如何让资费更低？探讨电信运营商的数据变现迷局

谈电信运营商数据潜在的巨大价值

在圆桌讨论上，Teradata天睿公司大中华区通信及公共行业总经理吴传宇就该公司与用户合作的经验，首先总结了在数据变现上各个行业的现状：

运营商拥有大量数据，如位置数据、话单等，怎样能将数据挖掘出来并提炼成有价值的信息，而且产生巨大的价值，是一个非常大的挑战。因此，这里需要多方合作，通过业务操作和IT技术让变现符合法律法规。

Teradata也在配合国内三大运营商进行产品的创新，已经看到运营商能够运用这些数据，产生跨行业应用效应。如金融行业，银行期望提高征信、防欺诈、网点选址等领域的精准度，从而提高效率，产生更多价值，并节省成本。此外，不仅是金融行业，Teradata还看到旅游业、互联网有效视频点播供应商，都需要对运营商数据进行分析，从而了解每一个消费者的习惯、交往圈、地理位置等信息。同时，在国内，Teradata已经配合一些运营商去尝试帮助零售业更快、更精准地选点，帮助旅游业去评估在旅游旺季旅游线路的设计、人流的监控。

相信对于运营商来讲，数据分析有非常强大的内在驱动力，创造新的产品并产生经济价值和社会价值（比如，避免上海曾经发生过的踩踏惨案）。

谈电信运营商数据变现模式和挑战

Teradata天睿公司国际集团通信、媒体及娱乐业卓越中心主管Daniel Rodríguez Sierra表示，世界上，不同电信运营商对待这个问题的方式都是不同的，有的做的比较极致，专门针对数据变现成立全新的部门。

而谈到数据变现，通常分为内外两种，而内部数据变现分为三种形式：

第一，销售数据和洞察力。以位置和时间信息为主，如一个人在什么时间出现在什么地点。举例来说明，比如电信运营商针对零售业的B2B模式，帮助零售业更好地进行客户细分，再针对具体的消费者进行零售服务的推荐。

第二，汇总群体行为数据的分类。即在不同的地点、特定的时间，大量的人流的信息，这样的应用主要是针对政府部门和交通运输行业。举例来说，某个人流密集的位置，会有一种情境感知，称之为位置圈。在这个位置圈中会走过不同的人，可以根据路过这个圈的每一个人当时的具体行为，为路过者定制广告推送。这里就会需要到大量的客户信息，并结合移动广告商实现跨行业的营销服务。

第三，预测性分析。举例说明，银行、保险公司、航空公司、媒体内容销售型等公司可以委托电信运营商，根据结合电信运营商数据库来做关联性的数据分析，从而帮助这些机构对产品做更加详细的分析。

对于商业模式，分为针对零售商及政府和交通运输部门两种，前者规模很小，所以当下的电信运营商更多期望针对后者，利用更大规模的数据。因此，对于电信运营商来说，这些数据的利用可以获得两个效应：提高自己用户的忠诚度以及提高自己公司的市值或者股市价值。从而，数据变现绝对不是一个项目，而应该单独建制，独立发展。而在数据变现的过程中，主要难点有三个：

首先，商业模式。每个公司的商业模式是不同的，市场上没有一个统一的商业模式

其次，增值的数据服务。增值的数据服务一定要从现有客户开始做起，如果你直接越过自己现有的客户，另辟业务，对运营商而言，会是完全不同的业务内容。

最后，数据隐私保护。这点至关重要，数据隐私保护本身是一个限制因素，但是可以被克服。有很多电信运营商对客户数据的隐私保护是非常认真的，而且当他们需要采集客户个人数据时，通常以透明的方式进行。

谈电信运营商数据变现的具体实现

Alvaro Ramirez是西班牙电信哥伦比亚公司商业智能总监，在本次讨论中，他针对西班牙电信近些年做的大数据变现研究，以及“Smart Steps”大数据产品进行了讲解，更分享了该机构后期的进一步规划。

时下，大量的数据都会被存储在电信运营商的系统中。然而在Smart Steps产品诞生之前，这些数据根本无法使用。开始时，公司并没有想到要把它变现，而是为了社会福利，希望它能够带来一种转型的作用。Smart Steps主要通过3个步骤对数据进行分析：

