大数据分析-智慧的电信业-IBM

዇ࣱڦۉ႑ᄽBIGDATA&ANALYTICS序言在这里，我们很荣幸能为大家推荐这本由IBM全球企业咨询服务部编撰而成的智慧之作，《大数据与分析解决方案集》这一卓越成果，不仅是IBM多年咨询经验与创新实践的深刻洞察与体现，更是IBM与各行业、各领域有志在大数据时代开拓创新、卓越领先的企业同仁的一份真诚分享。作为行业引领者，IBM始终走在新趋势的前沿，从硅谷到北京，大数据的话题正在广泛被传播。近年，随着社交网络、移动互联网、企业信息化的迅猛发展，IBM已经看到现有运营体系与不断增长的业务需求之间的冲突：一方面，现有的IT系统无法针对海量数据进行有效的收集、处理和分析；另一方面，企业高层管理人员不能及时识别现有数据中隐含的信息，进而无法识别潜在业务风险，错失商业机会。这也正是企业在大数据时代所面临的重大挑战。今天，越来越多的企业已经达成共识，数据已经成为一种新的经济资产，结合大数据时代特征的管理运营模式势在必行。作为驱动企业智慧成长的重要推手，大数据与分析能够帮助企业基于大数据进行分析、预测与优化。在大数据的实施应用下，通过提高分析层次和深度，使得组织行为更有成效，工作方法更先进。以“大数据与分析”为核心，全力融合创新技术与行业经验，深入挖掘企业数据商业价值，达到智慧分析的效果。IBM认为，对于企业来说，对大数据的理解不应仅仅局限于技术领域和IT层面，而应扩展到整个商业运营领域，成为一项业务上需要优先考虑的重要任务。因为在全球整合经济时代，它能够带来商业模式的巨大变革。IBM为企业逐步开展大数据举措并从大数据中获取最大的商业价值提供了五项关键建议，包括：以“客户为中心”，制定前期“大数据战略规划”、制定全面完整的企业“大数据蓝图”、从现有数据入手，设定并完成短期和阶段性的“大数据战略目标”、根据业务优先级，逐步建立分析体系，循序渐进提升“大数据分析能力”以及定制可衡量的指标分析“大数据ROI(投资回报率)”。在“大数据时代”，用大数据与分析来理解庞大的数据背后的有效信息，将是企业“必须拥有”的能力，其将帮助企业提高核心竞争力，获取更高的利润并持续地推动业务增长。在这里，IBM总结不同行业的大量解决方案，将这些智慧汇聚成集，推出《大数据与分析解决方案集》。书中结合中国企业现状与特点，描述了各行业在大数据与分析道路上的文韬武略，主要针对银行、保险、电信、零售、交通和能源六大行业所面临的挑战，提出了行之有效的解决方案。在深入洞察市场趋势及衡量大数据应用收益的基础上，IBM通过整合软件、硬件、咨询服务、研发等各领域的最前沿资产和独有技术，紧密结合丰富的市场经验和前瞻性的创新理念，在大数据方面率先提出了全面解决方案，为企业向更智能的方向发展提供坚实的基础。IBM这套全面的方法论将为中国企业提供易执行、低成本、高效率的大数据制胜之道，也将有效地帮助国内诸多企业开启“大数据,大洞察的征程。目录大数据与分析—智慧的电信业智慧电信业解决方案一：电信客户行为分析...................................04智慧电信业解决方案二：电信客户保有体系...................................07智慧电信业解决方案三：电信数据综合治理...................................09智慧电信业解决方案四：电信支付风险管理...................................11智慧电信业解决方案五：电信大数据管理......................................13智慧电信业解决方案六：电信客户最佳行动推荐............................15结束语......................................................................................16面临的问题与挑战运营商现有客户与潜在客户存在大量个性化需求，对客户进行深度分析与挖掘，并设计具有针对性的解决方案，是很大挑战。