上海移动大数据应用规划_V9_20131021_2

1、大数据应用规划中国移动上海公司 市场部2013年10月主要内容n 大数据概述n 大数据与运营商n 大数据运营思路n 后续展望“大数据”迅速成为IT行业热点词汇，变革在各行各业萌动发芽具备4V特征的大数据成为价值发掘的必需摘自IDC定义 从2000年开始，数字形式的存储方式占据了主流，从2000年的35%上升到2010年96%，标志着数字化时代全面来临。 统计表明，人类文明至今获得的全部数据，90%在过去2年内产生，而电子商务、社交网络、传感器等还在源源不断的产生数据，预计到2020年，全球数据规模将会达到今天的44倍。 正是人类社会数据量不断刷新量级单位（TB、PB、EB、ZB、）的今天，循由

2、数据来认识世界才成为可能，而且是必需！多样性（Variety）高速度（Velocity）大容量（Volume）高价值（Value）对于运营商来说，大数据是不容错过的机遇 移动互联网时代的到来，加剧了市场竞争，运营商所要面临的竞争不仅来自同质企业，也来自异质企业。依托大数据全面数据运营，布局互联网时代，应对数据流量爆炸性增长，成为运营商的发展趋势。 运营商的管道蕴藏着大量有价值的客户信息，运营商必须考虑，如何利用数据来创造价值数据开放运营运营商大数据平台内部“精益管理”外部“数据经营”转型之路！避免“管道危机”变革之力！主要内容n 大数据概述n 大数据与运营商n 大数据运营思路n 后续展望从运营

3、商市场运营的阶段来看，目前正处在规模运营向智能运营的演进期，运营的理念更需要突出以客户价值为中心终 端以客户基础需求为中心的运营通讯及互联网行业客户基础需求洞察及精确匹配能力开放的探索智能运营基于商业智能的运营一体化贯穿终 端以客户全面需求为中心的运营全行业客户全面需求洞察及实时响应能力成熟的能力整合智慧运营全面的智慧运营目标范围运营策略基于市场的企业资源合理搭配通讯行业市场监控资源管理运营的半IT支撑圈地运营基于产品精细营销的一体化贯穿通讯行业产品监控分析执行一体化运营的半IT支撑规模运营移动互联风起云涌OTT大行其道4G春风扑面大数据、云技术 逐鹿江湖3亿用户通过数据价值，透彻理解客户，助

4、力企业内部运营效能提升，实现企业价值最大化企业战略转型企业运营创新企业管理变革企业内部外部环境数据价值核心竞争力市场环境的变化必将推动企业内部的变革，也将逐步体现数据的价值，使之最终成为核心竞争力大数据在运营商业务运营的各个方面都能发挥价值国外各运营商已基于大数据开展多项创新尝试，并取得良好的社会效益和经济效益MegaFon（俄罗斯运营商） ：通过融合不同业务系统的数据，基于用户行为设计灵活的流量资费套餐改善客户体验，迅速拓展市场份额拉升收入T-Mobile: 社交媒体数据、CRM和计费系统中的交易数据进行融合，深度洞察客户，有效降低离网率流量运营客户保有客户服务与营销Vodafone：基于交

5、际圈的浸入式客服和营销，迅速在欧洲市场建立了品牌第三方数据服务KDDI：基于开放接口方式创新商业模式，拓展收入来源，成为日本在互联网服务领域增长最快的运营商主要内容n 大数据概述n 大数据与运营商n 大数据运营思路n 后续展望运营商的大数据整体运营体系框架大数据平台运营商数据信息通信行为数据网络数据用户信息终端信息构建平台信息整合电商舆情政府互联网更多行为数据外部数据产业数据扩大来源分析师运营支撑运营策划合作伙伴技术团队数据挖掘算法数据分析应用数据能力支撑发现价值运营驱动开拓市场政府客户需求把握企业广告商供应商个人客户整合营销管理数据信息内部服务数据能力对外合作 通过内部数据信息的整合与外部数

6、据信息的拓展和引入，强化数据支撑能力，依托专业团队挖掘数据价值，最终实现面向市场的应用开拓。从运营商大数据的运营框架来看，现阶段对于国内运营商来说，大数据运营的核心是数据的完善和跨领域的数据整合1 1数据价值的提炼和合理应用2 2专业化数据团队的运营3 3对于当前的运营商来说，大数据在现有数据的基础上进行完善补充，并且对跨领域数据进行有效整合网络数据支付数据第三方数据互联网数据业务数据渠道数据在数据整合的基础上，需要对数据的价值进行的提炼和应用，以数据为依托，实现： 现有业务及运营手段的优化 基于大数据的创新产品和服务有专业化的数据专职运营团队，实现数据的有效整合、价值提炼和应用创新，服务整个

