大數據的七種商業化模式

移動互聯網時代，大數據爆發后帶來大量流量，運營商將經營重心從話務量轉向流量。然而一方面面臨著數據流的附加值被互聯網公司賺走，淪為管道化的 尷尬；另一方面運營商無差異的“管道”運營正在導致運營商間的價格競爭，降低盈利能力；而為了促進用戶使用數據業務而推出的一系列包含較高流量的套餐，再 加上QQ等應用長期“空掛”在線， 低效流量占據“管道”的大量資源，出現了客戶感知低、收入流量增長不平衡的局面。

但從另一個角度看，大流量中包含的海量數據，也是產業鏈上其他環節望塵莫及的。如果能再加上高效的信息分析能力，將幫助運營商在日益激烈的市場競爭中準確決策，深度挖掘數據的價值，提高流量經營的質量。

運營商手中擁有著龐大數據。除了常規的年齡、品牌、資費、入網渠道，終端的IMEI、MAC、終端品牌、終端類型等基礎信息外，互聯網、移動互 聯網、物聯網、云計算的興起以及移動智能終端的快速普及，運營商的網絡正在被更完整的用戶數據。例如何時何地上網、上網的內容偏好、各種應用的駐留時間、 手機支付信息等等。

在內部運營中，運營商已經從這些龐大的用戶數據中，可以分析出不同用戶的行為習慣和消費喜好，并應用于在精細化營銷基礎上。然而就流量經營而 言，就這是遠遠不夠的。就海量數據，提供高附加值的數據分析服務，將數據封裝為服務，形成可對外開放、可商業化的核心能力，實現商業模式的創新，才能真正 實現流量經營。

1、數據存儲空間出租。

利用存儲能力進行運營，滿足企業和個人將面臨海量信息存儲的需求。具體而言，可以分為個人文件存儲、針對企業用戶兩大類。主要是通過易于使用的 API，用戶方便地將各種數據對象放在云端，然后再像使用水電一般按用量收費。目前已有多個公司推出相應服務，如亞馬遜、網易、諾基亞等等。運營商也推出 了相應的服務。前者如中國移動彩云業務；后者如傳統的IDC。

2、客戶關系管理。

對中小客戶來說，專門的CRM 顯然大而貴。飛信充當了不少小商家的初級CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群里，在群朋友圈里發發新產品預告、特價銷售通知，完成售前售后服務等等。運 營商可以在此基礎上，推出基于數據分析后的客戶關系管理平臺，按行業分類，針對不同的客戶采取不同的促銷活動和服務方式，提供更好和更有針對性的服務，再 提供線上支付通道打通，形成閉環，就是一個特別實用和便捷的客戶關系管理系統。

3、企業經營決策指導。

將用戶數據，加以運用成熟的運營分析技術，有效改善企業的數據資源利用能力，讓企業的決策更為準確，從而提高整體運營效率。如，某店賣牛奶，通 過數據分析，知道在本店買了牛奶以后常常會再去另一店買包子，人數還不少。那么這店就可以考慮在家店可以與包子店合作；或是直接在店里出售包子。

4、個性化精準推薦。

“垃圾短信”是為客戶所最為厭煩的。之所以為垃圾，不過是因為收到的人并不需要。而被人認為成垃圾。通過用戶行為數據進行分析后，可以給需要的 人發送需要的信息，就成了有價值的信息。比如在日本麥當勞，用戶在手機上下載優惠券，去餐廳用運營商DoCoMo的手機錢包優惠支付。運營商和麥當勞搜集 相關消費信息，例如經常買什么漢堡，去哪個店消費，消費頻次多少，然后精準推送優惠券給用戶。

5、建設本地化數據集市

運營商所具有全程全網、本地化優勢，會使得運營商所提供的平臺上，可以最大程度覆蓋本地服務、娛樂、教育和醫療等數據。典型的應用是中國移動“無線城市”。以“二維碼 賬號體系 LBS 支付 關系鏈”的閉環體系推動，帶給本地化數據集市平臺多元化的盈利模式。

6、數據的搜索

數據檢索是一個并不新鮮的應用，然而隨著大數據時代的到來，實時性、全范圍檢索的需求也就變得越來越強烈。商業應用價值是將實時的數據處理與分 析和廣告聯系起來，即實時廣告業務和應用內移動廣告的社交服務。運營商掌握的用戶網上行為信息，使得所獲取的數據“具備更全面維度”，更具商業價值。典型 應用如中國移動之“盤古搜索”。

7、創新社會管理模式

對運營商來說，數據分析對政府服務市場上更是前景巨大。美國已經使用大數據技術對歷史性逮捕模式、發薪日、體育項目、降雨天氣和假日等變量進行分析，從而優化警力配置。在中國，運營商也可以在交通、應對突發災害、維穩等工作范圍中使大數據技術發揮更大的作用。