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4G流量经营陷困境 数据挖掘成金钥匙

导读: 运营商在流量经营上几乎倾注了所有的心血,高成本补贴终端,拉低流量套餐吸引用户,高回馈鼓励用户使用4GSIMA卡。其本质在于迅速提升流量用户规模,进一步提升流量收入。

  1、4G流量经营的困境

  运营商在流量经营上几乎倾注了所有的心血,高成本补贴终端,拉低流量套餐吸引用户,高回馈鼓励用户使用4GSIMA卡。其本质在于迅速提升流量用户规模,进一步提升流量收入。

  在语音时代,圈进用户后运营商就可以不用再做其他针对性营销了,用户的通信是硬需求,收入可以自动提升。但是在流量时代,流量使用不再是用户的硬需求,“换机、换卡、换套餐”的大成本三板斧砍过以后,眼看着流量DOU却提升缓慢,心急如焚啊。

  提升流量用户价值,进而向数字化服务转型将是运营商流量经营的新阶段。但这时,运营商撞到了流量经营的一堵大墙。

  要推荐定制终端的时候,客户已经自购了!

  要推荐产品时,却不知道用户平时喜欢什么!

  要设计业务时,却找不到目标用户群!

  当用户的需求多元化,用户的使用习惯多元化以后,我们失去了对用户的了解,在修建好的高速公路上,用户从哪来、要开去哪、什么时候需要加油、什么时候需要进入休息站,我们完全不知道。管道怎么才能智能起来。

  2、提升数据挖掘能力成为金钥匙

  传统意义上的客户分析,多是对客户的历史行为进行分析,客户刻画维度众多,信息量巨大,然而其恰恰缺乏众多维度与属性在什么时间、什么空间下有意义,也就是在什么场景下有意义,无法真正描述客户特征,这也是当前大多数营销过程中所遇到的问题。

  在4G流量时代,为了激发用户流量使用需求,有针对性的培养其流量使用习惯,提升流量DOU,就需要我们深入挖掘数据,提供的用户信息刻画更全面、实时性更高、准确性更精细,成本投入更少。

  因为运营商的“管道”特性,管道中的任何一个细节都逃不过运营商的眼睛。所以,运营商对于用户的刻画,是最为全面的。数据处理的对象包括整个通信消费数据、GPS行走轨迹、登录网站日志、搜索日志等等,尤其是流量数据以及其中的搜索日志,更是用户意图的直接反映。因此,4G流量经营下的数据挖掘,不仅要支持行为场景的记录,也要支持用户意图和行为的识别。

  其数据特点具有实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,以数据流的形式存在,这些数据通常包含时间、位置、行为等内容,呈现出鲜明的异构性、多样性、非结构化、有噪声、高增长率等特征。所产生的数据量密集、实时性强、价值密度低,需要进行实时、高效的计算,因为用户所处的场景不断变换,这也要求给出实时反馈,以把握最佳时机。

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