用更少的成本去发展更多的客户及收入。本案例构建目
标客户分析、业务关联运营、位置服务信息和终端信息合
成的全景式客户视图，通过大数据挖掘 ＋ 场景化营销手
段，实现在合适时间、合适地点、向合适用户、推荐合适业
务的 ４Ｒ 要求，从而提高客户流量使用量和手机视频、手
机阅读、手机游戏等数字内容产品渗透率及信息费收入。
图 ３ 影响客户短信量增幅的关键因素 （三）针对每一个关键因素进行详细分析 通过数据挖掘分析，我们发现短信量同比去年上升 或下降的客户，在总 ＡＲＰＵ（话费支出）、２Ｇ 流量等 ７ 个关 键因素有显著差异。接下来就需要针对每一个关键因素， 详细分析短信量下降的客户和上升的客户，在这些关键 因素上具体有何差异，从而解答我们对短信量下降原因 的疑问。 １．哪些人短信发送量降了
图 ４ 不同类型短信客户 ＡＲＰＵ 值分布结构分析 从上图可见，短信量下降的客户中，高 ＡＲＰＵ 客户 （黄色、绿色部分） 占比低，而且短信量上升的客户，高 ＡＲＰＵ 的客户占比更大。也就是说，我们初步可以得出结 论，资费敏感的低 ＡＲＰＵ 客户，更容易减少短信发送量。 ２．为什么短信发送量下降 人际间的沟通需求是不变的，短信量的下降，证明客 户采取了其它方式代替短信进行沟通。接下来我们对第 ２ 个关键因素“２Ｇ 流量”进行分析。
［摘 要］ 近年，由于外部环境客户短信消费不断下降、营销成本压缩的内部环境压力，电信运营商急需优化流程提
升营销效率，而大数据的成熟运用有助于解决电信运营商所面临的困境。某市级电信运营商借助大数据，运用决策树等数
学模型对全市的短信客户进行了完善的市场分析，并精确定位业务办理倾向性高的潜在客户，进行更高成功率的产品推荐
的客户（黄色、橙色、蓝色、绿色部分）占比较高。而家庭网 通话占比越接近 １，短信量下降的客户占比较高。
在短信业务爆炸式增长的 ２００３ 年，语音通话高达 ０．５ 元 ／ 分钟，而短信通信费仅 ０．１５ 元 ／ 条。十几年之后的 今天，语音通话基本接近 ０．２ 元 ／ 分钟，并且还有许多类 似家庭网网内通话免费服务，而短信的资费标准却仍维 持在十几年前的 ０．１５ 元 ／ 条。既然打电话的成本远远低 于发短信，那客户为什么不打个电话 １ 分钟内把事情说 清楚，而还要选择更贵的短信发送方式呢？因此我们这里 可以得出另一个结论，除了微信等 ＯＴＴ 业务对短信业务 产生了替代作用，语音资费的不断下降也对客户的短信 发送量造成了冲击。
第 2014 年第 8 期 （总第 451 期）
［文章编号］ 1009-6043（2014）08-0066-05
商业经济 ＳＨＡＮＧＹＥ ＪＩＮＧＪＩ
Ｎｏ．８，２０１４ Ｔｏｔａｌ Ｎｏ．４５１
大数据在电信运营商 市场分析及精确营销的应用研究
姚逴炯
（中国移动广东公司 潮州分公司， 广东 潮州 ５２１０１１）
３．哪些客户的短信发送量还在上升 虽然短信量下降是大势，但我们发现仍然有 ３５％的 客户短信发送量与去年持平甚至提升超过 ６０％。接下来 主要分析这些短信发送量上升的客户有什么特征。
图 ７ 短信套餐与短信发送量增幅的相关性分析 从上图可见，办理了短信套餐的客户短信发送量同 比上升的客户占比，远高于没有办理短信套餐的客户。也 就是说办理短信套餐有助于稳定客户的短信收入，减缓 短信量下降趋势。 ４．小结 在本案例中，我们首先采用决策树等数学模型对全 市的短信客户进行数据挖掘分析，发现短信上升客户与 短信下降客户在 ＡＲＰＵ 值、２Ｇ 流量、家庭网网内通话次 数占比、短信套餐这几个因素有显著的差异。然后我们再 单独针对每一个因素进行仔细分析，找出具体的差异点 在哪里。经过大数据分析，我们发现短信量下降主要来自 － ６８ －
即时通信 工具 工具
即时通信 电子商务 即时通信 生活服务 即时通信
音乐 即时通信 电子商务 即时通信 即时通信 即时通信
浏览器 影音图像 交通导航
浏览器 即时通信 影音图像 即时通信 即时通信 Ｐ２Ｐ 视频
四、案例 １：借助大数据分析协助制定营销策略
ＯＴＴ 业务对电信运营商的短信业务造成了巨大的冲 击，虽然短信收入下降趋势不可阻止，但电信运营商仍需 采取正确的策略去延缓短信收入下降速度。
采用何种策略延续短信下降，首先我们需要分析哪 些客户的短信发送量下降了，是什么原因导致他们的短 信发送量下降。在本案例，具体的分析方法是采用把在网 一年以上全市的短信客户按同比去年短信量上升或下降 程度分为 ７ 个客户群，通过海量数据对比分析短信上升 客户与短信下降客户有何差异。从而发现客户短信发送 量下降或上升原因，并采用针对性举措延缓全市短信发 送量下降趋势。
［收稿日期］ 2014-08-04
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分析及业务推广，从而优化营销过程，以更少成本获得更 高业务推广成功率。
三、大数据挖掘简介
