全球十大电信巨头的玩什么大数据

通信增值业务

看看全球十大电信巨头的大数据玩法
摘要：4G时代，电信运营商可以轻松获取海量客户数据，通过对数据的分析，了解客户流量业务的消费习惯，识别客户消费的地理位置，洞察客户接触不同信息的渠道等等，电信运营商将获得深度商业洞察力，快速实现大数据变现。
【编者按】大数据时代，掌握海量数据无疑使自己在这竞争激烈的时代占得先机，对于电信运营商来说，更是如此。通过深度挖掘这些数据，他们正试图打造全新的商业生态圈，实现新的业绩增长点，当然也实现从电信网络运营商到信息运营商的转变。中云网的这篇文章将从全球十大电信运营商的角度分析它们是如何利用大数据的，从中或许可以给你一点启示。

以下为原文：
对于电信运营商而言，没有哪一个时代能比肩4G时代，轻松掌握如此海量的客户数据。4G时代，手机购物、视频通话、移动音乐下载、手机游戏、手机IM、移动搜索、移动支付等移动数据业务层出不穷。它们在为用户创造了前所未有的新体验同时，也为电信运营商挖掘用户数据价值提供了大数据的视角。数据挖掘、数据共享、数据分析已经成为全球电信运营商转变商业模式，赢取深度商业洞察力的基本共识。
目前，全球120家运营商中，已经有48%的企业正在实施大数据战略。通过提高数据分析能力，他们正试图打造着全新的商业生态圈，实现从电信网络运营商（Telecom）到信息运营商（Infocom）的华丽转身。从曾经的“管道”到大数据战略融合，电信运营商到底该如何善用大数据？全球10强电信“大佬们”的大数据应用之道及其培育的新经济增长点启示颇多。
1. AT&T：位置数据货币化
AT&T是美国最大的本地和长途电话公司，创建于1877年。2009年，AT&T利用全球领先的数据分析平台、应用和服务供应商Teradata天睿公司的大数据解决方案，开始了向信息运营商的转变。
在培育新型业绩增长点的过程中，AT&T决定和星巴克开展合作，利用大数据技术收集、分析用户的位置信息，通过客户在星巴克门店附近通话或者其他通信行为，预判消费者的购物行为。为此，AT&T挑选高忠诚度客户，让其了解AT&T与星巴克之间的这项业务，并签署协议，将客户隐私的管理权交给客户自己。在获得允许情况下，AT&T将这些信息服务以一定金额交付给星巴克。星巴克通过对这些数据的挖掘，可以预估消费者登门消费的大概时间段，并且预测个人用户行为，并做出个性化的推荐。此外，在iPhone上市伊始，为了解iPhone的市场反响，AT&T还选择与Facebook结成战略联盟，通过对Facebook的非结构化数据进行分析，发现用户对价格、移动功能、服务感知等产品指标的体验情况，从而推出更加准确的电信捆绑服务。
2. NTT：创新医疗行业的社会化整合
NTT是日本最大电信服务提供商，创立于1976年。它旗下的NTTDOCOMO是日本最大的移动通讯运营商，也是全球最大的移动通讯运营商之一，拥有超过6千万的签约用户。
自2010年，NTTDOCOMO利用大数据解决方案，实现了医疗资源的社会化创新，培育了医疗信息服务增长点。面对日本社会的老龄化趋势，NTTDOCOMO想到了通过搭建信息服务平台，满足用户的个性化医疗需求。因此，NTTDOCOMO和Teradata天睿公司进行充分合作，利用其大数据解决方案，建立自己的资料库。通过开设MedicalBrain和MD+平台，聚合大量的医疗专业信息，网聚了大批医疗行业专业人士。这使用户和各种专业医疗和保健服务提供商共同拥有了符合标准的、安全可靠的生命参数采集和分发平台。在这个平台上，NTTDOCOMO能够根据用户的以往行为洞察其个性化需求，再将这些需求反馈至对应的医疗人员，帮助用户获得高价值的信息反馈。
3. Verizon：数据仓库促进精准营销
Verizon是美国最大的本地电话公司、最大的无线通信公司之一，也是全世界最大的印刷黄页和在线黄页信息提供商。它在美国、欧洲、亚洲、太平洋等全球45个国家经营电信及无线业务。
随着年轻一代用户成为电信消费主力人群，通过多媒体、社交媒体等渠道了解他们的消费行为成为Verizon的营销重点。因此，Verizon成立精准营销部门（PrecisionMarketingDivision），利用Teradata天睿公司的企业级数据仓库，对用户产生的结构化、非结构化数据进行挖掘、探索和分析。在大数据解决方案的帮助下，Verizon实现了对消费者的精准营销洞察，并且向他们提供商业数据分析服务，同时在获得允许情况下，将用户数据直接向第三方交易。此外，这些对用户购买行为的洞察也为Verizon的广告投放提供支撑，实现精准营销。凭借着获取的消费者行为的洞察力，Verizon还决定进军移动电子商务，形成自己全新的业绩增长点。
4. 德国电信：智能网络培育新增长点
德国电信是欧洲最大的电信运营商，全球第五大电信运营商。旗下T-Systems是全球领先的ICT解决方案和服务供应商。
正是T-Systems将德国电信带上了大数据的发展快车道。基于拥有全球12万平方米数据中心的优势，T-Systems提出了“智能网络”的概念。通过实时获得汽车、医疗以及能源企业的数据，T-Systems先后开发了车载互联网导航系统、交通意外自动呼叫系统以及声控电邮系统，以及能源网开发解决方案，实现电量的供需平衡。此外，它还通过设计安全的传输方式和便捷的解决方案，将医生和患者对接，提供整合的医疗解决方案。
