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注：刊发于《中国电信业》第N期，行文或有不同。哈哈。 随着人与人的连接的鱼尾市场日渐枯竭，加之IT技术的蓬勃发展让互联网得以全方位地不断蚕食运营商的传统业务领域，运营商早已不复往日之荣光。虽然今天我们还会说运营商市值多少、客户多少、营收多少、利润多少，从这些庞大的数据中常常会产生一个错觉，感觉运营商还是一流企业，还占据着产业链的核心位置，但其实我们都知道，今天无论是创新能力、增长发展能力、用户增长、对产业链的主导，还是对社会民生的影响，运营商早已经是二流企业。今天运营商还依赖传统的通信价值去拉动增长，今天运营商还算靓丽的财报，并不是他们已经找到的新动力，并不是它们的改革取得多大成效，而仅仅只是因为短期内网络升级带来的红利，这并不意味着通信行业摘掉了“夕阳行业”的帽子。 当然，以上困境并不是国内运营商独有的，对于全球运营商而言，出奇一致地规划了 “话音经营→流量经营→数据经营”的发展趋势，大家都在思考一个命题“怎么运用大数据实现从电信网络运营商到信息运营商的华丽转身”，从这一点出发，大数据被提到很高的战略地位，甚至被认为是运营商复兴的“起搏器”。事实上，大数据对于运营商有两重意义，一是实现大数据产品化，作为将大数据作为对外输出的产品和服务赚取收益，如为商业银行提供征信服务；二是运用大数据手段优化提升内部运营管理等各方面，实现降本增效，如助力精准营销等。由于信息安全、客户隐私、政策等因素的限制，国内运营商在通过大数据产品化谋求数据变现的路上就目前看来不太顺利，但在运用大数据提升运营管理上，已经走得很远了。 大数据对运营商的运营管理而言，是一个重要的发展契机，是长期积累的资产到了发挥价值的时候，运营商早在多年前就非常重视数据的收集、存储和利用，数据运用早已渗透到经营分析的每个环节，其数据资源的广度和深度是移动互联网企业难以相提并论的。随着大数据技术的发展，到今天对大数据的利用已经到了一个临界点，无论从管理方式上，还是生产方式上，都可以通过数据进行变革，通过全新的技术手段从企业运营的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合，对企业产生新的价值。比如，决策的制定、组织架构的调整、客户“划圈”管理、精准营销、商业模式创新，等等，都可以从数据之中去获取它的价值。具体而言，大数据对运营商的价值大致可以划分为以下四类，一是增强运营管理水平，推进实现智慧运营；二是助力提升资源优化配置能力，提升业务效率；三是助力运营商提升客户服务创新能力，提升客户体验；四是助力提升产业链的服务能力，创新商业模式。 首先谈一下如何运用大数据增强运营管理水平。今天，对于大企业而言，不仅产品开发需要快速迭代，连市场营销、管理决策都需要快速迭代。今天要在一个时间点做出一个长期正确且具执行力的决策实在是太难了，产业边界模糊甚至消失，表现出更多的复杂性和不确定性，没有人能在一个时间点上全面了解和掌控未来的回报和风险。今天企业的运营管理决策应该是动态而持续地贯穿于企业的日常运营工作中。但如何能保证每一天都能清晰地分析市场变化并能做出正确的决策，同时保证每天的这些决策能够成为一个个路标，并最后通往设定好的目的地，不得不说，这真的很难，需要做很多工作，但大数据分担了很多。而事实上，运营商已经开始将云计算、大数据部署应用到企业运营的各个层面并开始实时支撑决策制定，它们建立了很多渠道和平台，设置很多触点和信息收集规则，将数据集中到数据中心，实现了多数据源管理，并建立了纷繁复杂的分析模型，极大地提升了实时的决策和预测能力，同时对决策的执行过程实现了实时的监控，保证及时修正，以此提升整体经营管理水平。数据集中到数据中心，多数据源管理，透明服务支持，实时的决策和预测能力提升整体经营管理水平。如沃达丰通过部署动态数据仓库，企业所有管理人员可以根据实时的市场信息轻松制定最佳决策。 我们再来看一下大数据在提升业务效率方面的作用。