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大数据时代电信运营商4C营销策略探析
　　【文章摘要】 中国论文网 http://www.xzbu.com/3/view-4931805.htm　　随着物联网、云计算、数据挖掘技术等的发展和渐渐成熟，大数据已成为企业关注的焦点。电信运营商拥有其他企业不具有的数据资源，大数据技术的出现与发展为电信运营商深挖数据提供了技术手段，同时也为其更好地服务客户提供了新的机遇。本文结合大数据的技术现状以及4C营销策略的特点，探析了大数据技术在电信运营商应采用的营销策略。 　　【关键词】 　　大数据；电信运营商；4C营销策略 　　0 引言 　　继移动互联网、云计算、物联网等互联网信息技术之后，大数据作为一个崭新的名词出现在我们面前。大数据是信息产业一次巨大的技术革命，对企业管理决策、拓展业务和组织流程，以及人们的生产生活方式等都会在一定程度上产生很大的影响。 　　大数据（Big Data）就是在一定时间内，用传统数据库软件工具没有办法对其内容进行提取、管理和分析的数据集合。它具有4个特点，即：（ 1） Volumes 指数据体巨大。 （ 2） Variety 数据类别繁多，主要包括了大量的不易处理的半结构化和非结构化数据。（ 3） Value 数据的价值密度较低，由于数据量大，所以从中提取的有价值的信息就相对总量来说很少。 （ 4） Velocity数据处理速度要求非常快。不光有历史数据，同时包含大量实时或在线数据需要处理。 　　1 大数据时代电信运营商的机遇及挑战 　　1.1 机遇和优势 　　在大数据逐渐应用到各行各业的背景下，电信运营商具有其他企业不具有的数据资源。首先，电信网络具有垄断地位，只有电信运营商具有提供可管控的全程全网服务和端到端网络接入能力；其次，电信运营商作为用户的第一接触者，具有很强的用户聚合能力，拥有独一无二的用户资源；再者，电信运营商在业务运营和提供服务的过程中获得网络状态、业务状态等数据，更重要的是对用户身份、业务类别、关系网络和消费能力与信用等特征数据的识别。 　　1.2 挑战和劣势 　　近十年来，电信产业产生了史无前例的技术变革，尤其是在2009年至今，3G技术的迅猛发展，移动互联网的普及，各种商业模式被慢慢打破。网络的扩容与升级并没有给电信运营商带来可观的利润，通过分析2013年第一季度的数据，可知电信、移动、联通三大运营商的传统业务和整体固网业务都在一定程度上受到了互联网的较大冲击，增长减缓甚至下滑。 　　此外，大数据时代运营商还面临着来自数据获取、分析及管理方面的挑战。大量的半结构化和非结构化的数据形式在很大程度上降低了数据分析处理的效率，在数据读写及存储方面，给运营商也带来了巨大的压力。大数据使人们更加关注隐私的保护，“棱镜”事件给大数据时代的政府和企业都敲了警钟，以牺牲个人隐私为代价的商业价值的创造会受到来自各方面的抵制压力。因此电信运营商也要重视用户的隐私问题，对地理位置、用户身份、行为路径等涉及隐私的信息实施有效保护。 　　2 电信运营商的4C营销策略 　　随着市场竞争越来越激烈，媒介传播的速度也越来越快，美国学者罗伯特·劳特朋（Robert Lauterborn）教授在1990年提出了与传统营销的 4P 营销理论相对应的 4C 营销理论。即：Customer（顾客）顾客的真正需求、Cost（成本）顾客获取产品或服务的成本、Convenience（便利）顾客消费的方便性、Communication（沟通）产品促销和消费者信息反馈。电信运营商的系统本质是为用户与用户、设备与设备、用户与设备之间提供通信信道，每天承载着海量信息，大数据的出现为运营商完成高效的4C营销策略提供技术支持. 　　2.1 Customer（顾客）主要指顾客的需求。电信运营商只有通过对合法取得数据的高效分析，做到真正地了解客户需求，才能开发出更适合顾客的产品。其策略主要有：（1）现有业务的优化和改进。