運營商挖掘大資料價值的7種模式

移動互聯網時代，資料爆炸式增長後帶來巨大的流量，運營商在收入上卻沒有得到相應的提升，還面臨著資料流程的附加值被互聯網公司「吸」走的挑戰，面臨淪為管道的尷尬。 在接下來的移動互聯網的競爭中，運營商要怎麼辦？ 對於電信運營商而言，大流量、大資料帶來更加嚴峻的考驗，但是同時機遇往往與挑戰並存，運營商手中所掌握的海量資料，也是產業鏈上其他環節望塵莫及的。 另外，高效的資訊分析能力，將説明運營商在日益激烈的市場競爭中準確決策，深度挖掘流量和資料價值，從而擺脫 「管道化」風險。

隨著互聯網、移動互聯網、物聯網、雲計算的興起以及移動智慧終端機的快速普及，運營商的網路獲得了更完整的使用者資料。 例如在使用者層面，除了常見的年齡、品牌、資費、入網管道等基本資訊外，資料還包括上網時間、上網地點、流覽內容偏好、各種應用的使用時間等；在終端層面，包括IMEI、MAC、終端品牌、終端類型、終端預裝了哪些應用、終端的作業系統 、終端的尺寸等。 此外，還有諸如Web流覽記錄、感應器信號、GPS跟蹤和社交網路資訊等資料。 按《爆發》一書中的說法—— 「爆發展示的是一種思維方式，而不是預測方法。 從物理學到人類社會大資料時代我們的行為確實可以預測，我們在享受一些免費服務的同時，出賣自己的喜好。 」從這些龐大的使用者資料中，可以分析出不同使用者的行為習慣和消費喜好，並最終提高經營效率。

運營商已深刻認識到大資料的重要性，在企業內部已經利用大資料實現精確化行銷和精細化運營。 中國移動就通過對使用者資料的MOU（平均使用者通話時長）、業務收入等資料分析後，提供比較精准的模組支撐，極大地方便了行銷人員的日常行銷。 如針對漫遊費比較多的使用者，就推薦漫遊套餐;對經常用手機上網的使用者，就推薦流量包。 通過對使用者行為的分析，提供IM服務，如飛信、飛聊等。 在經營分析系統中，深度挖掘融合市場、集團、客戶、客服、網路、財務資料，為業務和決策部門提供較完備的使用者資料分析，使公司決策由 「經驗型」轉為「分析型」，實現了精細化運營。

然而，這些是遠遠不夠的。 運營商雖然開始嘗試對外提供資料服務，卻停留在提供原始資料層面，這對於大資料是嚴重浪費。 就海量資料，提供高附加值的資料分析服務，將資料封裝為服務，形成可對外開放、可商業化的核心能力，實現商業模式的創新，才能使運營商真正挖掘到大資料這一金礦。 筆者認為，至少有以下7種模式是運營商可以實踐的。

模式1:資料存儲空間出租

企業和個人有著海量資訊存儲的需求，只有將資料妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。 具體而言，這塊業務模式又可以細分為針對個人檔存儲和針對企業使用者兩大類。 主要是通過便於使用的API，使用者可以方便地將各種資料物件放在雲端，然後再像使用水、電一樣按用量收費。 目前已有多個公司推出相應服務，如亞馬遜、網易、諾基亞等。 運營商也推出了相應的服務，如中國移動的彩雲業務。

要提升差異化的競爭能力，運營商應該在資料分析上下工夫。 對於個人文

件存儲應在提升關係鏈管理、提升個人效率上下工夫；而在企業服務上，將其從簡單的檔存儲、分項逐步擴展到資料聚合平臺，未來的盈利模式將有無限可能。

模式2:客戶關係管理

客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性（包括自然屬性和行為屬性），從不同角度深層次分析客戶、瞭解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。

對中小客戶來說，專門的CRM 顯然大而貴。 不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。 比如把老客戶加到飛信群裡，在群朋友圈裡發佈新產品預告、特價銷售通知，完成售前售後服務等。 中國移動不妨在此基礎上，推出基於資料分析後的客戶關係管理平臺，按行業分類，針對不同的客戶採取不同的促銷活動和服務方式，提供更有針對性的服務，然後將提供線上支付的通道打通，形成閉環，打造一個實用的客戶關係管理系統。

模式3:企業經營決策指導

運營商可以利用使用者資料，加以運用成熟的運營分析技術，有效提升企業的資料資源利用能力，讓企業的決策更為準確，從而提高整體運營效率。 簡而言之，將運營商內部資料分析技術商用化，為企業提供決策依據。 舉個簡單的例子，某商店賣牛奶，通過資料分析，知道在本店買了牛奶的顧客以後常常會再去另一店買包子，人數還不少，那麼這家店就可以考慮與包子店合作，或直接在店裡出售包子。

(責任編輯：蒙遺善)