5. Telefónica：大数据支撑用户体验优化
Telefónica创立于1924年，是西班牙的一家大型跨国电信公司，主要在西班牙本国和拉丁美洲运营，它也是全球最大的固定线路和移动电信公司之一。
Telefónica一直将用户体验视为企业发展重点。Telefónica启动一个针对移动宽带网络的端到端用户体验管理项目，并建立了一个包含60多个用户体验指标的系统，支持无线网络控制器（RNC）、域名系统（DNS）、在线计费系统（OCS）、GPRS业务支撑节点（SGSN）、探针等各种网络节点的信息采集。所有采集来的信息经过整合后存储到数据库中，为后续的用户体验测量提供数据支撑。
6. Vodafone：动态数据仓库支持商业决策
沃达丰是跨国性的移动电话运营商，现为全球最大的流动通讯网络公司之一。
Vodafone在大数据应用方面取得了丰硕成果。早在2009年，旗下SmarTone-Vodafone就委托Teradata天睿公司为其完成动态数据仓库的部署，使企业所有管理人员可以根据信息轻松制定最佳决策。它主要通过开放API，向数据挖掘公司等合作方提供部分用户匿名地理位置数据，以掌握人群出行规律，有效地与一些LBS应用服务对接。这些大数据解决方案极大提高了SmarTone-Vodafone的市场领导力。
7. 中国移动：客户投诉智能识别系统降低投诉率
中国移动通信集团公司是中国规模最大的移动通信运营商，也是全球用户规模最大的移动运营商。
在中国移动近实现客户数量迅猛增长的同时，相应也带来了客户投诉量的增长。
为了辨别客户投诉的真实原因、发现问题、改进产品、提升服务体验，中国移动和Teradata天睿公司进行了密切合作。Teradata为其配置了基于CCR模型的客户投诉智能识别系统，以投诉内容为源头，通过智能文本分析，实现了从发现问题到分析问题，再到解决问题以及跟踪评估的闭环管理。经过一段时间使用，仅中国移动某省级公司，就实现全网投诉内容的智能识别：769个投诉原因被识别，配合业务部门提出37个产品优化建议，协助优化11个产品;优化不满意点58个，消除368,295客户的潜在不满隐患，每年节约成本达540万。
8. 法国电信：数据分析改善服务水平
法国电信是法国最大的企业，也是全球第四大电信运营商，拥有全球最大的3G网络Orange。
为了优化用户体验，法国电信旗下企业Orange采用Teradata天睿公司大数据解决方案，开展了针对用户消费数据的分析评估。Orange通过分析掉话率数据，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。同时，Orange承建了一个法国高速公路数据监测项目。面对每天产生500万条记录，Orange深入挖掘和分析，为行驶于高速公路上的车辆提供准确及时的信息，有效提高道路通畅率。
9. 意大利电信：数据驱动的个性化业务
意大利电信是欧洲最大的移动运营商之一，同时也是基于单一网络提供GSM系列服务的领先欧洲运营商。
面对固网业务的下滑，意大利电信构建了面向全业务运营的客户数据仓库，以适应市场、销售、客户服务等领域的业务规则和需要。通过对客户数据的洞察，有效地预测收入状况与客户行为的关联性，推出了诸多个性化产品满足客户需求。意大利电信推出的NapsterMobile音乐业务就提供包括手机铃声、艺术家肖像墙纸以及接入NapsterMobile歌曲目录等个性化服务，直接拉动了企业业绩。
10. KDDI：数据管理服务是核心
KDDI是日本知名的电信运营商，在世界多个国家设有子公司。
通过大数据资产，提供数据管理服务是KDDI的核心业务之一。KDDI利用自身优势，以数据中心为核心，向企业提供包括云计算服务在内的信息通讯综合服务。KDDI于2000年开始在中国开展为日系及当地企业提供数据管理服务，业务发展迅猛。2012年，KDDI在北京经济技术开发区建设了当地最大规模数据中心，占地2.5万平米，试图实现2015年海外营业额为2010年2倍的目标。
以4G为代表的移动互联网时代，令信息、互联网行为数据、话单数据、WAP日志/WEB日志、互联网网页、投诉文本、短信文本等结构化数据以及非结构数据呈现几何式增长。面对新型海量数据，传统电信运营商正面临越来越大的挑战：
客户与内容服务提供商联系更加紧密，但对电信企业的忠诚度反而下降；企业无法通过流量内容服务提供商业价值，盈利能力持续下降；“管道化”严重弱化对承载信息的掌控，丧失创新产品、业务发展的基础。
电信运营商需要凭借数据分析来竞争，实现数据价值货币化。同时，利用大数据实现企业从电信网络运营商到信息运营商的转型。通过对数据的分析，了解客户流量业务的消费习惯，识别客户消费的地理位置，洞察客户接触不同信息的渠道等等，电信运营商将获得深度商业洞察力，打造基于大数据的租售数据模式、租售信息模式、数字媒体模式、数据使能模式、数据空间运营模式、大数据技术提供商等全新商业模式。
转自CSDN