全球10強電信運營商的大數據應用之道

㈠ 電信運營商轉型發展如何應用大數據

因此，運營商擁有的是更加名副其實的大數據，如果將這些數據加以應用，必將為運營商帶來巨大的商業價值。 大數據為電信行業帶來巨大變化 Gartner預測到2020年大約75%的企業都將大數據分析融入其日常經營決策中，未來大數據分析將成為企業經營的一項基本能力。 根據Sysbase的統計分析，電信行業通過在運營中應用大數據，人均產值提升了17%，而在行業價值貢獻方面更是排在了所有行業的首位。在電信行業收入增幅日趨放緩的今天，這樣的產值增幅無疑是鼓舞人心的。 通過構建行業大數據分析系統讓運營商具備了大數據分析處理的技能，但這只是在大數據時代獲得成功的基礎；運營商還需要從企業戰略和經營思維層面改變，發現新的機遇和模式並付諸實施，才能真正將自己所掌握的大數據資產和大數據技能轉變為企業價值。 大數據運用的四個類型 運營商運用大數據主要有四個類型。首先，在市場層面，運營商可以利用大數據對自身的產品進行服務，通過大數據分析用戶行為，改進產品設計，並通過用戶偏好分析，及時、准確進行業務推薦，強化客戶關懷，這樣就可以不斷改善用戶體驗，增加用戶的信息消費以及對運營商的粘稠度；其次，在網路層面，可以通過大數據分析網路的流量、流向變化趨勢，及時調整資源配置，同時還可以分析網路日誌，進行全網路優化，不斷提升網路質量和網路利用率；第三，在企業經營層面，可以通過業務、資源、財務等各類數據的綜合分析，快速准確地確定公司經營管理和市場競爭策略；第四，在業務創新層面，可以在確保用戶隱私不被侵犯的前提下，對數據進行深度加工，對外提供信息服務，為企業創造新的價值。這樣，大數據將助力運營商實現從網路服務提供商，向信息服務提供商的轉變。 由於大數據產業具有強烈互聯網特徵，現有的運營模式很難幫助運營商實現大數據產業的迅速發展，這是因為，對於大數據產業，運營商傳統的金字塔式的組織結構已經過時，傳統架構的信息系統及組織架構已無法應對海量數據和創新型應用，那種由上而下的運營模式無法更接近用戶的需求，顯然已經阻礙運營商自身大數據產業的縱深發展。根據市場需求，運營商必須全面轉向以客戶和消費者為中心的運營體系，重新梳理企業的經營模式和組織架構，這就是模式的創新，大數據產業發展要求運營商實現管理經營和市場信息系統完美對接，新型大數據應用必將助力運營商向信息服務模式轉型。 面向大數據時代，運營商的及時轉型成為必然，否則將有被互聯網企業超越的可能性。理論上講，運營商擁有頗具優勢的大數據資源並不是完全不可替代，例如，用戶的位置信息就可以通過多種APP應用獲得，用戶的網路使用信息也可以通過多家互聯網企業合作獲取，互聯網企業通過泛互聯網化收集更多的大數據信息。另一方面，多行業的垂直整合將成為趨勢，在數據應用層面，行業企業通過多種手段搜集大量的用戶數據，將更貼近用戶，更理解用戶，為其提供更適當的服務，大數據將成為資產更具有戰略意義，各個行業及單位都在關注大數據。 根據大數據數量大、時效性要求高、數據種類及來源多樣化等特徵，運營商首先獲取更多有用的大數據資源，例如，很多的網路運行信息，包含大量有價值的用戶行為和位置信息，這樣的信息可以加以利用。有了資源應該加以利用，避免大數據資源的浪費。事實上，一些運營商擁有大數據這樣的金山，卻似乎無奈坐看並逐漸淪為管道，在不斷強化傳統市場的效益考核，卻好像在忽視大數據價值的流失。 直面數據分析挑戰 當然，海量數據的出現、數據結構的改變，也給運營商的大數據管理及分析帶來了挑戰，一是由於多種業務的發展、市場需求的變化和網路規模的擴大使得運營商大數據迅速的增加，這增加了運營商大數據存儲和處理的難度，使得現有數據倉庫無法線性擴容，這表明傳統的數據倉庫無法有效存儲日益增長的業務數據；二是由於新型大數據服務不同於傳統通信業務分析特點，需要對內容等非結構化、大容量信息進行多用戶、多應用、實時有效的分析，傳統的架構和數據倉庫處理已不能滿足新的信息服務需求。因此，運營商需要建立新型大數據中心，來存儲、分析和處理海量數據，必要的投入是必不可少的。 大數據產業出現和發展是現代信息技術與互聯網時代海量信息的發展到一定階段的必然結果，大數據應用將是海量數據、現代信息技術與各種社會應用的一次化學反應，必將對當今社會的信息技術、商業模式和相關的法律法規產生深刻的變革。

㈡ 運營商如何運用大數據轉型升級

據研究顯示，大數據在全球的收入快速增長，預期在2012-2017年的復合增長率將達到60%。根據最近一段時間發布的各類大數據投資研究報告進行了初步估算，預期未來超過40%的GDP增量。大數據已經成為與自然資源同等重要的寶貴財富，發展潛力空間巨大。

而電信運營商作為數據的生產者，多年來積累的數據蘊藏著豐富的業務信息和商業信息，價值挖掘的潛力巨大，擁有如此優質的數據基礎，使得運營商在企業、行業、社會等多個層面，都會大有作為。

在8月19日召開的中國國際大數據大會上，中國移動副總裁李正茂表示，中國移動已經意識到，大數據將與運營商的通信網路和客戶資源具有同等重要的地位。

從企業層面來看，大數據將助力運營商全面提升運營商的精細化運營水平。一是改善用戶體驗，通過對用戶感知的分析，並運用智能交互技術，進一步提升用戶體驗；二是實現科學決策，通過大數據刻畫當前企業發展的狀況，預測未來趨勢，對企業成本、收入風險等進行精細化管控。

