运营活动数据分析报告

运营活动数据分析报告（共12篇）（共12篇）

1.运营活动数据分析报告 篇一

３Ｇ主角地位确立 运营商埋头圈用户

随着三大运营商去年１２月运营数据的出炉，２０１１年国内３Ｇ发展的情况也逐渐明朗。２０１１年全年，国内３Ｇ用户新增８０４６．９万户，总数突破１．２８亿户。其中，ＷＣＤＭＡ用户全年累计增长２５９５．９万户，ＥＶＤＯ用户全年增长２４００万户，ＴＤ用户全年增长３０５１万户。中国移动长期以来独霸市场的局面已经不再，三大运营商在３Ｇ市场呈现三足鼎立的格局。

电信业第三次重组以及随之启动的３Ｇ发展已经给中国电信业带来明显变化，三大运营商以新的能力和竞争环境为依据，调整竞争策略，从而激活了新的市场增长极。

随着终端丰富和３Ｇ认知度的提高，２０１２年３Ｇ用户仍将会大规模发展。得３Ｇ者得天下将是大势所趋，对三大运营商而言，市场竞争压力会更大。

另外，近日，三星经济研究院发布研究报告认为，实际上，目前三大运营商并未在３Ｇ业务中处主导作用，而是一直依靠巨额补贴智能终端来被动推广３Ｇ业务，基于移动互联网的应用开发薄弱。

在移动互联网时代，运营商仍应加大基础设施建设，加强与第三方研发合作，掌握应用开发能力，持续创新，提高以前比较薄弱的竞争力

中国移动空间换时间

根据中国移动和中国电信公布的２０１１年１２月运营数据，新增３Ｇ用户均颇为理想，创出去年单月新高。

中国移动用户在２０１１年１２月新增５２４．９万户，总数接近６．５亿户。其中，３Ｇ用户新增３２０．５万户，环比增长近２０％，总数达到５１２１．２万户，市场份额达４０％。市场人士指出，由于中国移动的用户基础最大，受惠于２Ｇ用户升级至３Ｇ的趋势，移动３Ｇ用户自然能取得不错的增长。这也导致中国移动新增２Ｇ用户出现放缓，１２月新增２０４．４万户，环比减少２５．７％，全年新增２Ｇ用户更按年减少４３．７％至３５０４．１万户。但总体保持平稳。

华泰证券报告指出，ＴＤ－ＳＣＤＭＡ的增长势头在１０月份跌至谷底后触底反弹，新增用户数量在１２月一举突破３００万大关，增长势头明显。从短期来看，中国移动３Ｇ用户数量虽然仍暂列第一，但ＴＤ－ＳＣＤＭＡ网络承载数

据流量的能力相对较弱，终端数量以及产业链完善程度和其他两家竞争对手相比也存在较大差距，３Ｇ用户增长面临后劲不足的潜在风险。

不过，今年１月１８日，国际电联在１２年无线电通信全会全体会议上正式审议通过将ＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄ技术规范确立为４Ｇ国际标准，而我国主导制定的ＴＤ－ＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄ同时入选这一国际标准。随着ＴＤ－ＬＴＥ正式成为国际标准，未来国际上使用该标准的运营商也会越来越多，对我国政府或将构成一定压力迫使其加快４Ｇ牌照的发放进程。

香港里昂证券分析师张耀昌表示，中国移动２０１２年将进入４Ｇ时代，同时中国移动也正在引进千元智能手机，或可主导市场，增加市占率。

中国电信寄望ｉｐｈｏｎｅ４ｓ

中国电信ＣＤＭＡ用户在２０１１年１２月增长３０８万户，ＣＤＭＡ用户总数达到１．２６亿户。其中，３Ｇ用户在１２月增长２９４万户，３Ｇ用户总数增至３６２９万户，３Ｇ市场份额为２９％。

中国电信的３Ｇ业务开展顺利，除了得益于庞大的集团客户群和良好的政府关系带来的稳定客户来源以外，通过优势宽带业务对固话和手机的捆绑销售策略也极具杀伤力。此外，中国电信的ＷＬＡＮ建设目前是三家运营商中覆盖范围最全的，在全国各大城市的校园、写字楼和商业区基本已经实现了全覆盖，通过赠送ＷＬＡＮ上网时长的方式向用户提供免费体验，增强了用户粘性。

此外，为了在３Ｇ普及期占有先发优势，三大运营商也是各显神通。今年１月２３日中国电信宣布，公司已经与苹果公司达成引进ｉＰｈｏｎｅ４Ｓ的协议，肯定将于今年一季度引入ＣＤＭＡ版ｉＰｈｏｎｅ４Ｓ上市。中国电信引入ｉＰｈｏｎｅ４Ｓ标志着三大运营商抢夺高端用户的竞争达到白热化。原有的电信用户和联通信号覆盖差的地区用户有望成为电信版ｉＰｈｏｎｅ４Ｓ的潜在用户。

不过，长江证券研究员陈志坚认为，中国电信ＣＤＭＡ版本ｉＰｈｏｎｅ４Ｓ的引入处于较为尴尬的境地，由于引入时间明显慢于主要竞争对手中国联通，相当部分用户换机需求已得到满足，而引入的ｉＰｈｏｎｅ４Ｓ支持ＷＣＤＭＡ、ＣＤＭＡ２０００、ＧＳＭ三种制式，用户购机后也有可能流向竞争对手。在中国联通已经明显降低对ｉＰｈｏｎｅ依赖性的情况下，ＣＤＭＡ版本ｉＰｈｏｎｅ的引进不会对其构成明显冲击。

同时，中国电信新增用户中补贴用户的比例较高也大大制约了其对中国联通的威胁。电信在ＣＤＭＡ终端产业链中号召力较强，其地位仅次于联通之于ＷＣＤＭＡ产业链。但受到ＣＤＭＡ与ＧＳＭ不兼容（而ＷＣＤＭＡ手机兼容ＧＳＭ）的影响，ＣＤＭＡ手机终端实际社会化程度偏低，电信新增用户中补贴终端的用户占比预计超过９０％，远高于联通４０－５０％的水平。高补贴比例降低了电信终端补贴成本的效率。

而国泰君安报告也指出，ｉＰｈｏｎｅ４ｓ对中国电信来说，是一次大考，毕竟没有相关经验，如何卖出差异化与合适价格来，是其中的焦点。

中国联通多元化终端策略

中国联通１２月３Ｇ新增用户数继续创出新高，达到３４８．５万。联通全年净增用户数达到２５９５．９万，超额完成原先２５００万用户数的目标。３Ｇ用户总数达到４００１．９万户，３Ｇ市场份额为３１％。

得益于千元智能机持续发力，以及我国移动互联网的爆发，市场研究机构普遍看好中国联通，预期其２０１２年３Ｇ新增用户将达４－５千万。

终端战略是中国联通过去一年里拉动３Ｇ用户增长的主要手段之一。目前，联通仍在加快推出合约机的速度，品种也更加丰富。

在连续推出千元智能机后，去年１２月１３日，联通推出中兴Ｓｋａｔｅ ｖ９６０、１２月２３日引入华为中高端手机荣耀Ｈｏｎｏｒ、１２月２１日发布和小米手机的合约计划，这些中端手机的引入在一定程度上刺激了用户数的快速发展；去年１２月２６日，联通又推出重新定义的新千元智能机，首批８款，套餐包价格１５９９元，“９６元套餐”即可零元购机，消息称，最先上市的２款３天销量已达到１１万台；２０１２年１月１３日，推出ｉＰｈｏｎｅ４Ｓ；２０１２年２月，预计还将推出价格在７９９元以下的智能机。

同时，联通还通过调整补贴率，来降低对ｉＰｈｏｎｅ的依赖度。１月１３日，联通发售ｉＰｈｏｎｅ４Ｓ手机，并推出“三年期２８６元１６ＧＢ／３２ＧＢ零元购”、“两年期３８６元１６ＧＢ零元购”等系列ｉＰｈｏｎｅ４Ｓ合约计划，套餐包价格分别为５８８０、６９９９、７９９９元，与ｉＰｈｏｎｅ４相比，套餐包价格并未变化，但补贴率有所下降；２０１１年１２月１日，新定义千元智能机由元“９６元套餐”０元购机改为“６６元套餐”０元购机，补贴率提高。因此，业界普遍认为ＣＤＭＡ版本ｉＰｈｏｎｅ的引进不会对联通构成明显冲击。

近日，瑞银发布报告认为，中国联通将在２０１２年增加资本开支和手机补贴来赢取市场份额。在电信行业中，规模是关键，且仅有规模才能带来未来可持续的盈利能力。而手机补贴能带来较高的忠诚度，降低流失率。报告认为中国联通仍有足够的时间窗口期，因为中国的ＬＴＥ时代可能会比市场预期来的更晚。

报告还指出，中国联通的下一步应是渗入大众市场，即ＡＲＰＵ约为５０元的市场。中国移动在２００５年曾面临同样的困境，权衡是否要进入大众市场和农村地区。当时，中国移动备受投资者质疑，投资者担心此举会摊薄中国移动的投资回报。事后看来，中国移动渗入到低端市场绝对正确，此举帮助提升了公司的总体规模效应。中国联通的情况也将与此类似。

2.运营活动数据分析报告 篇二

移动互联网的快速发展, OTT业务对运营商造成很大压力, 终端+应用的模式导致运营商成为管道, 而内容提供商和终端位于价值链的顶部。移动互联网具有互联网的特征, 以内容为主。但目前的现状是:管道对内容很难控制。因此移动运营商面临着移动数据网络增量不增收的困境。

为了帮助运营商提升流量经营收益, 笔者认为通过深度内容经营, 掌控内容、管理内容、内容创新经营来提升流量价值。同时为合作伙伴提供内容引入和结算的平台。通过将流量管道的资源以能力的方式向第三方进行开放, 从而在扩大经营领域的同时, 实现与第三方服务商之间的共赢, 可以最大限度的提高运营商管道的价值。

2 现状分析

进入3G时代以来, 在通信网络上, 随着3G爆发性增长和智能手机普及, 移动互联网发展一日千里, OTT应用对运营商传统的短信、语音业务带来巨大冲击。运营商的短信、语音业务收入增速放缓, 而移动数据业务流量猛增大大超过运营商预期, 流量成为运营商最有价值的增长点。

移动互联网业务的发展, 给电信运营商带来数据业务流量的巨大提升, 也使运营商的移动通信资源被大量的第三方应用占用, 给移动网络造成一定的压力。在收益上, 运营商目前仅得到有限的管道流量价值。因此, 进行流量经营, 挖掘数据流量中蕴涵的价值, 避免沦为纯粹的流量管道, 这也就成为运营商的必然选择[1]。

目前移动数据经营现状是:

(1) 收益前景不明:在流量增加, 价格下降的趋势下, 虽然运营商数据业务总体收入仍在增加, 但收益率快速降低。同时为了支撑更多的数据流量, 运营商需要不停的扩容, 一些热点地区扩容难度加大;运营商面临着扩容越来越困难, 收益越来越低的困境。

