流量经营产品白皮书.docx

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流量经营产品白皮书

流量经营产品白皮书

V1.0

深圳市彩讯科技有限公司

2015-02-05

目录

1.1市场背景3

1.1.1移动互联网迅猛发展3

1.1.2运营商数据业务快速增长4

1.1.3流量分析重要性与日俱增5

1.2产品定位6

1.2.1产品定位6

1.2.2重点目标行业和客户6

1.2.3解决方案6

1.3产品核心能力7

1.3.1大数据处理能力7

1.3.2分析挖掘能力8

1.3.3业务智能管控9

1.4产品特色功能介绍9

1.4.1用户分析9

1.4.2业务分析10

1.4.3网络分析11

1.4.4套餐分析11

1.4.5终端分析11

1.4.6业务管理12

1.5应用场景介绍12

1.5.1用户全景视图12

1.5.2个性化推荐13

1.6营销策略15

1.6.1标准化产品15

1.6.2推广模式15

1市场背景

移动和宽带互联网两个电信业发展最快、创新最活跃的领域结合，使移动互联网成为未来最具发展前景的领域。

移动通信行业正向移动互联网领域转型和演进，其已成为推动行业发展的新生力量！

1.1移动互联网迅猛发展

手机网民规模迅速扩大。

截至2012年12月底，我国网民规模达到5.64亿，全年共计新增网民5090万人。

互联网普及率为42.1%，较2011年底提升3.8%，手机网民数量为4.2亿，年增长率达18.1%，远超网民整体增幅。

网民中使用手机上网的比例由69.3%上升至74.5%，其第一大上网终端的地位更加稳固%。

手机应用规模迅猛增长。

Apple带来了移动互联网创新的业务开发模式，满足用户长尾业务，展示了移动互联网移动应用的无限潜力，也创造了前向收费和后向收费结合的创新业务运营模式，为管道实现了增值。

iOSAppStore应用数量已突破70万个，预计2013年新增43万,截至2013年01月07日，累计应用下载突破400亿次。

GooglePlayStore中的Apps数量在2012年11月突破70万，并预计在2013年中期突破100万大关。

WindowsPhone系统应用超过10万。

传统业务收入已趋饱和增长放缓。

全球移动数据业务收入占移动通信业务收入的比重已经达到24%。

移动运营商和互联网巨头等各方的产业资源正陆续向收入和规模都更有前景的移动宽带接入、M2M、移动应用商店等业务转移。

智能终端成为市场主流。

终端能力不断增强，智能化程度不断提高，大部分手机终端已具备互联网功能。

10年下半年开始，智能手机繁花似锦，逐步成为市场“主角”。

智能终端演进将推进移动互联网应用的快速发展！

1.2运营商数据业务快速增长

中国移动数据业务2011年收入1393亿元，同比增长15.4%，在总营收比重上升至26.4%。

其中无线上网收入444.28亿元，来自移动数据流量收入436.89亿元，同比增长43.5%，WLAN收入7.39亿元，同比增长286.9%。

2011年中国移动无线上网业务流量累计3614亿MB，同比增长152.1%，其中移动数据业务流量1610亿MB，同比增长56.1%，WLAN流量2004亿MB，同比增长397.9%。

中国电信2012年移动用户数达到1.61亿户，净增3415万户，比2011年增长27%。

其中，3G用户达到6905万户，净增3276万户，比2011年增长90.3%。

2012年上半年，中国电信CDMA用户总数达到了1.4691亿户，3G用户总数为5381万户，3G渗透率达到36.6%，居三大运营商之首，移动业务营收同比增长36.7%，达到行业最领先的水平，数据业务营收占比也是同业中最好的水平，达到了45.3%。

截至2012年12月底，中国电信的3G用户累计达6905万户，3G渗透率达42.94%。

2012年上半年，中国联通移动服务收入604.8亿元，同比增长23.4%。

非语音收入贡献率达到40.6%，3G服务收入同比翻番达269亿元，收入贡献率达到44.5%。

截至2012年12月底，中国联通的3G用户累计达7646万户，3G渗透率为31.95%。

1.3流量分析重要性与日俱增

3G时代，传统的业务发展呈饱和及下降趋势，而数据业务的发展成了新的利润增长点。

运营商的关注重点正向不断增长的“流量”经营转移，做好流量经营管理至关重要，从话量经营到流量经营的转变已经是进行时。

用户需求演变。

随着移动互联网的发展，用户需求从原来比较单一的通信需求、沟通需求逐步向社交需求、信息需求、社会需求演变，呈现个性化、社会化特征。

运营商角色地位转变。

用户需求的变化，手机应用程序商店的出现，改变了传统移动业务产业链的主导因素，运营模式从由电信运营商主导转向由软件应用平台商主导。

运营商被管道化，平台自身的黏性和地位都无法与互联网运营商相比。

三大运营商都试图从移动应用商店业务中寻求在移动互联网领域发展的突破口，中国移动的MM（移动应用商场）、中国联通的WoStore（沃商店）、中国电信的“天翼空间”都已商用。