电信产品和解决方案需要深入把握行业需求，以利于推广，需要对市场和行业进行全面分析和监控。直接反馈市场的竞争态势，对市场的动态变化进行实时掌控，以在竞争中占据主动，对客户部分析监控能力提出了要求。日常公司的运营状况需要被进一步监控，以实现对客户业务运营监控工作的常态化、体系化。逐步确立以客户为中心的全业务精细化营销能力，加强流量经营号召，落实流失管理的规范，完善客户行为分析系统，以形成分析能力提升的常态化保障。IBM的解决方案了解客户分析体系现状，对其中存在的问题进行诊断，并对现有的集团客户数据进行清理。在现状调研的基础上，进行分析体系框架设计，结合具体业务需求，确定数据架构，分析主题和数据挖掘专题，切实完善目前不健全的分析体系架构。结合业务需求，进行客户相关的数据模型的设计实施。针对已建立模型，选取部分试点进行实践，并依据测试结果对模型进行优化调整。逐步形成常态化的客户分析驱动的业务运营能力，从分析出发，逐步增加分析专题，提升业务分析的前瞻性；从系统出发，利用CBA系统，固化已有分析成果，并形成全省营销分析的助力平台；从营销出发，加强分析与业务的结合，直接创造价值。智慧电信业解决方案一电信客户行为分析BIGDATA&ANALYTICS/05下图显示为客户行为分析流程：方案收益与价值深入把握客户的需求，设计具有针对性的解决方案，提供个性化、主动的服务营销。同时深入把握行业需求，对客户进行全面分析和监控。直接反馈业务市场的竞争态势，对市场的动态变化进行实时掌控以在竞争中占据主动。案例与实践IBM为中国电信某省公司实施了客户行为分析项目，先后2期，主要工作内容包括：•通过客户行为分析常态化运营规划设计，规划基于分析库(分析模型)的运营数据库营销体系，实现体系化专题设计开发策略，形成常态化运维体系。客户行为分析流程(CBA)1.理解业务需求2.数据信息采集3.数据信息准备4.数据信息分析5.形成分析报告6.提交分析结果7.分析结果应用反馈1.1确定业务目标1.2评估所需资源1.3确定分析方法2.1内部信息采集2.2外部数据信息采集3.1确定数据信息范围3.2数据信息获取3.3数据信息处理4.1描述性统计分析4.2客户分群4.3高级建模5.1分析报表5.2客户名单/分群5.3客户特征刻画5.4分析结果应用建议6.1提交分析结果7.1跟踪评估7.2优化提升7.3知识沉淀可固化流程非固化流程可固化在EDW04•通过推广试点案例，指导并协助电信实现项目一期、二期已建设的若干主题快速复制应用到全省其他本地网(12个地市，不包含试点城市)。•通过常态化近期落地规划建议，在充分深入的业务分析基础上，通过良好的展现形式，帮助业务管理人员实现对业务发展量变化、客户群体变迁的快速洞察。•利用客户行为特征分析平台在客户行为信息研究方面的权威性和全面性，通过增加客户信息视图和营销切入点的数据信息，增强现有营销渠道如BSS、10000号平台的功能。•通过新增分析主题的设计与开发，及定性与定量分析方法的引入，帮助电信进一步增强、丰富现有的分析应用数量与客户分析能力。通过客户行为分析的咨询和建设，公司全力推进聚焦客户的工作，实现了以客户为中心的全业务精确化营销战略，加强客户行为研究、分析，快速形成面向客户感知的差异化融合服务优势。BIGDATA&ANALYTICS/07面临的问题与挑战通信市场已逐渐饱和，运营商在存量市场里激烈竞争，用户发展大进大出。这种现象增加了营销成本，净增一个用户需接近3倍的营销成本。客户经理仅能覆盖少量高端客户，核心客户的服务存在空缺。对公司赢利有重要价值、数量远远高于高价值客户只能享受到与普通客户相同的服务，他们满意度普遍不高，极易受到竞争对手的策反。核心客户直接面对营业厅、客户经理、客服等分散的服务资源，各种服务资源间缺乏有效协同，常常多点对外，中高端客户被频繁打扰，直接影响客户对公司服务的感知，甚至引起客户不满。