衢州運營商三網大數據多少錢一條

⑴ 聯通大數據 移動大數據 運營商大數據精準客戶抓取

聯通移動大數據，運營商大數據是根據運營商用戶的基礎信息數據和大數據建模分析能力相結合的精準獲客營銷產物。主要是通過分析運營商用戶的上網行為，通話行為，通信行為，消費行為等綜合信令行為數據，為用戶建立完整的用戶畫像，再根據不同行業對於精準意向客戶需求的不同，幫助相關企業，公司，行業分析定位其需要的精準意向目標客戶。

相關行業，企業，公司可以通過對同行競品的相應標簽進行搜集，再通過聯通大數據，移動大數據，運營商大數據進行大數據建模分析和抓取（標簽：網站/網址/網頁/url+手機APP應用+400/固話/座機+簡訊+關鍵詞等等標簽進行建模），還可以通過以下維度進行精準客戶分析和定位：（如省/市/地域/地區/性別/年齡/籍貫/工作地/歸屬地/移動終端信息/網站訪問次數/APP訪問次數/電話撥打時長，次數等等維度）進行相關行業，企業，公司需求的精準意向客戶數據的分析抓取和定位。

聯通大數據，移動大數據，運營商大數據的出現對各個行業，企業，公司來說幫助還是非常大的。傳統的電銷企業獲客營銷方式是購買大批客戶資源，有專門的電話銷售人員進行觸達，由於本身客戶資源不夠精準或者資質低下，導致電話銷售打得心累，獲客效率還非常低，並且還有一定程度的法律風險。聯通大數據，移動大數據，運營商大數據不光可以提供精準的，資質信息全面的精準客戶挖掘能力，包括還有完整的風控體系，可以大大降低行業獲客的風險，甚至零風險；還可以幫助行業，企業，公司實時精準鎖定意向目標客戶群體，多渠道，多平台抓取，實時精準觸達，為相關行業，企業，公司爭取更多成交轉化，和商業合作機會；

1.海量數據 ：聯通，移動運營商共計有12億左右的用戶群體，聯通大數據，移動大數據，運營商大數據完全有能力為各個行業以及企業，公司的提供大數據獲客營銷服務能力,可以針對不同行業，企業，公司其個性化的精準客戶需求，為其搭配合適的標簽，維度進行建模，快速支撐其行業，企業，公司的精準營銷能力,最大化的滿足其精準獲客需求。

2.數據風控 :聯通大數據，移動大數據，運營商大數據是在充分保護用戶的信息安全，個人隱私不被侵犯的的前提下,通過大數據開放能力為如房產，教育，裝修，金融，企業服務， 招商加盟， 汽車 等多種行業提供精準有效的客戶。

3.客戶觸達 ：聯通大數據，移動大數據，運營商大數據通過建模分析和抓取的用戶數據會進行脫敏加密處理，第一時間部署到CRM外呼系統，實現客戶管理和外呼觸達兩個功能。

4.合作保障 ：聯通大數據，移動大數據，運營商大數據都是官方大數據業務，可以簽訂合作協議，對公打款。

1、 網站/網頁/網址/URL :客戶通過搜索引擎找到相關網站，網頁並訪問，瀏覽。即可抓取實時訪客數據。提供相關網站鏈接，url即可。

2、 手機APP應用 ：客戶使用注冊了相關手機APP應用，即可實時獲取活躍用戶，注冊用戶。提供相關手機APP名稱即可。

3、 400電話/固話/座機 ：客戶撥打和接聽相關400電話，固話，座機，即可實時截取主叫被叫通話記錄。提供相關400電話/固話/座機號碼即可。

4、手機簡訊 ：客戶接收，發送過相關手機簡訊，或者接收過特定簡訊通道的客戶進行截流。

5、篩選維度 ：可根據全國/省/市/區/縣/性別/年齡/訪問次數，時長/通話次數，時長等維度進行精準的篩選。

⑵ 運營商大數據精準獲客是如何做到的

精準大數據，是一種依靠國內通信運營商的海量數據以及大數據的處理能力，在能確保用戶數據隱私安全的前提下，通過對數據的深入挖掘、對行業的深度研究、對渠道的資源整合，為各類企業客戶優化營銷策略，提供營銷渠道，達到降低營銷成本，提高營銷效果，增強市場競爭力的目的。
精準大數據，是通過線下真實場景來採集消費者信息從而構建數據屬性標簽。整合各種第三方線上數據，通過立體式勾勒出用戶畫像、挖掘潛在客戶、實現精準營銷。

