大数据时代，面对客户的营销和服务都需要转型。为了寻求企业的经营效益，就需要以用户为中心、以大数据为基础、以融合为手段，来实现企业的长久发展。

融合，指的是数据融合。每个行业的数据都是类似的，主要就是各种客户数据、交易数据、财务数据、渠道供应链数据、外部数据等等，再加上各行业的特色数据，相对而言，三大电信运营商的数据在广度、高度、精确度及时性上更能代表大数据。在这里我们主要以电信行业的数据为例，主要包括B域（业务支撑域。包括：计费、账务、客服、决策等系统）、O域（运营支撑域。包括：网管、网优、网元、信令等）、M域（管理支撑域。包括：财务系统、OA系统、工程系统、人力资源等）和互联网域（上网日志等）。这些数据需要打通、融合，作为大数据分析的基础。

大数据，指的是大数据平台+技术+业务。面向业务目标，运用大数据能力引擎提供一系列的分析能力，深度洞察用户。这里的大数据不仅仅是技术、还包括大数据分析、数据可视化和数据开放共享的一切能力。只有运用了这样的能力才能将底层融合的数据资源充分盘活。

用户，指的是某一行业的受众。在电信行业指的是终端用户，在医疗业指的是病人，在政府行业指的是公民……总之大数据时代的营销推广不再仅仅面向企业，更不能“广撒网”，一定要以个体用户为根本去开展精准营销和精细化运营。

所以有了这些支撑思路，自然就有了相应的业务思路：大数据、超细分、微营销和精服务。

大数据融合识别感知，建立以用户为中心的360度标签体系，实现数据、资源的集约化利用；实现敏捷响应的效能管理；甚至实现网络协同服务。

围绕电信运营商提出的“大数据、超细分、微营销、精服务”的战略目标。以用户为中心、大数据为基础，融合各域数据，建酷站户标签体系，充分发挥企业数据的核心资产能力，有效的提升营销效果、挖潜网络效能、保障服务质量、拓展渠道，构建具备“融合性、先进性、灵活性、安全性”能力的大数据平台并转化为核心生产力。

在业务要求方面，大数据应用于：还原客户业务使用场景，实现对客户的深度洞察；超细分应用于：以个体为粒度的超细分，实现对客户的细分与洞察；微营销应用于：精准定位个体客户，最大化提升营销效率；精服务应用于：构建跨部门、统一的业务流程和IT支撑。

在技术要求方面，包括融合性、先进性、灵活性和安全性四个关键要素。融合性是指：前面所介绍的B域、M域、O域和互联网域数据的融合处理；先进性是指：建立多中心的体系架构。比如去IOE的技术架构，引入分布式计算框架，支持系统水平扩展、批处理采用Hadoop、流处理采用Storm、复杂事件处理引擎等等，有效支撑营销模式转变。灵活性是指：统一规划与分开部署、数据与应用解耦、营销一致性和差异化；安全性是指：实现分开部署的运维统一管控，保障B域、O域、M域的数据安全、网络安全以及应用安全。

在建设方向上，主要构建以用户为中心、大数据为基础的大数据平台，构建企业级数据中心、开放的分析中心、融合的运营中心、统一的管控中心。

最后，大数据支撑用户精准营销。

一方面，依托大数据批处理技术，基于数据计算和数据挖掘，沉淀客户画像；

另一方面，依托大数据流处理技术，识别用户行为，生成各类事件（服务使用、位置变更等）；

而且还可以与广告商户的合作，以渠道协同调度为基础，实现广告合作的互联网营销模式。

这就是电信运营商运用大数据支撑用户精准营销的过程，从2013年的流量经营到2018年的人工智能，面向用户的精准营销和精细化运营从未停歇过，这个过程经历了从口号到实践的艰辛历程，而2020年以后运营商大数据在精准营销领域的应用会越来成熟。

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