流量经营的实质是在满足客户需求的基础上，扩大流量规模、丰富流量内涵、提升流量层次，提升运营商在产业链的地位，最终提升管道价值。

流量经营的举措及成效将成为评价一个运营商在移动互联网时代营运水平的关键！

聚焦流量经营，加快运营模式才能降低运营成本，利润和效益实现最大化！

流量经营目的是为了避免出现“用飞机来运煤”、运营商被管道化、增量不增收的现象。

通过精确定位目标客户、实行针对性营销，提升流量价值，拉升流量规模增长，从而实现利润最大化！

2产品定位

2.1产品定位

建立一个流量分析及业务管理平台。

进行用户访问互联网行为分析，掌握用户使用习惯喜好，准确定位用户移动互联网需求，展开精细化流量经营，提升流量价值。

进行移动互联网的自动分类即时热点信息采集，整合优质资源，针对不同用户推广，提升用户活跃度，拉升流量规模增长。

挖掘流量的内涵，建立并丰富移动互联网流量分析主题，为流量经营提供决策依据。

全面把握管道运行状态，调配管道资源，做好业务管理，优先保障高价值业务、高粘性业务、优惠推广业务。

2.2重点目标行业和客户

•电信运营商：

省、地市级电信运营商等

•电商：

一线电商及本地化二线电商，如：

京东、当当、麦包包、凡客诚品等，业务上有所区别，但在技术平台，用户行为分析上有共同点。

•其他运营商：

其他有对海量用户行为分析需求的企业等

2.3解决方案

流量分析与业务管理解决方案为电信运营商提供一个统一的平台，对用户流量行为进行统计、分析、挖掘，找出数据蕴含的规律，为运营商掌控当前业务发展状况，精细化营销与运营，业务管控也升级提供数据支撑和建议。

具体的解决方案能力包括高效的数据处理能力、分析能力、业务管控能力：

•大数据处理：

海量数据存储和处理能力，实时技术和离线技术能力。

•统计分析：

多维统计，完备的数据统计功能；分析挖掘，以数据挖掘技术和机器学习模型为基础，结合实际场景，建立分析模型。

•业务管控：

多策略组合，对用户、业务采取差异化分级管理；

3产品核心能力

3.1大数据处理能力

采用分布式架构（HadoopHDFS/HBASE），很好的解决了海量数据的存储和运算问题，保障系统的可靠性和可用性。

采用在线计算（Storm流计算）和离线分析（HadoopMapreduce）相结合的机制，既满足实时数据分析需要又提供了大数据挖掘分析的解决方案。

3.2分析挖掘能力

覆盖GPRS、TD、WLAN三大流量管道，数据采集、流量解析、数据集成、统计分析、数据应用，形成完整的数据分析处理流程。

从用户、业务、套餐、终端、网络五大维度分析流量。

通过分析用户上网过程数据，及所访问目标内容、应用，结合用户终端信息，进行用户刻画

3.3业务智能管控

制定业务控制策略，合理调配资源开销与收入关系，最大化网络建设投资效益。

保障重点数据业务质量，提升高价值业务、自由业务、合作业务等业务的用户体验。

区分不同等级用户，保障高价值用户服务质量，引导和激发用户需求，提升用户粘性。

限制资源占用与收入比严重不平衡的业务，解决少量用户占用大量无线资源问题，降低异常流量业务在数据流量中的占比。

4产品特色功能介绍

流量分析与业务管理主要分析功能包括用户分析、业务分析、网络分析、套餐分析和终端分析。

业务管理功能以分析功能为基础，根据用户、业务、网络等指标指定管控策略和手段。

4.1用户分析

简介：

从用户属性（社会属性、品牌、套餐等）、业务、网络（GPRS/TD/WLAN）、终端、时间、区域等维度全面解析用户行为，深入挖掘用户特征。

结合用户消费、流量、行为趋势等因素，建立用户价值分析模型，保有高价值用户，挖掘潜力用户。

以用户特征为基础，完善用户标签体系。

通过不同维度对有某些共同特征的用户进行聚类分群，为精确营销提供支撑。

应用场景：

用户特征分群,按照既定的规则，对用户行为进行打分，或者开发相关的特征模型，对用户进行特征标识聚类分群，为业务推广、市场策略、资费参考提供支撑。

通过分析用户行为，挖掘用户特征。

开展基于目标用户特征分析的精准营销和个性化推荐，优化用户感知、增强用户粘性，拉动流量规模及收入增长。

。

4.2业务分析

简介：

多维分析，从用户、流量，收入，资源占用，时空分布，终端效益等视角解析管道内业务发展状况。

业务分级管理，挖掘高粘性、高价值、高潜力业务，把握用户需求变化趋势，保持业务前瞻性，推进自有业务发展，拓展对外业务合作。

根据业务的本身特性、用户特征、终端特征等，选取目标用户群进行业务营销，拉动业务增长。

根据业务发展状况，展开业务智能管控、合理引导，优化调节。

应用场景：

业务分级，提升业务营销能力。

建立热点业务营销机制，定期甄选优秀移动互联业务（包括自有和第三方业务），调整、优化自有业务，通过终端预置、渠道推荐、联合营销、个性化推荐等方式，向特定目标用户展开营销，培养和巩固用户使用习惯，促进流量提升。