從行業層面來看，目前各行業紛紛加快大數據應用，重構未來的核心競爭力，運營商可利用數據與網路資源優勢，聚焦行政管理、醫療、交通、教育等多個行業，在行政管理領域可以輔助提升政策制定、信息發布、事務辦理、管理監控等多個領域的效率和設備，在醫療領域患者可通過可穿戴設備向醫生發布數據，從而得到更為便捷的醫療服務。醫葯研發機構可以利用收集到的醫學大數據提高研發能力和醫療水平。在交通、物流領域，可實現智能化的運輸網路與運力規劃，實施交通管理、車隊管理等等。

從社會層面來看，運營商依靠多年的數據和平台經驗積累，一定會成為提供社會化大數據生態平台服務的有力參與者。在未來，社會化大數據生態平台，將以數據銀行的形式存在，平台使用者不但可以享用運營商的各類數據分析服務，使用者數據也可以在這里得到充分共享和流通，不同的商業模式將在這個平台上衍生和繁榮。

李正茂認為，大數據對於運營商轉型升級具有重大的戰略意義。而中國移動在大數據的具體研發、產業合作與對外應用方面，也進行了一些積極探索和實踐。在自主研發方面，中國移動在2007年啟動了大雲的研發計劃，構建了海量存儲處理和數據分析和挖掘等核心能力。到目前為止，大雲的大數據相關產品已經在17個省市進行了超過100項應用試點和商用，部署規模超過了3000台伺服器，在快速響應市場需求的同時也降低了企業運營成本。

李正茂還透露，中國移動在今年成立了蘇州研發中心，計劃構建3000-4000人的研發團隊和運營團隊，宗旨就是要進一步完善雲計算和大數據產品體系，盡快形成國際一流的雲計算和大數據服務能力。

在產業合作方面，中國移動一直秉承開放共贏理念，推動雲計算和大數據技術的成熟和產業健康發展。我們構建了大雲產業聯盟，與技術提供商、集成商、高等院校、政府機構等超過50家單位，在核心模塊合作、授權技術服務、應用開發技術攻關等產業不同層面開展了合作。我們還積極參與了國內、國際標准化和開源組織工作，在TMF完成了大數據報告並完成發布，牽頭完成了彈性應用計算介面等國家標準的制定。

另外，在大數據對內的研究探索方面，中國移動率先提出了大數據超細分微營銷精服務的理念，在客戶服務、市場營銷等方面，也有不少成功案例。現階段的工作，更多集中在應對數據規模增長和促進企業不同專業領域數據融合上面，以及不同程度的發揮數據價值。

㈢ 運營商大數據到底如何應用

運營商大數據到底如何應用？

運營商大數據，可以根據不同行業和不同企業，分配和分析內符合容自己行業的精準客戶數據資源！

相關企業搜集自己行業的網站，app,400電話，固話提供過來，就可以建模實時抓取，獲取精準客戶數據，相關企業可以通過外呼，簡訊等觸達方式去轉化和成交。

需要合作看評論

㈣ 大數據時代電信運營商應該採用的運營策略

大數據時代電信運營商應該採用的運營策略

最近幾年，大數據在人們視野中出現的頻率越來越高，繼而也引起人們的關注。國際著名咨詢公司IDC、麥肯錫相繼發布了有關大數據的研究報告，將其比喻為「未來的金礦」，國內不少互聯網公司也開始著手部署各自的大數據戰略，作為通信行業的主要參與者和推動者，電信運營商在大數據的時代下開始試點了大數據系統的建設與應用，以充分挖掘企業的數據資產價值，創造新的利潤點。

大數據是什麼？

關於大數據的定義業界並沒有給出一個准確的定位，研究機構Gartner把大數據定義為是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產；維基百將大數據定義為無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合；《著雲台》的分析師團隊認為，「大數據」通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據時代電信運營商應該採用的運營策略是什麼？

1、優化網路：利用大數據分析，可突破傳統的智能網優以CDT和MR數據為基礎，通過3G基站的流量大數據，可以分析出哪些區域是用戶數據流量高消耗區，在這些區域建設4G基站，就能做到既精準又有效；通過對MR大數據的分析，可以知道哪些區域移動網路小區信號覆蓋不好，通過關聯CRM中的客戶信擾冊友息和套餐信息，便可排出網路優化的優先順序；通過LBS系統平台，對移動通信使用者的位置和運動軌跡進行分析，有效統計熱點地區的人群出現概率，並進行基站資源配置的優化，提高了資源使用效率。

2、精準營銷：中國電信利用大數據處理平台分析呼叫中心海量語音數據，建立呼叫中心測評體系和產品關聯分析，為保險公司等提供基於自動語音識別的大數據分析服務；根據使用不同移動終端的用戶的月均流量消耗，分析出在哪些移動終端上用戶的上網體驗最佳、DOU最大，根據該數據就可制定更為科學的終端補貼策略；通過對用戶手機的通話、簡訊和空間位置等信息進行處理，提取用戶通信行為的時空規則性和重復性，實現定向精確的終端營銷和個性化內容業務推薦。

3、深度擁抱大數據:大數據的時代已經來臨，因此電信運營商可以強化規劃引導、實現大數據建設全面統籌。電信運營商應針對不同的應用場景選取合適的技術進行大數據建設，在集團和省公司層面分別指定部門統一組織開展整個集團和省公司層面的大數據規劃，在規劃的指引下，實現大數據建設與應用的全面統籌，包括：清理分散在各部門中的數據資產，開展應用規劃，明確應用建設與運營分工，建設運營商集團和省公司層面統一的大數據基礎平台等。

4、精細運營：天津網站建設-文率科技建議電信可以使用Hadoop等大數據處理工具，通過分析用戶的興趣圖譜、關系圖譜、行為定向，再結合自身的業務推出量身定製的服務。如：針對出差較多的商務人士，向他們推薦漫遊套餐；對愛好移動上網的用戶，向他們提供流量包這本身就屬於大數據應用的范疇，而且，運營商通過對業務資源和財務等數據的綜合分析，可以讓決策層進行快速的市場決策，從而有搶占市場的先機。

