整合运营商内部大数据全面转型存量经营
运营数据整合方案
运营数据整合方案一、背景随着信息化的发展，企业数据量不断增加，数据来源也越来越多样化。
如何整合这些数据并加以分析，从中发现商机并提高企业的效益，成为了企业运营管理中的一项重要工作。
因此，制定一套科学、完备的运营数据整合方案至关重要。
二、目标1. 整合各部门数据：将来自各个部门的数据汇总整合，并建立数据仓库，以便企业管理层全面了解企业运营情况。
2. 数据分析提升效率：通过对业务数据进行深度分析，发掘商机并提高效率，提高企业盈利能力。
3. 构建数据保障体系：确保数据的安全性和完整性，防止数据泄露和损坏，确保运营数据的有效性和可用性。
三、内容1. 数据整合首先，需要建立数据仓库。
数据仓库是企业中存储、整合、管理和分析数据的基础设施。
通过数据仓库，可以将企业各个部门的数据进行整合，形成统一的数据源。
数据仓库的建设需要根据企业的实际需求，选择合适的技术和工具，并制定相应的规范和流程。
其次，要建立数据整合平台。
数据整合平台是通过技术手段将不同来源的数据进行整合的工具。
通过数据整合平台，可以实现不同数据源之间的数据交换、转换和整合，为数据分析提供原始数据。
2. 数据分析需要建立数据分析模型。
数据分析模型是对原始数据进行加工处理，从中挖掘有价值的信息的一套方法。
建立数据分析模型需要考虑数据的类型、业务需求以及分析目标，选择合适的分析方法和工具，并设计有效的分析流程。
其次，要加强数据分析人员的培训。
数据分析需要一定的专业知识和技能，包括数据挖掘、统计分析、模型建立等方面的知识。
通过培训，可以提高数据分析人员的能力和水平，为企业的数据分析提供支持。
3. 数据保障对数据进行保护是数据整合方案中的重要环节。
为了确保数据的安全性和完整性，需要建立健全的数据保护体系，包括数据备份、存储、加密、权限管理等方面的措施。
同时，还需要对数据进行监控和风险评估，及时发现并处理数据安全问题。
另外，建立数据质量管理体系也是至关重要的。
数据质量管理是保障数据有效性和可用性的一项工作，包括数据清洗、校验、纠错等工作。
未来银行的四大发展趋势
未来银行的四大发展趋势精选资料未来银行的四大发展趋势在信息经济和互联网金融冲击下，在金融媒介多元化竞争中，商业银行如果不改变将难以应对快速变化的市场和客户需求。
因此，有人预言商业银行将成为“21世纪行将灭绝的恐龙”。
而我认为，行将灭绝的可能只是商业银行的传统经营模式，市场和客户在进化，商业银行在进化，未来商业银行的形式和承载内容将迥异于当今。
虽然我们现在还无法确定未来银行到底是什么样，但一些方向性的趋势值得我们重视。
方向之一：未来银行可能是数据驱动的银行大数据时代已经悄然来临。
大数据用来描述规模巨大、类型复杂的数据集合，被誉为是继云计算、物联网之后，IT产业又一次颠覆性技术变革，引起各方高度关注。
2011年，著名咨询公司XXX宣布“大数据”时代已经到来；近年来，XXX、甲骨文、SAP等业界巨头纷纷收购与大数据有关公司，加速布局大数据领域；2012年，XXX报告《大数据，大影响》称大数据像货币和黄金一样，成为新的经济资产；2012年，XXX宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，旨在增强对海量数据的搜集和分析萃取能力。
可修改编辑精选资料通过大数据技术和数据挖掘分析，商业银行将整合内外部数据资源，提供全新沟通渠道和营销手段，提升客户体验；丰富客户全景视图，挖掘既有客户需求，创造新的客户需求，提升客户价值创造能力；优化运营流程，提升管理精确度，研究预测市场营销效果，提高经营管理水平。
具体体现为：一是大幅提升客户体验。
大数据对银行意味着巨大商机，运用大数据可以强化客户体验，提高客户忠诚度，那些善于利用数据分析引导决策的银行将获得更多竞争优势。
通过大数据挖掘和分析，银行将由“被动”提供产品向“主动”设计产品转变，由“广泛撒网”营销向“精准制导”营销转变，由“经验依赖”决策向“数据依据”决策转变；银行对客户行为惯和偏好进行分类汇总，提炼出客户需求信息，将即时或潜在需求的产品和服务有针对性地推送给客户；优化各类营销资源配置，以合适的营销渠道和促销策略对客户实施精准营销；为客户量身打造金融解决方案，推行客户自主定制服务，极大改善客户体验。
运营商大数据解决方案
运营商大数据解决方案
《运营商大数据解决方案》
随着移动互联网的快速发展，运营商面临着巨大的数据量和复杂的数据分析需求。
为了更好地满足用户需求，提高运营效率，运营商急需一套高效的大数据解决方案。
运营商大数据解决方案主要包括数据收集、存储、处理和分析四个环节。
首先，数据收集要覆盖各个业务系统和移动应用，将用户行为、业务数据等各种信息进行实时、准确地采集。
其次，数据存储需要具备高容量、高可靠性、高可扩展性的特点，以满足庞大数据量和不断增长的需求。
接着，数据处理需要进行清洗、转换、整合等工作，使得数据能够被更好地利用和分析。
最后，数据分析则是运营商大数据解决方案的核心，通过各种算法和模型对数据进行深度挖掘，从而发现用户行为规律、业务趋势等有价值的信息，为运营商决策提供有力支持。
针对以上环节，各大互联网公司纷纷推出了针对运营商的大数据解决方案。
例如，华为的“云的力量”解决方案可以帮助运营商构建高容量、高可靠性的数据存储平台，并利用先进的计算能力和分析模型对数据进行深度挖掘；阿里巴巴的“大数据洞察”产品则提供了完整的数据收集、存储和处理解决方案，帮
助运营商更好地理解用户行为和业务趋势。
通过运营商大数据解决方案的应用，运营商可以更好地了解用户需求、提高产品和服务质量，改善营销策略，提升用户满意度和忠诚度，从而实现商业目标和不断提升竞争力。
综上所述，运营商大数据解决方案在当前移动互联网时代发挥着重要作用，不仅能够满足运营商对数据的需求，还能够帮助运营商更好地发展业务和服务用户。
随着大数据和人工智能等技术的不断发展，相信运营商大数据解决方案也将不断完善和升级，为运营商的发展带来更多机遇和挑战。
数据整合运营方案
数据整合运营方案一、背景随着互联网技术的迅猛发展，数据已经成为企业运营中不可或缺的重要资源。
