店铺运营数据分析及应用(讲稿)

第一篇：店铺运营数据分析及应用(讲稿)

第一页：为PPT内容标题，善融商务系列课程之网店运营数据分析及简单应用。

第二页：引言部分，对于店铺来说数据分析有什么用呢？如果网站是为了流量而活的话，那么数据分析的终极意义就是监控流量、吸引流量、保留流量。第三页：为目录部分，本教程分为四个部分； 1．为什么要做数据分析2.有哪些数据需要分析3.如何去做好数据分析 4.数据分析的简单应用

第四页：第一部分为什么要做数据分析。包括监控流量、吸引流量、保留流量三块内容。首先监控流量要及时掌握店铺运营实况，IP访问量与IPV单客页面访问量。

第五页：其次监控流量包括监测店铺数据变化，进行调整，IP访问量—调整标题关键词，产品图片，策划促销活动，价格策略等。单客页面访问量，调整页面设计，产品线策略等。

第六页：最后监控流量应该及时监测调整结果，进一步优化，评估促销活动效果，根据市场变化，随时修正标题关键词等内容。

第七页：下面是为什么要做数据分析的吸引流量部分；吸引流量的第一块内容为通过店铺流量统计工具，查看分析店铺的访问高峰时段、分析访客来源等相关数据，查看商品成交订单最多的时段流量，及时调整商品上下架时间。

第八页：吸引流量的第二块内容为根据数据分析得出有效关键词，在商品标题中多使用有效关键词增加商品被搜索到的几率！

第九页：吸引流量的第三块内容为根据数据分析，发现最近被点击次数多的产品，将一些热卖、爆款等推荐商品加入橱窗推荐列表，增强商品曝光率。第十页：吸引流量的最后一块内容为：积极参加善融商务的营销活动，限时抢购、团购、专题活动等通过以上四种方法达到吸引流量的目的。

第十一页：下面是为什么要做数据分析的保留流量部分，第一块内容为店铺里上传大量的新产品，增加产品数量，将直接拉升店铺曝光，增加产品与店铺再次被用户访问到的概率。

第十二页：保留流量的第二块内容为检查店铺装修质量，提高买家用户体验，让买家记住我们的商铺。第十三页：保留流量的第三块内容为提高售后服务质量，让买家有更好的用户体验，提升回购率。第十四页：保留流量的第四块内容为使用平台各种收券功能，在买家消费的同时赠送买家本店的优惠券，旨在提高买家的返购率。第十五页：保留流量的最后一块内容为关联销售，通过找到该商品同时也可以关联到其他商品，也可以在商品详情描述里，添加其他商品进行组合销售。进行联动式营销，让买家在我们的店铺内长时间停留。第十六页：以上为我们为什么做数据分析部分，下面我们来了解下善融商务平台有哪些数据可以进行分析呢。这里我们分为个人商城与企业商城两个部分，先讲个人商城，个人商城这里有六个数据值得分析，1.1.店铺流量数据统计，1.2.店铺交易数据统计，1.3.店铺访客地区统计.1.4.店铺访客来源统计1.5商品数据统计.1.6.好评率

第十七页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看店铺流量数据统计,这里可以选择不同的时间段查看访问的独立IP数量.第十八页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看店铺交易数据统计,这里可以查看不同时间段产生的交流笔数与订单量.第十九页：

第二十页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看访客地区统计,这里可以查看不同时间段,来访的不同地域的IP地址。

第二十页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看店铺访客来源统计,这里可以查看不同时间段，来源地址的url与数量。

第二十一页:讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看商品数据统计。通过这里可以查询，不同时间段，销售商品的编号，数量，以及访客浏览该商品的浏览数量。.第二十二页: 讲解通过登陆个人商城后台-点击”交易管理”评价管理。通过这里可以查询，卖家会员的动态平分与星级等级，在不同时段，获得的评价记录。第二十三页: 以上主要介绍的是个人商城的相关后台数据统计，那么企业商城有哪些数据流量可以进行分析呢？

这里主要介绍以下几种，2.1销售数据分析 2.2 流量数据分析 2.3 客户数据分析 2.4 好评率

第二十四页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-销售数据分析-基本销售属性。通过这里可以查询，不同时间段，店铺访客数，成交用户数、成交商品数量。