比如：运用大数据分析，对所有的在网用户的消费者行为进行分析，了解他们的消费习惯，逐渐完善电信行业的产品定制化；（2）4G时代的到来将推动移动数据业务量的不断增长，电信运营商不能只作为一个渠道商，要更多地与设备和应用提供商合作，推出客户需要的产品。比如：中国电信与网易合作推出了“易信”；（3）创新业务模式，主要的业务对象包括家庭、企业、政府及第三方。对于家庭用户，利用运营商的网络数据和GPS数据相结合，在合法的前提下提供针对特殊群体的定位服务。对于企业用户，主要有两种模式创新：一是基于运营商的数据分析，提供相应的咨询服务；二是将运营商的数据与企业的信息传送能力相结合，使数据与电信业务相互促进。对于政府和第三方，则主要提供信息服务和基于业务类型的统计服务。 　　2.2 Cost（成本） 不单指企业的生产成本，而应该更多考虑顾客的购买成本，同时也意味着产品定价的理想情况应该是既低于顾客的心理价格，又能够让企业盈利。运营商利用大数据技术对消费者信息的分析，掌握消费者的消费习惯，更精确地预测出消费者心理价格，合理定价。 　　2.3 Convenience（便利） 即为顾客提供最大的购物和使用便利。顾客取得电信服务的渠道主要有：营业网点、网上营业厅（包括微博、微信、易信等平台）、语音客服。营业网点主要办理开户业务；网上营业厅主要办理缴费和增值业务；语音客服主要处理客户使用过程中遇到的问题。运用大数据分析各个服务渠道的使用情况，合理地调配资源，更高效地为让客户服务。 　　2.4 Communication（沟通）企业、顾客双向沟通，建立基于共同利益的新型关系。电信运营商不仅要通过营销让客户了解并且购买电信产品，还要及时从客户那得到客户对产品及其服务的反馈，以便运营商能更好地改进和提高产品和服务的质量。电信运营商运用大数据分析不同客户接触广告媒体的习惯，并分配好营销资源，及分配互联网营销和传统营销在整个营销过程中所占比例。通过营业网点、网上营业厅、语音客服运营商可以收集到很多客服的意见和建议，运用大数据技术对这些信息进行处理分析，能让运营商更好地了解客户以及产品的优缺点，做到高效沟通。 　　3 总结 　　大数据时代的到来，给电信运营商带来机遇同时也带来了挑战。随着科技的发展、技术的进步，电信运营商会在不触犯消费者隐私的前提下把这些转化为其资产。将4C的营销理论应用到电信运营商大数据的处理过程中，优化并开发出满足客户的产品，最后把大数据资产转换成电信运营商的利润。 　　【参考文献】 　　[1]李政、李继兵、丁伟。基于大数据的电信运营商业务模式研究。移动通信2013年05期 　　[2] 童晓渝 张云勇 房秉毅 雷磊。大数据时代电信运营商的机遇。信息通信技术 2013年 第01期 　　[3]百度文库.4C营销理论。 http：//baike.baidu.com/link？url=7ir8faGnOdL6FQVLduLPufoF2bHO3v6NAgYSm3qoX-mPD74FMoTtFELhwkwaHm977k00X--MK_NV_MaIzL_UTa 　　[4] 漆晨曦。电信企业大数据分析、应用及管理发展策略。电信科学. 2013年 第03期 　　[5] 黄勇军、冯明、丁圣勇、樊勇兵。电信运营商大数据发展策略探讨。电信科学 2013年 第03期
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运营商大数据营销 看上去很美
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当前最热门的大数据被称为未来商业竞争的“定海神针”，无论是新兴行业，还是传统企业，都将利用大数据精准营销作为不二选择，以求形成他人难以逾越的核心竞争力。面对大数据，有人说基础电信运营商坐拥金山，大数据是运营商未来最大的机会之一；也有人说，运营商做大数据，看起来很美，做起来很难……不管怎样，基于大数据的服务营销，是前进的方向，运营商已经在探索，《服务·营销》版将陆续刊发有关运营商进行大数据服务营销的思考、探索文章，希望能为读者带来一些启发。