其实，运营商很早以前就已经将数据分析应用于提升业务效率，最常见的应用场景就是通过分析用户行为偏好，以圈定目标用户，然后通过各种渠道进行业务推送。以前的分析模型是由市场分析人员自行设计的，由于人脑的局限性，一般来说模型涉及到的数据维度就那么几类，其优劣和成效完全取决于分析人员的经验和业务水平，大数据的应用改变了这一状态，大数据从模型的构建到数据的分析更多的都是系统性行为，只要你有的数据维度都能导入到数据模型中去（目前运营商关于用户的数据维度估计有几百个），实现自助分析和可视化，并支持资源解耦随需而动，大数据分析结果实时应用于营销活动，提升业务效率。如某省运营商为提升外呼成功率，开展基于大数据的精准营销工作，采用大数据分析的方法选择外呼目标价值用户，基于大数据分析方法和传统外呼方法分别提供数以十万计的目标客户清单，在前台无感知下进行对比验证，确保对比效果不受人为因素影响，经过外呼验证，基于大数据分析方法较传统方法外呼成功率提升50%以上，有效支撑了其4G用户发展战略。 而在提升客户体验方面，大数据也有不错的表现。过去，运营商提供的服务更多的是标准化的服务，以统一的服务内容和服务模式去面向大部分用户，而随着运营商之间同质化竞争的加剧，服务和客户体验成为了运营商赢得竞争的最重要手段，运营商在为客户提供服务方面更加侧重于“小”，更加关注每个个体“小我”的个性化需求，而融合了消费、征信、医疗、社交等方面信息的“大”数据正是为了更深入的理解客户个性化需求、满足个性化需求提供助力。今天的运营商通过大数据的应用，已经基本实现了面向客户个体的深度洞察，并建设了互联网化的电子渠道全景体验，针对不同用户实现了个性化商品推荐，甚至是基于LBS位置的营销。如法国运营商Orange为了优化用户体验，深入分析了掉话率数据，找出了超负荷运转的网络并及时进行扩容，从而有效完善了网络布局，给客户提供了更好的服务体验，获得了更多的客户以及业务增长。 在创新商业模式方面，大数据具有无限的想象空间。运营商的数据大体上可以分为三类，一类是来自业务支撑系统的数据，由CRM、计费、客服、渠道等IT系统在服务客户的过程中产生；另一类是网络系统产生的数据。即来自电路域和分组交换域中信令分析的结果，比如位置信令；最后一类是来自电信运营商自有的互联网和移动互联网产品的数据，比如来自WEB和APP客户端的数据。第一类数据常用于改善服务和用户体验，最后一类由于现在互联网产品几乎都是以加密传输的方式，运营商如果不能解密则只能作为管道，数据价值无法发挥。而第二类数据中蕴藏着一个宝藏——自PS域中的DPI信令。通过深度包分析，可以从网络层、传输层和应用层中的包提取相关信息，今天运营商大部分数据变现、商业模式创新都是基于它产生的。如运营商可以提供数据开放服务，或者与OTT厂商合作的后向收费、广告等新业务。先说数据开放服务，这已不再局限于利用大数据来提升内部管理效益，而是将数据作为一项产品或者服务进行平台化运营，提供给相关行业的企业用户，或者为合作伙伴提供数据分析能力。如AT&T就尝试将用户的位置数据封装成产品进行销售。再来看其他的一些创新的商业模式，运营商可以通过监控用户DPI信息，分析其行为偏好和业务偏好甚至是商品偏好，预测客户可能需要这购买的下一个产品或者服务，将客户的这些需求跟外部企业能提供的产品和服务匹配起来，实现后向收费。 有人说，今天的市场是由用户的需求决定的，而我则认为现在是一个技术驱动发展的时代，人们很多时候根本不知道他们需要什么，大数据的出现让企业在需要用户需求的路上可以走得更远。当然，技术本身在高速发展，就大数据技术而言，可以预料，未来大数据的应用场景将更多的是实时动态交互的，不再会有“建立模型-导入数据-运行分析-得出结果-应用与销售/服务/管理”这样一个流程闭环，因为用户的信息随时在变，未来很可能是渠道在接触客户的同时，信息收集网络还在繁忙地收集对方数据，同时分析，同时将结果应用在互动过程中。未来，我们可能不再需要去存储数据，因为我们需要对⼏乎瞬时的海量数据进⾏分析和探索。 |
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