第二十五页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-基本流量数据分析。通过这里可以查询，不同时间段，店铺访问独立ip数量。第二十六页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-流量数据分析-空间首页流量分析。通过这里可以查询，不同时间段，店铺首页被访问独立ip数量，流量数据，访客数量，页面停留的时间。第二十七页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-流量数据分析-商品页面流量分析。通过这里可以查询，不同时间段，某个商品页面被访问量，访客数量，成交用户数量，平均查看时间，平均查看人次，平均入店人次。

第二十八页:讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-客户数据分析-数据指标分析。通过这里可以查询，不同时间段，某个省或者地区的浏览量，访客数，地区访问趋势。

第二十九页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”信用管理”-评价管理。通过这里可以查询，卖家会员的交易总体满意度，星级，在不同时段，获得的评价数量。

第三十页: 上面一章我们介绍了善融商务有哪些数据可以进行分析，下面我们来分享如何去做好数据分析的内容。首先要做好数据分析的第一点为熟悉行业业务及流程，关注行业最新动态。若脱离行业认知和业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。

第三十一页: 第二点是要有明确的分析目的。不要为了分析而去分析！数据分析的前提是要有明确的目的，要知道自己进行数据分析是为了什么。

第三十二页: 第三点营销、管理等理论是数据分析的指导思想，使分析思路系统化。例如4P理论[4P营销理论被归结为四个基本策略的组合，即产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion），由于这四个词的英文字头都是P，再加上策略（Strategy），所以简称为“4P’s”]等，从哪几个维度去分析？考虑哪几个方面？故而使数据分析变得有血有肉有脉络，真正做到理论指导实践 第三十三页: 第四点为掌握有效数据分析办法，了解数据分析流程，掌握数据分析基本原理与方法，并灵活运用到实践工作中，不论简单还是复杂的分析方法，只要能解决问题的方法就是好方法；

第三十四页:第五点熟练使用数据分析工具，建议先玩转EXCEL数据透视表，有兴趣、时间、需要的话，再学习SPSS、SAS等统计分析工具，同样，只要能解决问题的工具就是好工具；做到以上五点要求，我们的数据分析就能达到要求标准。

第三十五页：以上为如何进行数据分析部分，下面我们来分享最后一部分内容，数据分析的简单应用。首先我们来关注相关与业绩的三个关键数据，主要为 UV（包括访问人数 访问来源 性别，年龄，地域 频次 访问时间 购买时间），转换率（包括网站转化率 回访者比率 积极访问者比率 忠实访问者比率 营销工具的使用 商品管理及组合），单客价（包括投资回报率平均订货额，客单价，价格区间，产品定价，笔单价），最后销量业绩算法等于UV+转换率+单客价。

第三十六页：其次为关键数据的计算公式

1、网站转换率 Take Rates(Conversions Rates)计算公式：网站转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量

指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果

第三十七页:

2、回访者比率 Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。第三十八页：

3、积极访问者比率 Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过N页的用户／总的访问数

指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣

第三十九页：

4、忠实访问者比率 Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在N分钟以上的用户数／总用户数

指标意义：和积极访问者比率的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。

第四十页：最后是其它关键数据计算公式：包括 1投资回报率 Return on Investment(ROI)计算公式： 投资回报率＝每笔产出(CON)/每笔订单成本(CPO)指标意义： 用来衡量你的广告的投资回报

2每笔产出 Contribution per Order(CON)计算公式：每笔产出＝（平均订货数Ｘ平均边际收益）－每笔订单成本

指标意义：每笔订单给你带来的现金增加净值

3单笔订单成本 Cost per Order(CPO)计算公式：单笔订单成本＝总的市场营销开支／总订货数

指标意义：衡量平均的订货成本

第四十一页：今天关于善融商务数据分析及简单应用的分享就到此为止，善融商务，与您同行，谢谢！

第二篇：店铺数据分析

店铺数据分析

（一）店铺展现为20514次

 展现次数是指卖家通过搜索词搜索看到产品信息展示在搜索结果页中计入展现次数。 比上月同比增长31.61%。

（二）浏览次数13123次

 浏览次数是指产品信息和公司详细介绍页面，被点击的查看次数。

 比上月增长955.75%。

（三）访客数5204次

 比上月增长1026.41%。

（四）反馈次数335次

 反馈次数是指包含访客点击公司旺旺发送消息或者点击查看联系方式。 比上月增长697.62%。

（五）支付转化率0.06%

（六）期间支付金额202元

（七）成交量只有为3笔

（八）意向客户咨询

 网上热门产品

 金属纽扣

 大衣皮对纽扣

 衬衣纽扣

 四合纽，拍纽

需要部门的合作协助：

近期这些产品是很多网络客户都在关注的。我们需要提升的环节是： ① 流量转化率，② 支付转化率这两个环节，（从而达成交易）而这两个环节的一般情况下很难由我们部门是独立完成的。因为涉及到了很多订单交付及产品方面的相关知识，和新产品的样品，这一方面是我们部门的弱项。我们希望在产品知识方面以及网络销售产品与线下销售产品同步这方面得到很好的支持，另外，在产品这方面我们的目标是库存的一个销售。