(2) 缺少对流量内涵的深度挖掘:手机上网用户是一个庞大的用户群, 如果能够形成用户画像, 实现针对不同用户的精准营销, 则可以利用业务推荐和广告定投实现后向收益经营。

(3) 缺乏统一的流量节省方案:以无线宽带运营商为例, 移动网络无线流量比较昂贵, 但使用无线数据卡对网页访问时, 仍有很多广告很占流量, 而且还会弹出窗口。在手机端, 有的浏览器已经过滤了广告, 但是在电脑端, 广告基本没被过滤。如果运营商统一将广告过滤, 则会降低网络压力;对用户而言, 则节省了流量费用。

因为运营商有用户的详细信息, 同时运营商可以部署用户行为分析平台 (UBAS) 方便采集用户的日常数据流量习惯, 结合用户行为和用户信息, 如果运营商进行广告的统一管理, 向终端用户投放广告且还对这些广告流量免费的话, 那么将会意味着两点:

(1) 终端用户节省了流量费用, 并随着弹出窗口和广告的减少提升了使用体验。

(2) 运营商控制住了投放到终端用户的渠道。网站的大部分广告都可以被过滤, 取而代之是运营商自己的广告, 或者网站必须为用户下载广告而向运营商付费。这意味着管道具有比网站更佳的商业广告价值。

因此基于内容的业务经营平台的引入对移动网络十分必要。引入业务经营平台, 通过内容经营和精准营销的策略捆绑, 移动运营商才可以摆脱目前的管道现状。下文将详细介绍基于经营平台的网络架构和模式。

3 深度内容运营方案

3.1 建议的网络架构

业务内容经营平台包括移动网络、分析控制、经营平台三部分。

移动网络基于传统移动数据网络, 增加策略控制和套餐功能, 实现不同用户签约不同套餐, 提供不同网络服务等级功能[2]。

分析控制主要是基于成熟的用户行为分析 (UBAS) 平台, 提供了用户行为分析功能, 整合了多个业务系统的数据信息, 对业务信息进行有效挖掘, 实现了核心数据业务平台业务及合作伙伴的运营监控与运营管理功能, 提供了准确辨识、获取、保持和增加“可获利客户”的精确营销功能, 同时, 精分系统可以与生产系统实现联动和协同。

经营平台的精分系统可自动获取流量经营平台产生的各种业务数据, 依托系统自有的知识库和标签库, 进行深度挖掘分析, 生成完整的客户全景视图信息库, 即用户画像, 比如客户基本信息、客户行为信息、客户知识信息等, 然后进行以客户为主导的智能营销决策设计, 为营销和服务提供全方位的决策支持。

3.2 典型业务流程

“广告优化定投”业务解决方案:由广告优化定投平台对用户进行精确分类, 可以将合作伙伴的广告内容根据推广策略进行精准投放。可以采用的方式, 包括:PULL方式和PUSH方式。PULL方式为在门户、客户端或SDK插件上设置广告位, 然后根据不同的用户到平台拉取不同的广告内容, 从而实现针对用户的精准营销。PUSH方式, 由流量经营平台结合用户画像, 根据投放策略和广告内容, 采用短信、彩信、Email、客户端方式进行主动推送。

(1) 广告投放 (客户端、嵌入SDK投放) 业务流程说明:

(1) 合作伙伴 (广告平台) 向内容经营子系统注入广告内容。

(2) 内容经营子系统向业务管理子系统同步广告内容。

(3) 精准营销子系统获取到业务管理子系统的广告数据。

(4) 精准营销子系统进行精确分析。

(5) 客户端向业务管理子系统请求内容。

(6) 业务管理子系统根据用户请求的内容, 向精准营销子系统请求相应的广告内容。

(7) 业务管理子系统向客户端返回相应的广告。

(2) 广告投放 (主动推送) 业务流程说明:

(1) 合作伙伴 (广告平台) 向内容经营子系统注入广告内容。

(2) 内容经营子系统向业务管理子系统同步广告内容。

(3) 精准营销子系统获取到业务管理子系统的广告数据。

(4) 精准营销子系统进行精确分析。

(5) 管理员在精准营销子系统中制定广告投放计划。

(6) 精准营销子系统通知业务管理子系统进行广告投放。

(7) 业务管理子系统通过各种渠道向用户投放广告营销消息。

(8) 用户点击广告。

4 广告优化定投可行性分析

4.1 需求分析

广告平台拥有广告资源和广告运营平台, 但只能做品牌广告, 而无法做到效果广告;运营商拥有用户资源及与用户相关的海量信息, 如何利用这些信息产生更大的利润是个难题;应用开发者/开发商掌握应用资源, 但苦于如何盈利。“广告优化定投”可解决以上难题。

“广告优化定投”业务场景的核心在于细分用户, 精细运营, 精确地向用户投放广告, 增强广告效果, 降低成本并提升各方的收益。

4.2 业务场景

针对“广告优化定投”场景, 可以考虑实现如下形式精细运营:

(1) 内容的过滤, 比如将未付费广告过滤, 将悬浮式图片和弹窗过滤。很多这种悬浮式图片和弹窗都是色情广告或者游戏广告, 无论是企业还是家庭客户都有这种需求。

(2) 不对用户群体精准分类, 在流量管家或开发者的应用中插入品牌广告, 获取广告点击收费, 各方按约定规则进行分成。

(3) 对用户群体进行精准定位, 在流量管家或开发者的应用中插入效果型广告, 如网游广告, 各方按约定规则进行分成。

(4) 通过流量管家或开发者的应用对APP应用进行推广, 按照下载量和激活量来向APP开发者收费。

(5) WAP或WEB页面类广告, 有两种方式:一、由第三方合作网站在页面中插入品牌或者效果广告, 各方按约定规则进行分成;二、通过ISG将品牌广告或效果广告强制插入页面顶部或底部。

通过“广告优化定投”的方式, 实现对广告资源的精细化运营, 并与合作伙伴进行合作分成, 从而增加流量管道的经营收益。

图2给出了广告优化定投业务场景和流程。

4.3 对各方带来的价值

(1) 对运营商的价值

运营商负责提供业务运营支撑服务, 包括:

(1) 提供管道资源, 用于实现业务运行;

(2) 进行流量核减:在GGSN/PGW中设置来自于流量经营平台的内容流量的核减;

(3) 协助进行业务运营推广:通过运营渠道协助业务的运营, 包营业厅、短信、WAP PUSH等渠道;

(4) 对用户点击次数进行计量, 用于进行后向结算分成;

运营商与合作伙伴进行合作, 通过后向收费来提升流量价值。

(2) 运营服务商的价值

运营服务商负责主导业务运营, 包括:

(1) 寻找广告代理商, 并与广告代理商完成广告投放的合作。

(2) 负责合作伙伴内容的引入, 并进行“流量免费用”的内容播放。

(3) 负责运营策略的制定、执行以及相关KPI指标的完成。

运营服务商通过主导业务运营, 参与运营收入分成。

(3) 对广告代理商的价值

广告代理商负责提供广告资源和应用, 并支撑内容业务运营, 包括:

(1) 提供广告资源;

(2) 配合进行将广告内容植入到应用中;

(3) 配合进行内容注入及业务运营的系统改造;如:内容注入, 订购页面的跳转、内容点播次数计量等。

(4) 负责根据内容点击量与运营商进行后向分成。

利用运营商庞大的用户群, 为广告代理商提供全新的广告营销渠道, 为广告代理商带来新的营收渠道。

(4) 对用户的价值

通过不同签约包节省广告流量, 只浏览自己有兴趣的广告, 提升网络应用体验。

5 结束语

在移动互联时代, 运营商成为管道, 各种终端应用划分了大部分蛋糕。为了挖掘管道的价值, 业界都在思考智能管道的策略。笔者分析了智能管道在广告优化管控和定投方面的具体应用思路, 向用户提供基于内容的服务和针对用户开展营销工作, 来提升运营商智能管道利润。

参考文献

[1] 刘平.运营商优化内容模式研究.中兴通讯技术.2012, 3:42 ~44

3.运营活动数据分析报告 篇三

关键词 大数据分析 机场运营 作用 意义 必要性

中图分类号：V35 文献标识码：A

0前言

大数据分析作为近年来较为流行的IT行业的词汇，对其应用广泛深入到我国社会生产中的各个领域中，通过其对各个行业的指导作用，使得社会领域的各个行业得以高速发展。本文就现阶段我国机场运营过程中存在的问题进行分析，并由此引出大数据分析的概念，从而得出大数据分析在机场运营中起到的作用。

1目前我国机场运营现状

（1）运营管理松散；目前我国大多数民航企业在机场运营中对员工的管理比较松散，缺少严格的赏罚制度和管理体系，这导致了部分专业素质较低的机场员工对待自身的工作比较松散并且对旅客的服务质量下降。运营过程中相关管理人员对待自身的工作比较懈怠，对于自身的工作职责和工作范围并不明确，往往对于一些看似平常但却关乎飞行安全的管理细节容易忽视，给飞机的飞行带来了较大的安全隐患。另外对于一些民航企业中的管理层人员来说，在其平时工作中对工作人员的监督和管理比较松懈，降低了工作人员的工作技能和服务水平。

（2）飞行区运营环境较差；飞行区的飞行环境是飞机得以安全飞行的重要保障。现阶段我国机场飞行区经常存在着污染物和碎屑的现象，这增加了飞机起飞过程中的危险性。另外，对于飞行区内的跑道并没有进行经常性的清理和维护，对相关跑道缺乏定期的评价，这严重影响了飞机的飞行环境。

（3）导航和通讯设备缺乏先进性；目前我国现阶段飞机导航和通讯系统运用的是GPS，即全球定位系统，而该系统则是由美国在20世纪七十年代开发研制并在随后加以创新的导航系统，对于自身导航系统缺乏创新，同时我国的导航和通讯设备较发达国家相比较为落后，使得我国的机场运营收到制约。

2大数据分析的概念及意义

2.1大数据分析的概念

（1）大数据分析的含义

大数据分析即较大规模的数据进行分析。大数据总体上可以概括成四个V，即Volume（数据量大）、Velocity（速度较快）、Variety（种类多）、Veracity（价值密度多）四点。近年来随着对大数据含义的引入，大数据分析在各个领域中的数据仓库、数据安全、数据分析和数据挖掘都具有较大的指导作用，因而广泛应用在社会生产的各个领域。

（2）大数据分析的构成

大数据分析是在一般数据分析的基础上，对规模庞大的数据进行集中分析并处理。大数据分析一般由数据仓库、联机分析处理、数据备份以及数据恢复等部分组成，其涉及的知识范围较为广泛，包括软件、硬件以及咨询服务和应用。

2.2大数据分析的意义

大数据分析即指通过商业智能工具对拥有庞大数据量的对象进行分析的过程，其通常被认为是将企业或机构中现有的数据转化为知识，帮助企业或机构作出利于其发展的经营决策工具。