大数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值信息的 综合技术，它包括数据分类（分类、估计、预测）、聚类分析、 关系分组与关联分析。本文针对数据分类技术，实施对各 场景业务的特征的发现，实施过程如下：一是对实施业务 ／ 产品进行调研。了解分析挖掘的要求和目的，做好之后 每个环节的规划。二是通过业务 ／ 产品调研后，提取相关 数据进行探索与理解，为数据挖掘设计、建立数据宽表。 三是使用分析挖掘工具对宽表数据进行分析挖掘，提炼 出当中隐藏的有价值的知识，形成模型成果。四是根据商 业目的，对模型成果进行推广或应用，如：模型提炼出目 标用户后，实施营销推荐活动。
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商业经济 第 ２０１４ 年第 ８ 期
比”进行分析。为加强客户黏性，防止客户离网，电信运商 营推出了家庭网业务，家庭网内成员每月只需 ５ 元，即可 无限免费与家庭网内其它成员通话。“家庭网通话次数占 比”指的是客户与家庭网网内成员通话的次数，占该客户 总通话次数的比例。
图 ６ 家庭网通话次数占比与短信发送量增幅的相关性分析 从上图可见，家庭网通话占比越接近 ０，短信量上升
营销，使电信运营商在营销资源有限的情况下，将有限的营销资源集中投放到业务办理可能性指数较高的潜在客户，从而
优化营销流程，提升业务推广成功率，实现以更少成本获取更大利润的目的。
［关键词］ 大数据；电信运营商；市场分析；精确营销；应用研究
［中图分类号］ Ｆ６２３
［文献标识码］ Ｂ
一、电信运营商面临的挑战
五、案例 ２：借助大数据开展精确营销
虽然客户手机流量增长迅速，然后流量的单位价格
极为低廉，电信运营商必须在流量业务的基础上推广手
机视频、手机阅读、手机游戏等数字内容产品，才能实现
新的收入利润增长点。由于国资委要求电信运营商大幅
削减营销费用，大数据在精确营销方面的成熟运用，可以
优化电信运营商的营销流程，大幅提升推广成功率，实现
姚逴炯：大数据在电信运营商市场分析及精确营销的应用研究
图 １ 某市级电信运营商全量在网 １ 年以上 短信客户同比去年增幅客户分布比例图
（一）整合数据形成数据宽表是应用大数据的基础 运用大数据的基础是有目的地整合数据，建立数据 中心，做好营销数据管理。由于客户所有的通信行为均承 载在电信运营商的通信网络，在这方面电信运营商具有 天然优势。开展大数据分析的第一步，便是整合客户的海 量数据。在本案例中，客户的海量数据包括以下 ９ 方面： 一是客户基础属性：包括品牌主套餐、在网时长、所归属 的乡镇等行政区域等；二是流量特征：４Ｇ 流量、３Ｇ 流量、 ２Ｇ 流量、点对点短信发送量等；三是消费特征：语音消费 金额、短信消费金额、流量消费金额等；四是业务特征：流 量套餐、短信套餐、家庭网、短号网等业务属性；五是余额 及充值记录：可用余额、充值次数、充值金额、近 ４ 个月充 值金额趋势值、近 ４ 个月充值金额波动值等；六是交往 圈：语音紧密联系人人数、短信紧密联系人人数等；七是 地理位置：日间活跃场景（学校、厂区、办公楼等）、夜间活 跃场景等；八是语音特征：本地、长途等通话时长，呼叫转 移等行为；九是数据业务特征：飞信使用次数、１３９ 邮箱使 用次数等。
二、大数据的应用有助于解决电信运营商面临的 困境
大数据的应用技术日趋成熟为电信运营商优化营销 过程，利用更少成本，创造更高收入创造有利条件。大数 据，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察 发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信 息资产。利用大数据，可以洞察客户的消费心理与行为， 可以帮助企业定位合适的客户、选择合适的推广内容、优 化产品质量、优化推广渠道。对于现代企业来说，大数据 就是等于大机会！当然，把握机遇的前提是有目的地整合 数据，建立数据中心，做好营销数据管理。由于个人客户 的通话、短信、手机上网等行为均承载于电信运营商的通 信网络，因此电信运营商在大数据运用方面具有无可比 拟的天然优势。下面，我们以真实的大数据商业应用案例 来介绍某一个市级电信运营商如何利用大数据进行营销
图 ５ 短信发送量与流量使用量的相关性分析 上图是对全市短信客户 １４ 年比 １３ 年同期短信量变 化及手机流量变化做的一张散点图。其中纵轴是每一个 客户的短信量同比增幅，横轴是客户流量的同比增幅。中 间一条明显下降的红色趋势线告诉我们，客户的短信发 送量增幅与流量增幅是负相关的。也就是说，客户的流量 增长得越快，则短信发送量下降更快。因此，微信、ＱＱ 等 即时通信业务对短信业务量的影响是真实存在的。 此外，我们对另一个关键因素“家庭网通话次数占
ＳＨＡＮＧＹＥ ＪＩＮＧＪＩ Ｎｏ．８，２０１４
资费敏感型的客户，由于微信 ／ 家庭网等产品提供了近 似免费的沟通方式，对短信产生巨大的替代作用，是导致 客户短信发送量急剧下降的主要原因。同时，我们也发现 客户办理了短信套餐之后，有助于稳定短信收入，减缓短 信量下降。因此接下来短信业务运营的重点策略便是大 力推广短信套餐，提升短信套餐渗透率，从而实现收入稳 定，延缓发送量下降的目标。
（一）数据准备，生成宽表
大数据营销的第一步同样是生成数据宽表，除上案
例 １ 提及的客户基础属性、流量特征、消费特征、业务特