运营商大数据商业模式

     十八大提出实施“国家大数据战略”，确定了大数据已经上升到国家战略层面。大数据巨大的应用价值已经被普遍认同，电信运营商作为大数据应用的先行者之一，基本已部署了大数据平台并开展了各类应用，但目前电信运营商的大数据应用普遍面临以下困境：

  ●   较大的投入和不确定的收益，使多数大数据应用缺少“性价比”；

  ●   受技术和政策法律限制，电信运营商所能提供的数据种类较少，变现收益有限；

  ●   在新兴的大数据产业链上，电信运营商的地位管道化、边缘化。

　　破解大数据困境，关键在于找到适合电信运营商的大数据商业模式，把数据潜在价值转化为收益。那么哪些商业模式是适合电信运营商大数据业务呢？

内部应用模式

　　电信运营商的数据与电信业务的运营和维护相关性最强，因此，投入到内部应用能产生的数据价值最大。内部应用模式以服务于运营商内部客户、提升既有各项业务效率、降低运营成本为目的，采集和分析设备以及运营过程中生成的各种数据，包括各种网管数据、设备日志、信令、DPI记录、用户账单、投诉记录等。内部应用阶段的典型应用场景一是面向客户体验的网络规划、维护、优化，二是面向电信业务的精准营销。

　　例如中兴通讯与中国电信某省公司共同实施了基于大数据的无线网络运维优化方案，以省为中心，基于中兴通讯的大数据平台，采集了全网各类数据，包括DT/CQT、CDT、MR以及网管、投诉数据，针对无线网络实现了快速故障定位分析，客户投诉处理速度明显加快，并且降低了网络质量检测分析的人力和时间成本，提高了效率。方案实施后，针对无线网络的故障投诉处理效率提升了20～30倍，每年可节省网络运维成本约4500万元。

类似的还有法国电信Orange，将大数据应用到提升电信服务客户体验。内部应用模式可以帮助电信运营商持续优化运营，降低运营成本，提高效率，并且是电信运营商开展对外大数据运营的基础。

销售数据模式

　　销售数据模式，即对外合作，把运营商将所掌握的有价值数据形成数据产品或服务，如咨询报告、客流查询、广告服务、征信服务等，向有数据需求的客户销售，以实现数据价值的货币化，即数据变现。

　　由于电信运营商所掌握的数据种类比较单一，往往对第三方业务的价值有限，且单笔业务的收入规模往往较小，通常与投入的平台建设成本不成比例。因此，销售数据模式要取得商业的成功，需要由专业团队对数据进行深度挖掘，并关联外部行业数据，以提升数据的价值。为了产生规模效应以及考虑安全性、响应速度、业务拓展，通常采用集约化方式，统一由一个单位负责经营，以节省建设成本，提高经营效率。

　　如Telefónica的Dynamic Insights部门，是一个专门经营Telefónica全球大数据资产的部门，这个部门提供的SmartStep业务，采集和分析用户的位置信息，对外为交通、零售业提供各类基于位置的服务。其中一个典型案例是Morrisons：Morrisons是英国第四大食品零售商，SmartStep通过对区域人群历史路径的分析，指导Morrisons在哪些区域投递优惠券，能以最快的速度和最低的成本提升回头客的数量。通过与SmartStep合作，Morrisons的新增客户和回头客数量增加了150%。

业务运营模式

　　电信运营商大多参与了智慧城市的建设，并介入数字家庭、智能汽车、医疗、旅游、教育等行业。电信运营商若能以大数据为基础，建设行业运营平台，通过参与业务运营，收集业务相关的数据并与电信数据结合，服务于行业业务，则可以大大增加数据的价值，并通过业务运营获得更高的收入。

　　以智慧旅游为例（见图1），旅行社从运营商获得游客历史轨迹和目标客户的分类信息，与自己掌握的历史订单数据结合，就可以发现潜在客户并为客户推荐目的地和旅游产品。基于旅游大数据平台，旅行社可以将历史订单数据放到平台上，与平台上运营商提供的位置数据和用户分类数据关联计算，而运营商一方面可以获取使用数据的收入，亦可以分享计算结果，丰富用户旅游目的地选择和旅游商品的偏好数据，提升旅游目的地和旅游产品推荐的准确率，实现更大的收益。

　　运营商还可以与商家合作，向目标客户提供旅游商品优惠券，将优惠券使用数据与运营商的位置、用户分类数据关联分析，就可以准确掌握目标客户对特定旅游商品的消费习惯，增加商品推荐的准确性，进而获取更大收益。

　　通过运营智慧旅游业务，在旅游大数据平台上逐步汇聚了与旅游相关的各类数据，包括政府公开信息、商品目录、消费记录、行程轨迹、网络舆情等，这些数据相互关联，相互增值，为旅游产业链的所有参与者创造出更多的收益。

数据运营模式

　　电信运营商还可以运营开放的大数据平台，转型成为大数据运营商。通过建设并运营开放的大数据平台，电信运营商可以为客户提供大数据存储和计算服务，甚至大数据的交换共享以及数据交易服务。电信运营商还可以把所掌握有价值的数据，在进行脱敏处理后，开放到大数据平台上，吸引有需求的客户，并实现电信数据能力的价值变现。

　　运营大数据平台，电信运营商可以提升大数据产业链的地位，并获得新的收入来源，包括数据存储计算租金、数据交易手续费，以及电信数据能力变现收入；同时，电信运营商还能通过共享和数据交易，获取到其他行业的数据，服务于自营业务，甚至有可能基于多样化的数据形成新的创新业务。

　　“国家大数据战略”的制定，为电信运营商的数据运营模式带来机遇。各行业大数据应用的快速发展，必然带来巨大的大数据基础设施，尤其是公共大数据平台的需求。电信运营商具有良好的社会公信力、强大的技术能力和运营能力，完全可以成为成功的大数据运营商。

小结

　　上述四种商业模式，通常是多种模式同时存在，并且相互支撑（见图2）。

　　内部应用模式是运营商大数据运营的基础和源头，至少一两年内，内部应用模式仍是电信运营商整个大数据业务的主要收益来源。数据的采集、处理和分析，仍会以服务内部应用为主。这也决定了其他3种模式下能够经营的数据种类和质量。

　　内部应用虽然目前收益大，但随着优化的深入，边际收益逐步减少。3种外部变现模式的收入规模，将随着外部环境对数据需求的增加而增加，是运营商未来收入的增长点。同时，通过外部变现模式能够获得电信行业以外的数据，丰富电信运营商的数据，并增加数据价值。

　　销售数据模式的运营模式比较清晰，且能快速获得收益，是目前电信运营商应用较多的模式，但销售数据模式成本较高，若规模不大会导致无法覆盖成本。

　　业务运营模式结合智慧城市和“互联网+”建设浪潮，通过运营行业大数据平台，既能结合业务实现数据变现，又能促进行业的智能化运营。

　　数据运营模式，使电信运营商转型为大数据运营商，汇聚各行各业的数据，提升了运营商产业链地位，创造出新的价值。“国家大数据战略”的实施，则是电信运营商转型为大数据运营商的历史机遇。