具分析，造成我们的成交数量的问题有：

a.我们没有给到客户最快的回复

b.我们的产品没有满足到客户的需求，c.我们的产品不够新款

我提出的问题，相信我们的伙伴们会和我们一起去解决的！

我们的产品，是市场货多一些，以及旧款式，问题在于没有及时的反馈到公司，没有去解决！在今天开始，我们将一个一个问题的解决，大家有信心吗？希望客服提供一些客户最近下单的热门产品，以生产部向工厂拿多一些样板，最好是可以提供调货的现货，以工厂新产品的一些新产品，非常感谢，让我们一起为明天加油。欧阳，需要补充的吗？

第三篇：游戏运营数据分析

任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社 交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类？海内外关注点有何区别？相信作为每个社交游 戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。

付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户

用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数

平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时

中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】

同时在线人数=CCU

付费人数一般是在线人数2～4倍。

活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。

您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才 能称为活跃玩家！

活跃付费账户=APA。

每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。

【活跃天数计算定义】

活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。

当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。

每日： －－－－－－－－－用户数量描述 在线人数：（取的当日某个时刻最高在线，一般发生在9:30左右）新进入用户数量：（单日登录的新用户数量）当日登录用户数量： 每日登录/在线：

－－－－－－－－－盈利状况描述 每日消耗构成：（根据金额和数量做构成的饼状图）每日消耗金额： 每日消费用户数量： 每日充值金额： 每日充值用户数量： 每日充值途径：

－－－－－－－－－产品受关注程度描述 官网首页访问量： 客户端安装量：（根据安装完成弹出的页面）客户端下载量： 客户端下载点击量：

安装率：下载安装/下载量

－－－－－－－－－游戏系统描述 每日金钱增量、消耗和净增值： 等级分布：

忠诚用户等级分布：

特征物品市场价格（如联众游戏豆）： 每周：

－－－－－－－－－用户群体描述

活跃用户数量：当周登录过游戏的用户数量

忠诚用户数量：本周登陆3次以上（当天重复登陆算1次），最高角色等级超过15级，在线时长超过14小时的帐号

流失用户数量：上周登录但本周没有登录的用户数量 流失率：流失用户/上周活跃数量

忠诚流失率：上周忠诚用户当周没有登录用户的数量/上周忠诚用户数量 忠诚度：忠诚用户数量/活跃用户数量*修正值（新进人数的变化比例）转化率：上周登录的用户在本周转化为忠诚用户的比例 －－－－－－－－－盈利变化描述 ARPU值（周）：当周充值总额/当周付费用户数量；当周充值总额/当周平均最高在线 付费用户：该周有过付费行为的玩家数量 新增付费用户数量：本周新增的付费用户 付费率：该周付费用户数量/该周登录用户

付费用户流失数量：上周付费用户本周未登录数量 付费流失率：上周付费用户本周未登录的比例

注册转付费：某一天注册的用户在一周后付费的用户数量及比例

每月：

ARPU值：该月充值总额/当月付费用户数量；当月充值总额/当月平均最高在线 付费用户：该月有过付费行为的玩家数量 新增付费用户数量： 付费用户流失数量： 付费流失率：

活跃用户数量：该月登录过的用户；

针对道具：

每日购买量： 每日使用量：

转卖数量：购买然后在手里出售给其他玩家的数量 转卖价格：

流通速度：转卖总次数/参与转卖的道具数量 购买者等级分布： 使用者等级分布：

产品分析为游戏包装、盈利设计提供非常必要的支持，也是指导日常运营的重要参考。是运营工作中的核心内容之一。但和其他行业一样，即便做了非常多的数据分 析和其他信息收集，我们往往依然很难获得足够的信息来得到一个非常清晰的结论，经验和直觉在决策中还是扮演重要的地位。