5、客戶維系：分析用戶的終端所支撐的系統，然後向客戶推薦比客戶目前使用系統更好的系統，如:客戶目前使用的終端是支撐的是3G，那麼我們可以向客戶推薦比3G更好的4G，繼而提升客戶體驗，降低用戶流失率；通過分析客戶通話對象結構轉移、使用量變化、上網行為漂移、套餐飽和度下降，分析出客戶離網傾向及繳費異常傾向，及時進行客戶維系與挽留。

在大數據的時代止步不前的話只能走向滅亡，天津西青網站建設發現在大數據的時代下中國聯通建立了用戶上網大數據分析系統，利用收集的用戶上網記錄解決用戶透明消費問題,並使用其中的數據做客戶的精細化營銷；中國移動建立網路資源的大數據系統，改進對緩槐用戶專線提供的速度，建立微營銷大數據分析系統，實現定向精確姿猛營銷、差異化的合作夥伴後向能力保障和智慧城市管理。

㈤ 運營商迎來大數據時代 管理和分析是大挑戰

運營商迎來大數據時代：管理和分析是大挑戰
大數據不是新的概念，在移動互聯網發展起來後，數據增長速度加快，整個產業壓力突出，傳統資料庫技術已無法滿足運營商對大數據充分利用的需求的背景下，大數據成為近年來的熱點。對運營商來說，數據爆發性增長後，帶來的收入並未改觀，因此，運營商面臨著數據流的附加值被互聯網公司賺走的挑戰，同時面臨淪為管道化的尷尬，如何利用好運營商手中的大數據，成為需要面對的問題。

運營商面臨數據管理和分析挑戰
易觀國際分析師黃萌表示，大數據發展時間不長，隨著雲概念和3G的深入發展，運營商數據壓力增大，同時IDC擴容，偏向以存儲為主的雲服務業務。
運營商新業務的涌現，導致數據暴增。信令數據、互聯網數據其規模已經達到數百TB,甚至PB規模。此外，據EMC數據計算事業部大中國區總經理劉偉光介紹，數據的價值除了與數據規模相關，還與數據處理周期成正比關系。也就是，數據處理的速度越快、越及時，其價值越大，發揮的效能越大。而除了分析傳統結構化數據外，隨著新增值業務拓展，運營商對實現跨結構化、半結構化、非結構化數據進行高效分析有著愈發強烈的訴求。
而運營商面對海量數據和數據結構的變化，不僅是成本，還有管理和分析的挑戰。黃萌認為，運營商相對互聯網企業有優勢，具有雄厚的資源和龐大的IDC集群，擁有電信級的運營網路，具有保證大數據實時、暢通傳送的能力，同時具有網路資源和運營能力。而相對互聯網企業劣勢的地方在於上層應用，尤其是在Saas層面。
大數據有待深挖掘
南京郵電大學盧扞華教授認為，大數據時代主要是對技術的綜合運用和對數據的深度挖掘。對運營商來說，大數據帶來的機會大於挑戰。運營商有自己的網路，積累了大量非常有價值的數據，可以進行客戶分析。利用網路收集數據，對運營商運營方式的改變是個機會。
真正實現精準化營銷和精細化運營的秘訣就在於如何利用好運營商手中的大數據。海量話單、信令、互聯網數據本身就是一筆寶貴的財富。利用好這些數據，充分、及時地對這些數據進行深度分析挖掘，不僅可以進一步提升服務質量、提高客戶忠誠度、挖掘新商機、增加收入，還可以通過優化資源配置、減少浪費來提升運營效率，有效降低運營成本。
此外，電信運營商信息化實施比較早，本身大數據積累的也多，例如以前的日誌信息，包含用戶信息和設備信息，可以進行挖掘使用。運營商越來越重視對數據的挖掘，可以獲得未來開發業務和開拓市場的機會。另一方面，分析結果不會涉及隱私，管理好了可以更少產生法律糾紛。此外，電信運營商通過數據分析還可以提供面向社會的信息應用。[page]
盧扞華教授認為，大數據是對技術的綜合應用，要有開放、融合、服務和創新的心態，大數據可以為運營商創造另一片天地。例如一個大數據的應用通過收集數據，對大量圖片進行分析，最終形成一個場景圖。這就是對數據分析、統計技術、圖片處理技術和人工智慧合成技術的綜合運用。據悉，南郵正在開發這方面的應用。
據了解，目前中國三個電信運營商在業務支撐領域、網管IT支撐領域包括增值業務領域，已經隨著市場的需求誕生了很多新的大數據實時分析的項目。目前，大數據主要應用在運營商的"信令"系統分析上，此外，運營商還可以通過"用戶行為分析"系統，進行精準營銷。運營商還提供IDC服務，通過"雲"中心的方式為互聯網企業提供服務。
對公市場前景巨大
黃萌表示，單批、單次數據爆發性增長，對其進行的可知的時間處理能力是關鍵點。對運營商來說，IDC服務在對政府和高校、企業等非個人業務市場上前景巨大；對於個人業務，運營商剛開始做，由於回收投資較慢、離散性強，現在主要是針對個人精準運營的業務。智能管道方面，運營商正在基於大數據平台進行流量分析，但是落地的項目少。
據介紹，運營商大數據戰略還不太明晰，但是有了一些建樹。去年十月份中國移動開始做的"大雲"、數據管理系統和平台，覆蓋很多園區、學校，2.0技術比1.0技術大幅提升；中國聯通2010年開始對企業提供IDC服務，截至目前，營收超20億元（人民幣）；中國電信2011年成立雲公司，尚無實體業務，IDC託管規模相對聯通小很多。
據電信專家韓少敏介紹，數據類型分為非結構化數據和媒體流，運營商開展大數據分析面對的問題主要是硬體能力。數據一方面是縱向關系，比如"信令",採用水平分隔數據的方式就可以，按照時間段分別存儲分析。此外還有橫向關系，需要垂直分隔，由於查詢復雜，需要引入真正的演算法去做。韓少敏認為，目前掌握這方面能力的人才奇缺。並且，運營商在分布式資料庫方面少有進展。而從應用角度，大數據一方面用作於統計分析，建數據倉庫，其次還有非文本查詢，現在大多數資料庫公司可以做以上兩個方面，而對於關系型數據共享層面，目前還做不了。
中國聯通在IDC服務方面走在三家運營商前面，其面向企業提供服務，目前通過按關系水平分隔的方式，將數據集中起來，但是一旦到關系型數據的共享層面，因為沒有數據模型，找不到底層的資料庫血緣，目前的方案無法解決問題。但是運營商目前做這些數據積累，可以為將來發展提供機會。
劉偉光認為，對於運營商來說，大數據等於大價值。對於IT企業，大數據等於大機遇。通信行業需求從來都是IT技術發展的重要推動力，誰能得到通信行業客戶的認可，必然會在大數據領域大有作為，進而成為大數據解決方案的領先者、領導者。