电信运营商拥有海量的数据，数据涉及客户的基本信息、通话行为、上网行为、数据业务使用、智能终端、渠道接触、地理位置等。将这些海量数据加以分析，还原客户特征及需求，用大数据指导运营商的营销工作，这是个绝妙的主意。典型的案例有：中国移动通过数据分析发现客户近一个月来固定呼转到一个异网（电信或联通）手机号码上，而这个中国移动手机已经很少有主叫记录，那么就可以得出结论—这个客户要转网了；通过数据分析发现两个客户通话非常频繁，就可以给这两个客户推荐亲情网（两人间短号+通话包月）业务；将数据流量大、费用高未办理套餐的客户找出来为其推荐合适的流量套餐……运营商大数据营销看上去很美，在具体实施中却存在如下难题：
营销方案无法个性设计
大数据分析发现一个客户离网与呼转行为有很强的相关性。找到了离网倾向的客户，接下来该怎么办？根据维克托·迈尔-舍恩伯格所著《大数据时代》一书的观点：大数据时代我们更应该关注相关关系而非因果关系。那么，我们就应该去禁止客户的呼转行为，这样至少增加了客户转网的难度—也只是增加转网难度，而不能阻止客户转网；况且，这还是一种不正当的竞争手段。
运营商通常的做法是，爱哭的孩子有奶吃，针对这部分离网倾向的客户专门设计一个高优惠的营销方案，送话费、送手机。这样的方法能将一部分客户保有在网上，但不是对所有的离网倾向客户都有效。因为大数据并没告诉运营商这个客户购买异网通信服务、准备离网的原因是什么。原运营商的网络覆盖不到位、服务有瑕疵、提供选择的终端他不喜欢，竞争对手更好的网络、更优惠的营销方案，抑或就是为了帮助朋友完成个任务，等等，都是有可能的。绝不是一个营销方案就能解决所有的问题，保有所有的离网倾向客户。
运营商利用大数据将某一类客户找出来了，对客户进行了细分，但这也只是一定程度上的细分。没有两个客户的具体情况、需求是完全一样的。理想的细分是为每个客户进行360度画像，“一户一策”开展营销活动。无法为每一个客户画像，也就无法制订真正的个性化的营销方案。而互联网企业距为每个客户画像更近一些，比如当当网的“根据你的浏览历史给你推荐”，微博根据你的关注、浏览等信息给你推荐“可能感兴趣的人”以及淘宝的“猜你喜欢”。目前，运营商还不具备这样的能力。
当然，将客户进行一定程度的细分是极有意义的。需要强调的是，不能以为进行了细分，制定了“个性化”的营销方案，就会对所有的被细分出来的客户有效，解决了所有的问题。
广告信息无法精准推送
怎么将个性化的营销方案推送到一定程度的细分的客户手中呢？
电信运营商，信息服务的专家，没有办法将自己的信息送达特定客户手中，这听起来像是个笑话，却是事实。
电视广告、报刊广告、户外广告以及营业厅海报、宣传单页都是目前运营商常用的。然而这类线下广告做不到向精准的目标客户推送。
用短信吧！短信本是很好的方式，针对性强、到达率高。日第十一届全国人民代表大会常务委员会第三十次会议通过的《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》把这条路堵死了：“任何组织和个人未经电子信息接收者同意或者请求，或者电子信息接收者明确表示拒绝的，不得向其固定电话、移动电话或者个人电子邮箱发送商业性电子信息。”这一决定冲着垃圾短信而来，加上工信部的专项整治，各运营商大多执行到位。
这一决定客观上让运营商在大数据营销上落后互联网企业一大截。互联网企业通过大数据分析后，将针对性的服务、营销案通过私信、提醒、客户端推送、个性推荐等方式送达客户。运营商没有互联网的推送方式；短信推送本与互联网的推送方式无本质区别，却因这个决定无法使用。
目前，运营商在细分客户的广告宣传上，主要采用外呼的方式。与电话诈骗者为伍，以铁观音的推销者为伴。这就是信息服务专家大数据营销采取的尴尬的广告方式。
具体业务无法个性办理
外呼电话打出去，好不容易有人接、然后还信了、还愿意办理，外呼的人员就跟中奖似的。可接下来的问题并不比外呼容易—需要客户自己到营业厅办理。首先，客户可能还需要再交一定的费用，运营商很少说你不交费就送话费、送手机的，再优惠你也得交点儿；其次，为了防止社会渠道作假套利，防止与客户产生纠纷，运营商好多业务是需要客户自己到营业厅办理，亲笔签字，并留下身份证复印件的。客户会来吗？