然而，大部分企业的数据存在于不同的系统和数据源中，难以集成和整合，导致数据分散，信息孤岛，无法发挥其最大的价值。
因此，数据整合运营成为了企业必须要关注和解决的一个重要问题。
数据整合运营是通过集成和整合企业内部和外部的各种数据源，包括结构化数据、非结构化数据、实时数据、历史数据等，以实现数据的有效管理、利用和分析，从而为企业提供更加准确、全面、及时的信息支持，帮助企业进行业务决策和运营优化。
二、数据整合运营的目标1. 提高数据质量和一致性。
通过整合数据，消除数据冗余和不一致，确保数据的准确性和一致性。
2. 实现数据的共享和流通。
将不同部门、不同系统中的数据进行整合汇总，实现数据的共享和流通，提高数据的利用价值。
3. 提升数据治理能力。
通过整合数据，实现对数据的规范管理和监控，提升数据的安全性和治理能力。
4. 提高业务决策效率。
通过整合数据，为企业提供更准确、全面和及时的信息支持，帮助企业进行业务决策和优化。
5. 降低数据管理成本。
通过整合数据，减少数据的冗余和重复管理，实现数据管理成本的降低。
三、数据整合运营的关键技术和流程数据整合运营涉及到多种关键技术和流程，主要包括数据集成、数据清洗、数据转换、数据存储和数据分析等方面的工作。
1. 数据集成数据集成是数据整合运营的基础，通过数据集成技术，将不同来源的数据进行整合和汇总。
数据集成技术主要包括ETL（抽取、转换、加载）、数据同步、数据复制、数据挖掘等技术。
通过这些技术，可以将企业内部和外部的各种数据源整合到统一的数据仓库或数据湖中，为企业的数据分析和决策提供数据基础。
2. 数据清洗数据清洗是数据整合运营中非常重要的一个环节，通过数据清洗技术，可以对数据进行去重、排错、标准化等处理，确保数据的质量和一致性。
数据清洗技术主要包括数据清洗工具和算法等，通过这些技术可以提高数据的质量和可靠性。
商业银行如何实现数字化运营的转型
商业银行如何实现数字化运营的转型随着科技的飞速发展和数字经济的兴起，传统的商业银行面临着巨大的挑战和机遇。
为了适应时代发展的需求，商业银行需要进行数字化运营的转型。
本文将探讨商业银行实现数字化运营转型的相关策略和措施。
一、建立强大的IT基础设施实现数字化运营的转型首先需要商业银行建立起强大的IT基础设施。
这包括高速稳定的网络、可靠的数据中心和先进的硬件设备。
银行应该加大对信息技术的投入，引进具有领先技术水平的硬件设备和软件系统，提高数字化运营的效率和安全性。
二、加强数据管理和分析能力商业银行拥有大量的客户数据和交易数据，但如何对这些数据进行有效地管理和分析成为数字化运营转型的关键。
银行需要建立起完善的数据管理系统，实现数据的收集、整合和存储。
同时，银行还需要利用数据分析技术来挖掘数据背后蕴藏的价值，为银行业务的发展提供有力的支持。
三、提供全面的数字化产品和服务数字化运营的转型要求商业银行提供全面的数字化产品和服务，以满足客户多样化的需求。
银行可以开发各类手机银行App、互联网银行平台和电子钱包等数字化产品，方便客户进行线上交易和查询。
同时，银行还可以利用大数据和人工智能技术，为客户提供个性化的金融规划和投资建议。
四、加强网络安全意识和技术防护数字化运营的转型给商业银行带来了更大的网络安全风险。
为了保障客户的资金安全和信息安全，银行需要加强网络安全意识和技术防护能力。
建立起完善的网络安全管理制度，加强员工的网络安全培训和教育，并引入网络安全技术和设备，提升网络安全的防御能力。
五、与科技企业合作，推动创新发展商业银行实现数字化运营转型需要与科技企业进行深度合作，共同推动金融科技的创新发展。
商业银行可以与科技企业合作开展支付、资金清结算等领域的创新试点项目，探索新的商业模式和服务方式。
通过与科技企业的合作，商业银行可以借助其技术和创新能力，加速数字化运营的转型进程。
六、加强监管与合规数字化运营的转型需要商业银行加强监管与合规意识。
以全面深化改革推动运营商转型升级
再 次 。 突破 企业 转 型发 展瓶 颈 需要 电信
一
、
正确 认识企 业 转型发 展 面临 的新形 势
当前 ，我 国电信运 营商转型发展正处于 关键时期 ，如若不能抓住移动互联网迅猛发 展的机遇 ， 企业发展将难 以为继。 在 当前形势 下 推进 企业 转 型发 展升 级 ，必 须 对企 业 面 临 的新 形势 有一 个清 醒认识 和准 确把 握 。 韵， 我陶电信运营商转 型发喂正处 童 ： 焚键 时 期 ， 如 若 能抓 住 移动 互 联 润迅 猛发 鹾的机遇 ． 企娅发鹾将难以为继 程 渍形 势 推进企妲转型发鼷升级 。 必域对企业商 嗡的新 形势苻 一 一 个清醒认识和准确把握 ：
为全 面 深化 改革 的重点 、让 市场 在 资源 配 置
中起决定性作用 、 积极发展混合所有制经济 、 推动 国有 企业 完 善 现代 企 业制 度 、深 化 干部
人事制度改革 以及深化企业 内部管理人员能 上能下 、 员工 能进 能 出 、 收人 能 增 能减 的制度 改革等论述 ， 为我 国 电信 运 营 商 改 革 、 发展 、
以全 面深化改革 推 动运营 商转型 升级
口文 ／ 胡 世 良
当前 ，我国电信运营商转型发展面临的 内外部环境发生 了深刻变化 ，企业转型发展 面临 着突 出矛 盾和挑 战 。 主要体 现在 ： 面临竞 争压力越来越大 ，收入增长由两位数增长进
入 个 位数 增长 ；创新 业 务发 展 还没 有 真正 取 得突破 ， 与行 业领 先企 业 差距 较 大 ； 企 业持 续 发 展 面 临较大 压 力 ，发 展方 式 转变 还 不够 到 位， 机 制 体制 不 活 ， 员工 缺 乏 创 新 动 力 ， 企 业
大数据与运营商变革_王志军
业务运营
运营商
网络运营要素 覆盖：广域、深度 技术领先：速度 用户规模 盈利模式 仍是电信运营商的优势领域
网络运营
中国联合网络通信有限公司
2
移动互联网的快速发展给运营商带来挑战
业务的吸引力发生转移：移动互联网对运营商业务产生冲击
业务被分流
移动互联网OTT分流运营商传统业务 语音：Viber、Line2、Skype、微信 电话本 短彩信：微信、iMessage、米聊、 KIK 视频通话：FaceTime 创新型业务层出不穷 创意能力和孵化周期都远超前于 电信增值业务 同质业务更加吸引用户 内容更加新颖，如互联网视频业 务的访问量远高于运营商