4.3网络分析

简介：

多维统计，从业务构成，流量占比，趋势发展，用户特征，终端应用，投诉故障等角度分析当前网络状况，找出差距，发现热点、盲点。

网络业务、用户分析，精确营销，提升用户流量价值。

网络性能分析及优化。

智能管控，解决用户总体流量不断上升和区域管道容量有限的矛盾，实现用户和业务差异化管理，优先保障高价值用户和业务。

引导用户从G网向TD、WLAN迁移，引导用户闲时消费。

应用场景：

网络建设：

加强网络覆盖，提升管道容量，实行智能化网络管理，优化用户感知，建立客户良好口碑。

营销策略：

通过终端投放、优惠体验及套餐以及营销推广，促使目标区域内TD终端渗透率提升，引导客户特别是高流量客户，使用T网和WLAN，分流G网流量，以减轻G网压力。

制定业务管理策略。

4.4套餐分析

简介：

从套餐用户数，收入、发展趋势，套餐用户业务分析、套餐使用终端等维度全面分析套餐使用及价值评估，分析套餐健康度，新套餐组合及资费计划，根据各细分市场用户需求的特征及其优先级，确定套餐组合及其资费，例如业务包或流量包内所含时长/流量/包时/包月/长期包等。

根据用户、业务现状，分析套餐目标人群、套餐潜在用户，为套餐推广，新套餐制定提供支撑。

套餐用户运营，抽取每月潜在套餐升级用户，牵引用户向高资费套餐转移，抽取高流量用户、某业务活跃用户，向其推荐套餐、数据包，业务资费计划等、引导用户消费。

应用场景：

优化资费体系：

实行多种流量定价策略，使资费更趋合理；与品牌业务结合，提升套餐渗透率，预测目前各套餐使用客户的实际流量需求，精细化引导套餐进阶。

优化套餐结构，为套餐设计提供依据。

为套餐设计提供依据；

4.5终端分析

简介：

用从OS，流量，网络、机型、用户群等维度全面分析终端流量。

从终端型号、操作系统、MOU、ARPU、上网流量等角度分析不同终端的使用热点，寻找营销机会。

分析不同终端用户的行为特征和热门应用，开展业务营销，定制终端，终端业务预置，提升终端销售。

终端营销，根据用户特征及业务行为，洞察用户购机、换机需求，提升智能机、高端智能机占比。

应用场景：

终端策略设置优化.合作模式优化：

确定或调整终端厂家、确定或调整补贴额度、确定或调整定制业务。

客户营销策略优化：

确定或调整套餐营销、确定或调整业务营销、确定或调整优惠策略。

4.6业务管理

简介：

结合用户、业务、网络分析情况，优先保障高价值业务，同时保障优惠推广业务运行。

普通业务：

对低价值业务、流量异常的高风险业务、竞争型业务进行管控。

。

应用场景：

制定用户、业务、位置、时段等多种业务管理策略。

5应用场景介绍

5.1用户全景视图

建立用户360全景用户视图，以支撑分析和运营活动及业务开展的需要。

从流量端到端全流程视角出发，在终端、用户、管道、平台和内容五个关键环节聚焦资源，对用户进行全方位分析，开展精细化、个性化运营探索，提升通道价值和客户价值。

建立用户全景视图，为精细化运营提供数据支撑，提高营销成功率，提升用户满意度。

5.2个性化推荐

基于用户行为分析和挖掘，后台引擎服务挖掘计算，由推荐服务接口为网站或应用提供个性化推荐开放服务，支撑用户个性化营销和运营。

个性化推荐系采用全面、领先的数据挖掘算法，全面深刻的了解用户特征和需求，自动化对商品细致的归类，精细的过滤，最终为用户实现精确、精准的个性化推荐。

与大数据处理平台相结合，需要大量计算的相似度计算，协同过滤、用户特征的计算采用分布式离线计算的方式，需要及时响应的快速推荐，个性化内容推荐则采用实时计算框架。

6营销策略

6.1标准化产品

✓产品的设计松耦合

✓技术与业务松耦合，业务模块与模块之间松耦合，

✓产品化、模块化，可以快速为客户打造定制化的服务

6.2推广模式

✓提供完整的解决方案，技术平台和业务应用合一。

✓可以根据不同客户的不同需要，有针对性的销售若干模块，如大数据平台、用户画像，用户标签，个性化推荐，用户聚类等。