電信行業的BI應用

截至2015年年末,我國三大運營商的移動用戶數達到13.1億戶,4G /3G用戶累計達到8.09億戶,再次創下新高。從三大運營商的年度財報來看,在具體業務方面,三大運營商的數據流量業務帶來的收入均已超過語音業務,成爲拉動收入增加的主要動力。此外,移動互聯網時代的背景之下,大量新型應用不斷涌現,這又促使電信運營商從以語音收入爲主的業務模式轉變進入語音和流量雙經營的業務模式,甚至有將語音通話費用降免的趨勢。網絡

中國電信市場的數據量巨大,產生的數據基本在TBPB級別,如何從數以萬計的數據中挖取可靠信息指導決策成爲重點也是難點。另外一方面,有限的市場及客戶資源致使了愈演愈烈的市場競爭,原來的價格戰、行業壟斷優點、促銷策略等已沒法適應新形勢的須要。各運營商已經從業務爲中心向以服務爲中心轉變,爲了保住客戶資源,運營商須要一套業務分析支持系統(BI),以從自身市場數據中得到可以真正反映企業運營情況的有效信息,從而更好的服務虜獲客戶,這是客戶挽留營銷和收入增加的重要舉措。分佈式

在部署商業智能FineBI的過程當中咱們發現,基於企業級數據倉庫的商業智能系統在面對業務部的需求,管理及分析客戶業務數據上,不管是用於企業管理仍是用於精準營銷,其重點主要爲兩個方面:性能

1、數據驅動:全部的分析、決策,甚至執行流程的各個細微環節都應儘可能落到數據層面,包括簡單的數據統計,BI數據挖掘技術的預測性結果,典型的就是各類用戶數據標籤或內容標籤。優化

2、用戶導向:客戶資源的保留和開發是重中之重,從用戶的角度出發思考問題,包括用戶需求的洞察,如何基於用戶需求及場景的變化去開展外部的營銷推廣工做,內部的運營管理工做。spa

落實到具體的系統部署,配以企業人員的全方位貫徹執行,BI解決的問題是直觀高效的:日誌

1、整合信息孤島orm

 

經過BI數據倉庫集中業務、計費、帳務、網管、監控等應用系統數據,將本來獨立的系統功能經過數據關聯,按照既定的接口經過ETL調度按期更新及數據清洗完善數據倉庫中的數據,經過一個整合多系統的數據源以供決策者調取,全局分析,鬆地進行即時商業智能分析,完全擺脫數據孤島的煩惱。接口



 
2、優化決策方案遊戲

電信業的客戶羣體龐大,產生的數據實時又海量,如何對數據進行快速處理及直觀展現,而且挖掘出數據深層的價值是競爭中必須考慮的問題。採用列式存儲,分佈式部署的BI,在數據秒級響應的基礎下,經過創建管理駕駛艙Dashboard,查看各類業務分析,競爭分析,營銷監控,收益分析等。經過表格,圖表,數據之間的鑽取聯發現影響業務的主要因素,從而及時作出正確地業務調整,人員變更的決策。圖片

3、提高服務,減小客戶流失

BI系統能夠經過分析用戶和業務資料,展示用戶消費需求及習慣以便定製;經過用戶信用度分析,通話行爲分析,欠費行爲分析,詐欺行爲分析等提早爲電信企業預警,防止欠費和欺詐等行爲;經過網絡性能分析、未接通呼叫分析、用戶投訴分析等等來及時處理線路故障,基站覆蓋少的問題,保證服務質量。

4、精準營銷,下降成本

利用商業智能系統能夠進行套餐服務分析、成本分析、促銷分析等等,提早對各種市場營銷活動的成本和收益進行評估,從而調整營銷方案。

對於移動端服務,客戶上網內容和客戶端應用能夠轉化爲數據模型的輸入變量,藉助BI的數據模型完成數據分析工做。從上網日誌中提取轉換後的變量包括:上網內容一級分類(閱讀、遊戲、音樂等)、上網內容二級分類(以閱讀爲例:社科科普、名著傳記、科幻小說等)、上網搜索關鍵詞等。數據模型可利用客戶的這些上網行爲特徵,分析出營銷挽留活動的目標客戶,爲客戶提供定製化的服務,優化產品、流量套餐和訂價機制,實現個性化營銷和服務,提高客戶體驗與感知,作到精準營銷。



 
5、優化內部人力資源管理

所謂攘外必先安內,商業智能應用於外部信息管理的同時也能協助電信企業經過製做人力成本劃小分析,人員績效考覈分析,人力成本投入及回報分析來更好地管理員工,讓員工產生更高的績效。

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