22
上网记录详单，实现透明消费
移动互联网流量消费争议跃升用户通信服务投诉首位！
数据流量消费远不如语音消费清晰透明：流量看不见，摸不着
告诉我，我去 了哪儿？给我 流量详单！ 用户 一些用户对3G业务流量产生及计费方式不了 解，主观认为自己未使用或使用较少数据流量， 某iPhone合约计划用户，在凌晨零点到4点之间手 3G客户数据流量问题争议占3G业 由此引发的 在其得知因受计量设备限制无法向其提供数据流量 务投诉达 7-10%，个别省分比例高达 去向后，以涉嫌欺诈消费者为由向法院提起诉讼
基于大数据平台的应用 IDC/EDC 数据
网络
数据
数据
终端/终端侧应用
中国联合网络通信有限公司
19
主要内容
1
这是一个变革的时代 运营商中的数据 大数据助力运营商转型发展
2
3
4
小结
中国联合网络通信有限公司
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大数据是运营商转型变革的重要抓手
以系统化思维推进电信运营商数字化转型
32绘制数字化转型蓝图发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。
顺应数字经济发展的大势，电信运营商高度重视加强数字化转型的前瞻性、战略性、系统性布局，纷纷将数字化转型旗帜鲜明地写入企业发展战略，将数字化转型作为公司实现高质量发展、加快建设世界一流企业的核心抓手。
中国电信深入落实云改数转战略，本质内涵是以客户为中心，强化科技创新核心能力，建设云网融合、绿色安全的新型信息基础设施，夯实绿色发展和网信安全底座，构建数字化平台枢纽，打造合作共赢生态，深化体制机制改革，为客户提供灵活多样、融合便捷、品质体验、绿色安全的综合智能信息服务。
中国移动持续深化落实创世界一流“力量大厦”战略，以“推进数智化转型、实现高质量发展”为主线，在“5G+”计划的战略基石上，聚焦“三转”（即由通信服务转向信息服务，由移动市场转向个人、家庭、政企、新兴“CHBN 市场”，由资源要素驱动转向创新驱动）、“三化”（即线上化、智能化、云化）、“三融”（即融合、融通、融智）、“三力”（即能力、合力、活力）的战略内核精准发力，围绕网络、产品、中台、科技、组织、生态提出了“六个数智化”转型关键行动。
中国联通主动服务和融入国家战略大局，以“奋力建设具有全球竞争力的世界一流企业”为牵引，以“数字化、网络化、智能化”为主线，制定了“1+9+3”战略规划体系，明确了“数字信息基础设施运营服务国家队、网络强国数字中国智慧社会建设主力军、数字技术融合创新排头兵”的新定位，战略升级为“强基固本、守正创新、融合开放”，全面发力数字经济主航道，战略布局“大联接、大计算、大数据、大应用、大安全”五大主责主业，加快建设新型数字央企。
升维数字化业务赛道数字技术催生新的应用场景、商业模式和新兴业态，电信运营商积极推动产品和服务创新，寻求信息服务新发展。
加大数智生活和智慧家庭应用供给力度中国电信丰富5G 特色应用和权益体系，深耕数字生活产品和服务，进一步推进智慧家庭和智慧社区、数字乡村融通互促、联动发展。
运营商大数据 解决方案
运营商大数据解决方案
《运营商大数据解决方案》
随着信息时代的发展，大数据技术在各个行业中得到了广泛应用，其中包括了运营商行业。
运营商拥有海量的用户数据，而如何利用这些数据来提升运营效率以及服务质量成为了运营商面临的重要问题。
为了解决这一问题，运营商们开始积极探索大数据解决方案。
首先，大数据技术可以帮助运营商进行用户画像分析。
通过分析用户的通话记录、上网习惯、定位信息等数据，可以帮助运营商更加清晰地了解用户的消费习惯、需求以及偏好，从而有针对性地推出更合适的服务和产品。
其次，大数据还可以用于预测用户流失。
通过分析用户的活跃度和使用习惯，可以预测出哪些用户有可能会流失，从而及时采取措施留住这些用户，降低用户流失率。
另外，大数据还可以用于网络性能优化。
运营商拥有海量的网络数据，通过大数据分析，可以发现网络拥堵、覆盖盲区等问题，并进行精细化的优化，从而提升网络性能，提升用户体验。
除此之外，大数据还可以帮助运营商进行精准营销。
通过对用户数据的分析，可以实现精准定位，准确推送个性化的营销活动，提高营销效果。
总的来说，大数据技术为运营商提供了丰富的运营数据，并为
其提供了解决方案，让运营商能够更加精准地了解用户，提升服务质量，降低成本，从而更好地应对市场的竞争。
随着大数据技术的不断发展和完善，相信运营商在未来的运营中会有更多的创新应用。
电信运营企业如何应对市场变革和数字化转型
电信运营企业如何应对市场变革和数字化转型随着科技与互联网的快速发展，电信运营企业面临着市场变革和数字化转型的双重挑战。
在这个全新的时代背景下，企业如何应对市场的变革以及如何进行数字化转型，将直接影响其未来的发展。
一、市场变革带来的挑战市场激烈的竞争和变革给传统的电信运营企业带来了巨大的挑战。
随着互联网的普及，用户对于通信服务的需求也发生了巨大的变化。
传统的通信服务如语音电话和短信已经无法满足用户的多元化需求。
用户更加依赖于移动互联网和大数据应用，对于更快速、安全、便捷的通信服务提出了更高的要求。
此外，新兴的互联网企业通过创新的商业模式和技术手段，进一步瓦解了电信运营企业的市场份额。
典型的例子是即时通讯软件的兴起，如微信、WhatsApp等，这些应用不仅提供了免费的即时通讯服务，还提供了诸多增值功能。
用户量的大幅增长使得电信运营企业的传统通信服务受到了冲击。
二、数字化转型的必要性针对市场变革所带来的挑战，电信运营企业需要进行数字化转型。
数字化转型包括技术、业务和组织等多个方面的改变，旨在通过创新和变革来满足用户的需求，保持竞争优势。
首先，在技术方面，电信运营企业需要加快网络建设和技术升级，提升网络带宽和覆盖范围，以满足用户对于高速、稳定的通信服务的需求。
同时，利用云计算、大数据和人工智能等先进技术，构建智能化的网络应用和服务平台，提供更加个性化和智能化的通信服务。
