数占 比”指的是客户与家庭网网内成员通话的次数，占该客户 总通话次数的比例。
图 ６ 家庭网通话次数占比与短信发送量增幅的相关性分析 从上图可见，家庭网通话占比越接近 ０，短信量上升
营销，使电信运营商在营销资源有限的情况下，将有限的营销资源集中投放到业务办理可能性指数较高的潜在客户，从而
优化营销流程，提升业务推广成功率，实现以更少成本获取更大利润的目的。
［关键词］ 大数据；电信运营商；市场分析；精确营销；应用研究
［中图分类号］ Ｆ６２３
［文献标识码］ Ｂ
一、电信运营商面临的挑战
五、案例 ２：借助大数据开展精确营销
虽然客户手机流量增长迅速，然后流量的单位价格
极为低廉，电信运营商必须在流量业务的基础上推广手
机视频、手机阅读、手机游戏等数字内容产品，才能实现
新的收入利润增长点。由于国资委要求电信运营商大幅
削减营销费用，大数据在精确营销方面的成熟运用，可以
优化电信运营商的营销流程，大幅提升推广成功率，实现
姚逴炯：大数据在电信运营商市场分析及精确营销的应用研究
图 １ 某市级电信运营商全量在网 １ 年以上 短信客户同比去年增幅客户分布比例图
（一）整合数据形成数据宽表是应用大数据的基础 运用大数据的基础是有目的地整合数据，建立数据 中心，做好营销数据管理。由于客户所有的通信行为均承 载在电信运营商的通信网络，在这方面电信运营商具有 天然优势。开展大数据分析的第一步，便是整合客户的海 量数据。在本案例中，客户的海量数据包括以下 ９ 方面： 一是客户基础属性：包括品牌主套餐、在网时长、所归属 的乡镇等行政区域等；二是流量特征：４Ｇ 流量、３Ｇ 流量、 ２Ｇ 流量、点对点短信发送量等；三是消费特征：语音消费 金额、短信消费金额、流量消费金额等；四是业务特征：流 量套餐、短信套餐、家庭网、短号网等业务属性；五是余额 及充值记录：可用余额、充值次数、充值金额、近 ４ 个月充 值金额趋势值、近 ４ 个月充值金额波动值等；六是交往 圈：语音紧密联系人人数、短信紧密联系人人数等；七是 地理位置：日间活跃场景（学校、厂区、办公楼等）、夜间活 跃场景等；八是语音特征：本地、长途等通话时长，呼叫转 移等行为；九是数据业务特征：飞信使用次数、１３９ 邮箱使 用次数等。
二、大数据的应用有助于解决电信运营商面临的 困境
大数据的应用技术日趋成熟为电信运营商优化营销 过程，利用更少成本，创造更高收入创造有利条件。大数 据，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察 发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信 息资产。利用大数据，可以洞察客户的消费心理与行为， 可以帮助企业定位合适的客户、选择合适的推广内容、优 化产品质量、优化推广渠道。对于现代企业来说，大数据 就是等于大机会！当然，把握机遇的前提是有目的地整合 数据，建立数据中心，做好营销数据管理。由于个人客户 的通话、短信、手机上网等行为均承载于电信运营商的通 信网络，因此电信运营商在大数据运用方面具有无可比 拟的天然优势。下面，我们以真实的大数据商业应用案例 来介绍某一个市级电信运营商如何利用大数据进行营销
图 ５ 短信发送量与流量使用量的相关性分析 上图是对全市短信客户 １４ 年比 １３ 年同期短信量变 化及手机流量变化做的一张散点图。其中纵轴是每一个 客户的短信量同比增幅，横轴是客户流量的同比增幅。中 间一条明显下降的红色趋势线告诉我们，客户的短信发 送量增幅与流量增幅是负相关的。也就是说，客户的流量 增长得越快，则短信发送量下降更快。因此，微信、ＱＱ 等 即时通信业务对短信业务量的影响是真实存在的。 此外，我们对另一个关键因素“家庭网通话次数占
ＳＨＡＮＧＹＥ ＪＩＮＧＪＩ Ｎｏ．８，２０１４
资费敏感型的客户，由于微信 ／ 家庭网等产品提供了近 似免费的沟通方式，对短信产生巨大的替代作用，是导致 客户短信发送量急剧下降的主要原因。同时，我们也发现 客户办理了短信套餐之后，有助于稳定短信收入，减缓短 信量下降。因此接下来短信业务运营的重点策略便是大 力推广短信套餐，提升短信套餐渗透率，从而实现收入稳 定，延缓发送量下降的目标。
（一）数据准备，生成宽表
大数据营销的第一步同样是生成数据宽表，除上案
例 １ 提及的客户基础属性、流量特征、消费特征、业务特