3大数据分析在机场运营中的意义和作用

3.1数据处理的高效性

将大数据分析应用到机场运营中，可以有效地提高机场数据处理的效率。随着我国经济的高速发展以及人民生活水平的不断提高，人们的出行率也在逐渐升高，而随着旅客出行频率的加大，机场的航班信息也需要随时的变更，面对高频率的数据更新，传统的数据分析处理已经不能满足机场运营的要求，通过大数据分析，将较多的航班信息存储到系统的数据仓库中，再通过联机处理对数据进行分析，最后将实时数据传到显示前段，在保证航班信息准确无误的同时，大大提高了航班数据的更新速度。

3.2利于飞行安全

飞行安全历来是世界各国机场运行的难题，如何确保飞机在正确的航道上飞行对于保证乘客的人身财产安全具有重要的作用和意义。大数据分析系统通过对不同地区的航道信息进行广泛的收集，并应用其联机系统将不同航道信息传入各个民航机场的通讯机构，在保证了飞机飞行安全的同时，也有效地提高了机场的运营效率。

3.3提高了民航企业的利润

通过对不同时期、不同机场的运营情况数据进行集中采集、分析和处理，可以使民航企业自身了解到与其他企业存在的差距，通过数据进行企业内部的相应改革，进而提高企业的竞争力。

4结论

本文通过对现阶段我国民航运营中存在的问题进行分析，引出大数据分析的概念，并通过研究大数据分析的构成及意义，指出了大数据分析在我国机场运营过程中的作用和意义。

参考文献

[1] 覃雄派，王会举，杜小勇，王珊.大数据分析——RDBMS与MapReduce的竞争与共生[J].软件学报，2012.01（14）：32-45.

[2] 孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013.01（12）：146-169.

[3] 褚衍昌.机场运营效率评价与改善研究[D].天津大学，2009.

[4] 陈宝珠，智元媛.中国机场运营模式研究[J].浙江旅游职业学院学报，2010.04（23）：31-34.

[5] 李琦.机场运营效率评价方法研究[D].南京航空航天大学，2008.

4.运营活动数据分析报告 篇四

一.公众号属性

从如上数据可以看到，7成本地生活行业公众账号是订阅号，而且近7成做了认证，也就是有了导航栏。通过访谈，90%以上的商户和用户觉得有自定义导航栏会显的账号比较高大

上而且用户体验便捷。

从上图可以看到，超过60%的公众账号不满足于微信基础的图文推送功能，纷纷选择了高级开发模式，而绝大部分选择了微信第三方来提供专业的开发服务，比如微网站、微商城、微会员等，自己有能力开发的账号占到19%，且通过数据纵向分析，自行开发公众账号的比例呈现下降趋势。

微信公众账号粉丝数5000以上的仅为13.6%，一方面本地生活行业规模都相对较小，公众账号采取的是自运营模式，但由于人手和精力不够，内容和活动运营也不够专业，公众账号即便开发了精美的微网站，时间长了很多商户的公众账号进入了濒死状态。

针对消费者，所有开发模式下的公众号都加入了一键导航、一键电话功能，92%的公众号具有微网站，但在线客服功能比例为38%。

二.日常运营：

60%的商户微信公众账号的运营方是市场部，对于大部分小商户，没有明确的部门划分，所以统一归为市场部。

公众账号群发消息的频率40%一周2次，26.5%每天一次，还有近20%每周1次，从图文群发和粉丝增减的数目来看，每周1-2次的推送频率能够为大部分用户所接受，取消关注的概率为每天推送图文用户取消关注概率的1/3.群发的消息普遍存在优惠或活动的宣传信息推送为主，而且近六成的健身养生会所、理发店等选择在下午下班到晚上睡觉前这段时间来推送。

30%的账号在首次关注的图文里推荐给用户微网站，20%的推送了促销活动，这在一定程度上尊重了用户习惯，关注之后即可实现“有利可图，有趣可玩”。

本地生活行业微信公众号平日推送的图文内容，以店内活动、优惠信息、便民服务、生活常识为主，结合开发模式下做的活动，从线上引流客户到线下门店消费。

活动类型分为抽奖和促销两种，更多的商家选择把抽奖和促销结合起来做营销推广。就目前的数据来看，大部分账号都是在刚做了开发模式的时候做了微信端的活动，也在短期内赢得了不少的粉丝，但后期疏于运营管理，账号活动非常少。

三.运营数据：

如上展示数据真的是狠狠的伤了商户老板的心，甚至对微信充满了失望和迷茫。其实，在这种情况下，寻找靠谱专业第三方公司来做代运营和推广就显得尤为重要，这也是一批有眼光的第三方公司转型做代运营和推广的原因。

四.业务效果：

5.数据掘金：电商数据运营入门篇 篇五

如何组织安排网站的网页内容，以符合访客的个性化需求。

如何找出同一类访客的特征并预测其未来的购买行为。

如何调整商品页面的安排以提高商品被购买的比例。

如何自动地把商品分类，把同时可能购买的货物放在同一个网页上，以增加单次购买的商品总值。 如何吸引老客户多次回访网站，并做反复购买。

如何估计购物车被放弃的可能性以及如何降低这一数字。

所有这一切都建立在寻找不同的显性或者隐含的数据模式之上。

1 网站流量分析

要解答客户什么时候来丶从哪里来的问题要诉诸于电子商务领域最常听到的一个词了：流量。通常说的流量( Traffic)是指网站的访问量，是用来描述访问一个网站或是网店的用户数量以及用户所浏览的网页数量等一系列指标，这些指标主要包括：独立访客数量( Unique Visitors)丶页面浏览数( Page Views)丶每个访客的页面浏览数(Page Views Per User)。

查看流量数据可以采用的工具有 Google分析( Google Analysis)丶百度统计丶我要啦丶淘宝量子恒道丶 CNZZ等。利用这些工具，我们可以从多维度来分析流量，例如从时间维度来分析流量，可以得出在什么时间段访问某类商家的客户最多，也就是客户最喜欢在什么时候来到我们的电子商务网站，这对中小型的电子商务网站的帮助是最大的。

在做流量分析和访客来源分析中，我们最常使用的数据挖掘方法是时间序列。时间序列是数据挖掘领域中用来分析一段时间里各项指标的变化情况最常用的方法，通过时间序列我们不光可以从趋势图中看出网站(店)流量的大体变化情况，更重要的是我们能够预测未来一段时间的网站(店)流量情况。

网站流量分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下对有关数据进行的统计和分析，其常用手段就是 Web挖掘。Web挖掘可以通过对流量的分析，帮助我们了解 Web上的用户访问模式。那么了解用户访问模式有哪些好处呢?

在技术架构上，我们可以合理修改网站结构及适度分配资源，构建后台服务器群组，比如辅助改进网络的拓扑设计，提高性能，在有高度相关性的节点之间安排快速有效的访问路径等。

帮助企业更好地设计网站主页和安排网页内容。 帮助企业改善市场营销决策，如把广告放在适当的 Web页面上。 帮助企业更好地根据客户的兴趣来安排内容。 帮助企业对客户群进行细分，针对不同客户制定个性化的促销策略等。

一般的互联网数据分析工具中都有网站访客流量来源分析功能，可以直接得出一定结果。而本案例中的网上商城是构筑在淘宝天猫商城之上的，所以我们只能采用淘宝本身提供的和淘宝开放平台上的工具来做数据分析。我们可以从店铺的淘宝量子恒道工具中直接获取流量来源和访客地理位置分布。

图 1和图 2中的流量来源和访客地理位置分布就是从店铺的淘宝量子恒道工具中直接获取到的。

图 1 最近7天访客来源分布示意图

图 1基本阐明了最近7天网店的客户通常采用何种方式进入网店。这里我们可以看到，因为这家网店的店铺优化做得还可以，来自淘宝的免费流量占到了 36.67%。同时因为做了一定时间，有一定的知名度，所以自主访问的比例超过了 20%，占到了 22.41%。通常来说，如果商品的品质和价格吸引人，网站呈良性发展，那么淘宝免费流量和自主访问的所占比例就会稳步提高。

因为这个网店是在天猫站内，所以来自站外的访问量不是特别多。而对于独立的网上电子商城，基于搜索引擎的流量会占到相对较高的比例。来自搜索的流量同样也要分成自然搜索流量和搜索关键词广告流量。

对于独立的网上商城，也就是说它们不在天猫这类综合电子商城内的，我们可以分析出用户是点击了什么链接进入到商城的;如果是来自于搜索引擎的，我们还可以分析出用户是通过搜索什么关键词进入到商城的。

图 2 最近7天访客来源地理位置分布示意图

图 2 的数据显示了最近7天网店的客户分别来自哪个省份。在图 2中我们看到，访问该网上商城最多的访客来自广东，约占 19%，而其次来自北京和江苏，分别占 11.25%和 8.85%。值得注意的是，来自该品牌的一个重点目标城市上海的流量并不太多，只占 3.66%。

发现来自上海的流量占比不高的时候，我们可以做两种假设：

是否上海的受众不喜欢我们推出的产品?

是否对于上海的推广力度不够?

为了验证第一种假设，我们可以做客户调研，看是否增加某些关键词的商品描述和图片可以提升客户留存。而对于第二种假设，我们可以针对上海地区投放广告，并监测广告的转化率和效果。

对于单个访客在互联网上的来源分析，可能是没有太大意义的。但是综合一段时间内所有访客的来源信息，我们可以做趋势分析，从而决定在互联网上投放广告和资源的力度及方向。

2 商品销售分析

在电子商务网站上对商品销售进行分析是定时定期需要做的事情。我们可以做的商品销售分析种类很多，比如各个不同商品的访问量丶热点分析丶性能数据等。我们在做分析时，也要考虑到行业丶时间和地域等各种方面的因素，并和平均及基准的数据做对比。

做商品销售分析，需要从时间和空间的维度以及商品的类别丶价格等多个维度来做分析，这里可以做的报表类型非常多。

我们单纯从时间维度上来看，常用的报表是同比和环比的报表，而时间区间的选择可以是年丶季度和月，而当一个电子商务网站在刚刚开始的时候，周数据的报表也是偶尔会用的。

除了分析商品的销售之外，我们还需要做的分析是潜在的销售，也就是客户到网站来，浏览了哪些商品和分类，搜索了哪些商品，从而了解客户的兴趣点和将来可能购买的商品。

我们来看一家电子商务网站热销商品销售的月报表(见表 1)。

表 1 商品销售月报表

表 1 中的平均客单价指的是在购买相应商品时平均订单的价格。在整个网站上所有商品的平均单价为27.63，平均客单价为49.48。从热销商品的排名来看，平均客单价偏低，在前五名的商品中，只有两件商品的平均客单价高于平均值。从表 1 中的数据来看，销售是有提升空间的。我们看表 1 中货品单价最高的两个产品 B和 D，其对应的平均客单价也是最高的，而且从商品单价和平均客单价的比对来看，购买商品 B和 D的用户，同时也购买了多个其他商品。如果我们可以提升商品 B和 D的销售，网站的整体收入也会随之提升。

