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重慶網路營銷運營商大數據多少錢

發布時間:2023-08-15 00:01:13

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Ⅱ 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。

Ⅲ 網路營銷大數據實際操作七步走

網路營銷大數據實際操作七步走

對很多企業來說,大數據的概念已不陌生,但如何在營銷中應用大數據仍是說易行難。其實,作為大數據最先落地也最先體現出價值的應用領域,網路營銷的數據化之路已有成熟的經驗及操作模式。

一、獲取全網用戶數據

首先需要明確的是,僅有企業數據,即使規模再大,也只是孤島數據。在收集、打通企業內部的用戶數據時,還要與互聯網數據統合,才能准確掌握用戶在站內站外的全方位的行為,使數據在營銷中體現應有的價值。在數據採集階段,建議在搜集自身各方面數據形成DMP數據平台後,還要與第三方公用DMP數據對接,獲取更多的目標人群數據,形成基於全網的數據管理系統。

二、讓數據看得懂

採集來的原始數據難以懂讀,因此還需要進行集中化、結構化、標准化處理,讓「天書」變成看得懂的信息。

這個過程中,需要建立、應用各類「庫」,如行業知識庫(包括產品知識庫、關鍵詞庫、域名知識庫、內容知識庫);基於「數據格式化處理庫」衍生出來的底層褲(用戶行為庫、URL標簽庫);中層庫(用戶標簽庫、流量統計、輿情評估);用戶共性庫等。

通過多維的用戶標簽識別用戶的基本屬性特徵、偏好、興趣特徵和商業價值特徵。

三、分析用戶特徵及偏好

將第一方標簽與第三方標簽相結合,按不同的評估維度和模型演算法,通過聚類方式將具有相同特徵的用戶劃分成不同屬性的用戶族群,對用戶的靜態信息(性別、年齡、職業、學歷、關聯人群、生活習性等)、動態信息(資訊偏好、娛樂偏好、健康狀況、商品偏好等)、實時信息(地理位置、相關事件、相關服務、相關消費、相關動作)分別描述,形成網站用戶分群畫像系統。

四、制定渠道和創意策略

根據對目標群體的特徵測量和分析結果,在營銷計劃實施前,對營銷投放策略進行評估和優化。如選擇更適合的用戶群體,匹配適當的媒體,制定性價比及效率更高的渠道組合,根據用戶特徵制定內容策略,從而提高目標用戶人群的轉化率。

五、提升營銷效率

在投放過程中,仍需不斷回收、分析數據,並利用統計系統對不同渠道的類型、時段、地域、位置等價值進行分析,對用戶轉化率的貢獻程度進行評估,在營銷過程中進行實時策略調整。

對渠道依存關系進行分析:分析推廣渠道的構成類型與網站頻道、欄目的關聯程度(路徑圖形化+表格展示);

對流量來源進行分析:分析網站各種推廣渠道類型的對網站流量的貢獻程度;

對用戶特徵及用戶轉化進行分析:分析各個類型的推廣渠道所帶來的用戶特徵、各推廣渠道類型轉化效率、效果和ROI。

六、營銷效果評估、管理

利用渠道管理和宣傳製作工具,利用數據進行可視化的品牌宣傳、事件傳播和產品,製作數據圖形化工具,自動生成特定的市場宣傳報告,對特定宣傳目的報告進行管理。

七、創建精準投放系統

對於有意領先精準營銷的企業來說,則可更進一步,整合內部數據資源,補充第三方站外數據資源,進而建立廣告精準投放系統,對營銷全程進行精細管理。

以上是小編為大家分享的關於網路營銷大數據實際操作七步走的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅳ 2020年運營商大數據市場價值大不大 有何價值

【導讀】在大數據行業發展過程中,運營商扮演者極其重要的角色,是大數據發展過程中非常重要的一環,今年來,運營商大數據已經應用到了很多行業和領域,那麼2020年運營商大數據市場價值大不大?有何價值呢?下面我們就來具體了解一下吧。

1、運營商大數據的市場應用

運營商大數據建模分析技術,運營商掌握著全國近15億用戶,用戶15億用戶數據資料進行實時監控,分行業建立用戶畫像具體分析,給各企業各行業各領域帶來了更先進的獲客,推廣與客戶關系管理平台。

(1)房產行業獲客應用

藉助強大的運營商大數據建模分析,和運營商用戶數據存儲分析能力,通過用戶畫像和完善的行業標簽幫助房產行業去挖掘和分析其潛在的有意向購房的客戶群體。依據對房產類網站,app,400電話,固話,小程序,關鍵詞等實時用戶數據進行實時數據監控和數據管理,緊密配合CRM平台對精準客戶資源進行獲客推廣服務和管理,實現精準用戶數據上的合理應用和轉化成交。

(2)教育行業獲客應用

藉助運營商大數據建模挖掘分析和精準的演算法對教育類網站,app,400電話,固話,小程序,關鍵詞實時訪問,活躍,來電者,搜索者用戶數據做用戶畫像,和行業分析處理,對有意向想接受教育者進行和教育資源分析,從而合理的與相關合作的教育機構進行匹配和部署。

(3)金融行業獲客應用

根據用戶畫像分析:依據金融行業網站,APP,400電話,固話等、從運營商用戶上網行為數據、通信行為數據等,去幫助相關金融機構,金融行業企業更加充分的了解自身潛在的客戶群體,從而減低業務難度,提高獲客轉化成交;

2、運營商大數據的應用價值

運營商大數據對我們的企業和不同的行業,領域,以及目前市場的營銷推廣,獲客都產生了重要的影響。從傳統營銷轉為數字營銷,數據營銷,在大數據時代,我們更應該選擇那些正規的規范的運營商大數據獲客產品,在避免法律風險的同時還可以讓其能夠發揮極高的市場價值,帶動政企又好又快的發展。

相信大家對於2020年運營商大數據市場價值大不大,已經有了自己的答案,如果已經確定了要在此行業獲得長足的發展,那就加油吧,你一定會成功的!

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