㈥ 電信運營商指的是國外有電信運營商嗎

電信運營商是指提供固定電話、行動電話和互聯網接入的通信服務公司 。

中國五大電信運營商分別是中國電信，中國移動，中國聯拿世通，中國廣電，中信網路。並且中國移動通信集團公司是全球第一大的移動運營商。

國外同樣也有電信運營商。

世界十大運營商分別如下：

1、AT&T（美國檔豎第一大電信運營商，世界頂尖數字通信公司之一）

2、NTT DoCoMo（日本排名第一的移動通信公司）

3、T-Mobile（德國第一大電信運營商）

4、中國移動通信集團公司（全球第一大的移動運營商）

5、Vodafone（英國最大的移動通信運營商，在全球29個國家擁有子公司）

6、Orange（法國電信運營商）

7、KDDI（日本最大的3G運營商）

8、新加坡電信（Singtel）

9、中國電信（中國最大的固網電話運營商）

10、德國手機運營商O2

(6)全球10強電信運營商的大數據應用之道擴展閱讀：

ICT業務形式

1、聯合上下游提供商，搭建應用平台，提供ASP應用。電信運營商利用其在產業鏈中的地位，聯合硬體平台提供商、軟體提供商、應用開發商等眾多上下游廠商，搭建應用平台，滿足客戶信息化應用需求。運營商負責應用平台的運營、客戶的接入、業務的推廣、渠道的管理以及統一的客戶服務。

2、基於IP技術，融合網路，提供融合應用。各大電信運營商的網路均從傳統的電路交換網向基於IP技術的下一代網路轉型，IP技術使得各種承載單一業務類型的縱向網路不斷融合，向承載多種業務類型的水平分層網路發展。

3、延伸網路，拓展網路應用，開發行業解決方案。電信運營商提供的主要是個人、家庭、企業客戶接入的網路，還可以進一步延伸網路，深入到家庭、企業、政府內部以及一些公共領域。

4、為政企客戶網路、數據、業務系統提供ICT服務。電信運營商是這方面的專家，可以為客戶的信息化基礎設施提供從建設前的規劃咨詢到建設實施中的系統集成，以及建設後的運營管理等多種ICT服務，使得客戶從中解放出來，專注於核心業務領域。

5、基於自身網路、業務系統提供ICT服務。電信運營商可以依託自身的網路和業務系統，通過與網路通信捆綁等方式向客戶提供業務系統以及附加在這些網路和業務系統上的ICT服務，包括增值的網路和IT服務，滿足客戶的整體解決方案需求行敏大。

㈦ 大數據時代下 運營商市場戰略分析

大數據時代下 運營商市場戰略分析

大數據一直是近幾年的熱門關鍵詞，伴隨著移動互聯網、智能終端、雲計算、物聯網技術的發展，呈現爆炸式額增長，數據密度空前提高，大數據時代的波瀾壯闊正在逐步的開展，大數據的未來上升空間空前巨大。

相較於零售業、金融證券、政府管理、製造業、醫療服務也等行業造大數據應用的嘗試，電信業作為數據金礦的擁有者，具有明顯的數據優勢和研發基礎，在面臨「管道化」的當前形勢下，大數據無疑成為了運營商轉型的一把利刃，面對殘酷的互聯網化競爭提供差異化的手段。下面我們將從大數據對運營商市場工作的影響入手，來提出國內運營商大數據時代戰略市場工作轉型建議，以供運營商實踐參考。

【大數據對運營商市場工作的影響】

調查結果顯示，全球120家運營商中約有48%的運營商正在實施大數據業務，大數據業務成本平均佔到運營商總IT預算的10%，並且在未來五年內將升至23%左右，成為運營商的一項戰略性優勢。大數據應用的主要需求包括商機挖掘、競爭情報、客戶維系、收入提升、減少開支、改善運營管理等，其中有50%以上是和市場前端工作在開展息息相關。下面主要從電信運營商職能劃分角度來的分析大數據對運營商市場工作的影響。

一、影響產品研發的模式

電信產品的研發更多的是以技術驅動和競爭驅動為主，電信運營商基於客戶需求的研發驅動一直弱於互聯網企業。

設計：分成兩各模塊，中間加一條豎線隔開

在大數據的時代下，一方面終端的使用偏好，如品牌、應用等可以得以分析識別，有助於電信定製機的品牌選擇和功能優化；

另一方面新業務的使用反饋，包括投訴等，可以幫助新業務功能的優化或者新產品的開發。

綜上我們可以看出，大數據時代為產品研發改革提供基礎，以客戶需求為導向的迭代開發時代即將到來。

二、影響市場營銷的模式

用戶畫像：指基於用戶終端信息、位置信息、通話行為、手機上網行為軌跡等豐富的數據，為每個用戶打上人口統計學特徵、消費行為、上網行為和興趣愛好標簽，並且藉助數據挖掘技術進行用戶的分群，完善用戶的360度畫像，幫助運營商深入的去了解用戶的行為偏好的需求特徵等；