3 定期数据分析

要想做好电子商务网站的运营，需要做各种分析和报表，定期展示丶对比网站数据和运营数据。而对于大部分 CEO来说，周期的销量增长量可能是他们最为关心的数据分析。

以增长量为例，下面列出的这些数据是电子商务公司的董事长丶总经理和各级销售管理人员经常需要查看的与业务相关的增长量数据。这些数据都可以是负数。

增长量：所分析的业务在一定时期内增长的数量，是分析期与对比期的差额。

同比增长量：当前值与去年同期值之间的差值，用同比增长量来统计消除了周期变动和季节变动的影响，所用时间期间通常是月或者季度。

环比增长量：是指当前值与上一期数值之间的差值，所用时间期间一般是季度丶月或者星期。

增长速度是用来反映业务成长性的相对指标，用以查看当期增长量和对比期的数据对比。

同比增长速度是当期增长量与去年同期值之比，说明当期业务水平对去年同期业务水平增长的相对程度。

环比增长速度是当期增长量与前一期水平之比，说明业务分析期与相邻前期业务水平的相对增长程度。 项目增收贡献率：某项目增长量和所有项目总的增长量的比例。

4 内容分析

我们所述的电子商务网站上的内容分析和其他分析一样，也都是需要从数据出发的。

商品分析和页面分析从一定的角度来说，也都属于内容分析。这里所说的内容分析的对象是在商品页面之外的内容。

我们通过分析流量和客户兴趣点匹配相应的内容。通过数据，我们可以看到不同的内容所吸引的点击关注，从而对内容做出相应的调整。

在做内容分析之后，网站的内容需要从下面三个方面做优化： 内容专业化;内容差异化;内容质量化。

本段文字节选自《数据掘金：电子商务运营突围》

6.运营活动数据分析报告 篇六

想做好淘宝店铺运营就必须做好行业的数据工作！数据不但要会看，更要懂得如何去分析数据！这样才能找出规律来制定运营方法。一说到数据分析许多人可能会想到数据魔方和E生经了，但是这两个可是收费工具哦，而且还限制了必须达到一定的店铺等级才能使用！这对于小卖家来说就是可望不可求呀！这个时候华农百灵电商淘宝运营培训就要给你推荐使用淘宝指数了，淘宝指数不但免费且实用，而且更能分析出更多有用的数据来。因为淘宝指数能够让小卖家在没有数据魔方和生E经的情况下也能使用淘宝指数来获取到淘宝的搜索热点、成交走势、定位消费者人群、研究细分市场等！所以懂得使用淘宝指数能够获取到非常具有价值的数据，那么如何使用淘宝指数来获取数据做好运营？

首先打开淘宝指数，了解里面的四大功能模块：长周期走势、人群特性、成交排行和市场细分。

淘宝指数运营秘籍一：排行榜

我们可以发现，在排行榜里面，它统计了淘宝top20类目的热搜词以及该类目下最近一周的热门搜索词。在这里我们就可以清楚的看到目前哪些类目是热销类目以及哪些产品是有市场潜力的。当我们找到自己所在的类目时，就可以找出最近的热词有哪些，根据自己店铺的情况，适当的把一些趋势热词放进我们的标题描述里面，当然也不能说越热门的词越好，还是要看情况的。

淘宝指数运营秘籍二：选择将来走势好的细分类目

如果说“搜索排行”在一定程度上是代表着市场需求趋势的话，那么，“成交排行”则表示某个类目下某段时间内某种产品受消费者青睐的程度。在实际运营店铺中，“搜索排行”是看趋势，更关键的是需要看“成交排行”！

以女装来举例，大家可以根据自己经营的类目用相同的方法来看，思路是一样的。如图：

这里我们以“踩脚裤”来给大家做分析，我们把鼠标放到“踩脚裤”上面，然后点击进入，点进去则如图所示：

在这里，我们可以看到某个类目的发展趋势，我们在选择准备进入的类目或是在做月度计划时，我们就可以利用淘宝指数，找出相应类目它的一个发展趋势，根据其旺淡季来合理的安排自己的运营计划。

那么，我们具体怎么查看其发展趋势呢？点进去之后，我们看右边的图：

发现是最近七天的趋势，而我们要看发展趋势来指导我们做运营计划，肯定不能只看最近七天的发展趋势的，如果我们想看它一个月、一个季度或是去年一年的发展趋势，我们应该怎么看呢？如图：

我们把下面的小三角拖到去年的11月份，就会出现从去年11月份到今年11月份的一个整体的发展趋势。从这折线图，我们可以看出要是经营“踩脚裤”这个类目时，根据寒冬季节和需求不断走低的情况，我们在接下来做运营计划时，就不是大力囤货加大力度推广了，而是把重点放在未来几个月发展趋势更好的商品上。

淘宝指数运营秘籍三：分析长尾词的竞争强度

当我们回到“成交排行”的页面，鼠标点击“踩脚裤”时，就可以看到这些词的核心关键词只有一个，那就是“踩脚裤”。在我们优化宝贝标题的时候，核心词有且应该只有一个，然后围绕着这个核心词再来扩充长尾词。当然在优化宝贝标题时，最好选择搜索量大，转化率高，宝贝数量少的热搜词，我们习惯叫做黄金长尾关键词。

淘宝指数运营秘籍四：怎样查找黄金长尾关键词

展开“打底裤”我们可以看到下面总共有27个词，那哪些词才是我们需要的黄金长尾关键词呢？我们只需要选择一个核心关键词“踩脚裤”，然后围绕着这个核心的关键词，在遵循淘宝分词技术的前提下，组合竞争强度低，同时又是热销的关键词。这时，我们可以借助excel简单分析出哪些才是我们需要的黄金长尾关键词。如图所示：

7.运营活动数据分析报告 篇七

一、大数据时代给新型企业带来的挑战分析

1. 对数据的准确分析

如今,全球的经济都在快速发展,企业必须在发展过程中把握机会。但是,大数据时代的到来给企业带来了新的挑战,企业必须对产生的数据信息进行快速有效的分析整理,并根据分析结果合理制定企业运营监控方案,并根据市场变化来调整运营监控方案。随着新型企业数据量的不断增多,企业必须对这些数据进行深入的研究分析,从中提取出有价值的数据信息,推动企业的发展。

2. 数据的安全性保障

新型企业数据里既包括企业的数据信息,也包括客户的数据信息,如果这些信息被恶意窃取必定会给企业和客户带来巨大的经济损失。因此,新型企业必须认识到数据安全管理的重要性,保障数据的安全性。

3. 数据决策

在大数据模式下,企业必须做出合理的决策,降低企业的运营风险,提高企业的管理水平。目前,很多企业并没有认识到数据管理的重要性,数据管理还停留在数据汇总上,数据没有被合理利用。如果企业可以合理利用数据,必定可以实现企业的有效管理。

4. 数据整合

如今,新型企业的数据信息包括两种:一种是企业基础性的信息,另一种是非固定形式的数据信息。非固定形式的数据信息主要是指在网络环境系形成的数据信息。但是,很多企业只能处理整合基础性信息,无法处理非固定形式的数据信息。对非固定数据信息的整合成为新型企业面临的新的挑战。

二、大数据在新型企业运营监控中的应用意义分析

1. 满足企业发展的需求

在大数据模式下,新型企业通过对客户数据的分析可以更好的了解客户的需求,并根据客户的实际需求进行产品生产和定位,满足客户的需求,进而提高企业的经济效益和社会地位。企业可以设置产品评价平台,让客户在平台上发表产品使用之后的感受和评价,这样的方式比传统调查形式更加直接,也更具真实性。企业可以对客户的评价和反馈进行整理分析,如果发现产品存在问题,企业管理者需要详细分析问题存在的原因,并针对存在的问题及时采取调整对策。在企业传统管理模式下,企业重大事件均由管理者决策监控。在大数据模式下,企业管理者的权力被弱化,企业员工成为重大事件的决策者,企业员工可以在企业管理平台上发表自己的意见和想法,管理者可以整理员工意见,并整合成大数据进行研究分析,从中提取对新型企业发展有用的数据信息。

2. 合理把握行业数据

在大数据模式下,行业数据的利用率不断提高。新型企业可以在企业内部建立数据化系统,保证数据信息的真实性和可靠性,并在第一时间获取行业数据信息,紧跟时代脚步。除此之外,企业也可以通过数据平台把企业的信息发布出去,实现数据资源的共享,提升企业的服务质量。企业可以利用数据平台对市场上同类产品的价格进行分析监控,并分析企业产品的优势和弱势,并进行产品优化,满足不同层次客户的需求。

三、大数据模式下新型企业运营监控手段分析

1. 加强管理人员培训

如今,新型企业管理人员和数据技术人员的专业水平和综合素质对企业运营监控成效有很大影响。但是,从新型企业现有人员结构来看,企业内部缺乏专业的数据技术人员。在大数据时代,数据技术人员需要掌握以下能力:一是市场营销知识,二是信息处理技术,三是运营管理知识。随着企业的快速发展,数据技术人员的重要性日益凸显,数据技术人员从属于企业的IT部门,数据技术人员被越来越多的人认可。通过对数据整合和分析可以实现社会和新型企业的对接。数据技术人员可以帮助企业管理者合理制定管理方案,提高企业的管理水平。但是,要想提高数据技术人员的专业水平和综合素质,企业必须加强数据技术人员培训,加大人员培训方面的资金投入。人员培训的方式有两种:一种是派遣数据技术人员外出学习,另一种是邀请专业人士来企业举办座谈会,新型企业数据技术人员可以互相交流工作经验,丰富自己的知识储备。企业还要在数据技术人员内部设置奖励机制,对表现优秀的数据技术人员给予一定的物质奖励和精神奖励,提高数据技术人员的工作积极性和热情。

2. 加强新型企业运营监控管理

在大数据时代下,新型企业不仅要掌握处理基础性信息的能力,还要掌握处理非固定性数据信息的能力,搭建非结构数据信息平台。非结构数据平台包括以下内容:一是社交媒体,二是文本,三是微博,四是影像,帮助企业更合理的分析市场行情,了解用户需求。非结构数据平台可以兼容各种数据,扩大企业的业务范围。

3. 建立网络系统

在大数据时代下,新型企业可以搭建网络系统,整合企业数据信息,利用大数据的新功能来调整企业管理模式。

四、结语

大数据时代的到来给企业带来了新的挑战,企业必须在发展过程中把握机会.企业必须对这些数据进行深入的研究分析,从中提取出有价值的数据信息,推动企业的发展。在大数据模式下,企业通过对客户数据的分析可以更好的了解客户的需求,并让客户在平台上发表产品使用之后的感受和评价。果发现产品存在问题,企业管理者需要详细分析问题存在的原因,并针对存在的问题及时采取调整对策。除此之外,企业可以利用数据平台对市场上同类产品的价格进行分析监控,并分析企业产品的优势和弱势,并进行产品优化。在新型企业发展过程中,数据技术人员的重要性日益凸显,企业必须加强数据技术人员培训,提高数据技术人员的专业水平和综合素质。

参考文献

[1]苗晴.中国A股上市公司市值管理研究[D].江苏大学,2014.