同时重营销轻服务，面向核心客户的特色服务缺少整体规划，客户感知不明显。IBM的解决方案通过体系框架的建设，使全公司不同的工作角色形成对客户维系保有统一思路和方法，使客户保有工作常态化。进一步将各客户群的保有工作目标、策略和承接组织进行明确，形成全公司的统一思路。设计核心客户保有和市场营销的策略，设计相应的考核指标和阈值，并对相应的市场情况进行跟踪和处理，设计跟踪措施和相关流程，对市场效果评估进行相应的分析。制定客户保有工作在各渠道的承接流程、工作模式及重点。秉承运营商的管理思路，执行管理框架，开展相关业务，同时及时了解实际工作情况，根据反应出的信息，将信息发至各相关管理人员。下图为客户保有活动流程：智慧电信业解决方案二电信客户保有体系保有活动流程1.保有需求设计与管理2.目标客户定位3.活动方案设计4.活动方案评估5.方案分配6.活动执行7.活动跟踪评估营销支撑系统针对性营销平台手工分析ODS营销支撑系统针对性营销平台手工下发营销支撑系统CRM精推/短厅区局营销支撑系统针对性营销平台06方案收益与价值通过保有工作常态化和完善相关业务支撑，提高电信运营商的客户服务能力和服务效率。通过完善端到端流程，集中服务资源，实现客户保有渠道有效协同，提升客户感知。以指标为导向，通过指标和评估体系提高客户保有监控力度。案例与实践在中国电信某省级公司执行了客户保有体系咨询项目，通过该项目建设，实现了如下工作目标：•进一步将电信各客户群的保有工作目标、策略和承接组织进行明确，形成全公司的统一思路。•从管理模式、职责划分、激励制度、冲突解决等方面调整电信客户保有工作的组织绩效操作模式。•协助电信制定客户保有工作在各渠道的承接流程、工作模式及重点。尤其明确渠道间的流程协同、流程融合等方面的内容。并通过地市试点工作对客户群保有策略、分工与工作流程进行验证与优化。•协助电信对业务支撑需求进行提炼与总结，并提出切实可行的实施计划建议。BIGDATA&ANALYTICS/09面临的问题与挑战数据在企业架构中起到越来越重要的作用，通过数据可以有效的将业务和应用有效的稽核。但是目前运营商在数据治理的各个方面存在很多挑战，包括数据定义缺失，数据项缺失，数据属性不完整；数据在多个系统中重复采集、重复存储；系统数据无法关联、共享，数据整合困难，系统林立，数出多门；数据时效性差，使用者无法及时获得所需信息。所有数据产生问题都会引起业务运营管理，企业决策的问题，对企业整体的发展造成重大影响。IBM的解决方案必须从体系化的框架角度去系统性地解决数据治理问题，从而提升业务能力和应用水平。在管理层面，从规范、流程和组织的角度对业务管理进行细化，包括制定相应的数据管理规范，制定重点数据管理服务流程，确定联通数据管理组织责任人体系。在技术层面，从元数据管理、数据架构、数据标准、数据生命周期管理等多个方面确立数据管控整体的解决方案，并相辅相成，进行相互支撑。数据综合治理需要IT进行强力支撑，从传统的元数据管理系统、数据质量管理系统最终发展成为数据治理平台，进行企业级整体的管理和支撑。下图为IBM数据治理框架：智慧电信业解决方案三电信数据综合治理方案收益与价值加强企业的数据管控能力，实现一个中心、一套数据、一套标准，形成管理透明化。聚合分析资源，获得更全面更强大的分析能力，提升企业竞争力，保证全网运营业务数据一致性，提升管理水平。案例与实践为某运营商总部咨询实施了数据综合治理项目，具体工作内容如下：•借鉴行业经验，考虑该企业实际情况，建立管控机制，制定相应的数据管理规范。•借鉴企业已有工作成果，加以整合，形成数据管理规范确定数据管理组织责任人体系。•面向管理层需求，着眼未来发展，进行数据治理架构设计。要求数据风险管理价值创造组织机构/流程管理制度数据责任人数据质量信息生命周期管理安全/信息披露/合规数据架构元数据/数据标准质量审计与报告08•坚持平稳过渡原则，设计了阶段性的实现数据管理目标。•从11个治理域出发，细化