商业智能：运营商“流量经营”的神器
发布时间：2021-06-27 12:44:24 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：如果将流量经营工作比喻为运营商一块待开发的地盘，商业智能就是盘活这一地盘的现代化装备，有了它，运营商能够以更高的效率和更好的质量开展流量经营工作。 开发一个新用户所需的成本是维系一个老用户的5倍这是流行在电信业内的一个定律。遵循这个定律，电
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如果将流量经营工作比喻为运营商一块待开发的地盘，商业智能就是盘活这一地盘的现代化装备，有了它，运营商能够以更高的效率和更好的质量开展流量经营工作。
“开发一个新用户所需的成本是维系一个老用户的5倍”——这是流行在电信业内的一个定律。遵循这个定律，电信运营商致力于通过实施各种策略来提升用户黏度，尽最大可能留住用户。
然而在商业智能（BusinessIntelli-gence，BI）出现以前，用户挽留工作开展举步维艰。“客户经理不知道哪些客户即将离开，哪些客户的价值潜力更大，哪些客户的挽留成功率更高，以及如何让有限的挽留经费发挥最大功效。”一位曾经在电信运营商做过客户经理的人士表示，商业智能出现之后，通过构建经营分析系统，客户经理能够清晰地了解每个客户的情况，从而使得客户挽留工作达到有的放矢、事半功倍的效果。
根据相关统计数据显示，在运营商早期的语音业务中，商业智能成功帮助多家运营商降低用户离网率，例如，在商业智能系统的帮助下，某家运营商连续两个月对预测名单用户进行挽留，总体流失率从5.3%下降到4.6%。
进入全业务运营后，运营商面临着越来越激烈的竞争环境下，商业智能发挥着越来越重要的作用，它不仅能够有效地帮助运营商开展用户，还能在很大程度上提高用户的ARPU值。
而今天运营商又提出“流量经营”。在运营商看来，商业智能已经成为运营商从“价格战”转向“流量经营”的法宝。
BI担流量经营重任
在认识到商业智能发挥的重要作用之后，运营商便开始了经营分析系统的建设。例如，中国移动早在2001年便开始筹备经营分析系统，并起草了相关的规范和标准。2002年，中国移动开始投入巨资进行经营分析系统建设，并于2004年实现省级经营分析系统和有限公司一级经营分析系统的全国联网。
经营分析系统在投入使用后，帮助中国移动开展了多例成功挽留客户的工作。举例来说，某移动公司的老客户杨阳在一次出长差回来后，工作人员突然和他联系，建议他使用适合商务人事的资费套餐。
杨阳经常出差在外，用手机联系业务很频繁，每个月话费很高。根据对杨阳的打电话习惯进行分析，工作人员建议他改用一个新的商务套餐，将在很大程度上降低话费。在表面上看来，移动做了一件不划算的事情，然而事实上却是杨阳成为中国移动忠实的客户，并建议其他用户入网，使得移动获得更多的收入。
进入全业务运营后，用户面临的选择越来越多，运营商之间对客户的争夺也越来越激烈。经过运营商不断的“价格战”，运营商渐渐陷入“增量不增收”的困境，而且大量低忠诚度的客户转网或变更业务。
虽然，运营商通过采用赠送话费等具有一定优惠期限的活动来降低用户的流失率，但在优惠期结束之后，用户依然选择了离网。而如果能够根据商业智能进行用户属性的分析，展开针对性的挽留工作，效果要远比赠送话费等措施有效。
因此，运营商更加重视商业智能的建设工作，不断完善商业智能系统的功能，与此同时也带来了效果。在2010年的某一段时间，晋中地区中国移动的新增用户数量从70%一下掉到了30%，经营分析系统很快发现了这一异动，并反馈给决策层。7天后，山西移动就出台了新的营销方案，遏制住了这一趋势。
目前，运营商开始从“价格战”转向“流量经营”，商业智能发挥着更为重要的作用。四川电信经营支撑中心的一位不愿具名的专家在接受《通信产业报》（网）记者采访时表示：“如果将流量经营工作比喻为一块待开发的地，商业智能就是开发这一块地的现代化装备，有了它，运营商开展工作的效率更高，质量也更好。”
提升BI建设意识
不过，在运营商内部一直存在一种反对的声音，认为商业智能的建设投入成本与实际带来的经济效益不成正比。
据了解，一套商业智能系统的建设需要运营商投入上千万的资金，而直接从用户经济效益来看可能只有几百万甚至更好的收益。对此，前述四川电信专家表示：“商业智能投入的经济效益不能简单从直接经济效益来评估，商业智能更多体现在现代商业竞争中的无形方面。”