[2]逄锦荣.基于服务模式创新的物流业与制造业协同联动体系研究[D].北京邮电大学,2012.

8.电信运营商的绿色数据路 篇八

对电信运营商来说，它们也是数据中心市场的中流砥柱。中国三大电信运营商分别是中国电信、中国移动和中国联通，目前这三大运营商占中国总体数据中心市场的份额达到了60%左右。当前，它们都在积极打造绿色的数据中心，相关工作已经全面展开。

中国移动：签署第一份绿色协议

中国移动通信是国内惟一专注移动通信发展的通信运营公司，作为全球最大的电信运营商，中国移动签署了国内通信行业第一份《节能自愿协议》，并且全面推进“绿色行动计划”。

中国移动在22个省建设有IDC机房，但IDC面积都在1000平米以下，大部分不足500平米。中国移动计划建设部节能减排处项目经理杨志军介绍，“部分机房能耗水平相对较高，PUE值大大高于欧美发达国家数据中心平均水平。”因此，在推进绿色数据中心的建设中，中国移动集团公司对老旧机房改造面临着多重挑战。为了降低机房能耗水平，中国移动在2011～2013年持续改造了多批数据机房及IDC机房。改造内容包括隔离冷热通道，关闭多余通道，实施精确送风，提高机房装机量等等，预计年总节电量为1822万度，平均PUE值下降28%。

此外，中国移动也应用多种新技术建设数据中心。据中国移动计划建设部节能减排处副主任李海滨介绍说，新建数据中心为了降低能耗，主要采用仓储式机房的思路进行建设，就是通过整体部署，实现机房和IT设备整体节能。此外，中国移动采用定制化的服务器能、自然冷源、高压直流等节能技术，统一尺寸统一功率并且是标准建设。

在云数据平台的建设上，中国移动发布“大云”1.0。大云的后续版本处于研发当中，未来将有效涉及云计算资源池实时交易和云计算能力开放能力等领域。2012年5月，中国移动呼和浩特数据中心开工。数据中心设计采用的是模块扩展的思路及业界先进的绿色环保技术，利用自然冷源，融合先进的制冷技术，大幅降低能源的消耗，通过低耗能、低成本、高效率的运营模式，全力打造“绿色基地”。

此外，中国移动的各地分公司也都积极展开数据中心节能的探索。如中国移动浙江公司开展合同能源管理（EPC）的试点工作，对照明改造节能、基站新风系统节能、办公楼综合用电环境改造和管理、IDC机房综合节能方案实施、机房新风系统等领域的EPC开展进行了实施。

中国联通：全面的绿色IDC实践

联通拥有覆盖全国、通达世界的现代通信网络，目前正在加快移动通信网络建设步伐。面对IDC不断攀升的电费成本和建设成本，中国联通负责人说，将至少推出五种方式来实践绿色数据中心的计划。

第一种方案是在北方选取城市，利用冬季室外空气进行自然制冷；其次是对服务器进行集约化处理，提高数据中心能效比；再次是对机架电源容量进行改造，提高数据中心空间利用率。中国联通系统集成有限公司IDC运营中心总经理康楠说，“我们将选取有代表性的2～3个机房进行新一代绿色数据中心试点，其中的天津华苑国际数据港已经率先采用新技术，打造高端绿色IDC；而北京亦庄二期工程将适用联通提出的新IDC技术规范。”

另外，中国联通已经推出了绿色IDC技术规范v1.0。该规范对数据中心机房建筑节能、机房场地规划布局、设备选型、IT系统优化、虚拟化技术、配电优化、无功补偿及谐波治理、自然冷源利剧、机房制冷优化、气流组织及照明等节能相关内容进行了规定。

此外联通各省分公司在集团统一组织下，根据机房实际条件，采取各种技术手段对IDC机房的节能改造进行了创造性的探索，并取得了很好的节能成效。

中国联通系统集成公司IDC运营中心总经理康楠介绍说，中国联通各地方公司开展了较多IDC绿色节能技术试点。面对传统机房，联通正在进行绿色改造。康楠说，目前联通进行的改造方案针对不同的机房特征而有所不同，主要有场地优化，包括场地布置调整、设备机柜优化、布线路由优化等；智能冷却，包括温度控制优化、风量控制优化、压力控制优化等；还有电源改造，包括IT设备供电改造、电源路由改造、UPS系统改造等。

另外，在关键技术环节上，联通主要应用包括虚拟化、云技术促进数据中心从独立的设备向共享设备转变，实现资源“池化”管理，降低运行维护复杂度和成本。值得关注的是，联通也在通过客户体验和感知提升联通绿色IDC品牌营销，比如在品牌营销与市场激励方面也将绿色数据中心的内容加进来。

中国电信：从“芯”出发

中国电信是国内惟一拥有固定通信、移动通信、卫星通信网络的电信运营商，在有线宽带、数据中心建设等方面都处于领先地位。对中国电信来说，数据中心一方面已经成为其支撑系统架构的重要组成部分，另一方面也是企业的重要盈利手段，因此，建设高效节能的数据中心成为其决胜未来的关键。中国电信正以实施“绿色”科技、构建“绿色”经营的理念出发，从芯片、服务器、存储、空调、机房配套等五部分着手，构建高效节能的数据中心。

芯片是构建数据中心的基础和核心，在提高数据中心运算速率和减少散热方面作用重大。为了从“芯”开始，中国电信北京公司和英特尔签订了绿色节能数据中心的合作备忘录，双方将通过成立联合实验室，共同促进数据中心节能降耗工作。

此外，中国电信为改造旧的IDC机房也做了很多有效的尝试。据中国电信集团公司政企客户部事业部总工程师万军介绍说，要实现一个绿色的数据中心，不光是能耗的指标，还有系统高可用性，高可靠性的问题，也就是资源的合理配制，按客户的要求达到高可靠性、在这个方面上，中国电信正在做多方面的工作。如对现在数据中心进行合理的规划和布局，数据中心本身节能减排方面的管理和考核，提升计算资源的应用效率等。另外，中国电信结合“十二五”国家的整个发展战略，也推出了智慧云海信息化，核心是智慧城市建设、智慧行业应用的推动，推动信息化行业的发展。

目前，中国的电信行业整体还在高速发展，面向社会的服务压力非常大，而如何做好节能减排也是所有的通信企业面临的一个很大的课题。透过以上三个企业的介绍，可以看到各个企业都在通过技术进步和系统优化来提升其数据中心的运营效率，减少能源的消耗。而电信行业在绿色数据中心方面的整体行动，也会带动社会在新一代通信信息技术（云技术）的应用中，更加关注企业节能减排措施的实施和部署，提高设备的使用效率。

9.运营活动数据分析报告 篇九

以大数据资源为依托，建立以数据分析为驱动的、包括方案策划、目标客户选取、营销事件捕捉、商机把握、营销匹配、多波次营销、渠道执行与效果评估等环节在内的微营销框架等，图1为相应的应用基础架构图。

2.2客户事件感知

构建事件处理域，通过对数据源采集，及时的规则库匹配，内存数据库及流计算技术的引入等，以实时模式，识别客户事件，保障及时准确的触发营销活动。事件处理中心以实时与非实时两种方式对事件源数据进行采集，通过预先预定义的事件规则，从事件数据源获取数据后，进行事件标准化处理，并反馈给营销管理模块的事件策略解析引擎进行解析，从而支撑事件营销工作，支持业务办理、业务使用、自助系统接触、周期性事件、互联网使用、位置行踪、电子渠道、社会事件、热线接触事件、周期性事件等10大类50个小类的事件采集处理能力：（1）业务办理：指用户进行公司业务办理以及办理之后的衍生信息所触发的一系列事件，如终端换机、捆绑到期、流量套餐升级、用户缴费等；（2）业务使用：指用户对于公司提供业务服务的使用（不包括互联网内容）所触发的一系列事件，如语音通话、短彩信发送、流量消耗以及由此带来的相应费用波动等；（3）自助系统接触：指用户对于非网厅的自助业务系统的访问使用，包括营业厅叫号机、自助终端的使用等；（4）周期业务事件：指公司周期性固化进行，非用户主动发起的业务操作，如日月帐出账、管理性质的停机操作等；（5）互联网使用：指用户进行互联网访问，由其访问内容所触发的一系列事件，自有内容如手机游戏、手机视频、门户网站的访问和使用，公共内容如各类内容网站的搜索及访问、各类内容应用程序的使用等；（6）位置行踪：指用户的行踪轨迹涉足城市乡镇的各种生活行为区域，或者公司业务区域所触发的事件，如进入生活区、进入医疗区、进入营业厅等；（7）社会事件：指具有广泛社会性质的，较为普遍的共性事件，如节假日、演唱会或流行节目演出等。（8）用户事件：指用户终端行为所产生的事件，如用户开/关机、用户拒接、用户被叫无法接通、用户被叫无人接听、用户正在通话中等。（9）电子渠道访问：指用户访问电子渠道（网厅、手机营业厅APP、掌厅WAP等）所产生的行为，如登陆、访问URL，搜索关键词等。（10）实体渠道接触事件：指用户当到达自营厅、社会渠道等实体渠道进行缴费、业务办理等。

2.3客户标签体系

客户标签以客户的资料、行为、偏好分析结果为基础，直观描述客户的基本特征其偏好情况，为4G发展、家宽营销、存量经营、流量经营等重点应用提供客户层面的信息支撑。为方便对客户标签进行检索和应用，客户标签库对标签进行分类管理。标签体系中包括两级分类：一级分类从基础属性、业务特征、消费价值特征、营销活动偏好、终端偏好、渠道偏好、互联网内容偏好、增值业务数字内容偏好、服务偏好等方面考虑，一级分类下设二级或更多级的分类。有效掌握和利用客户标签，不仅能够全面掌握客户移动生活特征，感知客户的行为变化，实时或非实时地执行运营动作和营销生产动作，以支持市场工作开展，还能支撑商业模式的拓展，面向未来探索和开辟新市场。

2.4渠道运营位集中管理

营销渠道是最终向客户展示营销内容的媒介载体，包括手机营业厅、APP类渠道（包括自建和他建APP）、公众号、10086外呼、CRM、短厅、电话经理、网厅、飞信、WAPpush等沟通渠道，不同渠道还需要细化具体运营位。手机营业厅：对手机营业厅用户提供个性化推荐功能，并在手机营业厅上完成业务办理操作。具体展位可包括首页条幅、首页楼层、热销页等运营位。APP类渠道：对APP用户提供个性化推荐功能，并提供业务办理的.跳转功能。具体展位可包括首页条幅、首页楼层、热销页等运营位。微信：对中国移动官方公众号用户提供个性化推荐功能，自建的公众号还需要提供业务办理功能，他建的公众号提供业务办理的跳转功能。具体展位可包括消息推送、菜单页面等运营位。10086外呼：对10086外呼用户提供个性化推荐功能，记录并返回用户接通、推荐反馈、业务办理等信息。

