陈建英：运营商大数据实践的4个方面

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第一，消费者洞察

根据消费者的各类数据，如消费、通话、位置、浏览、使用等数据，通信运营商就能够依靠各种各样的大数据算法建立消费者的“三维模型”，甚至能够利用消费者的联系记录构建出消费者的社交网络，来进一步完善该模型。这样一来，通信运营商就能够运用数据挖掘的方法，发现各种圈子并对其影响力进行分析，从而找出其中的关键成员，再结合大数据对家庭、政企消费者的识别技术，发现自己的关键消费者，并对其使用情况进行实时监控，在发现其异动情况时，也能够及时作出应对。

第二，市场营销

大数据运用于市场营销的方案实在是不胜枚举，大数据的精准营销对于通信运营商而言同样适用。下面举个简单的例子来说明。

中国移动2013年卖出了1.5亿部T制式智能终端，在全球市场上，T制式的智能终端和W以及C制式智能终端原本一直处于一个稳固的比例；而正是这1.5亿部智能终端的搅局，使得TD-SCDMA芯片已经成为市场的主流。中国移动2014年的销售计划是2.3亿部，这对于各家分公司而言都是一个难以实现的任务，尤其是在过去无往不利的“贴营销成本”模式利润下降的时候，达到这一销售目标就更为困难。而大数据的应用则为各家分公司带来了希望。通信运营商利用大数据对消费者的终端偏好和消费能力进行分析，只需要查看消费者的历史使用终端以及社交圈中关键成员的使用终端，再结合每个终端的生命周期，抓住消费者的换机时机，就能够在抓住某些特征事件之后向消费者推送相应的终端信息。正是基于这一精准的营销手段，有的中国移动分公司甚至以零营销成本完成了全部定制机的任务，而且全部是通过电商渠道实现销售的。

第三，消费者服务

对任何一家通信运营商而言，客服都是极大的一笔成本开支。仅就中国移动客服中心而言，每年服务的消费者超过500亿次，平均每月系统呼入量达32亿次，人工呼入量2.47亿次，每个接线员每个月要接听5000～6000个电话。而大数据技术则能够实现通信运营商消费者服务的智能化和自动化。

在中国移动收购了科大讯飞的部分股份后，中国移动的10086热线已经能够利用语音转文字、文本分析等技术，自动分析来电内容并对其进行分类，从而识别出其中的热点问题。如果发生了网络、资费这样可能造成大量投诉的情况，系统还会及时发出预警，帮助中国移动制订改善计划。除此之外，中国移动甚至还在开发有关于智能测量消费者情绪的技术。

第四，运营管理

基站建设是通信运营商运营管理中的重要模块，如何进行基站选址一直是让通信运营商头疼的问题。而利用大数据技术，通信运营商则可以通过对消费者的流量消费情况、使用周期、位置特征进行分析，从而找出2G、3G的高流量区域，从而布局4G基站和WLAN热点的建站工作。另外，通信运营商还可以建立一套评估模型，对已有基站的运营成本和效益进行评估，从而找到那些效益较差的基站并关闭。事实上，确实有些公司为了完成业务指标将基站建设到了人迹罕至的地方。

除了基站位置之外，通信运营商还能够通过对某块区域的流量使用时间进行分析，从而根据时间预测出基站的容量，并对基站资源进行动态的优化调整。比如，可以在白天对商业区多配置一些资源；而对于住宅区，则可以在晚上多配置一些资源，从而提高基站的运行效率。

拥有海量大数据的通信运营商绝不应该在大数据时代走向颓败，关键在于，在传统业务逐渐被互联网企业侵蚀的当下，通信运营商必须尽快抓住自身丰富的数据资源，依靠大数据实现转型。