例如：有了BI系统，公司领导在决策时有足够的信息支持，这为企业在生产过程中的后继投入间接节省了大量的成本；有了BI系统，企业有统一的信息视图部门、组织间的信息更加通畅，目标实现统一，增强了整体作战和市场快速响应能力；有了BI系统，面向市场的客户运营更加精确，而投入成本在降低，同时收入在增加。
“四川电信每年都会坚定不移地投入BI的建设，就是看到了BI的这些价值，我们不能只从直接经济收入评价，还要考虑到BI对机会成本的节省，还要考虑BI对企业管理模式的正面影响。”这位专家表示。
中国移动和中国联通也正在坚定不移地推进商业智能的建设。中国移动的经营分析系统BASS已经从最初的1.0阶段演进到3.0阶段，为中国移动开展流量经营工作提供了更多的支持。
随着移动互联网的发展，移动BI也成为一种新的趋势。三大运营商也于两年前开始了相关的尝试和建设。四川电信的专家告诉记者，他们已经开展了两年的移动BI建设工作，并取得了一定的成绩，建立了基于移动互联网用户特征的业务经营体系以及基于移动互联网模式的决策体系。据相关分析显示，移动BI将成为2011年运营商的建设重点。[page] 克服BigData挑战
电信业已经进入BigData时代，用户数量每年都在增长，用户访问的数据流量越来越庞大，用户的行为也逐渐个性化，这些都对商业智能系统的建设提出了诸多挑战。
一位来自BI厂商的人士告诉记者：“目前，商业智能主要面对着海量数据与实时性之间矛盾的挑战。如何保证大量的数据及时地传递给运营商，这是商业智能未来的一个重要课题。”
与此同时，由于移动互联网时代，用户行为渐趋个性化，如何进行客户个性化需求的精确定位对商业智能也提出了一定的挑战。
为了应对这些挑战，BI厂商开始将云计算引入到商业智能的建设中。
一位来自厂商的BI开发人士告诉记者，云计算的出现首先使得BI具有处理海量数据的能力，处理能力可以提高十几到几十倍；第二，云计算下的BI可以通过强有力的信息共享、数据共享、计算共享等手段实现实体共享服务中心的功能；第三，云计算能够提升BI的时效性。云计算能够让BI在更短的时问内获取并下载交易数据，能够执行更强的数据分析功能，运行更强大的业务活动检测工具，在业务发生的同时提供更好的信息反馈。
“如此一来，就很好地解决了海量数据和实效性之间的矛盾。”这位人士说。
值得注意的是，国外运营商已经开始将商业智能引入到应用商店的开发中。运营商之间的竞争不仅体现在语音业务和数据业务上，未来更体现在多种个性化服务的提供上。因此，有了商业智能，将使得运营商能够脱离“价格战”，真正实现流量经营。
他山之石
Orange：将BI引入应用商店开发
2009年，Orange涉入应用商店领域。Orange认识到，个性化对应用商店的成功起着重要的推动作用。由于应用商店拥有大量商品，每个用户有多种不同的喜好，提供与他们最相关的建议将促进购买，提升客户体验，并增强应用商店的吸引力。运营商可通过其所有通信产品和服务，包括语音、数据及增值服务了解到到客户行为。
为此，Orange开始部署先进的基于人工智能的个性化技术，如产品推荐引擎和广告定位工具。此外，Orange使用商业智能工具来了解产品的流行趋势，鼓励开发团体开发吸引细分客户群的应用产品。这些流行趋势对开发人员很有吸引力，他们中的许多人都是小老板，没有资源和专家帮助做这种复杂的数据分析。
通过部署商业智能，Orange开发出更多有特色的、个性化的应用，在很大程度上提升了用户黏度。
意大利电信：以客户为中心
自从意大利电信市场放开以后，竞争格外激烈，涌现出了大批电信服务厂商，其中既有传统的电话服务提供商，也有依靠互联网提供服务的厂商，都在努力引起用户的注意。
意大利电信认识到拥有可操作的信息将帮助电信公司估计很多事情，如有多少额外的创收促销计划或者哪些产品和客户能为公司创造更多的利润。为此，开始部署商业智能。
通过商业智能系统，意大利电信能够更多地了解客户的行为，从而确定他们到底需要些什么，就能在最合适的时间和地点为他们提供最合适的产品和服务，保证使公司更多的人真正做到以客户为中心，建立起更有针对性的客户忠诚度计划。事实证明，商业智能帮助意大利电信展开了卓有效的竞争，并获得了更多的利润。
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