其次，在业务方面，电信运营企业应积极拓展业务领域，推出具有差异化竞争优势的产品和服务。
通过与相关产业的合作，开展互联网+业务，拓展物联网、云计算、金融科技等新兴业务，以满足用户多元化的需求。
同时，注重用户体验，提供更加便捷、个性化的服务，例如在线客服、移动支付等。
最后，在组织方面，电信运营企业需要转变传统的组织架构和管理模式，打破部门壁垒，激发员工的创新力和激情。
建立灵活的组织机制，与外部创新资源进行合作，实现技术创新和业务创新的高效对接。
运营商数智化转型方案
运营商数智化转型方案一、引言随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，各行各业都面临着巨大的转型和挑战。
作为通信行业的重要一环，运营商也需要紧跟时代的步伐，加快数字化、网络化和智能化转型，为用户提供更优质的服务。
二、数字化转型数字化转型是运营商数智化转型的基础，它包括数字化服务、数字化运营和数字化管理三个方面。
1. 数字化服务运营商可以通过引入云计算、大数据、人工智能等新技术，打造数字化服务平台，为用户提供更加个性化、智能化的服务。
例如，运营商可以基于用户的通信记录和需求，通过算法推荐适合用户的套餐和增值服务，从而提升用户的满意度和忠诚度。
2. 数字化运营数字化运营是指运营商利用数字技术对运营过程进行优化和改进，提高运营效率和降低成本。
运营商可以通过建设智能化的网络和设备监控系统，实时监测网络运行状态，及时发现和解决问题，提高网络的稳定性和可靠性。
此外，运营商还可以利用大数据和分析技术，对用户的行为和需求进行深入分析，优化运营策略和资源配置，提高运营效益。
3. 数字化管理数字化管理是指运营商利用数字技术对企业内部的管理进行优化和改进，提高管理水平和决策效率。
运营商可以建设智能化的运维管理平台，集中管理和监控网络设备的运行状态，降低设备故障率和维修成本。
此外，运营商还可以利用大数据分析技术，对企业的运营数据和人员绩效进行深入分析，为决策提供科学依据。
三、网络化转型网络化转型是指运营商从传统的硬件网络向软件网络的转变，实现网络的虚拟化、自动化和智能化。
1. 网络虚拟化网络虚拟化是指将传统的物理网络中的功能，如路由、交换、防火墙等，通过软件定义网络（SDN）技术进行虚拟化，并集中控制和管理。
运营商可以通过网络虚拟化，提高网络的灵活性和可扩展性，降低网络设备的部署和维护成本。
2. 网络自动化网络自动化是指利用自动化技术对网络的配置、管理和运维进行自动化，减少人工干预，提高运维效率和网络的稳定性。
运营商可以通过引入网络自动化技术，实现网络设备的自动配置和故障自愈，提高网络的可靠性和可用性。
通信运营商的存量经营
通信运营商的存量经营2013年1月9日，中国移动2013年工作会议在北京召开，中国移动集团公司总裁李跃提出存量经营、流量经营、集客经营作为今年发展的三大驱动力，以推进中国移动战略转型和持续健康发展。
由于流量经营和集客经营事关运营商的战略转型，于是很快被通信业高度重视。
网上早已涌现出众多流量经营和集客经营的文章，而存量经营则鲜有人讨论。
在此，我愿与大家探讨一下关于“存量经营”（本文仅讨论通信运营商，不涉及其他行业）的点滴。
一、存量经营的定义顾名思义，从字面上看，存量经营即运营商针对现有客户，以提升客户忠诚度、释放客户价值为目的的一系列经营方针和策略，主要是通过客户信息挖掘、精细化管理、差异化服务来实现客户保有和价值提升。
之前听到更多的是“存量保有”，从“保有”到“经营”，也体现出了运营商对流失率的控制更有信心，除了要留住客户，还要对客户的价值进行挖掘和提升。
从广义上来说，运营商通过良好的网络支撑、精细化的管理保障和真诚的服务引导（至优网络、至精管理和至诚服务）来提升客户的体验和感知，最终带来客户价值的提升，都可以算做存量经营。
所以存量经营的涵义是非常广的，囊括了运营商除拓展新客户外的大部分经营活动，除了前端的市场活动，还包括后端的支撑活动（如网建、网优、IT系统完善等）。
二、存量经营的重要性如果说流量经营和集客经营是为了谋发展，存量经营则是为了求生存，生存是发展的前提和基础，其重要性也就不言而喻了。
随着移动用户市场日趋饱和（2012年12月工信部数据，我国移动用户数已逾11.04亿，渗透率超过了80%），移动用户增量市场的空间不断减少、增速日益放缓，运营商对存量市场的依赖程度将不断增加。
2011年中国移动大幅缩减KPI考核指标，从19个减到13个，取消了数据业务、TD用户数和集团客户数考核指标，重点调高了利润和客户满意度指标，这个也被解读为中国移动存量经营时代到来的标志（目前竞争形势下简单通过优惠促销来保有客户会导致企业损失一部分利润，不利于行业发展，但存量经营却可以带来更多的利润）。
运营商大数据 解决方案
运营商大数据解决方案一、引言在信息化时代，大数据已经成为各行各业的核心资源之一。
运营商作为电信行业的重要一环，拥有庞大的用户基础和海量的数据资源。
如何充分利用运营商的大数据资源，提升运营商的核心竞争力，成为了当前亟需解决的问题。
本文将介绍运营商大数据的概念和特点，并提出一些解决方案，希望能够对运营商的大数据应用提供一些有益的启示。
二、运营商大数据的概念和特点1. 概念运营商大数据是指由运营商收集、存储和分析的大规模数据集合。
这些数据主要包括用户的通信记录、通话时长、短信记录、上网记录等。
2. 特点（1）海量性：运营商每天都会产生大量的用户数据，根据中国移动的数据统计，截至2019年底，中国移动的总用户数已经接近10亿。
（2）实时性：运营商的数据记录几乎是实时的，通过对这些数据的分析，可以获取实时的用户行为信息和市场动态。
（3）多样性：运营商数据的种类繁多，涵盖了通信、网络、业务等多个方面，可以为运营商提供全面、多维度的信息。
（4）价值性：通过对运营商数据的深度挖掘和分析，可以为运营商提供有价值的商业智能，帮助运营商进行精准运营和精准营销。
三、运营商大数据的应用场景1. 用户行为分析运营商可以通过对用户的通信记录、上网记录等数据进行分析，了解用户的日常行为习惯、消费偏好等信息。
运营商可以根据用户的行为特征，精准推送个性化的服务和优惠活动，提高用户的满意度和忠诚度。