7、企业的运营14生产运营数据（产品类目、订购记录、计费账单、资源、积分、结算、）服务营销数据（客户投诉、主动维系、营销活动、市场调查、）企业管理数据（财务数据、人员组织、仓储信息、物资资源、物业资产）网络承载数据（认证、漫游、位置、时长、应用、内容、终端、）合作伙伴数据（银行支付、代理商、代缴费网点、物流配送、CP/SP）业务内容数据（飞信、移动微博、邮箱、音乐、阅读、手机报；）渠道基础数据（网站、热线、营业厅、短信、邮件、代理商、 ）数据资源网络资源数据（基站位置、网元配置、设备日志、综合资源、施工安排、）客户视图数据（基本属性、价值属性、信用、社交、偏好、行为、）物联网数据虚拟运营商数据跨行

8、业数据政府数据客户自生成数据当前数据图例：未来数据上海移动掌握着丰富的数据资源，且发展空间巨大为进一步鼓励属地深耕区域市场，结合上海工作、住宅区域的潮汐特征，市场部研究了客户工作区域和住宅区域模型，各属地可在原有属地化信息标签的基础上，查询本属地客户的工作区域和生活区域，以及时捕捉目标客户。数据集市中，客户属地信息标签包括：1.工作区域标签2.住宅区域标签3.客户归属地清单围绕“大数据、超细分、微营销、精服务”，构建大数据平台，通过汇聚话单、信令、业务平台等各类数据，实现基于平台的数据管理、数据挖掘、客户标签库等功能，建立以个体为粒度的超细分客户全景视图，实现对客户需求实现精准把握。随着差异化

9、精准营销不断深入，大数据已经在上海移动相关业务运营中得到应用，并且创造出一定价值 数据开放共享程度待提升：目前数据开放共享大部分采用离线数据方式，付诸于生产运营的实时数据信息无法保证；客户与合作伙伴无法及时透明的获取所需数据信息； 应用需求的快速实现与推送需要进一步加强：未能快速的将应用开发、发布共享，推送到用户接入的终端；应用实现未与业务需求为驱动的应用场景有效结合； 数据管理范围有待进一步扩展：目前在流量分析中引入部分网络侧数据，但从实现提升客户洞察能力、提升客户服务质量、促进终端销售等业务诉求角度，需将更多的数据纳入管理范围 专业的数据运营和支撑团队投入有待加强：组织架构上未组建统一的端

10、到端跨域的数据运营分析团队，未站在专业的层级，更深入的挖掘业务运营所需的数据需求组 织应 用数 据 须引入新的数据处理技术：目前系统架构偏重离线分析，无法支撑高并发量的大数据的处理性能要求； 跨域融合分析能力不足：各域存在多个分析系统，对数据及其分析结果的互动很少；支 撑在大数据应用的过程中，也发现了目前有待提升的地方以大数据的应用为目标，从数据整合、团队保障、系统支撑三方面有效推动大数据运营大数据应用方向数据整合团队保障系统支撑 内部数据整合 外部数据整合 数据价值提炼 运营能力整合 集中化管理 数据分析保障 网络能力贯通 支撑能力优化驱动数据信息服务驱动整合营销管理驱动客户需求把握l根据运

11、营商现阶段大数据运营的核心以及大数据运营的框架，结合上海移动的目前情况来看，需要以大数据的应用为目标，以数据整合、团队保障、系统支撑为立足点，有效推动大数据的运营工作大数据驱动数据信息服务：提炼数据价值，提升数据的内部服务能力，拓展外部的合作模式l通过对数据的整合、价值提炼和有效的应用，提升数据对公司内部的服务能力l根据产品及行业特点，提取有价值的数据及分析结果，封装后向外部合作方延展，拓展数据与外部的合作模式统一能力开放API开放 用户定位 用户验证 手机邮箱 SaaS开放 精细化营销 营业受理 决策支持 客户洞察能力价值提炼能力实时分析能力 终端信息 产品订购 内容访问 客户标签 客户关系