产品分析分为：

一、从信息收集渠道上来看：

（一）数据分析（通过数据库或后台查询的数据）

1.例行数据分析（每日、每周、每半月、每月，每季度……）

2.项目数据分析（非例行/重复，如开区效果评估，游戏修改评估等）项目数据调查一般遵循这样的过程：

1.确定调查分析目的（证实、探索、预测）2.达到这个调查分析目的你需要哪些结论来支撑 3.获得原始数据后如何分析（分析模型）4.如何获取原始数据

（二）客服问题反馈（流程）

（三）自身游戏体验

（四）玩家直接交流（游戏交互、日常沟通、QQ群、小型见面会等）

二、从内容上来看：(例行的)

（一）产品现状描述：通过参数来反应目前游戏系统和运维平台的情况

1.游戏世界描述（高峰/均在线，金钱监控，等级分布，特征怪物/物品/道具价格等）2.运维平台及其它（下载量、下载完成率、注册量、硬件使用率、客服相关数据等）

（二）玩家游戏行为分析：物理特征+外部行为+游戏行为+群体描述 1.用户物理特征（性别、年龄等）

2.外部行为特征（登陆频率、时长、时间段等）3.游戏行为特征（流失等级及变化）

4.群体行为描述（峰值、活跃用户/忠诚用户及相关比例、新进用户、活跃度、忠诚度、流失率、转化率等）

（三）玩家消费行为分析：修正盈利设计，捕捉用户需求，新增道具设计 1.付费用户描述（付费用户数量、ARPU、付费用户游戏行为分析等）2.盈利描述（盈利状况、消耗构成及变化趋势等）

3.道具分析（使用范围、使用深度、使用/放弃原因等）4.付费意愿分析

（1）消费偏好分析（换金/个性/增强（经验、装备、技能）/方便互动/其它）（2）消费与游戏设置的联系（道具对应等级、玩家习惯行为（如某种技能）、游戏任务、场景的开放等）5.付费行为分析

（1）单位玩家道具数量情况分析（拥有量、拥有的道具之间的联系）（2）付费等级分布（首次购买等级、当前购买道具的等级分布）（3）付费数额分布（首次付费数额、续费数额）（4）付费用户分类（根据一段时间内的付费额）

（5）续费行为分析（未流失的玩家中，中止消费、消费转移的分析）（6）重点用户的跟踪

【名词解释和计算方式】平均同时在线用户 = ACU 游戏活跃付费用户 = APC 活跃付费账户 = APA 付费用户平均贡献收入 = ARPU 当日登录账号数 = UV 用户平均在线时长 = TS 最高同时在线人数 = PCU 累积注册用户 = AccRu 收入 /

付费用户 = ARPU 游戏当前活跃用户规模 /

历史注册总量 = 用户流失率 付费用户 /

活跃用户

*

= 付费率 登陆人次 /

平均在线人数 = 活跃率

24小时内同时在线最高达到人数 = 同时在线峰值(PCU)24小时每小时同时在线相加总和 /

24小时=平均在线(ACU)

【活跃天数计算定义】

活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天

当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数

第四篇：某某店铺运营分析总结

页眉为淘宝店铺名称

店铺运营分析总结

店铺网址（要求个性化域名）

班级：

学号：

姓名：

* *

页眉为淘宝店铺名称

目录基本格式：1.5倍行距；上下页边距2.54厘米，左右页边距2.6厘米；必须标明一级、二级、三级标题；分散对齐，内容均为宋体小四号字。“□□”表示空两个字。

（空二行）

目□□录(二号黑体，居中)

（空两行）

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页眉为淘宝店铺名称

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页眉为淘宝店铺名称

参考内容：

一、店铺概述

店铺基本情况介绍（包括店铺的名称，取名的原因，店铺主营产品，店铺目前的信用、盈利状况、店铺的收藏人气等等。可以插入店铺的截图。）

二、店铺分析

（一）店铺装修分析

（二）店铺SEO优化

（三）店铺数据分析（通过量子恒道店铺经后台分析）

（四）店铺的推广方法（重点分析两到三种方法，具体是怎么推广的，效果如何？）

（五）店铺运营中存在的问题

三、网店运营总结

页眉为淘宝店铺名称

第五篇：大数据应用实例分析

电信运营商的阳关大道

——大数据应用实例分析

09012208

黄文婷

摘要：

随着全球数据化、网络宽带化，基本的数据量越来越大，由此我们进入了大数据时代。本文探讨了大数据内涵与意义，从电信行业这一大数据应用实例进行分析，介绍了大数据在电信行业的应用、必要性及相关措施。

关键词：大数据

电信

应用

正文：

一、大数据的内涵与意义

（一）大数据的意义

大数据和云计算一样，近两年来越来越多的受到人们的关注。那么什么是大数据呢？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)对于“大数据”（Big data），研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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。