關系鏈研究：指通過分析用戶的通訊錄、通話行為、網路社交行為以及用戶資料等數據，開展交往圈子的分析與研究，並且識別圈子中的主要影響人物以及影像鏈等。

基於用戶畫像和關系鏈的研究可以建立用戶與業務、資費套餐、終端類型、在運用網路的精準匹配上，在推送渠道、推送時機、推送方式上滿足用戶的需求，事先精準化營銷。

三、影響渠道運營的模式

相比較而言，電子渠道比傳統的實體渠道更容易記錄潛在用戶的消費行為、特徵、路徑，可以提供互聯網的大量行為數據，因此大數據時代下，運營商的電子渠道的發展將會進一步的擴大。電子渠道除了銷售、服務職能之外，後續將逐步的承擔「大數據資源池」的重要角色。

另外，線上線下渠道協同是電信渠道體系轉型的蛀牙方向，而線上線下渠道有效協同的關鍵訣竅就是從用戶的需求出發，制定合理的線上線下渠道觸點界面，為客戶提供無縫全面的渠道服務，而要實現這一目標也需要大數據技術的支撐，通過現有數據挖掘不同類型用戶的渠道使用路徑。

四、影響客戶服務的模式

目前，電信行業一直都在強調用戶體驗，但是卻並不了解用戶的真正需求，使得體驗二字束之高閣。大數據時代要想提供有效路徑，必須利用大數據挖掘技術，來書別用戶的特徵，以及用戶的消費習慣，及時的消費提醒、偏好產品的發送、維系精準跟蹤等個性化服務。

由此可見，大數據將為移動互聯網帶來全新的改革，給用戶服務帶來極大的想像空間和無限的發展前景，開展針對用戶消費數據的分析評估，可以幫助改善運營商自身的服務質量。

五、豐富產品提供的內容

大數據可以作為對外銷售的產品也已經成為了全球的共識。為了確保用戶隱私不被侵犯的前提下，對數據進行深度加工，對外提供信息服務，為企業創造全新的價值體系。目前，大數據對外商業化的產品形態主要包括市場洞察報告、精準營銷廣告、數據監測、決策支撐等多種方式。目前，國外運營商紛紛嘗試現有的數據，進行整合處理，來提供給第三方以求得全新的收益。

例如：西班牙電信，推出了「智慧足跡」，基於完全匿名和聚合的移動網路數據，幫助零售商分析顧客來源和各大商鋪、展位的人流情況以及消費者特徵和消費能力，並將洞察結果面向政企客戶提供客流量的分析和零售店面選址的服務，目前該模式已經在國內WiFi運營領域廣泛應用。

【對國內運營商戰略市場工作轉型建議】

一、戰略上重視，組織上保證

雖然電信運營商在數據資源方面具有天然的優勢，但必須承認在大數據運營方面，不管是平台研發能力還是運營能力，電信運營商的優勢並不明顯，和互聯網企業以及一些專門做大數據平台的專業公司相比，存在較為明顯的劣勢。

因此，如果要做成大數據，研究院認為：

1、要公司層面足夠重視，作為領導的一把手來抓；

2、大數據運營團隊必須獨立運作，獨立核算，並輔以靈活的機制，否則新事物很難在傳統的電信體制下快速孵化；

3、光靠自己的力量還不夠，怎麼樣能夠找到優勢互補的合作單位協同研發運營才是大數據在電信內容發芽並壯大的關鍵。

二、內外兼修，市場化經營

大數據應用分為對內和對外兩種形態。不鼓勵過分重內，也不建議過分重外。連內部都做不好，對外營銷沒有說服力；只對內不對外，在不存在競爭的情況下，很難將一個產品做好做優，胎死腹中的可能性不是沒有。

因此，研究院建議電信運營商在推進大數據工作時，能夠內外兼修，從外部了解需求，從內部積累能力，通過完全市場化結算的方式在盡量短的時間能夠形成顯性效益，進而促進更多的資源投入和更快的成長。

三、循序漸進，以點帶面

從目前階段看，雖然說大數據的發展空間很大，但畢竟電信的能力和資源有限，建議從小案例做起，可選擇電信數據資源優勢明顯，客戶關系扎實、付費意願和數據意願共享的行業做起，通過成功標桿案例的構建，尋求規模化的復制。

從上面提及的五種產品形態看，精準營銷相對容易實現，運營商可從精準營銷切入，並逐步擴大形態范圍。

總評：大數據對運營商而言，是藍海，是解葯，但是否能真正發揮作用，還需運營商的實踐。研究院建議運營商們還是循序漸進，結合自身優勢，選擇合適的商業模式切入，早日打開大數據的「金礦」之門。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代下 運營商市場戰略分析的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈧ 「AI+客服中心」讓營收明顯增長，國外電信運營商如何做到的

人工智慧已經成為這個時代繞不開的話題。縱觀國內外,各行各業都在嘗試借力人工智慧轉型升級,全球主流電信運營商也是如此,通過創新技術應用,實現降本、襲世增效、提升用戶體驗,以及 探索 新的增長點。

國內電信行業當下正在面臨增長乏力的困境。長期以來,三大運營商不斷 探索 以人工智慧技術為支撐的創新解決方案,收獲頗豐。但在應用效果上,與國外電信企業還存在一定差距,一些能直接帶來增收的應用場景也未被發掘。