2.5线上营销多维度的营销评估能力

营销一方面需要优化推荐方式，另一方面也要对推荐的过程和后期的效果进行跟踪，以便对推荐策略进行优化，提高推荐的成功率。微营销平台通过建立端到端的用户体验分析系统，整合渠道插码数据和CRM、BOSS数据，实现全渠道营销效果分析，通过对用户端到端体验的分析和最终销售结果的监控跟踪，准确获取推荐的效果，分析推荐过程的不足，起到推荐策略优化的作用。在全方位多维度营销效果评估方面，营销效果评估通过从产品、渠道、地域、人员等维度对营销活动进行分析，综合插码技术获得的数据及BOSS、CRM业务订购、话单、账单数据，对各渠道开展的实时和非实时营销的活动效果进行评估。评估内容包含营销活动总体情况评估、营销接触评估、转化率评估、活动效益评估、参与客户群跟踪评估等内容。活动总体评估：从多个维度（渠道类型、流量来源、地域、运营位以及客户属性等维度）对营活动的总体执行情况进行评估。如：营销用户数、响应客户数、响应率、目标达成率、活动渗透率、活动情况对比等指标。活动效益评估：从活动投入的营销资源成本（话费补贴成本、终端补贴成本、广告宣传费、电子券、积分等）与活动收益进行评估。参与客户群跟踪评估：对目标客户群进行营销前后关键指标的跟踪，通过对比分析营销效果情况。如：营销目标（业务KPI）完成对比分析、传统推荐营销方式和互联网主动推荐营销方式效果对比分析等。营销反馈信息包括：是否接触、是否响应、是否办理等。是否接触：营销信息是否发送给客户。是否响应：用户是否回复短信或者点击推荐链接。是否办理：是否订购推荐产品。各省可根据需求丰富反馈信息数据源，如是否感兴趣、建议和意见等。

3结语

基于大数据分析的市场营销运营体系，在实际的应用中，提高了互联网背景下企业服务营销管理的主动性，精确性和互动性，有效地促进了整体市场目标的达成。同时，在微营销体系的建设和应用过程中，公司注重从理念、平台、机制、运营等各方面进行创新，提升了企业创新能力、团队合作能力、资源整合能力及企业员工的职业素养，营造了良好的市场营销氛围。接下来，将面向全省的所有地市分公司，推广与应用该市场营销体系。

参考文献：

[1]廖娅妮.华为公司市场营销战略研究[D].西南交通大学,.

[2]官思发,孟玺,李宗洁,刘扬.大数据分析研究现状、问题与对策[J].情报杂志,(5).

10.运营活动数据分析报告 篇十

一、引言

电子商务的本质是运用现代计算机通信技术，尤其是网络技术进行的一种社会生产经营形态。其根本目的是提高企业生产效率、降低经营成本、优化资源配置，从而实现社会财富的最大化。电子商务要求的是整个生产经营方式价值链的改变，是利用信息技术实现商业模式的创新与变革。作为电子商务企业，其与生俱来的特点就是大数据，而信息时代最大的财富也正是海量数据，因此电子商务企业实现数据化运营也显得尤为迫切和必要。

数据化运营的核心是“以企业级海量数据的存储和分析挖掘应用为核心支持的，企业全员参与的，以精准、细分和精细化为特点的企业运营制度和战略。”数据化运营是在诸多先进技术的直接推动下快速发展起来的，如数据挖掘技术、数据存储技术、数据压缩技术等。在当前的大数据时代，数据技术的飞速发展推动了大数据的存储及其分析挖掘，从而推动了现代企业，特别是电子商务企业，对海量数据的分析、挖掘、提炼和运用，并将其运用于整个流程当中，给予电子商务企业数据化运营以充分发挥的平台。

电子商务企业的数据化运营战略将大数据作为企业经营的战略资源予以运作，以信息为经济要素，构建数据价值链，以数据资源带动其他资源的使用效率的提高。在电子商务企业的数据化运营活动中，管理会计应该充分发挥会计的信息效应。

二、管理会计数据化运营对电子商务企业的支持作用

在21世纪这个信息化的时代，新兴信息技术与应用模式不断地涌现，全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势。数据量越来越大、数据类型越来越复杂、数据变化频率越来越快，但是数据的价值密度却相对较低。如何沙里淘金，有效地利用这些大数据创造价值，如何将其作为企业的战略性资源予以运营，一部分先知先觉的企业已经行动起来。对于电子商务企业来说，数据化运营作为一种战略性经营模式，是促进企业从粗放化经营向精细化经营发展的必然选择。

成功的企业数据化运营必须有四个方面的基本保证，即企业级海量数据存储、精细化运营需求、数据分析与数据挖掘技术支持以及企业各层次、各岗位的员工的参与。电子商务企业数据化运营中，管理会计日常反映的不只是实际发生的经济活动，更主要的是配合数据化运营活动，系统反映企业所具备的优势、劣势的动态变化，以及企业外部随时可能出现的机会与威胁，从而对电子商务企业正在或即将进行的各种活动发出警示、进行指导。

管理会计的信息服务对象侧重，不仅重视结果更注重过程的观念取向，以及满足企业经营决策与业绩管理的业务处理基准，都决定了其在企业数据资源价值创造中的关键性作用。管理会计数据资源价值创造的主导性功能的发挥，决定了管理会计在电子商务企业数据化运营中的关键支持作用。

电子商务企业的数据化运营战略将大数据作为企业经营的战略资源予以运作，以信息为经济要素，构建数据价值链，以数据资源带动其他资源的使用效益的提高。在企业的数据化运营活动中，管理会计应该充分发挥会计的信息效应。管理会计的实践不仅要通过提供信息来影响管理者的判断和决策，而且要通过影响具有大数据特征的信息的搜寻和处理，通过影响组织和环境的描述和判断，支持数据化运营中的全员参与和配合，而这正是大数据时代企业保持核心竞争力的必要手段。

三、支持电子商务企业的管理会计数据化运营方式

数据化运营是一种“开发合作式”的运营，要更好地发挥管理会计在电子商务企业数据化运营中的功能，首先应该要数据化运营的整体性与合作性特征，打破业务界限以及业务与财务部门之间的数据区隔，形成虚拟管理会计团队。进一步要将管理会计重点完全转移到战略管理轨道上，将战略管理会计以“价值创造”为核心的理念，以“竞争优势形成”为目标的思想有机地融入数据化运营的实务。利用数据分析、数据挖掘技术处理会计大数据，利用虚拟组织或团队的灵活、快速反应，通过以战略为导向的管理会计工具的组合运用，实现管理会计信息系统的整合及管理会计范式的创新。

作为企业经营管理工具的管理会计，其基本职责就是提供信息数据，以支持企业的经营决策、控制与评价，支持企业的战略管理。要发挥管理会计在电子商务企业数据化运营中的主导作用，就要利用大数据的数据分析、挖掘等技术改造管理会计的信息处理与提供方式，建立支持电子商务企业数据化运营实施的平衡计分卡，集成性应用管理会计方法，从战略视角促进管理会计功能的有效实施。

1.变革信息处理方式

电子商务企业进行数据化运营的结果是企业获得了更先进数据处理技术、更充分的数据资源和更快的数据处理速度，但这并不是企业数据化运营中的真正需求，能够让信息在业务运营中创造价值才是企业的真正需求。在大数据时代，如何从会计大数据中提炼出有价值的信息是管理会计所要解决的关键问题。为适应大数据环境下电子商务企业数据资源价值增值的需要，管理会计的信息处理手段必须进行相应的变革。

适应大数据环境下电子商务企业数据运营的需要，从时间上管理会计信息处理要从事后的定时分批的数据收集、处理，转向事中实时的数据收集、处理；从空间上管理会计信息处理要从部门集中的数据收集、处理转向异地分布式的数据收集、处理。管理会计的信息处理应从以货币为主的计量手段向多种计量手段综合运用，定量与定性并用的数据处理方式过渡。借助新型的信息技术，扩展管理会计信息系统的.范围，保证其信息处理的及时性，甚至是实时性。同时管理会计数据处理又必须确保会计大数据的质量，保证会计大数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和可解释性等。

2.整合管理会计工具

在企业数据化运营中管理会计要体现其核心地位，要发挥数据资源运营的主导功能，就必须突破原有的实践体系，创新原有的功能性方法及其运用方式，通过管理会计工具的整合运用，集成性地发挥管理会计的功能，从而提升企业数据化运营的效益。根据企业数据化运营的管理需求，将管理会计工具分别整合成为面向运营战略分析与规划的工具包，面向运营过程成本计量与控制的工具包，以及面向员工激励、由可供员工在数据分析中使用的方法的工具包。基于战略的视角，借助大数据技术变革的管理会计信息处理方式，实现财务信息和非财务信息等多种类型数据的融合，通过管理会计工具的组合，描述、分析、评判企业的经营态势，确定企业经营成功的关键因素，发现和创造信息资源价值，实现管理会计的数据化运营功能。

3.建立数据化运营战略平衡计分卡

平衡计分卡是将战略转化为行动的目标与措施体系，是战略绩效评价的重要工具。电子商务企业数据化运营战略的实施也同样需要建立平衡计分卡体系，需要将数据化运营的目标与措施分别纳入平衡计分卡的财务、客户、内部经营流程及学习与成长维度，从当前与长远、内部与外部、财务与非财务、过程与结果多角度地进行数据化运营的对策设计和过程控制。平衡计分卡的财务维度反映数据化运营的直接与间接财务成果；客户维度则需要反映数据化运营中满足企业外部客户的产品与服务需求方式与程度，以及满足企业内部各部门的数据分析与数据挖掘需求的方式与程度；内部经营流程维度要体现管理会计对数据化运营过程各环节的成本与风险的度量与分析，帮助实现进行整个运营过程的反馈控制；学习与成长维度要对数据化运营的精细化管理制度、员工的数据意识培养以及企业运用数据分析、数据挖掘技术的能力等予以规划与体现。

四、结论

11.活动操作获经验数据分析得真知 篇十一

【关键词】活动操作；设计包装；数据分析；积累经验

【中图分类号】G633.6 【文献标志码】A 【文章编号】1005-6009（2016）13-0039-02

《义务教育数学课程标准（2011年版）》强调，数学课堂要更多地关注学生在数学思维上的发展，更注重学生解决问题经验的积累，更看重学生探究能力的培养。苏科版课标教材的重要理念之一是注重引导学生发现身边的数学，建立数学模型。具体而言，要引导学生通过操作、实验去解决问题，提升学生参与课堂的积极性；通过收集、分析数据发展学生的分析能力；利用所得的一般规律解决复杂的问题，增强学生解决问题的能力。