（二）大数据的特性

大数据有4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”。

（三）大数据的应用意义

大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。

此外，大数据的潮流虽然依赖于信息通信技术的成熟，但它对整个世界的影响绝不仅限于技术层次。它借助信息技术的创新与发展，及数据的全面感知、收集、分析与共用，引导我们以全新的思维看待世界，养成决策思维行为须根据事实与数据的分析判断，舍去凭借经验和直觉的习惯作风。可预见，它将对惯于“差不多”的思维造成巨大的冲击。

很多人一提到大数据，就会不由自主想到那个关于啤酒和尿布的经典案例。事实上，随着移动互联网、智能终端、云计算、物联网技术以及电子商务、社交媒体等应用的飞速发展，大数据已经越来越多的渗透到生活方方面面，宣告着我们已经进入了信息爆炸的大数据时代。电信运营商历经语音、短信、数据三个发展浪潮，积累了大量如文本信息、音频、视频、图片等非结构化数据，在大数据时代无异于拥有了一条发展的阳关大道。而机智的电信运营商也致力于研究如何在这条道路上比别人跑得更快以获得更多的利益。

二、大数据在电信行业的应用

（一）电信行业大数据应用的四个方向

现阶段电信运营商利用其拥有的大数据进行全面、深入、实时的分析和应用，是应对新形势下的挑战、避免运营商沦为管道化的关键。从大数据的具体应用方向来看，当前应主要集中在四个方向：流量经营精细化、智能客服中心建设、基于个性化服务的客户体验提升以及对外数据服务。

1.流量经营精细化

在流量经营精细化上，大数据应用的价值主要体现在深入洞察客户、助力精准营销和指导网络优化三个方面。首先，基于客户终端信息、手机上网行为轨迹等丰富的数据，借助DPI(Deep Packet Inspection，深度数据包检测)技术等，建立客户超级细分模型，为各细分群组客户打上互联网行为标签，可以帮助运营商完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征；其次，根据用户行为偏好，推送合适的业务，并根据对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，同时也能做到在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的个性化需求，实现全程精准营销；再次，利用大数据技术实时采集处理网络信令数据、监控网络状况、识别价值小区和业务热点小区，更精准地指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。2.智能客服中心建设

作为运营商与客户接触的第一界面，客服中心(或称客户联络中心)拥有丰富的数据资源，可以称得上是客户信息的“聚宝盆”，利用好客服中心的客户接触数据对于建设智能化客服中心意义重大。利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户IVR(Interactive Voice Response，互动式语音应答)行为特征、访问路径、等候时长等；同时结合客户历史接触信息、基本属性等可以建立热线呼入客户的智能识别模型；基于客户智能识别模型可以在某类客户下次呼入前预先推测其呼入的需求大体是什么，IVR接入后应该走什么样的节点和处理流程。这样，就可以基于呼入客户习惯与需求的事先预测而设计按键菜单、访问路径和处理流程，合理控制人工处理量，缩短梳理时限，为客户服务中心内部流程优化提供数据支撑，有助于提升热线服务管理水平，加速热线营销渠道资源整合，有效识别客户投诉风险，助力智能客服中心的建设。

3.基于个性化服务的客户体验提升

大数据时代对于运营商为客户提供服务来说更加侧重于“小”，即更加关注每个个体“小我”的个性化需求，而融合了电商、医疗、社交等方面信息的“大”数据正是为了更深入的理解“小我”、服务好“小我”。利用大数据技术，一方面可以建立更全面、丰满的客户画像，另一方面还可以量化分解客户接触信息，识别客户特征与习惯偏好，预测客户可能在何时手机会出现故障、何时会产生换机行为等，为客户提供定制化的服务，优化产品、套餐和定价机制，实现“一户一策”的差异化、个性化服务，提升客户体验与感知。由此可见，大数据将为移动互联网时代的客户服务带来一次变革，给客户服务带来极大的想象空间和无限的发展前景。4.对外数据服务

对外数据服务是大数据应用的高级阶段，这个阶段电信运营商不再局限于利用大数据来提升内部管理效益，而是更加注重数据资产的平台化运营。利用大数据资产优势，将数据封装成服务，提供给相关行业的企业用户，为合作伙伴提供数据分析开放能力。例如，Telefonica和Verizon已经成立专业化数据公司来运作对外数据售卖的服务。再如，如果将无线城市与物联网、电子政务等方面的信息结合起来，将能为电信运营商的数据和政府的政务数据增值，对于打造一个开放数据平台和民生服务平台有重大意义。让数据在不同行业之间流动起来，实现体外循环将能进一步释放数据的价值。当然，以简单的Data Seller模式售卖数据服务时，需要 注意保护客户隐私、打消隐私顾虑。