2. 精准营销运营商可以利用用户的通信记录和上网记录等信息，对用户进行标签分类和挖掘，然后根据用户的标签特征，进行精准的营销。
例如，当用户在某个应用上浏览了手机壳的广告时，运营商可以通过数据分析，判断用户对手机壳有购买需求，然后向用户推送相关的手机壳产品。
3. 客户关系管理运营商可以通过运营商大数据系统，对用户的通信、业务、服务等全流程进行跟踪和管理，帮助运营商建立完整的客户关系管理系统（CRM），提供更好的用户服务和支持。
4. 业务优化通过对运营商大数据的分析，可以发现业务流程中的瓶颈和问题，进而对业务流程进行优化。
大数据时代的电信运营商转型发展
大数据时代的电信运营商转型发展在大数据时代，电信运营商成为了信息传播的重要基础设施，扮演着至关重要的角色。
然而，在信息时代的变革中，电信运营商面临着前所未有的挑战，需要进行转型与发展。
一、运营商面临的挑战首先，信息技术的迅猛发展，导致了电信运营商对传统业务的依赖度越来越低。
如今，人们通过社交媒体、移动端应用等方式获取信息的趋势越来越明显，而电信运营商的传统基础设施已经难以适应这种变化。
其次，市场竞争的加剧，也让电信运营商面临巨大压力。
新一代的互联网企业，通过先进技术和创新商业模式，正在不断冲击电信运营商的市场份额。
在如今市场环境中，电信运营商需要寻找新的商业模式，以提升自身的竞争力。
最后，随着用户对信息化服务需求的更加多样化，电信运营商需要通过差异化服务来满足用户的需求。
然而，传统业务模式无法满足用户个性化需求，电信运营商必须寻找新的服务方式。
二、实现转型与发展的途径面临挑战，电信运营商需要通过转型与发展来应对。
以下是一些实现转型与发展的途径：1. 大数据技术的应用。
通过大数据技术的应用，电信运营商可以获得用户行为和偏好的深度分析，帮助其更好地了解用户需求，优化服务。
例如，通过用户行为分析，电信运营商可以提供更加精准的服务，如个性化推荐、基于用户需求的定制服务等。
2. 加强与互联网企业合作。
电信运营商可以与互联网企业合作，共同探索新的商业模式。
例如，与大型电商平台合作，通过线上线下的混合模式，将传统的实体店融入到线上购物的生态系统中，创造更好的消费体验。
3. 建立智能化服务系统。
电信运营商可以通过建立智能化服务系统，提供更加智能化、便捷化的客户服务。
例如，在客服领域，电信运营商可以通过AI技术，提供自然语言处理、语音交互等多种服务方式，提升用户满意度。
4. 推动业务与产业融合。
电信运营商可以通过与其他产业企业的融合，共同开展业务的探索和创新。
例如，在智慧城市建设过程中，电信运营商可以与城市管理等部门合作，建设信息化基础设施和提供相关服务。
大数据成为运营商转型的突破口
龙源期刊网 大数据成为运营商转型的突破口作者：张力平来源：《通信产业报》2016年第01期电信运营商天然具备真实可靠的社会关系数据，而这些数据正是最具战略性的资产。
对饱受“OTT冲击”和“管道化困扰”的电信运营商来说，探索和发展大数据是电信运营商最明智的选择和最好的出路。
电信运营商发展大数据具有其他行业无可比拟的优势。
网络时代，电信运营商是数据交换中心，电信运营商的网络还有业务平台支撑系统，每天会产生大量具有丰富内在价值的数据。
电信运营商掌握的数据全面充足。
电信领域中，数以亿计的通信用户基数保证了数据的海量和多元性。
因此，笔者认为，电信运营商可以通过对海量数据的有效分析，深度挖掘用户需求，建立业务模式，实现精细化营销，支撑电信运营商内部的语音、数据增值等服务。
运营商应该利用商业智能系统深度挖掘大数据“金矿”，识别和感知用户行为，分析用户需求的演进方向，创新商业模式和业务模式，改善用户体验、优化网络质量、做好市场决策、推动业务创新，给电信运营商带来更精准的商业洞察力，提升其在价值链上的位置。
通过为用户提供个性化、差异化的客户体验实现单位流量价值的最大化，可以形成新的具有核心竞争力的经济模式。
同时，电信运营商基于用户行为分析、行为理解、行为预测的客户深度洞察，形成可对外开放、可商业化的核心能力，从而实现商业模式的创新，给电信运营商带来新的盈利空间。
目前，国内电信运营商由于技术、数据系统限制、用户隐私和商业模式不明确等问题，大数据运营尚处在探索阶段。
笔者认为，在大数据业务开发中，电信运营商应在技术上采取更加系统、全面的方式，不断提高客户资料管理系统的安全保护能力，加强账号管理，采取更加科学完善的技术措施和操作规范，对用户隐私进行保护。
只有如此，才能在大数据分析的基础上进行商业模式创新和业务创新，才能在激烈的竞争中立于不败之地。
运营商如何进行数字化转型
运营商如何进行数字化转型在当今以数字化为主导的时代，数字化转型已成为运营商不可忽视的趋势。
数字化转型是指将商业模式、流程、服务和产品转化为数字化形式，以提高业务效率和客户体验，增强企业竞争力并创造更多商业价值。
那么，运营商如何进行数字化转型呢？一、营造数字化文化数字化转型的核心是文化，这意味着珍视和创造数字化转型的文化、愿景和价值观。
这需要领导层从顶层设计开始，推动企业数字化战略的制定和实施。
同时，为员工提供数字化技能培训，鼓励员工创新和探索数字化转型的新模式和方法。
二、建设数字化平台构建数字化平台是整个数字化转型的基础。
这是通过数字化技术来实现企业业务集成，提高业务效率和客户体验的平台。
数字化平台应支持多种数字化技术，如人工智能、物联网、云计算等，并能与第三方数字化平台进行集成，以实现全面的数字化转型。
三、升级网络基础设施网络基础设施对于数字化转型至关重要。
运营商应该按照业务需求加速网络技术的升级。
例如，5G网络可以提供更快、更稳定、更安全的通讯服务，同时，运营商还可以通过5G网络向企业提供定制化服务，为数字化转型提供更多的支持。
四、推进业务数字化业务数字化是数字化转型的核心，是用数字化技术实现业务优化的过程。
运营商可以通过数字化技术对现有业务进一步优化，例如，通过云计算和物联网技术来构建智能化场所，提高运营和管理效率；通过大数据和人工智能技术来构建智能化客户服务系统，提高客户满意度。
五、开放数字化生态数字化转型需要行业内多方的协同推进。
通过开放数字化生态，运营商可以与运营商、客户、供应商、科技公司和创业公司进行合作，创造更多的商业价值。
