京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代下 运营商市场战略分析
大数据一直是近几年的热门关键词,伴随着移动互联网、智能终端、云计算、物联网技术的发展,呈现爆炸式额增长,数据密度空前提高,大数据时代的波澜壮阔正在逐步的开展,大数据的未来上升空间空前巨大。
相较于零售业、金融证券、政府管理、制造业、医疗服务也等行业造大数据应用的尝试,电信业作为数据金矿的拥有者,具有明显的数据优势和研发基础,在面临“管道化”的当前形势下,大数据无疑成为了运营商转型的一把利刃,面对残酷的互联网化竞争提供差异化的手段。下面我们将从大数据对运营商市场工作的影响入手,来提出国内运营商大数据时代战略市场工作转型建议,以供运营商实践参考。
【大数据对运营商市场工作的影响】
调查结果显示,全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务,大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%,并且在未来五年内将升至23%左右,成为运营商的一项战略性优势。大数据应用的主要需求包括商机挖掘、竞争情报、客户维系、收入提升、减少开支、改善运营管理等,其中有50%以上是和市场前端工作在开展息息相关。下面主要从电信运营商职能划分角度来的分析大数据对运营商市场工作的影响。
一、影响产品研发的模式
电信产品的研发更多的是以技术驱动和竞争驱动为主,电信运营商基于客户需求的研发驱动一直弱于互联网企业。
设计:分成两各模块,中间加一条竖线隔开
在大数据的时代下,一方面终端的使用偏好,如品牌、应用等可以得以分析识别,有助于电信定制机的品牌选择和功能优化;
另一方面新业务的使用反馈,包括投诉等,可以帮助新业务功能的优化或者新产品的开发。
综上我们可以看出,大数据时代为产品研发改革提供基础,以客户需求为导向的迭代开发时代即将到来。
二、影响市场营销的模式
用户画像:指基于用户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据,为每个用户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签,并且借助数据挖掘技术进行用户的分群,完善用户的360度画像,帮助运营商深入的去了解用户的行为偏好的需求特征等;
关系链研究:指通过分析用户的通讯录、通话行为、网络社交行为以及用户资料等数据,开展交往圈子的分析与研究,并且识别圈子中的主要影响人物以及影像链等。
基于用户画像和关系链的研究可以建立用户与业务、资费套餐、终端类型、在运用网络的精准匹配上,在推送渠道、推送时机、推送方式上满足用户的需求,事先精准化营销。
三、影响渠道运营的模式
相比较而言,电子渠道比传统的实体渠道更容易记录潜在用户的消费行为、特征、路径,可以提供互联网的大量行为数据,因此大数据时代下,运营商的电子渠道的发展将会进一步的扩大。电子渠道除了销售、服务职能之外,后续将逐步的承担“大数据资源池”的重要角色。
另外,线上线下渠道协同是电信渠道体系转型的蛀牙方向,而线上线下渠道有效协同的关键诀窍就是从用户的需求出发,制定合理的线上线下渠道触点界面,为客户提供无缝全面的渠道服务,而要实现这一目标也需要大数据技术的支撑,通过现有数据挖掘不同类型用户的渠道使用路径。
四、影响客户服务的模式
目前,电信行业一直都在强调用户体验,但是却并不了解用户的真正需求,使得体验二字束之高阁。大数据时代要想提供有效路径,必须利用大数据挖掘技术,来书别用户的特征,以及用户的消费习惯,及时的消费提醒、偏好产品的发送、维系精准跟踪等个性化服务。
由此可见,大数据将为移动互联网带来全新的改革,给用户服务带来极大的想象空间和无限的发展前景,开展针对用户消费数据的分析评估,可以帮助改善运营商自身的服务质量。
五、丰富产品提供的内容
大数据可以作为对外销售的产品也已经成为了全球的共识。为了确保用户隐私不被侵犯的前提下,对数据进行深度加工,对外提供信息服务,为企业创造全新的价值体系。目前,大数据对外商业化的产品形态主要包括市场洞察报告、精准营销广告、数据监测、决策支撑等多种方式。目前,国外运营商纷纷尝试现有的数据,进行整合处理,来提供给第三方以求得全新的收益。
例如:西班牙电信,推出了“智慧足迹”,基于完全匿名和聚合的移动网络数据,帮助零售商分析顾客来源和各大商铺、展位的人流情况以及消费者特征和消费能力,并将洞察结果面向政企客户提供客流量的分析和零售店面选址的服务,目前该模式已经在国内WiFi运营领域广泛应用。
【对国内运营商战略市场工作转型建议】
一、战略上重视,组织上保证
虽然电信运营商在数据资源方面具有天然的优势,但必须承认在大数据运营方面,不管是平台研发能力还是运营能力,电信运营商的优势并不明显,和互联网企业以及一些专门做大数据平台的专业公司相比,存在较为明显的劣势。
因此,如果要做成大数据,研究院认为:
1、要公司层面足够重视,作为领导的一把手来抓;
2、大数据运营团队必须独立运作,独立核算,并辅以灵活的机制,否则新事物很难在传统的电信体制下快速孵化;
3、光靠自己的力量还不够,怎么样能够找到优势互补的合作单位协同研发运营才是大数据在电信内容发芽并壮大的关键。
二、内外兼修,市场化经营
大数据应用分为对内和对外两种形态。不鼓励过分重内,也不建议过分重外。连内部都做不好,对外营销没有说服力;只对内不对外,在不存在竞争的情况下,很难将一个产品做好做优,胎死腹中的可能性不是没有。
因此,研究院建议电信运营商在推进大数据工作时,能够内外兼修,从外部了解需求,从内部积累能力,通过完全市场化结算的方式在尽量短的时间能够形成显性效益,进而促进更多的资源投入和更快的成长。
三、循序渐进,以点带面
从目前阶段看,虽然说大数据的发展空间很大,但毕竟电信的能力和资源有限,建议从小案例做起,可选择电信数据资源优势明显,客户关系扎实、付费意愿和数据意愿共享的行业做起,通过成功标杆案例的构建,寻求规模化的复制。
从上面提及的五种产品形态看,精准营销相对容易实现,运营商可从精准营销切入,并逐步扩大形态范围。
总评:大数据对运营商而言,是蓝海,是解药,但是否能真正发挥作用,还需运营商的实践。研究院建议运营商们还是循序渐进,结合自身优势,选择合适的商业模式切入,早日打开大数据的“金矿”之门。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16