苏科版《数学》七年级第五章“走进丰富的图形世界”无疑是发展学生几何空间感的好素材。学生通过第五章的学习，初步感知几何。在学习过程中经历观察、操作、想象、交流与反思等活动，发挥了学生的主观能动性，进一步发展了学生探索问题的意识，应用结论解决复杂问题的能力。在章节的末尾，课本设置了一个生活中常见的问题：如何用料最省地设计包装纸箱。笔者以为，这一节活动课的开展十分有意义，能让学生在操作中收获经验，在数据分析中发现结论，并解决问题。以下是笔者对这节活动课的一些探究及思考。

一、确立三维目标

1.知识与技能目标：经历设计包装纸箱的过程，能根据设计要求，由“形”归纳出能解决问题的“数”的结论；并借助“数”的规律解决“形”的设计问题。

2.过程与方法目标：经历从具体实际问题中抽象出数学问题，利用数形结合建立数学模型，从特殊到一般，归纳出结论，并解决问题的过程，获得数学操作经验。

3.情感、态度与价值观目标：通过小组分工、合作、记录、分析培养学生敢于探索、乐于合作、勇于发现的数学品质，在过程中感受数学的神奇，增强学习数学的乐趣，进一步发展几何空间感。

二、活动过程

1.课前准备。

实验器材准备：长方体物体若干、透明包装盒若干。

实验经验准备：深入超市收集牙膏、香皂的包装方式。在实际观察的基础上，引导学生总结出如下设计规则：①磁带装箱时，面积相同的面要相互对接；②包装箱是一个长方体；③装入磁带后不留空隙。

2.情景引入。

某工厂生产某种磁带盒，他们的长宽高分别为15cm，11cm，2cm，请为厂家设计一种长方体包装纸箱，使每一箱能装30件这种磁带，且该纸箱所用材料尽可能少（不计纸箱各棱处的粘合用料）。

在教学时可以引导学生思考这样两个小问题：①怎样恰到好处地将磁带盒放入纸箱？②如何在众多的放入方案确定哪种方案用料最少？

3.建立模型。

问题初设：若需要能放入2盒磁带的包装纸箱，使纸箱所用材料尽可能少，该如何设计纸箱？

在教学时，可以利用实物引导学生从搭建方式上解决如何放入纸箱的问题。学生通过动手搭建，会给出三种方案，如下图所示。

（设计意图：引导学生从简单的情形入手研究，寻找内在规律，体会从数学角度解决问题的入手方式。将大问题转化成一个个能完成的小问题，通过亲自搭建，感受其中的乐趣，探索其中的奥妙。通过实物操作，将“放入纸盒”问题转化为“纸盒搭建”问题，这使得学生踏出了从实际情境转化为数学模型的第一步。）

4.拓展实验。

问题升级：若需要能装入10盒磁带的包装纸箱，使纸箱所用材料尽可能少，该如何设计纸箱？

在这一环节的教学时，可以提出操作要求：①小组分工合作，动手操作，搭一搭实物；②记录图形，动手设计并画出包装箱的主视图，俯视图；③各小组展示搭建方式，并说出各种搭建方案的行数、列数与层数，以及它们的长宽高，将数据记录到如下表格中，借助计算器算一算表面积。

（设计意图：让所有学生充分展开活动，以小组合作的方式完成方案并记录数据，在过程中体验快乐，收获经验。）

5.总结规律。

引导学生对搭建方式和所得数据进行进一步的分析。若学生在如何处理数据上有困难，教师可以设置如下问题串引发学生思考，铺设台阶帮助学生顺利地解决以下问题。

问题①：如何迅速并不重不漏地找到所有磁带装箱方式？

问题②：从各组数据中能发现表面积是随什么量变化而变化吗？

问题③：新长方体长宽高如何确定？

在这里，需要引导学生用合理的数学语言来表述搭建方式，即以小长方体的长所在边为列、小长方体的宽所在边为行、小长方体的高所在边为层，用（列数，行数，层数）的方式来区分不同的搭建方式。同时，搭建成的大长方体的长、宽、高就可以表示为小长方体的长、宽、高分别乘以列数、行数与层数。

例如，在解决30盘磁带装箱问题时，可以有如下5种搭建方式：（1列，1行，30层），（1列，2行，15层），（1列，3行，10层），（1列，5行，6层，（2列，3行，5层）。每种搭建方式对应的长、宽、高分别为（15cm，11cm，60cm），（15cm，22cm，30cm），（15cm，33cm，20cm），（15cm，55cm，12cm），（30cm，33cm，10cm），通过计算不难得出第二种搭建方式的表面积最小，按这种方式设计的包装盒最节省材料。

在这里，教师可以引导学生结合所搭建的图形归纳出一般的结论：如果相同的长方体数量一定，当重叠面积较大时，包装纸箱的表面积较小。

（设计意图：至此，教师引导学生将“材料最少”转化为“求几何体表面积”；将实物的搭建方式用行、列、层数来区分。学生完成了对实际情境的数学建模，也收获了一次数学基本活动经验。）

三、总结反思

本节课重在让学生在生活的情境中感知数学的研究方式与方法。通过设置活动激发学生的学习兴趣，在研究中注重观察，从特殊的、较简单的情形入手，总结归纳出一般规律，从而理解和掌握有关知识。当然，生活中遇到的实际问题往往更为复杂，解决方案也更多元化，因此仍需结合生活实际，方能收获最佳方案。

【参考文献】

[1]薛丽萍，汪丽萍.在生活中学数学在生活中用数学——“设计包装纸箱”探究案例[J].初中生世界：七年级，2014（12）.

[2]高灵敏.包装纸箱中的数学问题[J].初中生世界：七年级，2013（12）.

[3]教育部.义务教育数学课程标准（2011年版）[S].北京：北京师范大学出版社，2012.

12.运营活动数据分析报告 篇十二

受到微信等OTT业务影响, 2014年春节期间全国短信发送量同比2013年下降42%, 而移动互联网接入流量增加86.4%。短信发送量的大幅下滑导致电信运营商收入下降, 而手机上网流量由于极其低廉的单位价格, 流量的增长难以弥补短信收入的下降, 从而给电信运营商运营收入任务的完成带来极大压力。加上2014年6月1日起中国电信业税收政策被纳入“营业税改增值税”试点, 为确保利润, 国资委要求三大电信运营商在3年内减少营销费用400多亿元。宏观环境及国家政策的改变迫使电信运营商在必须优化营销环节, 降低成本, 提升效率, 实现用更少的成本维持稳定的运营收入。

二、大数据的应用有助于解决电信运营商面临的困境

大数据的应用技术日趋成熟为电信运营商优化营销过程, 利用更少成本, 创造更高收入创造有利条件。大数据, 指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。利用大数据, 可以洞察客户的消费心理与行为, 可以帮助企业定位合适的客户、选择合适的推广内容、优化产品质量、优化推广渠道。对于现代企业来说, 大数据就是等于大机会!当然, 把握机遇的前提是有目的地整合数据, 建立数据中心, 做好营销数据管理。由于个人客户的通话、短信、手机上网等行为均承载于电信运营商的通信网络, 因此电信运营商在大数据运用方面具有无可比拟的天然优势。下面, 我们以真实的大数据商业应用案例来介绍某一个市级电信运营商如何利用大数据进行营销分析及业务推广, 从而优化营销过程, 以更少成本获得更高业务推广成功率。

三、大数据挖掘简介

大数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值信息的综合技术, 它包括数据分类 (分类、估计、预测) 、聚类分析、关系分组与关联分析。本文针对数据分类技术, 实施对各场景业务的特征的发现, 实施过程如下:一是对实施业务/产品进行调研。了解分析挖掘的要求和目的, 做好之后每个环节的规划。二是通过业务/产品调研后, 提取相关数据进行探索与理解, 为数据挖掘设计、建立数据宽表。三是使用分析挖掘工具对宽表数据进行分析挖掘, 提炼出当中隐藏的有价值的知识, 形成模型成果。四是根据商业目的, 对模型成果进行推广或应用, 如:模型提炼出目标用户后, 实施营销推荐活动。

四、案例1:借助大数据分析协助制定营销策略

OTT业务对电信运营商的短信业务造成了巨大的冲击, 虽然短信收入下降趋势不可阻止, 但电信运营商仍需采取正确的策略去延缓短信收入下降速度。

采用何种策略延续短信下降, 首先我们需要分析哪些客户的短信发送量下降了, 是什么原因导致他们的短信发送量下降。在本案例, 具体的分析方法是采用把在网一年以上全市的短信客户按同比去年短信量上升或下降程度分为7个客户群, 通过海量数据对比分析短信上升客户与短信下降客户有何差异。从而发现客户短信发送量下降或上升原因, 并采用针对性举措延缓全市短信发送量下降趋势。

(一) 整合数据形成数据宽表是应用大数据的基础

运用大数据的基础是有目的地整合数据, 建立数据中心, 做好营销数据管理。由于客户所有的通信行为均承载在电信运营商的通信网络, 在这方面电信运营商具有天然优势。开展大数据分析的第一步, 便是整合客户的海量数据。在本案例中, 客户的海量数据包括以下9方面:一是客户基础属性:包括品牌主套餐、在网时长、所归属的乡镇等行政区域等;二是流量特征:4G流量、3G流量、2G流量、点对点短信发送量等;三是消费特征:语音消费金额、短信消费金额、流量消费金额等;四是业务特征:流量套餐、短信套餐、家庭网、短号网等业务属性;五是余额及充值记录:可用余额、充值次数、充值金额、近4个月充值金额趋势值、近4个月充值金额波动值等;六是交往圈:语音紧密联系人人数、短信紧密联系人人数等;七是地理位置:日间活跃场景 (学校、厂区、办公楼等) 、夜间活跃场景等;八是语音特征:本地、长途等通话时长, 呼叫转移等行为;九是数据业务特征:飞信使用次数、139邮箱使用次数等。

(二) 运用数学模型识别影响客户短信量的关键因素

对以上9方面数据进行清理整合, 形成一张囊括客户移动通信行为海量数据的数据宽表。基于这张数据宽表, 运用数据挖掘工具SPSS Modeler中的决策树算法对全市短信客户进行对比分析。通过比对结果, 我们可以发现, 客户的总ARPU (即话费消费总支出) 、2G流量、在网月数、流量业务收入、家庭网通话次数占比、所在家庭网成员数、是否办理短信套餐这7个因素, 对客户短信量同比去年上升还是下降, 有显著的影响力。柱形的面积越大, 说明影响的力度越强。

(三) 针对每一个关键因素进行详细分析

通过数据挖掘分析, 我们发现短信量同比去年上升或下降的客户, 在总ARPU (话费支出) 、2G流量等7个关键因素有显著差异。接下来就需要针对每一个关键因素, 详细分析短信量下降的客户和上升的客户, 在这些关键因素上具体有何差异, 从而解答我们对短信量下降原因的疑问。