人工智慧在電信行業還有哪些創新應用場景?在技術應用上,國外企業有哪些經驗值得借鑒?AT&T、T-Mobile等國外電信巨頭的做法或許值得參考。

這個小嘗試,讓國外電信運營商年銷售額平均增長超過4%

AT&T、T-Mobile等企業的 探索 在於,在客服環節,與人工智慧公司奧飛迪(Afiniti)展開了緊密合作。

奧飛迪(Afiniti)是一家提供全球領先的企業級行為匹配人工智慧解決方案的企業,其AI解決方案主要應用在「呼叫中心」這一垂直場景,即通過AI技術打破原有的客服運作模式,幫助企業實現其客戶和員工之間的最佳匹配,以促進更有效的全渠道互動,幫助企業客戶顯著提高盈利能力及降低成本。

奧飛迪(Afiniti)客戶服務執行副總裁Bob Dunn 表示,電信運營商的呼叫中心一般做以下三件事情,第一是他們會通過升級產品套餐等對客戶進行挽留,第二是客戶降檔,第三是新客戶。這些呼叫量都會為呼叫中心帶來大量的收入,奧飛迪(Afiniti)可以用數據證明,其技術可以從本質上減少客戶流失,增加新用戶,減少客戶降檔率以及提高客戶升檔率。

事實確實如此。公開資料顯示,在接入奧飛迪(Afiniti)之後,AT&T等公司收益上漲,交叉銷售額增多,客戶流失率問題也得到了明顯改善。

AT&T公司銷售部副總裁Anthony Tuggle表示,奧飛迪(Afiniti)的行為匹配技術,能為客服人員匹配到最適合的客戶類型,不僅能提升公司客陪禪枝戶對於電話客服的服務滿意度,客戶問題得到有效解決,還能讓公司客服人員更好地實現自我價值。

據了解,截至2019年初,奧飛迪(Afiniti)解決方案就已賦能AT&T 5000名客服坐席人員,幫助他們匹配到最適合的客戶類型,有效解決客戶問題。

在通過奧飛迪(Afiniti)技術顯著提高客服中心的盈利能力後,Anthony曾公開表示,計劃將奧飛迪(Afiniti)解決方案擴展應用到公司的銷售中心,進一步助力公蘆敏司創收。

實際上,不僅AT&T,其他客戶與奧飛迪(Afiniti)建立合作後,增收效應也很快出現。 公開資料顯示,全球企業客戶在部署奧飛迪(Afiniti)解決方案後,其通過電話及線上直銷的利潤平均提高了4~6個百分點。

隨著電信行業市場競爭越來越激烈,存量用戶的價值提升、消費潛力的挖掘成為市場經營的重要工作,而人工智慧技術的推廣應用,為交叉銷售的實施提供了可能。未來,電信企業加強與技術類企業的合作,增加交叉銷售的機會是提升業績的重要手段,同時實現服務質量提升,用戶的個性化需求得到滿足。

零投入、無風險的 探索

企業都看重成本支出,尤其在行業競爭加劇、業績增長放緩的大環境下,嚴控成本成為多數企業的普遍做法。再加上一些人工智慧技術不夠成熟,很多企業在高額投入之後難以收獲相應效果,這也加劇了企業在技術投入方面的謹慎性。

市面上其他技術服務供應商,不管最終產品效果如何,一般都會收取固定費用。 但奧飛迪(Afiniti)不同,它只有在真正創造增量價值之後,才會按比例收費。

「很多企業在應用AI之前都是先付費,最終的效果如何很難提前預見,也很難預判這些費用最終帶來的效果能不能符合預期。奧飛迪(Afiniti)可以提供』先使用後付費』的合作模式,所有前期的成本都由奧飛迪(Afiniti)來承擔,上線之後客戶只需要根據具體效果來付一定比例的費用。」奧飛迪(Afiniti)中國區解決方案負責人表示,奧飛迪(Afiniti)「零投入」「根據增收效果付費」的商業模式,是吸引AT&T等企業選擇合作的重要因素。

需要強調的是,在奧飛迪(Afiniti)技術前期部署以及後期運營的整個過程中,企業客戶無需做任何費用及人力方面的投入,所有工作都由奧飛迪(Afiniti)負責,與客戶實現無縫連接,不會打亂客戶的日常節奏,也不會給客戶IT部門造成資源負擔。

奧飛迪(Afiniti)中國區該負責人表示,「奧飛迪(Afiniti)的這一做法,讓客戶感到很安心。」

據AT&T相關負責人透露,AT&T當初也考慮過推遲技術部署,但當時恰逢電話行業改革階段。他們認為推遲部署的時間越長,就會越落後於同行,企業損失的是延遲背後的增量價值。為了改善公司運作狀況,提升服務體驗,決定與奧飛迪(Afiniti)進行合作。

最後的應用效果也證明,AT&T當初決定的正確性。

2020年突如其來的新冠疫情讓全球經濟體遭受諸多挑戰,敦促各行各業加速數字化轉型,轉變工作方式。面臨用戶消費能力下降的沖擊,電信公司必須推出環境適應性強、具有顛覆性的技術服務,通過提升用戶服務體驗來創造新的增長點。

正如中國工信部部長肖亞慶所說,數字經濟發展不僅要在核心技術領域實現突破,同時還要從用戶體驗出發,讓消費過程更加便捷。

㈨ 全球10大電信運營商

中國電信
中國移動
中國聯通
中國網通
中國鐵通
移動和聯通是我國的手機運營商。
在國外有：
一、 韓國：
SK電訊（以信息通訊產業為核心之一的世界一流企業）
LG Telecom（韓國移動業務排名第三）
KTF（韓國移動業務排名第二位）
KT(韓國電信，固定電話業務第一大運營商)

二、 日本：
KDDI(日本最大的3G運營商)
NTT DoCoMo(日本排名第一的移動通信公司)
Vodafone(日本排名第二的移動通信公司)
日本電信

三、 美國
Cingular Wireless（美國第一大手機運營商）
Sprint(美國第三大電信運營商)
Verizon Wireless（美國最大電話通訊公司）
AT&T (美國第一大電信運營商，世界頂尖數字通信公司之一)

