电信行业-大数据与分析

市场主管
挑战: 开发营销活动所需时间 长、费用高；活动的回复率低 好处: 减少开发营销活动所需 的时间和开销；提高营销活动 回复率
客户分析 & 智慧营销
客户价值管理主管
挑战:每用户平均收入 (ARPU)持平或下降
客户IT主管
挑战: 客户行为相关数据不断 增加，但是获得的洞察非常有 限 好处: 利用客户行为数据发掘可 创收的新业务来源
学会利用所有类型的信息进行感知和预测 针对结构化数据进行预定义分析
预定 实时
认知处理
7
在需要时进行分析
应对挑战、把握机会所需的大数据能力
所有数据
大数据与分析战略, 集成和管理服务 大数据与分析平台
新的 / 增强型 应用
探测
营销活动 管理
CDR
实时数据处理和分析
发生了什 么?
发现和探索
欺诈管理
XDR
Gaurav Deshpande March 21 2014
用大数据与分析技术 实现电信行业变革
IBM 见解
电信行业正在发生变化……
持续整合
15家跨国公司（10个或 更多）目前掌握着300多 亿个用户
超级 (OTT) 提供商发展壮大
苹果、谷歌、亚马逊和 脸谱网，这四家企业占 据70%的全部市场份额 及排名前25位的互联网 流量。
应用使用
操作性数 据区
深度分析 数据区
登陆、探究 和归档数据 区
我要采取 什么行动?
决策管理
社交媒体
EDW 和 数据集市 区
我学到什 么, 哪个最 好?
认知
为什么会 发生?
报告和分析来自百度文库
收入保障
即将发生 什么?
预测分析和 建模
信贷
位置
预付费
信息集成和治理
用户 配置文件
大数据与分析基础架构
后付费账单
8
已呈现的大数据与分析的主要使用模式
Tier 1 CSP 领导者
• 分析客户体验数据，预知 风险客户，开展主动致电 活动 • 减少47%的客户流失比率 47% ，留住US $1500万 美元的收入 • 实时处理CDR，辨识市场 活动的目标客户 • 跨设备、应用和网络，分 析大量预付费客户的数据 使用情况 • 提高从预付费客户转换为 后付费客户的转换率达 400%
客户IT
13
增加客户洞察交付 的价值
通过高效的营销活动减 少客户流失、增加收入
(来源 – XO, Ufone GSM)
数据正在成为 世界上获得竞争优势 的最新资源
决策制定 正在由少数精英转向 被授权的更多数人
数据价值 在持续提升 – 当前系统却不能 与此保持同步
Sprint 利用分析找到降低 运营成本和获得客户行为 洞察的新方法。
Airtel 向后付费用户赋予灵活 性，他们通过“Airtel myPlan”即可从数十亿选择 中设计其个人计划
好处: 通过有针对性的营销 活动向现有客户提供更多/ 更好有价值的服务来提升 ARPU
12
客户分析&智慧营销为服务提供商带来真正的业务价值
客户忠诚度 & 保留
减少客户流失 避免因客户流失导 致的收入下降
减少47%的客户流失率
(来源 – XO 通信公司)
挽回1500万美元收入
(来源 – XO 通信公司)
按信息原样做分析，如果需要则进 在分析之前仔细清洗信息 行清洗
更充分利用所捕获的数据
大数据与分析的方法 传统方法
减少数据利用的工作量
大数据与分析的方法 传统方法
数据
假设 数据
问题 探究
数据 数据仓库
分析
分析 洞察
回答 洞察
数据 关联性
洞察
从假设和测试数据开始 探究所有数据并识别相关性
在将数据处理并载入数据仓库或数据集市 数据产生之后对其进行实时动态分析 之后进行分析
移动数据爆炸
到2016年，移动数据流 量将增长到11艾字节/ 月；70% 为视频内容
消费者逐渐把握控制权
只有18%的人相信来自 零售商和制造商的信息
2
通信服务提供商围绕最迫切的业务展开行动
创建和交付 智慧的服务
个性化 客户互动
智慧的 通信
构建 更智慧的网络 改变 运营
3
在大数据与分析领域正在发生哪些变化
电信业
配电盘
低需求操作
主板/系统板
随续应变的服务
基于有限的客户数据的被动式网络和服务
基于客户行为的高度个性化服务
5
大数据与分析让思维模式发生转变
大数据与分析的方法 传统方法 大数据与分析的方法 传统方法
所有可用 信息
分析所有可 被分析的 用信息 信息
少量精心组 织的信息 大量凌乱的 信息
分析信息的某个子集 分析所有信息
客户分析 &智慧营销
主动式 呼叫中心
网络分析
客户体验管理
9
客户分析 &智慧营销
10
客户分析&智慧营销在从多个方面改变着业务…
如何辨识不久之后可 能流失的客户? 减少客户流失 如何提高市场活动 的回复率? 从市场活动中增加 收入 如何把预付费客户转换 为后付费客户? 从当前用户中增加 收入 如何提升LTE 吸纳 率? 提升 LTE 活动的客 户转换率
全球数据中心流量将以每年 25%的幅度增长，到2017年 底将达到 7.7 泽字节
Data Informed, October 2012
Airtel press release, October 2013
Cisco Global Cloud Index: 2012 - 2017
4
大数据正在改变电信业
Tier 1欧洲 CSP 行业领导者
• 通过创建每个用户在 多个领域的数据使用 情况的深度指标，生 成LTE倾向加权模型 • 提高3G客户转换为 LTE客户的营销活动转 换率达53%
• 活动回复率从25%提升至 50%
11
业务主管在利用客户分析&智慧营销推进切实的成果
客户忠诚度和保留主管
挑战: 难以辨识哪些客户有 可能会流失 好处: 减少客户流失
由数据主导—有时获得数据关联性就足矣
6
利用捕获的数据
大数据与分析让思维模式发生转变
大数据与分析的方法 传统方法
大数据与分析的方法 传统方法
将会发生什么 ,你应该做什么 发生了什么事 ,为什么
嵌入所有信息 该领域专家
预知和选择最佳行动
大数据与分析的方法 传统方法
凭每个人直觉的分析
大数据与分析的方法 传统方法
市场
改善营销活动的 效果
营销活动回复率从 25%提升至50%
(来源 – Ufone GSM)
客户分析 &智慧营销
客户价值管理主管
增加每客户平均收入 (ARPU)
提高从预付费客户转换 为后付费客户的转换率 达400%
(来源–Tier 1 CSP领导者)
通过将3G用户升级至4G LTE来增加ARPU
(来源 –Tier 1 欧洲 CSP领导者)