연산자 광산 대형 데이터 값의 7 모델

모바일 인터넷 시대, 데이터 폭발 후 트래픽 증가, 매출에서 연산자는 해당 업그레이드 하지만 또한 직면 데이터 스트림의 가치와 인터넷 기업 "빨 아" 파이프라인의 당황을 직면 하는 도전. 사업자 모바일 인터넷에 대 한 다음 대회에서 무엇을 해야 합니까? 통신 사업자, 큰 흐름, 큰 데이터 더 심각한 테스트, 하지만 같은 시간 기회와 과제에 동시에, 통신 업계에서 뿐만 아니라 데이터의 광대 한 수의 손에 지점에 다른 링크 체인. 또한, 효율적인 정보 분석 능력, "파이프라인" 위험을 없애기 위하여 점점 더 치열 한 시장 경쟁, 정확한 의사 결정, 깊이 마이닝 흐름과 데이터 값, 연산자를 도울 것 이다.

인터넷의 상승, 모바일 인터넷, IoT, 클라우드 컴퓨팅 및 모바일 지능형 단말기, 통신 사업자의 네트워크의 급속 한 대중화 자세한 사용자 데이터를 획득 했다. 예를 들어 일반적인 시대, 브랜드, 관세, 네트워크 채널 및 기타 기본 정보 외에 사용자 수준 데이터도 인터넷, 인터넷 위치, 콘텐츠 기본 설정, 다양 한 응용 프로그램의 사용을 검색의 시간을 포함 하 고, IMEI, 맥, 터미널 브랜드, 터미널 종류를 포함 하 여 터미널 수준 터미널 사전 설치 된 어떤 응용 프로그램, 터미널 운영 시스템 터미널 크기, 등등. 또한, 웹 브라우징 기록, 센서 신호, GPS 추적, 그리고 소셜 네트워킹 정보 등 데이터는. 발발에 성명에 따르면 분화에는 생각, 예측 하지 방법을 보여 줍니다. 큰 데이터 우리의 행동을 예측할 수의 시대에 인간 사회에 물리학에서 우리는 그들의 자신의 특혜를 판매 하는 동안 일부 무료 서비스를 즐길. "이 거 대 한 사용자 데이터를 수 있습니다 다른 사용자의 행동 습관과 소비 환경 분석 그리고 궁극적으로 비즈니스 효율성을 개선."

연산자 대용량 데이터의 중요성을 깊이 인식 되어 기업 내에서 사용 하고있다 큰 데이터 정확한 마케팅 및 작업의 구체화. 차이나 모바일, 사용자 데이터 (사용자 평균 통화 시간), 사업 소득 및 기타 데이터 분석의 MOU 통해 보다 정확한 모듈 지원, 크게 마케팅 직원 매일 마케팅을 촉진. 더 많은 사용자에 대 한 수수료는 로밍 하는 경우 것이 좋습니다 패키지 로밍; 종종 자신의 휴대 전화를 사용 하 여 인터넷을 서핑 하는 사용자에 대 한 트래픽 팩 추천. 사용자 동작의 분석을 통해 IM 서비스, 편지, 비행 등 비행 채팅을 제공 합니다. 작업 분석 시스템에에서 깊은 발굴 퓨즈 시장, 그룹, 고객, 서비스, 네트워크, 금융 데이터, 사업 및 정책 부서에 대 한 완전 한 사용자 데이터 분석을 제공 합니다, 그리고 되도록 회사 결정 "경험적"에서 "분석 유형", 정밀한 작업을 실현.

그러나, 이들은 충분히 멀리입니다. 연산자는 외부 세계에 데이터 서비스를 제공 하기 위해 노력 하기 시작 했습니다, 하지만 그들은 원시 데이터를 큰 데이터의 심각한 낭비의 공급에 남아 있습니다. 높은 부가 가치 데이터 서비스 상용화, 비즈니스 모델의 혁신을 실현 하 여는 외부의 핵심 능력을 형성 하기 위하여 데이터를 캡슐화 하기 위해 대규모 데이터에 대 한 Analysis Services를 제공 수 있는 연산자 정말 발굴 큰 데이터가 금광. 저자는 적어도 7 종류 연산자 연습할 수 있는 모델의 생각 한다.

모드 1: 데이터 저장 공간 임대

기업과 개인, 많은 양의 정보 저장 필요, 제대로 저장 데이터만 추가 잠재적인 가치를 찾아보기 수 있습니다. 특히,이 비즈니스 모델 개인 파일 저장 및 기업 사용자를 위한 두 가지 범주로 세분화 될 수 있습니다. 사용 하기 쉬운 통해 주로 Api, 사용자가 쉽게 넣을 수 있습니다 다양 한 데이터 개체의 구름, 그리고 물, 전기, 충전 양에 따라 사용 같은. 현재, 많은 회사에 아마존, NetEase, 노키아 등의 해당 서비스를 시작 했습니다. 연산자는 또한 중국 모바일 클라우드 비즈니스 등의 해당 서비스를 시작 했습니다.

차별화의 경쟁력을 강화 하려면 연산자 데이터 분석에 노력을 해야 합니다. 개인 텍스트에 대 한

부분 저장 한다 관계 체인 관리 개선, 개인의 효율성을 개선 하지만 간단한 파일 저장, 데이터 집계 플랫폼의 점진적 확장에서에서 엔터프라이즈 서비스에서 수익 모델의 미래 제한 됩니다.

모드 2: 고객 관계 관리

고객 관리 고객의 심층 분석의 다른 각도에서 (를 포함 하 여 자연적인 특성 및 행동 특성), 고객 특성에 따라 응용 프로그램 이해 고객, 새로운 고객을 증가 하기 위하여 고객 충성도 향상, 고객 이탈 율을 감소, 고객 소비 개선.

중간 규모의 고객에 대 한 전문된 CRM은 분명히 크고 비싼. 많은 중소 기업 사용 하 여 기본 CRM으로 편지를 날 것 이다. 예를 들어 오래 된 고객에 추가 문자 그룹 출시 새로운 제품 발표, 특별 판매 통지, 친구의 그룹에 사전 판매-판매 후 서비스 완료. 이 기초에, 중국 모바일 다른 프로 모션 활동 및 서비스를 더 타겟된 서비스를 제공 하 여 다음 통해 온라인 지불 채널을 제공 하는 실질적인 고객 관계 관리 시스템을 만드는 닫힌된 루프를 형성 하는 다른 고객에 대 한 산업 분류 기준에 따라 데이터 분석에 기반한 고객 관계 관리 플랫폼의 도입을 수 있습니다.

모드 3: 지도 비즈니스 의사 결정의

연산자는 성숙한 작업 분석 기술을 사용 하 여, 효과적으로 엔터프라이즈의 데이터 리소스 활용 능력 강화, 기업의 의사 결정을 더 정확 하 게 사용자 데이터를 사용할 수 있습니다, 그리고 따라서 전반적인 작업 효율을 향상 시킵니다. 즉, 연산자의 내부 데이터 분석 기술 기업에 대 한 결정 기준을 제공 하 상업화 이다. 간단한 예제에서는 데이터 분석을 통해 우유를 파는 게를 인용 하는 고객 자주 다른가 게에 두를 구매 갈 것입니다 우유를 구매 우리의 상점에 많은 수 후가 고려할 수 있는 두, 또는 두를 판매 하는 상점에서 직접 협력 하 알고 있다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)