（二）电信行业大数据应用的效益

网络上的每笔搜索，网站上的每笔交易，敲打键盘、点击滑鼠的每一个动作，都在输入数据，经过整理分析后，它可能显示市场的脉络、甚至更具商业价值的开发着力点。曾有统计，运用大数据的分析，可以让公司增加50%的新客户，让政府减少30%的成本。这些如海潮般涌入的大量资料，正是云端时代的新金脉，已经创造出惊人的效益。

三、大数据在电信行业应用的必要性与措施

电信运营商拥有大量的数据资源，如网络信息、用户终端信息、用户位置信息等，只要对电信网络有深刻的理解和技术积累，具有敏锐的行业发展嗅觉和强大的产业研发能力，基于大数据进行深度挖掘分析，将丰富的网络、用户等数据资源加工抽取后封装为服务，将数据资源在一定程度上货币化，向大客户提供增值服务，就能增加新的盈利模式。这无疑是电信运营商发展盈利的一条阳关大道。

面向大数据时代，运营商的及时转型成为必然，否则将有被互联网企业超越的可能性。理论上讲，运营商拥有颇具优势的大数据资源并不是完全不可替代，例如，用户的位置信息就可以通过多种APP应用获得，用户的网络使用信息也可以通过多家互联网企业合作获取，互联网企业通过泛互联网化收集更多的大数据信息。另一方面，多行业的垂直整合将成为趋势，在数据应用层面，行业企业通过多种手段搜集大量的用户数据，将更贴近用户，更理解用户，为其提供更适当的服务，大数据将成为资产更具有战略意义，各个行业及单位都在关注大数据。

根据大数据数量大、时效性要求高、数据种类及来源多样化等特征，运营商首先获取更多有用的大数据资源，例如，很多的网络运行信息，包含大量有价值的用户行为和位置信息，这样的信息可以加以利用。有了资源应该加以利用，避免大数据资源的浪费。事实上，一些运营商拥有大数据这样的金山，却似乎无奈坐看并逐渐沦为管道，在不断强化传统市场的效益考核，却好像在忽视大数据价值的流失。

大数据在电信行业应用措施主要有三个方面：

1）梳理并整合业务部门对大数据的需求，立足分析需求，做好大数据的IT体系构架的规划。大数据相关技术条件的成熟、大数据分析能力及分析应用经验的积累等多方面因素，都是制约企业建设的建设IT系统的条件，要充分抓住大数据带来的机会并避免“心急吃不了热豆腐，反被热豆腐伤害”的问题。

2）落实基于品质管理资料的经营新模式。面对大数据时代的趋势潮流，学会既然无从抗拒，就积极响应，以共享大数据带来的潜在效益。

3）以职能部门提供整体IT支撑方式向嵌入业务流程实时数据的分散能力支撑方式转变。这种转变趋势又称IT支撑“消费化”趋势。在大数据时代，数据从支撑企业中高层运营管理决策普及到支撑企业的产品运营、市场运营、客户服务，甚至在智能管道运营全流程中涉及从企业中高层运营管理人员到基层生产执行人员，很明显，这种数据获取和分析能力如果集中在IT职能部门，而不是全体人员均结合自身业务需求而具备的话，大数据分析驱动的各项运营管理应用即成为不可能的任务。

四、结语 从电脑技术的演进来说，“大数据”是既资料探勘、云端计算之后一项革命性的趋势发展。庞大的数据资源迫使各个领域的运作造成量化的质变，目前全世界无论是学术界、企业界、产业界甚至是政府单位都在积极研究大数据分析。在这种背景下，电信行业也结合自身特征，进行相关的研究与应用，奔跑在大数据铺就的阳关大道上，成为激烈竞争中的新赢家。

参考文献：

[1]黄小刚．电信行业大数据应用的四个方向．业务与运营．2013(6)：26-28 [2]季鸿，张秀凤，柴林麟．大数据在电信行业的应用展望．通信企业管理．2014(1)：76-77 [3]卢云许．电信行业大数据应用浅析．信息工程系统．2013(12)：29-30 [4]潘海鹏．浅谈电信行业大数据的意义与应用．电子世界．2014(3)：21-23 [5]史斌，周双阳．电信行业如何应用大数据．新引擎．2013（7）：47