四、 英國
3UK
Virgin Mobile
Vodafone (英國最大的移動通信運營商，在全球29個國家擁有子公司)
Orange
MMO2
T-Mobile UK
五、 德國
德國電信Deutsche Telekom（德國第一大電信運營商）
德國手機運營商O2
德國E-Plus公司（德國第三大手機運營商）
德國MobileCom

六、 法國
法國電信（法國第一大電信運營商）
Orange（法國電信運營商）
SFR（法國第二大移動運營商）

七、 新加坡三大運營商
新加坡電信(Singtel)新加坡第一大電信運營商,購並力度較大,資本運營較為突出
新加坡移動運營第一通（MobileOne）（新加坡第二大移動通信運營商）
星和（StarHub）（新加坡第三大手機運營商）

八、 義大利兩大運營商Vodafone Italy與TIM
九、 香港 和記黃埔，Sunday，People，
十、 台灣 中華電信、台灣大哥大、遠傳電信
十一、 越南 VNPT、 Mobifone、 VinaPhone
十二、 泰國 AIS 、 TelecomAsia 、 CAT 、TOT 、 TT&T Public 5大運營商
十三、 印度尼西亞 PT Telkomsel
十四、 菲律賓 菲律賓環球電訊公司 、菲律賓長途電話集團
十五、 巴基斯坦 巴基斯坦電信有限公司（ PTCL ）、國家電信公司（ NTC ）、特殊通信組織（ SCO ）
十六、 印度 BSNL 、Reliance Infoco
十七、 孟加拉 GrameenPhone 、Teletalk Bangladesh Limited 、SHEBA、 PACIFIC 孟加拉電信（ Citycell ） 、 TMIB
十八、 哈薩克 哈電信公司 、TOO GSM-Kazakhstan
十九、 西班牙的主導移動運營商Telefónica 公司（全球TOP 10電信運營商）
二十、 巴西三大運營商Vivo Telecom Italia SpA Claro（巴西是世界上移動市場增長最快的國家之一）
二十一、 芬蘭電信運營商Sonera(全球第一家提供定位服務的移動通訊服務供應商)
二十二、 肯亞的兩個手機運營商Safaricom 和 Celtel 經營
二十三、 印度手機運營商協會(COAI)
二十四、 Asiacell(伊拉克北部運營移動業務)
二十五、 Investcom黎巴嫩移動電信公司
二十六、 澳大利亞電訊（市場資本在世界電信業排名第七）
二十七、 Mobilcom（奧地利移動通信運營商）
這些

㈩ 大數據十大商業應用場景

大數據十大商業應用場景

大數據時代，在未來的幾十年裡，大數據都將會是一個重要都話題。大數據影響著每一個人，並在可以預見的未來繼續影響著。大數據沖擊著許多主要行業，包括零售業、金融行業、醫療行業等等，大數據也在徹底地改變著我們的生活。現在我們就來看看大數據給中國帶來的十商業應用場景，未來大數據產業將會是一個萬億市場。

1、智慧城市

如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市，使城市裡的資源得到良好配置。既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大數據作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。

城市的道路交通，完全可以利用GPS數據和攝像頭數據來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設置。利用大數據技術實施的城市交通智能規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，並能夠降低交通事故率。在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率，航空公司利用大數據可以提高上座率，降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。

城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以藉助於大數據技術進行良好規劃和動態調整。

大數據技術可以了解經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大數據技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是數據治國、科學管理的意識改變，未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想像空間。

2、金融行業

大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。中國金融行業大數據應用開展得較早，但都是以解決大數據效率問題為主，很多金融行業建立了大數據平台，對金融行業的交易數據進行採集和處理。

金融行業過去的大數據應用以分析自身財務數據為主，以提供動態財務報表為主，以風險管理為主。在大數據價值變現方面，開展的不夠深入，這同金融行業每年上萬億的凈利潤相比是不匹配的。現在已經有一些銀行和證券開始和移動互聯網公司合作，一起進行大數據價值變現，其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和Talking Data在移動大數據精準營銷、獲客、用戶體驗等方面進行了不少的嘗試，大數據價值變現效果還不錯，大數據正在幫助金融行業進行價值變現。大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：

(1)精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦

(2)風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐

(3)決策支持：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用數據分析報告實施產業信貸風險控制

(4)效率提升：利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度

(5)產品設計：利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品

3、醫療行業

醫療行業擁有大量病例、病理報告、醫療方案、葯物報告等。如果這些數據進行整理和分析，將會極大地幫助醫生和病人。在未來，藉助於大數據平台我們可以收集疾病的基本特徵、病例和治療方案，建立針對疾病的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。

如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業開發出更加有效的葯物和醫療器械。

醫療行業的數據應用一直在進行，但是數據沒有打通，都是孤島數據，沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些數據統一收集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。政府是推動這一趨勢的重要動力，未來市場將會超過幾千億元。

4、農牧業

農產品不容易保存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。藉助於大數據提供的消費能力和趨勢報告，政府將為農牧業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。大數據技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在數據驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長信息，病蟲害信息。

農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量，但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上，這些是受降雨量和土質來決定的。Climate公司利用政府開放的氣象站的數據和土地數據建立了模型，他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種，哪些土地今天需要噴霧並完成耕種，哪些正處於生長期的土地需要施肥，哪些土地需要5天後才可以耕種，大數據技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。

5、零售行業

零售行業比較有名氣的大數據案例就是沃爾瑪的啤酒和尿布的故事，以及Target通過向年輕女孩寄送尿布廣告而告知其父親，女孩懷孕的故事。

零售行業可以通過客戶購買記錄，了解客戶關聯產品購買喜好，將相關的產品放到一起增加來增加產品銷售額，例如將洗衣服相關的化工產品例如洗衣粉、消毒液、衣領凈等放到一起進行銷售。根據客戶相關產品購買記錄而重新擺放的貨物將會給零售企業增加30%以上的產品銷售額。

零售行業還可以記錄客戶購買習慣，將一些日常需要的必備生活用品，在客戶即將用完之前，通過精準廣告的方式提醒客戶進行購買。或者定期通過網上商城進行送貨，既幫助客戶解決了問題，又提高了客戶體驗。