12、 客户偏好 位置信息 渠道访问 营业受理 数据能力以互联网化的方式向内外部开放内部服务外部合作开放合作与融合创新业务部门网络部门维护部门 能力输出 效果反馈 能力输出 效果反馈手机支付合作商户互联网APP应用方向数据整合团队保障系统支撑大数据驱动数据信息服务大数据驱动信息服务能力应用场景移动手机支付和麦当劳开展联合推广活动，麦当劳制作电子优惠券上海移动根据用户的业务使用记录，获取曾经在麦当劳用手机支付消费的用户通过彩信二维码将电子优惠券发给目标用户用户在麦当劳门店使用优惠券，并使用手机支付业务进行消费支付手机支付商户合作场景说明：与手机支付商户开展合作，由商户给予用户一定优惠消费政策，上海移动

13、获取在支付商户消费的用户作为目标用户，向用户进行优惠推广，带动商户的客流和手机支付活跃对目标用户进行格瓦拉app的下载推广互联网APP合作场景说明：将现有的数据及分析结果进行封装，与第三方app开展资源合作上海移动与格瓦拉开展格瓦拉手机客户端推广合作根据用户的流量使用记录，获取使用过格瓦拉手机app的用户根据用户的通信情况，分析用户的交往圈，获取使用格瓦拉app用户的好友圈用户应用方向数据整合团队保障系统支撑大数据驱动数据信息服务大数据驱动客户需求把握：利用数据深度洞察客户需求，实现价值创造并有效的满足用户需求信息需求使用需求服务需求面向服务-面向产品使用的需求基于大数据能力，设计新的产品，满

14、足用户的使用需求-面向主动服务的需求通过对用户需求的深度了解，精准把握用户的服务需求点-面向信息获取的需求对宏观市场数据综合分析，制造互联网数据分析话题，提升用户的关注度u 用户主要的需求可以归纳为使用需求（useage needs）、信息需求（information needs）和服务需求（service needs）u 通过大数据的分析及其能力的应用，可以在深度洞察用户需求的基础上，通过数据的有效利用和价值创造，对用户需求进行有效的满足应用方向数据整合组织架构系统支撑大数据驱动客户需求把握准确把握用户的需求，通过创新产品、丰富运营手段的方式，合理的满足用户的需求应用方向数据整合组织架构系统

15、支撑开发者 个人产品 集团行业应用面向使用的需求开发者 SHMC大数据信息发布 大数据互联网信息发布面向信息的需求 基于用户业务使用的精准实时营销 网上营业厅个性化产品推荐面向服务的需求u 从用户、市场2个层面出发，将历史分析数据和实时状态数据进行有效整合和价值提炼，通过创新新产品、个性化服务/营销和信息话题发布等手段，满足用户各方面的需求用户层面市场层面+基础特征工作特征生活特征娱乐特征心理特征家庭特征社交特征集团特征历史数据分析实时状态数据职业特征业务/内容偏好 产品订购位置变化业务使用特征产品订购关联度实时区域网络负载电子渠道实时访问量大数据驱动客户需求把握大数据把握用户需求应用场景（一

16、）张先生的手机已经用了2年了，在一天的上网过程中，产生了一些系统问题，导致网页浏览中断IT系统实时感知到用户的网络使用出错情况，并且实时的了解到用户的终端品牌、型号、使用时长等信息了解到终端情况后，IT系统实时获取1、该终端所有用户的平均使用时长2、该用户更换终端的时长3、用户以往的消费水平4、用户的终端品牌偏好在对信息进行综合分析后，认为张先生已到了终端更换的时机，并根据其消费水平、终端偏好等信息，选择了合适的TD终端合约计划，决定向用户进行终端合约计划的推荐结合用户的位置轨迹特点和营业厅终端库存，系统向用户推荐在经常活动区域周围的营业厅办理终端合约计划实时的精准化营销应用方向数据整合组织架

17、构系统支撑场景说明：通过对用户特点和实施状态的把握，发觉用户的营销机会，在最合适的时间进行产品推荐大数据驱动客户需求把握大数据把握用户需求应用场景（二）互联网大数据分析话题场景说明：通过对运营商现有各类数据的整合和分析，形成宏观的信息报告，结合一定的趣味性，在互联网进行传播，吸引用户对于移动企业以及业务领域的持续关注年龄性别通信消费上网习惯业务使用品牌12星座那个星座最喜欢煲电话粥？男人和女人分别习惯在什么时间上网？不同年龄阶段人的通信消费特点大数据信息整合分析话题互联网发布应用方向数据整合组织架构系统支撑大数据驱动客户需求把握大数据驱动整合营销管理市场监控客户洞察营销策划营销配置营销执行将大

