电信企业该怎样利用好大数据爆发？

由于智能手机、平板电脑、下一代移动网络的蓬勃发展，使得全球电信业正在经历一次海量数据爆发的时期。这些电信企业能够充分利用这些海量的数据，有效地将超越同行，扩大其市场份额，并提高他们的业绩。

改善客户体验

电信运营商收集了大量的数据。这样他们可以使用这些数据(包括呼叫数据、地理位置数据、互联网的使用数据等)以及从社会网络所收集到底公共数据相对容易的对他们的客户有一个360度全方位的了解。利用对客户360度全方位的剖析，他们可以有针对性的创建高度定制的产品并进行促销。通过这些智能化、个性化多渠道的营销活动，电信企业可以精准的在适当的时间地点瞄准目标客户。将客户数据信息智能化的集成，通过行为细分和实时促销可以增加销售额，提高宣传效果，降低成本，增加企业的市场份额。

当所有相关的数据信息均集中存储在一个呼叫中心客服代表能够访问的平台时，这将有可能使得他们能够根据客户需要立即修改用户的呼叫计划，从而推动客户满意度的提升，同时提高客户盈利能力。新的个性化的产品或服务可以基于实时使用的模式提供给客户，从而也为客户降低了开支，提高了客户满意度。

创新并建设智能网络

鉴于全球电信运营商逐步推出4G网络服务以及更好的定位服务的普及，使得现如今的网络流量已然呈现出两位数的增长势头。了解客户会在何时、何地、以怎样的方式使用网络可以帮助电信运营商们建立更好的智能网络，这种网络能够自动适应客户在网络上的高要求。算法可以用来实时监测和分析网络流量数据，从而优化路由和服务质量，提高客户满意度。这些分析也可以被用来优化网络的平均质量，并随着时间的推移，扩大网络覆盖范围和部署。

在网络上跟踪所有连接设备的实时数据可以与实时发生的公共事件数据相结合。如果某个事件发生时，同时带来互联网或手机流量使用的增加，电信运营商就可以实时了解，并在如果必要的情况下采取预防措施。此外，网络中的传感器，例如在天线，可以监控设备，并让电信运营商了解到是否有必要进行维修。

此外，大数据工具的使用，可以帮助运营们更轻松地识别和解决问题，进行实时故障诊断并快速解决网络性能问题，这将改善网络质量，降低运营成本。当网络中的传感器发现原本很高的呼叫率突然下降，可以立即采取措施，从而减少停机时间，并优化网络。

尽管实时深层数据包检测可用于优化流量路由和引导网络的服务质量，甚至更多。但在许多国家，如荷兰等，其是被禁止的。当消费者发现电信企业监控他们移动访问过的应用程序或网站时，这甚至引起过轰动。

减少客户流失并降低风险

为了减少客户流失率，电信企业需要更好的了解他们的客户是谁、那些因素会影响客户流失、以及客户的(潜在)需求是什么。在一个大的社会公共信息背景或在线网络条件下了解客户流失的影响因素，可以为电信运营商们提供非常有价值的信息。往往某个影响因素发挥作用，其可能会导致多米诺骨牌效应。结合客户账单分析、呼叫需求下降分析和情感分析，可以帮助电信公司预测前景，以降低客户流失率。当需要采取某些措施和行动，以防止客户转向采用竞争对手所提供的定制服务时，预测分析可以自动发出警告。这方面的一个很好的例子便是美国T-Mobile公司利用大数据在一个季度内使得客户流失率降低了50%。

大数据的工具也可以用来帮助运营商减少因客户或经销商欺诈造成的损失。同一个电话号码在两个不同的地理位置出现可能表明发生了SIM卡复制的欺诈案件。这样运营商可以采取预防措施，并且如果需要的话立即自动采取措施。此外，数据使用过度可以很容易的进行异常分析检测。例如当客户把手机作为无线热点提供给多个未经授权的用户连接的情况。此外，支付数据或呼叫数据历史记录可以用来检测和识别的实时欺诈行为。

电信企业产生和收集了大量的数据，而他们所收集的所有关于客户的数据也可以提供给相关的第三方用于基于地理位置的优惠促销或其他服务。电信公司可以将他们收集的数据出售给第三方或地方政府。这种对客户匿名需求的分析数据可能是电信公司一个非常受欢迎的额外收入来源。鉴于大数据对于电信公司有如此众多的好处，所以他们应该制定一套能够帮助企业谋取到更多利益的大数据发展战略。