電商行業的巨頭天貓和京東，已經通過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不濕，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行准備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鍾內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連後悔等時間都沒有。

利用大數據的技術，零售行業將至少會提高30%左右的銷售額，並提高客戶購買體驗。

6、大數據技術產業

進入移動互聯網之後，非結構化數據和結構化數據呈指數方式增長。現在人類社會每兩年產生的數據將超過人類歷史過去所有數據之和。進入到2015年，人類社會所有的數據之和有望突破5澤B(5ZB)，這些數據如何存儲和處理將會成為很大的問題。

這些大數據為大數據技術產業提供了巨大的商業機會。據估計全世界在大數據採集、存儲、處理、清晰、分析所產生的商業機會將會超過2000億美金，包括政府和企業在大數據計算和存儲，數據挖掘和處理等方面等投資。中國2014年大數據產業產值已經超過了千億人民幣，本屆貴陽大數據博覽會就吸引了400多家廠商來參展，充分說明大數據產業的未來的商業價值巨大。

未來中國的大數據產業將會呈幾何級數增長，在5年之內，中國的大數據產業將會形成萬億規模的市場。不僅僅是大數據技術產品的市場，也將是大數據商業價值變現的市場。大數據將會在企業的精準營銷、決策分析、風險管理、產品設計、運營優化等領域發揮重大的作用。

大數據技術產業將會解決大數據存儲和處理的問題，大數據服務公司將利用自身的數據將解決大數據價值變現問題，其所帶來的市場規模將會超過千億人民幣。中國目前擁有大數據，並提供大數據價值變現服務的公司除了我們眾所周知的BAT和移動運營商之外，360、小米、京東、Talking Data、九次方等都會成為大數據價值變現市場的有力參與者，市場足夠大，期望他們將市場做大，幫助所有企業實現大數據價值變現。

7、物流行業

中國的物流產業規模大概有5萬億左右，其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體凈利潤從過去的30%以上降低到了20%左右，並且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重復運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所佔的市場份額不到1%。因此資源需要整合，運送效率需要提高。

物流行業藉助於大數據，可以建立全國物流網路，了解各個節點的運貨需求和運力，合理配置資源，降低貨車的返程空載率，降低超載率，減少重復路線運輸，降低小規模運輸比例。通過大數據技術，及時了解各個路線貨物運送需求，同時建立基於地理位置和產業鏈的物流港口，實現貨物和運力的實時配比，提高物流行業的運輸效率。藉助於大數據技術對物流行業進行的優化資源配置，至少可以增加物流行業10%左右的收入，其市場價值將在5000億左右。

8、房地產業

中國房地產業發展的高峰已經過去，其面臨的挑戰逐漸增加，房地產業正從過去的粗放發展方式轉向精細運營方式，房地產企業在拍賣土地、住房地產開發規劃、商業地產規劃方面也將會謹慎進行。

藉助於大數據，特別是移動大數據技術。房地產業可以了解開發土地所在范圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特徵等重要信息。這些信息將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋類型、小區規模進行科學規劃。利用大數據技術，房地產行業將會降低房地產開發前的規劃風險，合理制定房價，合理制定開發規模，合理進行商業規劃。大數據技術可以降低土地價格過高，實際購房需求過低的風險。已經有房地產公司將大數據技術應用於用戶畫像、土地規劃、商業地產開發等領域，並取得了良好的效果。

9、製造業

製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。

例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。

大數據技術還可以根據社交數據和購買數據來了解客戶需求，幫助廠商進行產品開發，設計和生產出滿足客戶需要的產品。

10、互聯網廣告業

2014年中國互聯網廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的互聯網廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。

過去到廣告投放都是以好的廣告渠道+廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，並存在數字廣告營銷陷阱等問題。

大數據技術可以將客戶在互聯網上的行為記錄下來，對客戶的行為進行分析，打上標簽並進行用戶畫像。特別是進入移動互聯網時代之後，客戶主要的訪問方式轉向了智能手機和平台電腦，移動互聯網的數據包含了個人的位置信息，其360度用戶畫像更加接近真實人群。360度用戶畫像可以幫助廣告主進行精準營銷，廣告公司可以依據用戶畫像的信息，將廣告直接投放到用戶的移動設備，通過用戶經常使用的APP進行廣告投放，其廣告的轉化可以大幅度提高。利用移動互聯網大數據技術進行的精準營銷將會提高十倍以上的客戶轉化率，廣告行業的程序化購買正在逐步替代廣播式廣告投放。大數據技術將幫助廣告主和廣告公司直接將廣告投放給目標用戶，其將會降低廣告投入，提高廣告的轉化率。

目前，影響大數據產業發展主要有兩個大問題，一個是大數據應用場景，一個是大數據隱私保護問題。

大數據商業價值的應用場景，大數據公司和企業正在尋找，目前在移動互聯網的精準營銷和獲客、360度用戶畫像、房地產開發和規劃、互聯網金融的風險管理、金融行業的供應鏈金融，個人徵信等方面已經取得了進步，擁有了很多經典案例。

但在有關大數據隱私保護以及大數據應用過程中個人信息保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大數據隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大數據服務公司和企業將會了解大數據隱私保護方面的具體要求。在沒有明確有關大數據隱私保護法規前，我們可以參考國外的隱私法，嚴格遵守國際上通用的個人隱私保護法，在實施大數據價值變現的過程中，充分保護所有相關方的個人利益。

最後縱觀人類歷史，在任何領域，如果我們可以拿到數據進行分析，我們就會取得進步。如果我們拿不到數據，無法進行分析，我們註定要落後。我們過去因數據不足導致的錯誤遠遠好過那些根本不用數據的錯誤，因此我們需要掌握大數據這個武器，利用好它，幫助人類社會加速進化，幫助企業實現大數據的價值變現。

以上是小編為大家分享的關於大數據十大商業應用場景的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