聊聊流量经营(九):支撑做什么?(中)

宁宇

宁宇

· 2013.02.07

无论是流量业务的特征,还是竞争形势的变化,都将导致经营分析系统被放在更重要的位置上。这是机会,更是压力。

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聊聊流量经营(九):支撑做什么?(中)

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说到流量经营对业务支撑的期望和挑战,不得不重点说说经营分析系统。运营商在2G时代开始建立数据仓库系统,在积累起丰富的客户资料、消费信息、行为记录的同时,也积累了一定的数据分析和信息挖掘的经验,以及分析系统与生产系统的互动模型与流程。但客观来讲,由于2G时代的市场环境相对宽松,竞争手段相对粗放,因此经营分析多用于练兵和创新评奖,在实战中发挥的价值并不突出。到了流量经营时代,就全不一样了:

首先,移动互联网引入了很多新的网络架构和新的网元,而且越来越多的数据来源于运营商之外的互联网企业和平台,要做流量经营的分析,必须引入更多的数据源。对于这些新数据源的引入,一方面是清洗转换加载的工作量巨大,尤其是运营商对数据仓库的数据质量等方面要求非常高;另一方面是数据的标准化程度低,信息分散。这些都加大了数据获取的难度。其实,说这些都是远的,实际系统中,不要说业务平台了,连网络、财务、采购的数据都是缺失的,如终端数据表、业务列表的准确性也不高,这样的经营分析怎能好用?

第二,由于数据量巨大,构建流量经营所需的海量数据仓库,整体布局宜采用全网集中方式,存储和核心必须采用低成本的云计算技术,而这方面的技术成熟度并不高,全面应用还存在一定风险。同时,这些信息和数据的引入,也会对运营商原有的数据模型产生颠覆性影响,这方面技术挑战还是很大的。

第三,最大的变化就是应用和分析了。一是广度,相对于以前,流量经营的分析就象一团乱麻,应用、网络、资费、终端,完全搅在一起,任何一组分析都要同时考虑其他因素,也就是说这些因素既是需要分析的对象,也可能对分析产生扰动和影响。二是深度,分析要进一步精细化,要精确到某个客户群体、某项业务、某个时段,某个地址位置等,分得不细,很多有价值的数据统计和信息就被平均了;而细分之后的分析不仅增加了工作量和难度,也难以进行分析应用的横向推广,所以分析人才的培养成为竞争的核心。三是时效性,流量经营时代用户的行为、特征、分布都发生了变化,以前积累的分析结果不一定还有参考价值,很多分析模型也都变了,考虑不周产生误判会降低分析的可信度。业务支撑准备好应对这些变化了么?

第四,就是分析型系统和生产系统的互动。这方面的模型和流程看似变化不大,但实际上由于流量经营更强调以客户为中心,因此很多互动的场景要更具实时性,在合适的时机以恰当的方式进行营销,不仅要帮产品找到适合的客户,更要帮客户找到合适的产品。而分析系统与网络侧的互动则是新的挑战,经分是大脑,发出的指令经过PCRF对网元进行控制和操作,真正实现智能管道。

第五,各使用者对经营分析系统寄予非常高的期望。一方面是竞争形势变化,拍脑袋决策+粗放式经营的模式会给企业带来很大的风险,而如果业务设计缺乏数据和理性分析,不但不能带来效益,反而会给企业带来经济损失,至少增加了时间成本。另一方面,运营商从业人员的素质越来越高,无论是学校里的科班教育还是专业培训,都教育我们要开展精细化运营和数据量化分析。没吃过猪肉还没见过猪跑?虽然自己没做过分析,但总看过正规漂亮的分析报告吧,为什么别人的小系统能做,花那么多钱建起来的经营分析系统做不了?

总之,无论是流量业务的特征,还是竞争形势的变化,都将导致经营分析系统被放在更重要的位置上。这是机会,更是压力;支撑系统从来没有像现在这样,对企业的生死存亡起到决定性的影响,我们能做到关键时刻不掉链子吗?

本文系作者宁宇授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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