和运营商不同，在互联网企业那里，业务办理根本就不是问题，所有业务都是网上自己办理的。不仅是业务办理，客户细分、广告推送、业务办理全是系统与客户交互完成的。这种方式效率高、省人力、还赢得信赖。
任务考核催生数据作假
运营商大数据运营、精细化营销之难，并未得到各级营销管理部门的重视。大家都对此抱有很大的期望，体现在任务分解上，就是高的办理率指标。
某运营商提取了亲友网的目标客户，下发到各营业厅，要求目标清单里办理率要达到90%。笔者走访一渠道，得到的数据是：外呼后发现，目标清单中只有70%的电话打通了，有电话停机、关机的原因，也有故意不接的因素；然后，有目标客户的40%表示接受该业务；最后只有目标客户的10%会到营业厅来办理。90%与10%，相去甚远。可完不成任务目标是要被考核的，于是就发生了弄虚作假。
营销管理者要想制定一个科学的任务指标并不难，自己拿100个号码来进行外呼，然后跟踪办理的情况，穿越一下流程，就知道这办理率应该达到多少。可大家很少这样做。管理者似乎面临着两难的窘境：不分解任务目标，大家不会去做这工作；分解目标就可能导致弄虚作假。怎样杜绝弄虚作假，这是另外一个话题，但制定科学合理的指标是必须的。
营销方案无法个性设计、广告信息无法精确推送、具体业务无法个性办理、任务考核催生数据作假。怎么办呢？一条路是运营商的运营组织、客户服务彻底向互联网转型，客户服务互联网化后，以上四个问题都不再是问题。另一条路是回到粗放经营，运营商是擅长广撒网的，庞大的用户规模、铺天盖地的宣传加上渠道优势，运营商的营销活动都能自己找到目标客户，无需营业员主动营销，目标客户会主动走到营业厅办理。这么多年的实践证明运营商广撒网式的粗放经营取得了良好的效果。
运营商大数据营销看上去很美，困难也不少。大家且不要对大数据营销抱有太大的期望，赋予它无法承担的责任。在运营商没能彻底向互联网转型的背景下，还是先做好粗放经营吧。
本文来源：中国信息产业网-人民邮电报
责任编辑：王晓易_NE0011
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06-16 23:08
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运营商世界网 邓永枢/文6月16日，中国人民大学国家发展与战略研究院研究员、法学院副院长杨东称，电信运营商大数据方面具有互联网企业一些不具备的优点，对于大数据的价值有着巨大的提升。如此说来，运营商大数据对金融科技也如此重要？金融科技是基于大数据、云计算、人工智能、区块链等一系列技术革新，全面运用在支付清算、借贷融资、理财、零售、银行业务、保险等领域的科技，是科技与金融的结合。2017年5月中国人民银行金融科技（FinTech）委员会成立，旨在加强金融科技工作的研究规划和统筹协调，体现了央行正积极应对世界范围内的金融科技发展。从支付宝鼓吹的“无现金城市”的提法中一觑，金融科技可以无论是在监管部门还是在个人应用，正在改变着每个人的生活，同时监管科技也会应运而生。杨东教授认为，金融科技的发展有利于解决传统金融模式下无法解决的信息不对称、高风险、高成本等问题，电信运营商大数据与互联网企业的整合，是我国金融科技有三大突出优势之一，将会实现1+1＞2的效应。日前，中国人民大学金融科技与互联网安全研究中心参与并推动了多家单位联合共建的中国第一家大数据流通与交易技术国家工程实验室。成员包括中国联通、中国互联网络信息中心、上海数据交易中心、中国信息通信研究院、复旦大学等。实际上，运营商数据在处理风控、精准营销、小额信贷、贷后预警、盗刷、电信诈骗等问题上相对成熟而且有历史积累，数据更加精准、更加动态，两家的结合，对于大数据的价值有着巨大的提升，实现了对个人准确的信用画像。而在目前，运营商在金融科技方面已是蓄势待发，尤其是以移动支付为工具入口，并且底层业务系统实力与技术方案应用能力不可小觑。在“2017世界电信和信息社会日大会”上，三大运营商纷纷表示将打造安全可靠的大数据平台，着力发展大数据业务。
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