数字化转型通常需要跨越不同的行业和领域，开放数字化生态可以促进各方面共同发展。
总之，数字化转型已成为当今企业生存和发展的必然趋势，而运营商在这一过程中也不可避免。
通过打造数字化文化、建设数字化平台、升级网络基础设施、推进业务数字化和开放数字化生态，运营商可以实现数字化转型，探索更多数字化商业模式，提高企业竞争力和客户满意度，创造更多的商业价值。
浅析电信运营商存量经营体系
浅析电信运营商存量经营体系随着通信市场需求逐步饱和，新增市场减少，存量经营成为各运营商之间的主要增收来源。
本文着重对运营商存量经营体系进行分析，并在经营中予以应用。
标签：电信运营商;存量经营;体系如何有效提升存量经营能力，是运营商关注的重点，以下从存在问题、体系分析、实际应用等方面，对存量经营体系进行浅析。
一、存在问题随着通信市场的逐步饱和，电信运营商在激励的市场竞争中运营成本增加和利润率下降，需要高效的存量经营体系对庞大的用户群资源进行有效的经营，实现保有与增值。
二、存量经营体系分析依照水槽理论，通过提价值、稳质态来增加收入，通过降流失来控制收入流失，增加水槽内的整体客户收入。
以下围绕提价值、降流失和稳质态三条主线，对存量经营体系予以分析：（一）提价值利用5G运营契机，进一步挖掘用户需求，聚焦流量、宽带提速、融合扩群、精准换机、5G终端非5G套餐五类重点目标用户，通过精准营销平台进行分类统一画像，匹配销售话术，并由精准营销平台统一派单到各类触点渠道，进行针对性营销，营销结果由平台进行统一闭环管理，提升营销转化率。
（二）降流失围绕流失高风险客户，加大精准维系力度，重点推进欠费催缴、拆机挽留、到期续约和政企客户四大场景，通过精准营销平台执行派单全流程管控和具体落实。
抓客户协议到期前中后三个时期的续约动作，提前3个月开展续约工作，以线上渠道为主，加强短信营销频次;到期当月确保续约用户不欠费离网，并派发未续约用户到社区门店或发展人等线下渠道，组织续约营销;到期后跟踪续约用户的在网情况，尽量减少续约成功后又拆机离网的用户数量。
（三）稳质态通过推行极致融合、全家需求，以产品组合方式，稳定客户质态。
重点对标极致融合客户标准（包含2张及以上活跃号卡、1条及以上活跃宽带、1个计费电视以及智慧家庭产品），满足家庭移动、宽带、电视、智慧家庭产品（全屋WIFI、看家等）的整体需求，在具体执行上，对存量客户进行分类匹配政策进行升级，产品品类不足的予以增装，活跃度不足的开展促活营销。
运营商整合方案
运营商整合方案一、背景随着信息通信技术的快速发展，全球通信行业正经历着巨大的变革和发展。
在这一趋势下，运营商整合成为行业重要的发展方向之一。
运营商整合是指两个或多个独立的运营商通过合并、收购、联营等方式，最终形成一个更为完善、规模更大的运营商实体。
这种整合可以帮助企业更好地应对市场竞争，提高市场份额，改善经营效率，降低成本，并最终提升整体竞争力。
然而，运营商整合也面临着一些挑战和障碍，如整合后的系统兼容性、文化冲突、员工不稳定、品牌合并等问题，对于运营商整合的成功实施具有一定的挑战和复杂性。
在这样的背景下，本文将从业务整合、产品整合、技术整合等角度出发，探讨运营商整合的方案与实施方法。
二、整合方案1. 业务整合业务整合是运营商整合的重要环节。
在整合前期，需要对两个运营商的业务范围、市场定位、客户群体等方面进行分析和比对。
在此基础上，确定整合后的运营战略和定位，明确各自的业务边界和优势。
同时，需要结合整合双方的业务亮点，打造全新的产品和服务体系，提供更加丰富和优质的客户体验。
对于整合前的业务边界和运营模式，需要根据整合双方的特点和市场需求进行调整和优化。
这可能包括：业务范围的调整、产品线的整合、市场划分的重新规划等。
同时，新的整合运营商也需要对内部员工进行相关的业务培训和知识更新，以适应新的运营模式和业务要求。
2. 产品整合产品整合是整合后的重点工作之一。
在整合前，需要对各自的产品线进行详细梳理和分析，摸清每个产品的市场定位和特点。
对于一些重叠度较高的产品线，需要进行淘汰或整合，打造更加完善和连贯的产品矩阵。
在产品整合的过程中，可以通过引入新的产品、调整产品定价、优化产品特性等方式，来满足更多用户的需求和提升用户体验。
同时，也可以通过与第三方合作，引入更多的优质产品和服务，强化整合后的产品线。
3. 技术整合技术整合是整合后的重中之重。
在整合前期，需要对两个运营商的技术体系和平台进行详细的对比和评估。
大数据治理运营整体解决方案
04
隐私保护：尊 重用户隐私， 遵守相关法律 法规，保护用 户隐私权
感谢您的观看与聆听
汇报人：xx
数据治理团队： 包括数据治理 专家、数据分 析师、数据工 程师等角色。
数据治理安全及隐私保护
01
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安全策略：制定 严格的数据安全 策略，确保数据 安全
加密技术：使用 加密技术对敏感 数据进行加密， 防止泄露
访问控制：实施 严格的访问控制， 限制非授权人员 访问敏感数据
隐私保护：遵守 相关法律法规， 保护用户隐私， 防止数据滥用
02
数据质量标准：保证数据准确性、完整性和及 时性
03
数据管理规范：明确数据采集、存储、处理、 分析等环节的流程和职责
04
数据共享与合作：促进数据共享，提高数据利 用效率
05
数据合规性要求：遵守相关法律法规，确保数 据合规使用
06
数据运营绩效评估：建立数据运营绩效评估体 系，持续优化数据运营策略
数据运营组织及职责
技术挑战：数据 治理与运营涉及 多个领域，技术 难度大
解决方案：结合 大数据治理与运 营，提供整体解 决方案，帮助企 业实现数据价值 最大化
结合方案政策及标准
政策支持：政府出 台相关政策，推动 大数据治理与运营 结合
标准制定：制定大 数据治理与运营结 合的标准和规范
技术研发：投入研 发资源，推动大数 据治理与运营结合 的技术创新
02
建立数据治理组织，明确数据治理的 职责和分工
04
实施数据治理计划，按照数据治理政 策及标准进行数据治理工作
数据治理组织及职责
01
设立数据治理委员会，负责制定数据治理 策略和监督执行
