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拋開禁忌,談運營商未來的數據生意

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電信運營商幾年前就開始大談流量運營,但一直以來都有“雷聲大雨點小”的感覺,衆多服務支撐商也是“掛羊頭賣狗肉”;實際上,運營商被純管道化的壓力越來越大,這一年裏更是如此。

拋開禁忌,談運營商未來的數據生意

既然運營商管道里流的都是“數據”,那麼不如思考下“數據運營”這門生意,當然,這裏首先必須有個假設“拋開禁忌”,暫時拋開“用戶數據隱私”、“信息安全”這些字眼,有些時候這些東西談多了,水會越攪越混,反而阻礙發展。

單純點來看,運營商的數據是非常好的:

(1)維度豐富,囊括了用戶的行爲信息、位置信息、消費信息、人口屬性等等,運營商自有的BOSS、經營分析系統很早開始就積累了不同視角的數據,再加上網絡層的流量數據,理論上可以從數據包的角度,更深度、更全面的挖掘用戶的行爲細節數據;

(2)規模很大,國內運營商的政策壁壘保證了每家運營商的用戶量、用戶數據規模的海量,這個不用累述;

(3)全網性數據,上述數據尤其是用戶行爲數據相對來說是全網行爲數據(在網絡管道層面獲取),這就好比,新浪後臺只能獲得自己用戶在新浪的瀏覽數據,而運營商可以獲得一個用戶在各個網站上的瀏覽行爲,雖然有多個運營商會分化用戶數據,但相對來說這些數據的“全網性”已經很好了。

以往,運營商運營挖掘數據的價值去優化營銷、提上客戶滿意度等等工作更多的是數據驅動運營的概念,而運營數據則是圍繞數據本身以及數據周邊的生態物去打造一門生意。從運營商的角度講,這門生意可以有以下一些嘗試:

(1)直接出售基礎數據

這是見效最快的方式,目前國內也已經有類似的模式,比如億贊普等大數據公司與運營商的合作。但這個僅僅是開始,除了商務合同式的合作形式外,如何梳理/整合/標準化自有數據、如何發佈/展示、以何種方式售賣(互聯網模式爲主)等等,都是需要搞清楚的基礎工作。隨便舉個例子,如果隨便一家電商公司和運營商合作,會有什麼變化?

(2)出售聚合以後的標籤數據

在基礎數據之上,運營商也可以先深度挖掘更知識化的.數據,再進行出售。因爲,不是所有的公司(尤其是中小傳統行業)都具備大數據的處理能力,他們需要提供方可以提供一站式的數據服務。這些標籤化的數據體系的誕生,首先是面向行業的,比如一個醫療設備製造商想要看到的數據和一個APP研發團隊希望要看到的數據標籤很可能是存在巨大差異的;其次,這些標籤數據是要面向場景的,即使在行業內部,依然會面臨不同的運營場景,這樣就會需要不同的數據標籤。

(3)面向行業的市場洞察服務

這個服務本質上和百度指數、淘寶指數、淘寶數據魔方所要做的事情是類似的,都是基於自有數據體系,應用大數據分析挖掘技術去提供行業、市場上的動態,這對各行業營銷策略的優化大有好處,可以藉此更全面的瞭解市場的構成、市場趨勢、輿論熱點、商品品類銷售熱點、特定細分用戶羣的行爲趨勢變化等等。運營商做這個的最大優勢就是上面提到的其海量數據的“全網性”。

(4)廣告全網效果監測

廣告一直充當着互聯網公司變現的重要角色之一,而計算廣告本身,尤其是隨着RTB技術、各種定向廣告技術的發展,廣告的底層其實也可以算作一門數據生意,而坐擁如此高質量數據的運營商沒能分一杯羹,實在有點說不過去。

在國內的這麼廣告生意裏,廣告效果監測就是很大的一塊市場,無論是歷史效果分析、當前效果監測、媒體選擇策略分析、用戶行爲跟蹤等等,運營商都可以依託其天然的全網數據去試一試水…

(5)打造共享數據交易平臺

所謂近水樓臺先得月,既然運營商天然就擁有了多維度、多行業、多場景的數據,不如在未來順勢牽頭引導起國內的共享數據平臺,使用方可以付費獲取自己需要的數據,也可以通過數據相關資源來交換,通過數據以及數據的使用,帶來更多的數據,這就成了一門單純的運營數據的生意,未來想象空間極大。

上面的幾個方面,重不在規劃而在執行(雖然這恰恰是國內運營商的痛處);當然,如果運營商決定了要大刀闊斧地做,還需要考量運營商在互聯網行業的是否可以打造出數據方面的“領袖氣質”,就像現在馬雲做的一樣,未來阿里系的數據平臺、數據生意一定是運營商數據生意最強有力的競爭者。