⑶ 運營商大數據都有什麼優點

1、數據非常精準

運營商大數據最主要的一個優點就是數據非常的精準。可以獲取的數據有很多，比如某些品牌的競價還有優化。還有一種情況是，如果關鍵詞的排名非常的靠前。這種情況下，那些網站訪客，還有一些軟體的用戶，這些客戶的搜索意向非常的強，而且也非常的主動。

2、數據的轉化率比較高

雖然在很多情況下排名的網站，在點擊的過程中，成本都非常的高，但是獲得的數據是非常精準的。這個時候可以參考同行的一些數據，這樣可以把同行的數據作為抓取源。然後再用相對比較低的價格，這些同領域的客戶都爭取到，這一點的優勢是非常明顯的。

3、數據具有可控性

運營商大數據在運行的過程中，很多情況下都是自己抓模型。這樣就可以馬上知道是從哪些網站或者是哪些軟體裡面獲得的這些數據。所以說數據的可控性是非常強大的，另外運營商大數據在運行的過程中，數據也是非常全的，它覆蓋了很多個領域，也覆蓋了很多的網站，除此之外，這些數據還覆蓋了很多的軟體，對數據的全面更加具有優勢了。

關於運營商大數據都有什麼優點，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑷ 如何獲得精準的pos數據

企業可以利用運營商大數據，獲得精準的pos數據。

作為一款收單商品，手機POS遮蓋全部客戶。中國銀聯承擔與每個手機生產商深層協作，將手機POS安裝布署到每個生產商的手機中，並以出示統一的POS控制方式為每個收單組織 顛覆式創新。

運營商大數據精準獲客，用戶數據抓取的原理。

任何行業，企業都可以利用三網運營商大數據進行精準獲客。比如你是做POS行業，想要一批有POS機需求的客戶，那麼就可以利用運營商大數據來進行建模，可以搜集同行，比如可以抓取相關app。

隨行付、瑞銀信、星驛付 等等。這些POS機相關app注冊用戶 肯定是潛在的意向客戶）競品的相關平台和標簽（網站，網頁，網址，URL;手機APP;400電話，固話，座機；簡訊；關鍵詞等）進行建模。

實時截流訪客數據，還可以通過建模對其客戶的地域，性別，年齡，訪問次數，通話時長等維度進行精準的篩選、數據是實時數據，如此實時的客戶數據既可以保障相關客戶的意向度，也可以保證相關合作的行業，企業可以第一時間對客戶進行觸達，從而進行確定意向，轉化，和成交。

總結如下：

作為一款收單商品，手機POS遮蓋全部客戶。中國銀聯承擔與每個手機生產商深層協作，將手機POS安裝布署到每個生產商的手機中，並以出示統一的POS控制方式為每個收單組織 顛覆式創新。

⑸ 群發簡訊多少錢一條

通常在3~6分/條?。
關於全國簡訊群發價格，目前市場上還是比較透明的，通常在3~6分/條，而具體的價格還是要根據購買的簡訊類型（驗證碼簡訊、通知簡訊、營銷簡訊）行業以及數量等因素決定。而對於一些低價簡訊平台，不建議使用，以免不靠譜平台出現「扣量」行為。
另外對於全國簡訊群發收費的問題，企業用戶還應該了解以下2個問題：
1、哪些失敗的簡訊能返還，返還時間是多久；
2、簡訊字數問題，通常70個字數按照一條簡訊計算，簡訊字數>70字，視為長簡訊，71-134字元計費兩條，135-201字元計費三條，每67字元遞增1條，至多支持600字元，計費9條。
目前市場上的簡訊群發平台眾多，上海【聯麓信息】值得信賴，簡訊到達率高，運營商一手直連埠，三網可達，回執快，保障客戶時效性；響應速度快，分布式伺服器，數據響應快，驗證碼3秒可達，保障客戶及時性。