运营商数智化转型实施方案
运营商数智化转型实施方案
随着信息技术的不断发展和智能化趋势的兴起，运营商行业正面临
着巨大的变革与挑战。
在这样的背景下，运营商数智化转型成为了
行业发展的必然选择。
为了更好地应对市场竞争，提升服务质量，
降低成本，运营商需要制定一套科学合理的数智化转型实施方案。
首先，运营商需要加强对数据的收集和分析能力。
通过建设大数据
平台，运营商可以实现对海量数据的实时采集和分析，从而更好地
了解用户需求、市场趋势和业务状况，为决策提供有力支持。
其次，运营商需要加强对人工智能技术的应用。
人工智能技术可以
帮助运营商实现智能化运营、智能客服、智能营销等多方面的应用，提升服务效率和用户体验。
另外，运营商还需要加强对物联网技术的应用。
通过物联网技术，
运营商可以实现对设备和物品的智能管理和监控，为用户提供更加
便捷和智能化的服务。
此外，运营商还需要加强对云计算和边缘计算技术的应用。
云计算
和边缘计算技术可以帮助运营商实现资源的集中管理和灵活调配，
提升运营效率和降低成本。
最后，运营商还需要加强对安全技术的应用。
随着信息化进程的加快，网络安全问题日益突出，运营商需要加强对网络安全技术的研发和应用，保障用户信息和数据的安全。
综上所述，运营商数智化转型实施方案应包括数据收集和分析能力的提升、人工智能技术的应用、物联网技术的应用、云计算和边缘计算技术的应用以及安全技术的应用。
只有全面提升技术能力，运营商才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现可持续发展。
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引言传统通信市场的日趋饱和，引发了运营商对于存量用户的关注，而随着大数据时代的到来，海量用户数据的深度挖掘为存量经营提供了可能[1]。
中国联通早在2012年就开始在大数据领域做出了诸多尝试：结合内外部数据的分析，剖析用户行为。
用户的价值提升是存量经营的最终目的，也是电信运营商需要不断思考的问题。
1 存量经营是运营商的必经之路1.1 存量经营关系运营商市场格局存量经营是指在一定时间内，持有一定数量的产品、货物、储备和资产的经营活动方式，运用到运营商来说，就是针对现有的客户(包含新入网用户)，制定各种营销策略，实现精细化管理、差异化服务，从而实现客户的保有和价值的提升[2]。
截止到2016年底，中国联通移动出账用户达刘颖慧 刘静沙 许丹丹中国联通研究院 北京 100176摘 要 移动互联网技术的高速发展和智能终端的快速普及，使各行各业的数据流量爆炸式增长，也使得传统通信市场趋于饱和；因此如何保有用户、提高价值成为运营商研究的新课题。
文章分析存量经营的必要性及面向存量经营的精准营销流程，以用户画像为基础，阐述用于支撑内部存量经营的精准营销实践，为电信运营商的发展方向提供了思路。
关键词 通信行业；大数据；存量经营；精准营销；用户标签整合运营商内部大数据 全面转型存量经营到2.64亿，其中4G 用户约1.05亿，4G 渗透率已达39.7%。
全年移动用户净增1,151万，移动出账用户ARPU(average revenue per user ，平均每个用户每月贡献的业务收入)达到人民币46.4元。
中国电信移动出账用户达到2.15亿，而中国移动出账用户达到8.49亿，其中净增2266万，4G 新增用户达2.23亿，如图1所示。
从以上数字不难看出，当前的中国通信行业，用户已基本饱和，运营商之间的用户增减绝大部分都是用户转网所致，新增十分有限。
图1 2016年运营商用户数量对比数量/亿面对这种竞争态势，提高存量用户的价值显得格外重要。
在充分竞争的市场中，用户只会选择更好的服务，因此，存量经营，是现今运营商发展的必经之路，只有保有用户，提升价值，运营商才能做到三分天下有其一。
1.2 存量经营是基于场景的数据经营互联网技术的日新月异，改变了传统的商业模式，运营商也从重资产模式向轻资产转化，比如基站的运维逐渐交由铁塔公司管理，数据正逐渐成为运营商的核心资产。
运营商的存量经营数据主要来源于服务于企业管理、生产运营、客户服务的IT系统和业务平台。
这些数据提供最核心的基础数据，覆盖面十分广泛，既包括了用户的基础属性信息、语音流量话单信息和终端等数据，又包括了运营商的基站、网络宽带、固定电话等数据，数据量已经达到PB级别。
而这其中，用户身份数据的数据价值最高，也是大数据运营中最重要且需要着重保护的用户隐私数据。
在用户使用移动终端上网时，运营商从网络侧进行采集和解析，包括用户访问APP时产生的流量、上网行为发生的地理位置、访问网站的频次时间等行为数据，为后续用户的行为分析打下了基础。
首先是基础网络覆盖的广泛性，运营商的网络几乎覆盖了所有的生活场景，用户可以随时进行无缝切换，保证了数据的连续性；其次是数据传输的稳定性和安全性，运营商四通八达的传输网络可以保证数据流从源端到目的端的快速有效传输；最后是数据存储的可靠性，运营商的IDC机房可以海量存储数据源，多重技术保障确保数据安全。
1.3 客户为中心，存量经营贯穿用户生命周期用户从入网开始就成为存量用户，存量经营要贯穿用户整个生命周期，并根据不同时期的用户特点，针对性向其推介产品和服务。
用户的生命周期如图2所示。
也就是说，存量经营需要对每个客户都要进行差异化服务，满足不同的需求，并对有流失可能的用户进行有针对性的维挽活动，这些动作都是建立在对用户的基本属性、行为进行挖掘分析，将用户进行细化分类的基础上，对每个分类的用户采取不同的营销策略，这也是精准营销的理念所在。
精准营销的基础是对用户有着全面而准确的认知，这些认知就是互联网行业、通信运营商对用户贴付的用户标签，绘制的用户画像[3]。
无论是数据经营，客户服务还是产品策略，存量经营都是运营商未来的工作中心，以被动变主动，以事后变事前，以产品找用户变用户定产品。
2 精准营销是存量经营的重要手段精准营销的准确率高在于精准把握了每个用户的多元化需求，在用户需求差异化较大的今天，切实地实现差异化服务需要能准确分析用户需求的方法。
用户画像即根据用户的自然属性和消费行为进行建模分析，从而得出的用户标签集合。