18、数据与传统方式相结合，深化对市场、客户的洞察能力，通过资源与需求的合理匹配，实现营销管理方面的有效整合，促进运营效能提升。洞察阶段评估管理准备阶段执行评估客户异动业务流失预警模型通信消费促销敏感度业务偏好话费维系方案终端维系方案资源投入测算产品配置资费配置营销审批批量式下发静态营销传统执行渠道响应率分析活跃度分析事后控制他网运营商终端、套餐、业务关注度同类套餐、产品分析比较衣食住行、娱乐、工作等全方位需求外部合作方案决策构建情感、服务、产品融合等多种维系手段和方案客户位置、关键时刻的实时策略产品资费融合、渠道转型、服务匹配基于客户实时状态的多波次营销个性化、场景化的精细微营销从客户互联网评价情

19、况等方面进行更加全面的分析强化过程控制与后续活动信息决策互联网行为数据引入大数据决策支持信息基于关键时机的实时策略配置多渠道协同舆情监控强化事中控制市场环境分析应用方向数据整合组织架构系统支撑大数据驱动整合营销管理全面洞察信息提升运营效能强化执行管控通过大数据支撑信息决策和流程优化，实现内部工单效率提升营销工单审批流程流程节点数关键审批时长各环节执行时长流程角色分类工单审批流程节点分析营销数据提取流程数据分发时长数据库表源数量脚本准备时长数据提取执行效率分析u 汇集内部工单流程、营销数据准备流程中的各节点执行情况数据信息，通过历史数据的分析，统计执行效能并定位可优化的关键环节，从流程和支撑两方

20、面来改进和提升整体效率。工单流程优化数据仓库结构调优自助取数工具升级自动化评估报表应用方向数据整合组织架构系统支撑大数据驱动整合营销管理用数据说话，实现“由用户选择的自动化营销活动管理”通过对用户的深度了解和需求的准确刻画，以数据为依据和核心，让用户来“选择”营销的最佳方式，并实现自动化的执行流程，从而达到营销的效果，提高营销的效率目标用户产品适配营销时机渠道执行营销策略的执行结合产品特点和用户渠道偏好选择合适的营销执行渠道客户全方位深刻洞察基于客户数据进行个性化洞察和用户细分营销时机及关键时刻捕捉结合用户使用习惯、产品特点等选择合适的营销时机基于大数据的自动化营销实现流程营销策略实施匹配结合

21、用户产品订购、业务使用等信息，挖掘用户的产品需求点应用方向数据整合组织架构系统支撑大数据驱动整合营销管理以客户为中心，建立接触点统一管控机制触点管理接触对象接触渠道接触时机接触内容 目标用户模型优选 免打扰名单过滤 客户渠道偏好 多渠道协同管理 接触频次控制 营销时机捕获 客户内容偏好匹配l在大数据基础上，建立“以客户为中心”的触点管理机制，实现优先级控制、渠道控制、频次控制等统一管理，避免用户过度打扰，提升客户感知，并实时捕获营销服务时机，实现多渠道联动。渠道侧网络侧用户信息引入各渠道接触数据、营销响应率，分析渠道偏好丰富用户位置、信令等数据，打通CRM实时触发接口通过标签库完善用户身份标签

22、、内容偏好标签免打扰管理渠道优先级管理多渠道协同管理接触频次管理内容优先级管理应用方向数据整合组织架构系统支撑大数据驱动整合营销管理逐步拓展数据源、整合企业内外部的数据，并在此基础上发掘数据内在价值应用方向数据整合团队保障系统支撑可纳入管理的大数据包括： 企业内部： 客服录音； 业务平台数据（飞信、视频、阅读等）； BOSS网管的数据； 用户网厅、商城日志； 网上商城交易数据； 城域网出口流量数据； 客户进厅接触数据； 营业厅视频 企业外部：微博、微信、网上交易可感知用户使用业务过程中所占用的任一资源用户使用业务过程中所处在的任一场景可度量被占用的资源状态的变化量所处场景的可感知的影响因素变化可统计被占用资源的历史变化状况所处场景影响因素的历史变化状况可关联分析不同资源之间、不同场景之间以及不同的场景和资源之间的变化趋势的关联性大数据运营需要业务、分析、IT的整合能力支撑业务能力分析能力IT能力业务需求组织和流程项目管理运营