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⑹ 運營商大數據如何進行獲客

第一步：

分析意向客戶要求特點，顧客的年齡層，性別，家庭經濟情況，選購愛好，消費習慣這些。

第二步：

根據數據技術工程師數據模型，模型關鍵分成基本實體模型和個人行為實體模型。舉個例子，您是做K12培訓行業的，在其中個人行為實體模型例如：關鍵詞搜索(例如小孩考試成績降低該怎麼辦，哪有好的學科輔導教師，如何提升小孩考試成績這些)、網頁瀏覽(教育網站、jyj網址、培訓學校網址這些)、撥電話(同行業400)、瀏覽過教育APP(某某某查題、某某某背英語單詞等)、應用過課堂教學微信小程序(院校發布考試成績服務平台等)。

第三步：

運用運營商DMP服務平台開展數據發掘，歷經再生產加工深抗過敏分析解決，擁有基本肖像，就擁有精確顧客，可是每一個檢索小孩考試成績降低的就全是意向客戶嗎?並不是，他有可能是教師，有可能是教育咨詢師。因此在每一個標志後邊都是有一個幾率數量。

第四步：

創建詳細肖像實體模型，對於每一個標志做多方面分析。就網址而言，進到的網址有木有申請注冊埠號，在網址等待時間，網址有木有營銷推廣這些都能夠做主要參數設置。漸漸地詳細全部肖像，這也就是一些情況下，用戶畫像是在營銷推廣全過程中漸漸地健全的。

第五步：

風險控制，非常簡單的風險控制便是抗過敏，除去比較敏感信息，另外獲得顧客受權。(目前市面上大部分代理公司也沒有風險控制或是風險控制名存實亡，這便會對協作公司產生不能預計的潛在性安全隱患)。

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⑺ 運營商大數據靠譜嗎

運營商大數據當然是靠譜的，那些數據都是運營商的大量用戶的使用數據匯總而成的，總體上是比較精確的。

⑻ 運營商大數據對外價值變現的十大趨勢

作者 | 傅一平

來源 | 與數據同行

最近中國移動提出了DICT戰略，顯示其在政企市場進一步拓展的雄心，在這個背景下，重新探討下運營商的大數據變現很有意義。雖然近半年「大數據圈」似乎有點風聲鶴唳，但對於合法合規的進行大數據業務的企業來講沒有什麼影響。

下面筆者就結合自身實踐，給出未來2-3年運營商大數據價值變現的十個趨勢判斷，僅代表個人看法，希望於你有所啟示。

1、行業服務邊界不斷拓展

依託於運營商潛力巨大的數據資源和政企市場渠道資源，經過多年的市場培育和拓展，當前運營商大數據業務從原來的金融、旅遊等行業逐步拓展到政府、旅遊、交通、教育、商業、招聘、醫療等各個各業。

運營商ICT業務在推進中，也孕育了不少大數據業務的商機，大數據業務則反過來促進了ICT業務的發展，因為大數據除了業務價值，還有一定的社會品牌效應，兩者通過融合可以形成合力。

隨著企業數字化轉型的加快及產業互聯網的崛起，作為未來社會基礎設施的大數據，將與雲計算、人工智慧、物聯網、區塊鏈一起，在行業領域開疆擴土，其應用的邊界幾乎是無限的。

2、進入行業應用的深水區

大數據在行業領域擁有著巨大的潛力並不意味著運營商就能分得多少杯羹。雖然運營商大數據業務當前在金融、旅遊等行業已經有所斬獲，但這些行業低垂的果實基本要被摘光了。

以金融為例，4-5年前運營商切入的驗真，失聯觸達等業務，當前仍然是運營商大數據變現的主力，但金融行業並未如運營商原先預料的那樣，在貸前、貸中、貸後中給予運營商更多的機會，運營商很多變現業務模式的拓展基本是停滯的，起碼不夠快。

