1.2.2　通信

通信行业数据来源广泛，不仅涉及移动语音、固定电话、固网接入、无线上网等业务，还涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等接触信息。通信行业发展至今积累了非常丰富的数据，既有财务收入、业务发展等结构化数据，也涉及图片、文本、音频、视频等非结构化数据。目前，大数据在通信行业的应用还处于探索阶段，主要包括网络管理和优化、市场与精准营销、客户关系管理、企业运营管理和数据商业化5个方面，如图1.5所示。

图1.5　通信行业大数据应用

1．网络管理和优化

网络管理和优化包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化。①在基础设施建设方面，运营商运用大数据选择基站和热点的位置并有效地分配资源。例如，对话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特点方面的分布进行分析，将4G基站和WLAN热点建立在2G、3G的高流量区域；与此同时，对已有基站的效率和成本建立评价模型，发现基站建设的资源浪费问题。②在网络运营管理方面，运营商可以利用大数据分析网络的流量和变化趋势及时调整资源配置，通过对网络日志进行分析优化网络，提升网络质量和利用率。③在网络优化方面，运营商可以运用大数据技术实时监控网络状况，对各个小区的网络数据进行综合分析，识别业务热点小区，依次设定网络优化的优先级，实现网络资源和用户的智能匹配，提高投资效率。

2．市场与精准营销

市场与精准营销包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。①客户画像。运营商根据客户终端信息、地理位置、通话行为的数据挖掘对客户群体进行分类，根据客户的行为和爱好为其贴上标签，完善客户画像，有助于运营商深入了解客户的行为偏好和需求。②关系链研究。运营商可以运用客户资料和通话行为等数据分析客户交往圈，发现高流量用户，寻找营销机会，从而节约成本，提高营销效率。③精准营销。运营商可以通过大数据技术对用户终端的消费能力、消费偏好和近期特征事件进行分析，预测用户需求，精准匹配用户和通信相关业务，寻找合适的推送渠道、推送时间，实现精准营销。④个性化推荐。运营商可以通过对客户画像信息、终端信息、行为偏好等的分析，向客户提供定制化服务，优化产品设计和定价机制，实现个性化推荐和服务，提升客户体验。

3．客户关系管理

客户关系管理包括客服中心优化、客户关怀与客户生命周期管理。①客服中心优化。首先，运营商可以通过对客服中心积累的客户的呼叫行为和需求数据进行大数据分析，运用呼入客户行为数据和客户历史情况建立客服热线智能路径模型，预测客户的投诉风险，从而提升客服满意度。其次，根据语义分析，识别热点问题和客户情绪，通知相关部门进行优化。②客户关怀与客户生命周期管理。一是获取客户阶段，可以运用大数据技术挖掘潜在客户。二是客户发展阶段，运用关联规则等数据挖掘方法进行交叉销售，促进客户消费。三是客户成熟阶段，利用大数据对客户群进行分类，实施精准营销，同时对不同客户进行个性化推荐。四是客户衰退阶段，采用预警模型预先发现高流失风险客户，做出相应的客户关怀。五是客户离开阶段，通过大数据挖掘高净值的潜在回流客户，推出客户感兴趣的业务，防止客户流失。

4．企业运营管理

企业运营管理，包括业务运营监控、经营分析和市场监测。①业务运营监控。运营商运用大数据技术从网络、业务、用户等多个方面为运营商监控管道和客户运营情况。此外，还可以建立KQI、KPI等指标体系和异动智能监控体系，全面、及时、准确地监控业务运用情况。②经营分析和市场监测。运营商通过分析企业内部的业务和用户数据以及通过大数据技术采集的外部社交网络数据和市场数据，对业务和市场经营状况进行总结，主要包括经营日报、周报、月报、季报和年报。

5．数据商业化

数据商业化是指企业通过自身拥有的大数据资产进行对外商业化，获得盈利。相比于国外，国内的数据商业化还处于探索阶段。数据商业化包括营销洞察、大数据监测和决策支撑服务。①营销洞察。美国电信运营商Verizon成立了专门的精准营销部门，主要用于提供精准营销洞察和商业数据分析服务。例如，在美国商家最为看重营销场合，Verizon对观众的来源进行了精确的数据分析，因此球队能够了解到观众对赞助商的喜好等。②大数据监测和决策。在客流和选址方面，西班牙电信成立了动态洞察部门开展大数据业务，主要为客户提供数据分析打包服务。该公司与市场研究机构GFK进行合作推出的产品“智慧足迹”通过完全匿名和聚合的移动网络数据，帮助零售商分析顾客来源和各商铺、展位的人流情况以及消费者特征和消费能力，并将洞察结果面向政企客户提供客流分析和零售店选址服务。在公共事业服务方面，法国电信运营商的通信解决方案部门承担了法国很多公共服务项目的IT系统建设工作，如法国高速公路数据监测项目，对其每天产生的记录进行分析就可以为行驶的车辆提供准确及时的路况信息，从而有效提高道路通畅率。

由于我国运营商的区域化运营，各地区分公司会分别存储通信企业的数据，没有进行统一和整合，导致“数据孤岛”效应严重。因此，我国通信大数据仍然处于初级探索阶段。通信行业数据的整合和统一是大数据运用的重要一步。目前我国通信行业正着手准备这方面的工作，相信中国的通信行业大数据在互联网的竞争压力下会发展得更快。