第一，对数据进行汇总。

第二，脱敏，提供不具名的数据，Smart Steps利用的所有数据都不记名。

第三，Smart Steps使用统计学方式对数据进行计算和分析。通过统计学分析方式，这些数据产生的样式不仅适用于公司本身的客户群，还可用于全体人口分析。

通过这些设计，西班牙电信哥伦比亚公司可以直接与政府部门合作，比如通过分析两地的人流量来规划地铁和道路，比如预测大型疾病暴发并加以控制，从而更好地造福社会。当然，对于各行各业，还有一些商业化应用，如前文吴传宇所述。

谈电信运营商数据变现的数据治理

沃达丰是最早进行数据管控、数据治理以及做BI应用的大型运营商，在论坛中，沃达丰荷兰公司商业智能经理Bart Cloosen分享了他们的数据治理经验。

数据治理分成两个层面，技术和组织结构，两者相辅相成，缺一不可。在技术层面，Bart介绍了荷兰部分的努力：

技术层面，主要是数据仓库层级。在数据仓库中，组织架构是非常重要的一个问题。几年前，沃达丰不同的数据部门拥有自己的数据。而当下，数据已经被汇总起来，打造了一个新的组织——商业智能能力中心，由50名BI方面专家组成，成为各个部门非常好的合作伙伴，直接向沃达丰荷兰的CEO汇报工作。基于拥有全部数据，这个新成立的部门了解公司中各部门的业务需求。

对于数据变现和数据治理，在欧洲，个人数据隐私保护的法规非常严格，比如Cookie记录个人数据和历史数据，在荷兰，任何一个网站，都会自动会弹出一个窗口，询问是否允许Cookie记录、并存储个人数据。因此，为了实现这一点，脱敏必不可少，随后这些数据会被出售给各个机构。 

中国电信运营商数据变现谈

吴传宇：总结几位嘉宾的国外用例，当下技术层面已没有问题，而隐私和法律保护必须是重点考虑的问题。此外，对于国内运营商来讲，整个商业模式也是一个创新。在这个过程中，会碰到很多的壁垒，需要不断研究。

Daniel Rodríguez Sierra：目前电信运营商语音数据的收入正在大幅下滑，但是他们拥有的是很大的客户渗透率。因此，电信运营商都急于在数据产品销售方面来弥补自己语音数据传统收入的不足。而问题是，数据变现类型的产品，是属于长尾效应的产品，意味着对某一个具体的个人消费者的价值是比较低的。所以必须有一个足够大的客户基础市场，才能够把这个产品的效益做上来。在中国正是有这样大规模量的客户基础，所以在中国市场来做，也许效果会不错，因为在很多欧美国家数据变现尝试还不是非常好的业务模式。

Bart Cloosen：电信运营商一定要尊重自己客户隐私的权利，否则你以后也没有什么数据可去变现了。同时，电信运营商应该把数据作为一种服务，提供给自己的客户。

例如，一个荷兰的游客到了中国，待了三四周之后回到了荷兰，结果就收到了电信运营商寄来的高昂数据的收费单，他就要给电信运营商的客服打电话解释。这种情况是非常奇怪的，为什么要解释呢？作为电信运营商，完全知道你的客户去了中国，你知道他会产生比较高的数据流量，费用也会很高，你当时就应该根据自己掌握的数据来提醒他。

再举一个数据变服务的例子。十年前在荷兰的街道上普遍安装用于监视的摄像头，当时公共舆论非常反对，觉得这是一个阴谋，政府在监控某一个公民的行为，如我们都做了什么，什么时间出现在什么地点。但是十年后，公共舆论的导向完全改变了。如果在一个街道出现了一个抢劫的事件，立刻就会有人指责说是不是哪条街道的摄像头坏了，才出现这个问题，为什么摄像头不工作了等。我觉得目前我们讨论的个人数据问题，可能也会就像我刚才谈到的在街道安装摄像头的问题是一样的。

Alvaro Ramirez：最后我谈一下要做数据变现，组织结构是非常重要的。它需要IT部门、商业智能部门以及市场营销团队间非常好的工作协调，才能有效的做这种信息的调配使用。这就是我们所说的组织结构问题。我认为如果要做数据变现，必须非常清晰地知道自己要做什么，业务是什么样的，需要找什么样的合作伙伴，在数据变现方面要投多少钱，这样你才能够开始做。

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