在大量的其他行業領域，運營商往往只能做到蜻蜓點水，而無法聚沙成塔，比如業務的復購率很低。

從定性的角度講，運營商對於行業的理解還是比較淺的，其大量的行業應用遊走在企業的核心生產流程之外，大數據似乎是奢侈品，而不是必需品，因此粘性是不夠的。

以金融驗真這個業務為例，其附加值並不高，且容易被替代，想想這幾年對於金融行業的理解又增加了多少呢？這些都是需要反思的地方。

筆者曾經在智慧交通相關文章中提到：運營商的數據在很多領域其實是很有前途的，但必須深耕，要理解這個行業的業務，通曉這個行業的演算法，不停的打磨產品，從而逼近核心。

可以這么說，運營商大數據將很快進入行業應用的深水區，為了順應這個趨勢，運營商需要建立專業化的組織去攻堅克難，挑戰很大。

3、與互聯網公司的競爭加劇

互聯網應該沒有把運營商當成主要的大數據競爭對手，但運營商進入這個領域會跟互聯網公司形成事實上的競爭，無論是新零售，智慧交通等等，進入者都會感受到互聯網巨頭的壓力。

比如運營商要為大型商超提供數據服務，但互聯網公司早就捷足先登，新零售是互聯網出的概念，當運營商還在進行自身渠道的艱難轉型時，互聯網公司線下商業的版圖已經規劃好了，當然也包括了大數據業務。你到商超談，人家一開口就提XX通怎麼樣怎麼樣。

當然還不僅僅是這些。

無論是互聯網公司在To G上自頂向下的推廣策略，還有諸如城市大腦單一采購來源的霸氣，都在說明巨型互聯網公司在這些領域的影響力。

運營商要獲得機會，得動用一切可用的資源，發揮自己數據的差異化價值，由點及面去尋找機會。實踐證明，管道數據的價值是巨大的，但巨型互聯網公司的數據也越來越好，這是不得不面對的現實。

4、從要素驅動向要素+能力驅動轉型

運營商當前在大數據變現上的突破只能說摘取了低垂的果實，但這種通過簡單數據加工形成的數據產品競爭力是不夠的，也是不可持續的。

比如做智慧交通，如果位置精度和覆蓋度不夠，連速度都測不準，根本做不出高質量的數據產品。

應該來講，運營商從來就沒有現成的、高精度的、可以到用戶級別的位置數據，粗精度的原始位置數據未來可能連支撐運營商自己的業務轉型都不夠，運營商需要充分挖掘現有位置數據的潛力，通過建模等方式把較為精準的位置模型做出來，才能有基本的大數據變現底蘊。

位置精度的提升雖然是一小步，但卻是對外大數據變現的一大步。位置准了，運營商對於人們整個線下生活的理解就准了，無論是客流，路網，OD等等都不再話下。

現在運營商依靠數據資源這個要素能走出第一步是不錯的，但光靠資源驅動已經不夠了，能力必須過來接棒，沒有能力加持的運營商大數據變現前景暗淡。

因此，運營商大數據變現未來不再是躺著掙錢，而是要從原始數據的驅動向數據+能力雙驅動轉型，這個能力包括人才、技術、數據、產品、運營等等，這是不容置疑的。但如果只是空喊著口號不敢探索嘗試，則也許連能力提升的機會都沒有。

5、持續強化大數據合作的生態

大數據變現從底向上涉及平台、數據、建模、產品、方案、渠道、咨詢、運營、安全等一系列的內容，運營商無法一手包辦，因此必須建立合作的生態。

從業務的角度看，缺乏渠道合作夥伴、缺乏行業解決方案對於運營商都是很現實的挑戰，最大的痛苦莫過於不知道商機在哪裡，不知道自己想做的這個數據或產品有沒有前途。運營商不可能瞬間將現有的客戶經理隊伍轉為數字化產品的銷售隊伍，畢竟知識結構的要求不一樣。

