运营商转售市场大数据创新

　　解决方案

　　大数据时代，无论是运营商还是其他企业，都有着大数据的需求。数据聚合是大数据高价值得以体现的途径之一，运营商的大数据平台可以为第三方企业所用，为企业服务。

　　客服大数据转售方案。运营客服系统的建设是一项昂贵的工程，因此很多企业选用向电信运营商租赁客服系统坐席的方式。和运营商类似，这些企业海量的客服系统数据长期以来需要大量成本来保存，但其价值却没有得到很好的挖掘，成为企业的一项负资产。

　　运营商建立的客服大数据系统可以为客服租赁企业提供增值服务，让企业自助地进行客服质检、服务质量分析与运营指标分析等。运营商可以根据企业的数据量、选用的分析模块按月或者按次向企业收取服务费用。

　　店铺选址零售行业转售方案。运营商在做店铺选址运营时，拥有大数据资源的优势，例如拥有用户位置数据、电信消费数据等，但零售行业365行，都有其自身的行业特殊背景和运营规律，因此特定行业的专业数据分析、咨询公司更加清楚地知道客户在哪里以及客户的需求是什么，例如美容业、餐饮、婴幼用品等行业的目标客户都不一样。甚至同为餐饮，麦当劳选址和川菜大排档的选址需要考虑的要素也不一样。

　　数据分析、咨询公司提供的服务是一项专业性很强的工作，但是他们的工作也需要大量的基础数据的支持。基于此，运营商可以把店铺选址系统收集的资源以DaaS的方式分享给专业数据分析、咨询公司，采用数据有条件买断或者收入分成的方式来取得收入，实现双赢。

　　大数据百科

　　用户画像

　　在移动互联网领域，大数据企业提出了用户画像的概念。作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联系起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场而构建出来的，形成的用户角色需要有代表性，能代表产品的主要受众和目标群体。

　　举例来说，对于移动手机用户，首先可以根据用户年龄、性别、手机型号、手机使用时长等关键因素进行区分，得出基本差异的几类典型用户群，再进行更细颗粒维度的深度区分，譬如添加手机使用地点、业务喜好、移动互联网访问统计、行动轨迹等细节刻度。这样就会逐步形成一个相对饱满和形象的用户画像。当形成可信服的用户画像数据后，通过继续分析使用行为和使用习惯，结合行业背景和目标人群，就可以提取共性，尝试在不同的典型场景下发掘新的需求，开发新的产品。

    更多精彩欢迎关注：IT168 CIO俱乐部公共账号