回覆列表
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1 # 北方有水城
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2 # 一枚搬磚小碼農
當然有用,本人正在工作領域運營商端到端大資料分析……
比如說,透過收集使用者手機上網絡卡頓,打不開網頁,遊戲反應慢,語音狀況等資料,可以合理的發現現有裝置建設的不足。在後面的5G時代,尤其是物聯網爆炸的時代,為運營商合理建設基站,提供更優質服務有積極意義
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3 # 美食曉宇哥
大資料是蒐集網路上的,個人上網資料的大資料庫,比如你上淘寶經常喜歡看什麼型別的商品,在以後你開啟淘寶,主介面就會出面你喜歡型別的商品,
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4 # 世界520
以前的運營商大資料一直是作為背鍋的存在,別人打我電話知道我姓名,一定是運營商折扣的,但真正去了解過其實很多的資訊洩露是跟運營商沒關係的。有太多資訊洩露的渠道了,運營商中比較有價值的大資料可能也就客戶電話量大,出國多,相對應的價值高。但目前的大資料已經普通用於民生相關了,部門涉及到資訊類,資金安全的都要求輸入本人實名手機認證,類似身份證的存在了。
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5 # 小世界科技
運營商大資料是有用的!
比如你是從事貸款行業,我為您分析一下具體該如何精準獲客!
首先你要根據你貸款的具體業務分析,是做信用貸,抵押貸。
一些貸款類垂直的app應用是你不錯的獲客選擇,截流每天的使用者資料。
一些貸款類垂直的競價網站,也是不錯的獲客選擇,截流每天的訪客資料。
同行貸款公司的400電話,固話也是不錯的獲客選擇,截流每天的來電者資料。
直接外呼。這就是運營商大資料的魅力,v+vip11111189
大資料時代,面對客戶的營銷和服務都需要轉型。為了尋求企業的經營效益,就需要以使用者為中心、以大資料為基礎、以融合為手段,來實現企業的長久發展。
融合,指的是資料融合。每個行業的資料都是類似的,主要就是各種客戶資料、交易資料、財務資料、渠道供應鏈資料、外部資料等等,再加上各行業的特色資料,相對而言,三大電信運營商的資料在廣度、高度、精確度及時性上更能代表大資料。在這裡我們主要以電信行業的資料為例,主要包括B域(業務支撐域。包括:計費、賬務、客服、決策等系統)、O域(運營支撐域。包括:網管、網優、網元、信令等)、M域(管理支撐域。包括:財務系統、OA系統、工程系統、人力資源等)和網際網路域(上網日誌等)。這些資料需要打通、融合,作為大資料分析的基礎。
大資料,指的是大資料平臺+技術+業務。面向業務目標,運用大資料能力引擎提供一系列的分析能力,深度洞察使用者。這裡的大資料不僅僅是技術、還包括大資料分析、資料視覺化和資料開放共享的一切能力。只有運用了這樣的能力才能將底層融合的資料資源充分盤活。
使用者,指的是某一行業的受眾。在電信行業指的是終端使用者,在醫療業指的是病人,在政府行業指的是公民……總之大資料時代的營銷推廣不再僅僅面向企業,更不能“廣撒網”,一定要以個體使用者為根本去開展精準營銷和精細化運營。
所以有了這些支撐思路,自然就有了相應的業務思路:大資料、超細分、微營銷和精服務。
大資料融合識別感知,建立以使用者為中心的360度標籤體系,實現資料、資源的集約化利用;實現敏捷響應的效能管理;甚至實現網路協同服務。
圍繞電信運營商提出的“大資料、超細分、微營銷、精服務”的戰略目標。以使用者為中心、大資料為基礎,融合各域資料,建立客戶標籤體系,充分發揮企業資料的核心資產能力,有效的提升營銷效果、挖潛網路效能、保障服務質量、拓展渠道,構建具備“融合性、先進性、靈活性、安全性”能力的大資料平臺並轉化為核心生產力。
在業務要求方面,大資料應用於:還原客戶業務使用場景,實現對客戶的深度洞察;超細分應用於:以個體為粒度的超細分,實現對客戶的細分與洞察;微營銷應用於:精準定位個體客戶,最大化提升營銷效率;精服務應用於:構建跨部門、統一的業務流程和IT支撐。
在技術要求方面,包括融合性、先進性、靈活性和安全性四個關鍵要素。融合性是指:前面所介紹的B域、M域、O域和網際網路域資料的融合處理;先進性是指:建立多中心的體系架構。比如去IOE的技術架構,引入分散式計算框架,支援系統水平擴充套件、批處理採用Hadoop、流處理採用Storm、複雜事件處理引擎等等,有效支撐營銷模式轉變。靈活性是指:統一規劃與分開部署、資料與應用解耦、營銷一致性和差異化;安全性是指:實現分開部署的運維統一管控,保障B域、O域、M域的資料安全、網路安全以及應用安全。
在建設方向上,主要構建以使用者為中心、大資料為基礎的大資料平臺,構建企業級資料中心、開放的分析中心、融合的運營中心、統一的管控中心。
最後,大資料支撐使用者精準營銷。
一方面,依託大資料批處理技術,基於資料計算和資料探勘,沉澱客戶畫像;
另一方面,依託大資料流處理技術,識別使用者行為,生成各類事件(服務使用、位置變更等);
而且還可以與廣告商戶的合作,以渠道協同排程為基礎,實現廣告合作的網際網路營銷模式。
這就是電信運營商運用大資料支撐使用者精準營銷的過程,從2013年的流量經營到2018年的人工智慧,面向使用者的精準營銷和精細化運營從未停歇過,這個過程經歷了從口號到實踐的艱辛歷程,而2020年以後運營商大資料在精準營銷領域的應用會越來成熟。