雖然可以採取MVP的方式推進，但一方面試錯的成本擺在那裡，運營商也並沒有資本為其背書，另一方面時間成本也大了點。現在很多運營商都有合作夥伴招募計劃，這是很好的嘗試，但符合要求的合作夥伴還是太少了。

從開放的角度看，中國移動的夢網曾經創造過輝煌，但開放這句口號不是隨便喊喊的，你得建立一套標准，清晰的告訴別人你有什麼能力，然後如何能方便的接入。

比如當我們在互聯網大會展示城市實驗室產品的時候，發現仍然有那麼多的人驚訝於運營商竟然還能做這個，就說明我們在開放這條道上還有很長的路要走。

而當筆者第一次訪問阿里雲網站的時候，其較好的使用體驗給我留下了深刻的印象，隨後定期的營銷推送起碼說明是用心的，又比如筆者第一次使用騰訊雲域名申請時，其後騰訊雲客服的電話調研也是很及時的。

因此，能否跟更廣泛的合作夥伴建立連接，能否建立起開放的平台，能否確保信息的安全，在很大程度上決定了運營商大數據變現的蛋糕能做多大。

6、通過集中化獲得溢價能力的趨勢將加強

由於歷史原因運營商的大數據實際是分省存儲和運營的，這跟互聯網公司天然的集中統一的數據基因是完全不同的。雖然一些運營商在集中化上做了很多努力，但相對互聯網公司，還是有一些差距。

各省本地化做一些產品雖然帶來了靈活性，但造成了事實上的重復開發，這種模式在創新階段其實沒什麼問題，但最大的問題是各個省能否有足夠的資源去保證產品的持續優化，無論從數據的角度，還是從運營的角度看，我們都需要一定的集約化機制來確保高效低成本的運作。

但這還僅僅是一個方面。

另一方面，相較互聯網，由於數據的割裂，運營商基於單個省的數據做出的產品溢價能力不高，往往只能服務於特定區域，在很多競爭中會處於劣勢，比如當前運營商基於位置數據的應用很多，但為什麼上網數據的變現卻很少呢？

這個不僅僅是簡單的https問題，更是因為客戶對於上網數據的訴求基本是全國的，沒有地域的概念，這讓運營商失去了很多突破的機會。

因此，運營商的大數據在一個省創新後迅速全網復制是一直要堅持的策略，而基於集中化的數據進行創新是提升產品競爭力的一個關鍵。

7、運營商DICT戰略將使得大數據獲得更大支持

隨著數字經濟的發展和行業數字化的進步，傳統產業轉型升級的需求強勁，運營商和雲服務提供商，均在強化雲、網、端、邊協同，推出「雲+網+DICT」智能化解決方案，幫助企業實現更深層次的數字化轉型。

運營商的政企2B市場是當前關注的焦點，而雲+DICT（DT+CT+ICT+IDC）又是其中的關鍵，這意味著未來各種資源會逐步會向DICT傾斜，大數據需要抓住這個機會，通過DICT的融合來促進大數據業務的規模化發展，所謂「借勢」。

另外，當前三大運營商已經宣布了5G商用，中國移動也發布了了「5G+」計劃，其中包括「5G+AICDE」計劃，「5G+AICDE」是將5G作為接入方式，與人工智慧（AI）、物聯網（IoT）、雲計算（Cloud Computing）、大數據（Big Data）、邊緣計算（Edge Computing）等新興信息技術深度融合，准備打造以5G為中心的泛智能基礎設施。

5G時代人和物、物和物之間的連接產生的數據類型將會更多，5G更密集的基站布點意味著更高的定位精度，5G業務形式更加多樣意味著管道中的數據內容會爆發性增加，運營商對於客戶行為的刻畫能力將進一步加強，每項垂直5G行業應用都將會與大數據有著千絲萬縷的關系，這些對於運營大數據的發展是利好。

8、日益趨緊的數據安全要求對於運營商既是挑戰也是機遇

運營商雖然擁有海量的數據，但很多省公司並未實質性的開展大數據業務，很多是基於安全的考量。即使是正在開展大數據變現業務的運營商省份，合規合法經營也是其開展大數據業務的底線，運營商對於大數據的業務創新是相對保守的。