根据用户的不同标签，可推荐差异化的产品和服务。
2.1 面向存量经营的精准营销流程精准营销不但提高了营销的准确度和命中率，同时也提高了服务水平，提升了用户的忠诚度，诸多行业已经在精准营销的路上开始了实践，通信行业也不外如此[4]，精准营销基于运营商的用户大数据，图2 用户生命周期图通过大数据挖掘、机器学习等方式进行数据价值的获取，具体营销流程如图3所示。
图3 精准营销流程1)提取用户画像：用户画像即商业目的下用户标签的集合。
运营商制定自有的标签体系，并对用户的语音和流量使用情况进行数据统计和分析，从而确定用户所匹配的相应标签。
用户标签可以分为两部分，一是自然标签，包括用户的基础信息、性别、年龄等，二是用根据用户的基础信息和行为数据的归纳和分析而来的特征标签，如最常用的APP、最喜欢的电商网站等等。
根据用户的基础信息和行为信息，对用户进行360度的属性特征和行为偏好画像。
用户标签产品能全方位的了解用户行为特征，为锁定潜在目标用户群、营销决策等提供数据支撑基础。
面向存量经营的用户画像要面向细分的营销场景，对画像进行重新排列。
用户画像根据基本标签和特征标签可以分为4个维度。
①基本画像，基本画像是指用户的生命周期画像，根据用户业务使用与需求的匹配程度进行划分。
比如体验用户是指需求不明确、入网时间短的初期用户；价值提升用户是指体验与需求明确、ARPU连续三个月提高，并且流量基本处于超套或高饱和的用户；稳定用户是指对资费不敏感，体验较好的用户；维挽用户是指用户感知差，投诉多，且ARPU连续三个月下降的用户。
价值提升用户和维挽用户是存量经营的重点关注用户。
②行为画像，行为画像是针对用户的通信行为、语音行为、流量行为和权益行为进行绘制的画像，通信行为是指套餐是否饱和、超套，语音流量和短信是否平衡等；语音行为是指语音(国内、国际)是否满足等情况；流量行为与语音行为类似，指套餐是否饱和、压抑或超套；权益行为指用户对自身的资费是否敏感、优惠活动是否积极等。
③产品画像，产品画像是指用户的标签属性与产品内容、产品特征相结合，互相匹配，从而筛选出每个产品的目标用户群，通过目标用户群中的各项标签，实现产品与用户的精准对接。
④触点画像，触点，即运营商与用户接触的渠道、方式，实体渠道包括客户经理、营业厅和呼叫中心等，电子渠道包括自主终端、网上营业厅、短信营业厅、掌上营业厅和互联网等方式。
选择用户最适合的渠道，才能避免用户对营销活动的抵触情绪，提高接受度，达到事半功倍的效果。
2)确定营销基本信息：根据需进行营销活动的企业，确定需要营销产品系列，提取营销的基本信息，以便于后续的营销活动用户定位。
3)寻找用户群：根据营销活动的特点和依据数据挖掘而得的用户行为偏好标签，寻找目标匹配的用户群体。
4)匹配用户群与产品：根据用户群的具体细化标签，匹配系列产品中的某产品，确定向每个用户营销的具体产品(如10元流量包、5元流量日包等等)。
5)匹配营销渠道：依据用户的渠道接受度相关标签，确定适合该用户进行营销的渠道，如短信、微信和外呼等。
6)渠道触达：通过确定的渠道，真正地接触用户，实施营销行动。
7)评估营销效果：对营销活动的成功率、客户响应率和执行的时效性进行评估，并根据结果对标签提出优化建议，对活动和渠道也进行相应的调整。
2.2 基于用户画像的营销场景从电信运营商内部来看，随着4G网络的发展和普及，更快更稳定的4G网络已经逐渐代替了3G和2G网络，而且功能强大的智能终端也在客观上促进了用户向4G网络转变，因此，提示用户升级网络，成为运营商的一个重要任务[5]。
在此场景下，电信运营商做出了精准营销的方案。
其精准在于不同网络终端用户的识别和推荐。
例如：有使用某运营商3G网络的用户A，根据其用户情况，应提示其进行4G网络的升级。
用户登录网上营业厅或掌上营业厅后，根据其用户资料，弹出提示框，提示当前最近的营业厅，可进行换卡业务和最新的4G套餐。
根据用户当前所在位置，若接近实体营业厅，则通过短信等方式提示其到最近营业厅办理相应业务。
再举个例子，增值业务推荐，建立增值业务推荐模型，提取一批定制了100M-10G 5个档位不等的流量的用户，通过模型训练，获取了用户消费行为与其订购流量包之间的关联关系。
每天定时地提取一批用户，运行模型，提取其中有可能订购流量包及相应业务档级的用户，个性化地向其推荐流量包，在提高用户的ARPU的同时，避免了用户自行查询流量增值业务的麻烦，提高了客户满意度和忠诚度，提升运营商精细化营销和管理的能力。
另外，也可以根据用户的基础信息和业务套餐信息等，提取功能因子，建立评分体系，对用户的信用进行评分，其后根据用户的终端信息、属性信息、消费能力和其他业务套餐信息确定应该向用户推荐的产品或业务[5]。
当然，构建的评价体系也可以开展和其他行业的合作，如与金融机构的用户征信体系进行信息的对比。
2.3 存量经营的精准营销技术实现2.3.1 营销数据来源精准营销的数据来源于运营商的整个运营系统内，运营商的数据，以中国联通为例，来源于全国的省分公司的生产系统，包括CRM系统(客户关系管理系统)、OCS系统(在线计费系统)和Biling系统(电信企业计费系统)等等。
省分公司，将数据统一传输至集团总部的相应系统存储中，账单、订购关系、客户信息等，存入Oracle数据库，流量日详单等存入Hadoop的HDFS文件系统或Hive、HBase中，经过统计处理，再将部分结果存入Oracle数据库中，而营销的基础数据，就来源于Oracle与Hadoop集群存储这两部分，如图4所示。
2.3.2 营销技术实现针对特定的业务场景，比如视频流量用户的定向流量包推荐。
使用逻辑回归模型，预测某个用户是否可能订阅此类流量包。
过程如图5所示。
1)从生产系统中选择一个省份提取所有用户，并进行目标用户提取。
对于入网3个月以内的用户，基于有养卡嫌疑等虚假用户的情况，此类应去除掉开机天数小于15天的用户。
一年以内的用户，剔除掉没有开机或使用业务的用户。
2)用户分类平衡。
用户中应该包含两部分用户，一部分是订阅过定向流量包的用户，一类是非订阅用户，计算二者比例。
实际情况是，一般非订阅用户较多，对数量大的用户进行取样，达到提取部分用户后，与订阅用户比例在5:5左右。