
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
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10