京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
突破性数据分析是新商业模式成功的关键
具有全新商业模式的OTT内容服务商带来的破坏威胁着通信服务提供商的传统收入来源,从商品服务转向增值服务是阻止通信服务提供商利润流失的关键。不断变化的格局所造成的不确定性和破坏要求通信服务提供商快速建立新的业务和运营模式,并寻找替代的收入来源。
对于大多数通信服务提供商而言,找到正确解决方案的关键近在咫尺。每个电信运营商都拥有非常宝贵的庞大数据源。而他们所面临的挑战是探索如何利用这些丰富的信息以实现最大的价值——包括在选择正确的技术组合时做出明智、战略性的决策。
如何充分利用丰富的数据
过去,运营商没有充分利用其所掌握的数据带来的优势。通过利用数据的价值,通信服务提供商现在可以创造新的收入,以抵消传统业务的商品化并在OTT市场中参与竞争。它也有可能使通信服务提供商在现有用户群的基础上寻找交叉销售和追加销售的机会。
情境感知型大数据应用让通信服务提供商成为数字价值链的核心。通过将实时监控信息(如用户位置、兴趣和活动)与人口统计学相关的知识(如用户关系管理信息、用户习惯和用户偏好)相结合,通信服务提供商能够拥有全新的营销力量。
在以下三个核心领域里,通信服务提供商可以最大限度地发挥数据的价值:第一,利用大数据,以提高用户忠诚度为目标来确定产品和定价,并根据用户的个人需求提供个性化体验;第二,利用网络和IT数据来提高运营效率,改善用户体验效果;第三,使用运营商的数据来确定新的商业模式、寻找与OTT服务提供商的合作机会,丰富用户服务,增加用户收入。
对于通信服务提供商而言,机会近在眼前,那就是要融入数字价值链,而不仅仅是停留在一个网络基础架构提供商的层面上。
寻找以客户为中心的大数据
凭借丰富的可用数据,能够充分利用数据分析全部价值的通信服务提供商将最有机会获得成功。通过更有效地分析以下数据,通信服务提供商应努力改善用户体验并创造新的收入来源:第一,网络数据,通过分析使用记录、性能监测、故障监测和呼叫管理数据,发现优化机会,以获得更好的网络性能;第二,网络注册、运营支持系统和计费系统的用户数据;第三,应用程序数据,充分利用非结构化数据(如流量分析、网络/搜索/短信/电子邮件、社交媒体、移动应用和设备数据)的价值;第四,市场数据,更好地了解客户,包括个人资料、人口统计数据和细分情况。
利用数据分析提高服务质量
从本质上看,用户体验和用户关系维系取决于服务质量。然而,随着设备和应用的快速发展,以及网络容量所遭受的压力,保持始终如一的服务交付面临重大挑战。定义关键绩效指标因此显得至关重要。这些指标需要反映卓越的用户体验以支持规划和服务交付,并提供可衡量的结果以评估绩效。
数据分析在服务质量和容量规划方面发挥着重要的作用:第一,有效的分析平台能够监测网络性能、预测服务故障,并降低意外停机的风险;第二,趋势分析能够定点预测带宽增加,从而在需要加大容量的地方增加带宽投资;第三,大数据技术能够帮助优化数据路由和带宽,尤其是出现临时的峰值需求时。
重点关注用户价值
试想一下,如果大数据分析能够时时洞察用户的使用模式、偏好和兴趣,那会怎样?这些信息能够帮助通信服务提供商利用这些机会,并与新的OTT供应商更有效地合作。而现实的情况是,很少有通信服务提供商在数据分析方面拥有一致的方法,或在核心的领域都具备分析技能。
其实并不是简单地提高用户体验的平均水平,一种可能的做法是关注具体用户的终生价值,为其提供最佳的投资回报。数据分析应该着眼于以下几个方面:第一,更加个性化、创新和高效的服务和产品。这些将提高用户满意度,减少用户流失,并增加每个用户的平均收入。第二,丰富翔实的单一用户视图,以更好地实现用户高级细分、有针对性的激励机制和市场活动、价格方案优化、更高的运营效率、更低的运营成本、更快的响应时间和更优质的用户服务。总之,经营状况和盈利状况的改善,以及卓越的用户体验是衡量项目成功与否的关键指标。
涵盖所有用户群的方法
利用数据分析来提升用户体验的一个有效方法是在全公司范围内、跨越各个职能部门来实施。它需要一个全面的视角,能够连接公司的各个业务职能部门(如市场和产品)以及技术职能部门(如IT和网络操作)。为了取得清晰的业务成果必须定义一个清晰的角色,接纳来自不同部门的限制、职责和流程。
通过进行业务影响分析(包括资本和运营开支、量化的成本节省和直接的收入增长),通信服务提供商能够对新举措的效果进行评估。这些举措带来的收益和影响可以在整个企业的各个部门得到量化,包括运营和网络部门,以及市场和客户服务团队。
对于关键的绩效指标来说,行业标准是最为关键的,因为通过它们可以对成本节省、收入和利润的增加、运营效率和用户体验进行量化。为了每一项技术投资都需要进行业务影响分析,以影响决策制定,并证明用户体验管理解决方案是如何影响赢利的。
做出正确的技术选择
技术正在为通信服务提供商开辟一个新的世界,以前所未有的方式将他们与用户连接起来。但对于保持和赢得用户并满足其不断变化的需求来说,仅仅投资最新的尖端技术是远远不够的。为了理解和预测用户的喜好,通信服务提供商必须充分利用海量数据,并有效地通过数据分析来使用它,以保持竞争力。
此外,必须明确地规划出优先事项。这样一来,通信服务提供商才能够对正确的技术进行正确的投资,随时随地为用户提供适当的服务。只有这样,他们才能实现真正卓越的用户体验。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27