1. 哪些人短信发送量降了

从上图可见, 短信量下降的客户中, 高ARPU客户 (黄色、绿色部分) 占比低, 而且短信量上升的客户, 高ARPU的客户占比更大。也就是说, 我们初步可以得出结论, 资费敏感的低ARPU客户, 更容易减少短信发送量。

2. 为什么短信发送量下降

人际间的沟通需求是不变的, 短信量的下降, 证明客户采取了其它方式代替短信进行沟通。接下来我们对第2个关键因素“2G流量”进行分析。

上图是对全市短信客户14年比13年同期短信量变化及手机流量变化做的一张散点图。其中纵轴是每一个客户的短信量同比增幅, 横轴是客户流量的同比增幅。中间一条明显下降的红色趋势线告诉我们, 客户的短信发送量增幅与流量增幅是负相关的。也就是说, 客户的流量增长得越快, 则短信发送量下降更快。因此, 微信、QQ等即时通信业务对短信业务量的影响是真实存在的。

此外, 我们对另一个关键因素“家庭网通话次数占比”进行分析。为加强客户黏性, 防止客户离网, 电信运商营推出了家庭网业务, 家庭网内成员每月只需5元, 即可无限免费与家庭网内其它成员通话。“家庭网通话次数占比”指的是客户与家庭网网内成员通话的次数, 占该客户总通话次数的比例。

从上图可见, 家庭网通话占比越接近0, 短信量上升的客户 (黄色、橙色、蓝色、绿色部分) 占比较高。而家庭网通话占比越接近1, 短信量下降的客户占比较高。

在短信业务爆炸式增长的2003年, 语音通话高达0.5元/分钟, 而短信通信费仅0.15元/条。十几年之后的今天, 语音通话基本接近0.2元/分钟, 并且还有许多类似家庭网网内通话免费服务, 而短信的资费标准却仍维持在十几年前的0.15元/条。既然打电话的成本远远低于发短信, 那客户为什么不打个电话1分钟内把事情说清楚, 而还要选择更贵的短信发送方式呢?因此我们这里可以得出另一个结论, 除了微信等OTT业务对短信业务产生了替代作用, 语音资费的不断下降也对客户的短信发送量造成了冲击。

3. 哪些客户的短信发送量还在上升

虽然短信量下降是大势, 但我们发现仍然有35%的客户短信发送量与去年持平甚至提升超过60%。接下来主要分析这些短信发送量上升的客户有什么特征。

从上图可见, 办理了短信套餐的客户短信发送量同比上升的客户占比, 远高于没有办理短信套餐的客户。也就是说办理短信套餐有助于稳定客户的短信收入, 减缓短信量下降趋势。

4. 小结

在本案例中, 我们首先采用决策树等数学模型对全市的短信客户进行数据挖掘分析, 发现短信上升客户与短信下降客户在ARPU值、2G流量、家庭网网内通话次数占比、短信套餐这几个因素有显著的差异。然后我们再单独针对每一个因素进行仔细分析, 找出具体的差异点在哪里。经过大数据分析, 我们发现短信量下降主要来自资费敏感型的客户, 由于微信/家庭网等产品提供了近似免费的沟通方式, 对短信产生巨大的替代作用, 是导致客户短信发送量急剧下降的主要原因。同时, 我们也发现客户办理了短信套餐之后, 有助于稳定短信收入, 减缓短信量下降。因此接下来短信业务运营的重点策略便是大力推广短信套餐, 提升短信套餐渗透率, 从而实现收入稳定, 延缓发送量下降的目标。

五、案例2:借助大数据开展精确营销

虽然客户手机流量增长迅速, 然后流量的单位价格极为低廉, 电信运营商必须在流量业务的基础上推广手机视频、手机阅读、手机游戏等数字内容产品, 才能实现新的收入利润增长点。由于国资委要求电信运营商大幅削减营销费用, 大数据在精确营销方面的成熟运用, 可以优化电信运营商的营销流程, 大幅提升推广成功率, 实现用更少的成本去发展更多的客户及收入。本案例构建目标客户分析、业务关联运营、位置服务信息和终端信息合成的全景式客户视图, 通过大数据挖掘+场景化营销手段, 实现在合适时间、合适地点、向合适用户、推荐合适业务的4R要求, 从而提高客户流量使用量和手机视频、手机阅读、手机游戏等数字内容产品渗透率及信息费收入。

(一) 数据准备, 生成宽表

大数据营销的第一步同样是生成数据宽表, 除上案例1提及的客户基础属性、流量特征、消费特征、业务特征、余额及充值记录、交往圈、地理位置、语音特征等, 这里我们增加多一部分客户的手机APP使用习惯。部分数据示例如下:

由于智能手机的普及, 客户越来越多的在手机上运行微信、手机QQ、手机导航等手机APP应用程序。通过分析客户曾经使用过什么APP手机应用, 可以让我们对客户的行为偏好有一定的认知。

(二) 数据探索, 找出关键因素

2014年是世界杯年, 某市电信运营商计划借助世界杯热点契机向客户推广手机视频业务, 引导客户通过手机视频APP观看世界杯直播。首先, 我们先对比分析一下已经使用手机视频业务的客户与没有使用手机视频业务的客户有什么差异。

利用SPSS Modeler提供的网络图功能对某市全量客户的手机APP使用行为进行分析, 我们发现, 使用手机视频APP的客户, 往往会同时使用音乐类、即时通信类、影音图像类、社交网络类APP (详见下图, 线条越粗, 代表越多客户同时使用这两类手机应用APP) 。因此, 我们可以把客户是否使用以上4类APP作为分析客户是否手机视频业务潜在客户的关键因素。

我们继续对数据宽表中的其它字段进行探索性分析。这里, 我们利用SPSS Modeler提供的分布图功能对“品牌主套餐”、“手机操作系统”、“客户活跃区域场景”等名义型字段进行分析。我们发现使用android操作系统手机的客户数最多, 并且使用手机视频类APP的客户占比最高。

对品牌主套餐进行分析, 我们可以看到办理3G网聊卡的客户, 使用手机视频类APP的客户比例也比较高, 这也比较符合3G网聊卡的年青互联网客户的产品定位。

我们还可以发现, 在风景区、汽车站、火车站、酒店等场景活跃的客户, 使用手机视频业务的比例往往也比较高。

我们采用分布图对其它名义型的字段进行分析, 可以发现客户是否办理流量套餐、客户手机品牌名称、以及手机市场价格等字段与客户是否使用手机视频业务有显著的相关性。

接下来我们采用SPSS Modeler提供的直方图功能对数值型的字段进行分析。从下图可见流量越高, 使用手机视频业务的客户占比越高。

下图告诉我们, 当交往圈在100以下, 交往圈越小, 使用手机视频客户比例越高。说明手机视频是宅男宅女们的最爱。

下图告诉我们, 在网时间短的客户中使用手机视频业务的客户比例较高。在网时间长的客户往往年纪较大, 对手机视频这种新事件接收能力较低。

我们采用直方图对其它数值型的字段进行分析, 可以发现客户的3G流量、2G流量、3G流量近4个月波动值、2G流量近4个月波动值、总流量近4个月趋势值、3G流量近4个月趋势值、网内通话次数等数值型字段与客户是否使用手机视频业务有显著的相关性。

(三) 数据挖掘建模

通过前面进行的数据探索, 我们确定了客户是否使用音乐类、即时通信类、影音图像类、社交网络类APP等逻辑型字段, 客户是否办理流量套餐、客户手机品牌名称、以及手机市场价格等名义型字段, 与客户的3G流量、2G流量、3G流量近4个月波动值、2G流量近4个月波动值、总流量近4个月趋势值、3G流量近4个月趋势值、网内通话次数等数值型字段作为数据挖掘建模的输入字段。然后我们把客户是否使用手机视频APP作为数据挖掘建模的输出字段, 选择SPSS Modeler的决策树模型进行建模。得出结果如下:

图的右方告诉我们数据挖掘模型中, 哪些因素对判断客户是否手机视频APP潜在客户最为重要。从上图可知客户的3G流量、总流量、被叫次数、是否使用音乐类APP等字段是判断客户是否手机视频潜在客户的重要因素。而图的左方则是提取手机视频潜在客户的规则集。我们可以把这些条件导出, 然后提取符合以上条件的客户作为手机视频业务推广的目标客户。

我们还可以运用生成的决策树模型对全量客户进行运算, 计算出每一个客户的手机视频业务使用可能性。在营销资源有限的情况下, 我们可以优先选择业务使用可能性最高的客户群, 输送到短信平台、微信平台、营业厅等渠道, 针对目标客户进行手机视频业务推荐, 最大化提升资源运用效率, 提升业务办理成功率。

(四) 应用效果

2014年6月某市电信运营商向手机视频办理可能性指数大于等于0.03的16万客户推广手机视频世界杯直播业务, 推广成功率为3.2%。而从全体客户随机抽取的参照组客户办理成功率为0.9%。通过数据挖掘促进业务推广成功率提升250%, 有效提升营销资源利用率。

(五) 小结

在本案例中, 我们首先采用网络图、分布图、直方图等工具, 找出判断客户是否手机视频业务潜在客户的关键因素。并将找到的关键因素作为输入字段, 将客户是否使用手机视频业务作为输出字段。选择决策树模型进行数据挖掘分析, 找出这些影响关素的重度性排序, 并助生成手机视频业务潜在客户提取规则, 并计算出每一个客户的手机视频业务办理可能性指数。在电信运营商营销资源有限的情况下, 可以将有限的营销资源, 集中投放到业务办理可能性指数较高的潜在客户, 从而实现运用最少资源产生最大效益的目标。

六、结论

面对着外部环境客户短信消费不断下降, 以及营销成本压缩的内部环境压力, 电信运营商急需优化流程提升营销效率。而大数据的成熟运用为电信运营商的精细化营销提供了无限可能。面对大数据浪潮的汹涌而来, 电信运营商这类传统企业本身已经拥有较为完善的信息化架构, 并无须对现有企业进行大的变革, 只需用好当前所拥有客户大数据, 即可以为企业创造更高的价值。例如提供更完善的市场分析为营销策略决策提供更精准、更客观的依据。或者可以精确定位业务办理高倾向性潜在客户, 进行更高成功率的产品推荐营销。

当然我们在应用大数据的时候也不能一味求全求大。应用大数据的关键能力之一, 是把数据变小的本领。在运用数据的时候, 需要的不是面面俱到的数据, 而是比较敏感的数据, 对预测或者分析起到关键影响力的数据, 因此在运用大数据的时候, 同样需要人为地去探索, 去判断发掘关键因素。

大数据人人都知道, 每个人都觉得很高深, 但真正的挑战是把大数据应用起来。本文举了两个案例, 分别是大数据在市场分析以及精确营销产品推荐方面的案例, 只需简单的几个步骤便可以借助大数据提升制定营销策略的准确性及精确营销的成功率。