事實上，運營商當前能開展的各項大數據新業務，都需要經過內部極其嚴格的法律、安全多道審核，加上行業、集團、省出台的各種安全管理規范的約束，還有定期的安全檢查，都讓運營商大數據業務從一出生就經歷著內部一輪輪的安全洗禮。

2019年持續發酵的各種信息安全事件讓大數據圈似乎如履薄冰，但其打擊的還是各種違法經營和黑市交易。事實上，經過新一輪的洗盤，運營商也許會面臨較以往更好的商業環境，數據可能會變得更為稀缺，畢竟以前黑市的數據交易會導致良幣驅逐劣幣的現象，當然這也只是一種猜測。

可以肯定的是，未來國家對於信息安全管控的趨緊會使得大數據業務的創新變得更具挑戰性，但合規合法的進行大數據價值挖掘，助力中國經濟高質量發展始終是主流，運營商雖然會面臨安全上的挑戰，但也有更多的機會。

9、運營商大數據對於TO C業務的探索不會停止

互聯網公司TO C業務前期是靠錢燒出來的，畢竟消費者是趨利的，擁有高體驗的產品和一定基礎的用戶後，互聯網公司才有了珍貴的海量數據，這個時候大數據才有用武之地，反過來賦能業務發展，這是互聯網公司應用大數據的本質。

運營商天然就有大數據，但大數據變現的實踐還是告訴我們，運營商的數據維度還是不夠豐富，比如缺乏消費數據，而巨型的互聯網公司通過應用的豐富不斷積累著更多維度的數據。

事實上，當前運營商的數據維度拓展基本是停滯不前的，如果不加以改善，在不久的將來，運營商的數據優勢會逐步變小，最終會影響到產品的競爭力。

現在運營商建立了很多專業公司，比如中國移動的咪咕，有人會質疑這些公司能否賺錢，姑且不從戰略的角度思考這個問題，即使站在大數據的角度看，這些公司的拓展能夠讓運營商擁有更豐富的數據，這就很有價值。最近中移金科成立了，支付數據對於DT有多重要不用解釋吧，因此意義是很深遠的。

其實做大數據產品的，哪個沒有點TO C的夢想？希望運營商能基於自己的資源優勢，結合大數據的差異化特點，能夠打造出真正的既賣座又叫好的TO C產品。

10、運營商對於低價值密度的大數據處理能力要求會大幅提升

運營商的DPI數據具有典型的大數據特徵，有潛力但價值密度低，但這個數據是運營商除位置數據以外最珍貴的數據，很多人說這個數據在運營商變現中實際沒啥應用場景，或者言必稱https，那是比較業余的說法。

隨著5G時代的到來，對於DPI數據的有效開採挖掘對於運營商大數據變現是核心的基礎工作之一。

首先，DPI這個技術原生是為網路優化服務的，比如很多欄位對於數據變現沒有價值，能否考慮更高性價比的處理手段？這個就需要運營商針對性的進行研究，比如從客戶洞察、精準營銷和價值變現的角度去高效低成本的採集管道中的數據。

其次，5G海量、低延時、非結構數據的特點，將進一步促進數據存儲、處理和分析技術的進步，即使是當前的4G，從採集到應用的時延也是比較高的，很難達到場景式營銷的要求，而且保留的周期也非常有限。

最後，5G大數據的價值密度將進一 步降低，對AI的能力要求將更高，即使是針對當前的4G數據，運營商的NLP等能力儲備也是不夠的，因此要盡快補足短板。

當然，以上十個趨勢只是筆者的個人判斷，受限於自己的能力和視野，以上談的肯定有很多不到位的地方，權當筆者拋磚引玉，如果能引發一點思考，那就更好了。

⑼ 運營商大數據工作原理是什麼靠譜嗎

運營商大數據工作原理是提取大量用戶的使用數據，過濾個人信息，用專業方法分析出用戶使用習慣，由於數據樣本數量很大，是比較靠譜的。